medidas de dispercion

Tarea 16
MEDIDAS DE DISPERSION
Tambien llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un numero, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la mediana, media cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad.
MEDIA CENTRAL
Al describir grupo de observaciones, con frecuencia es comúnmente resumir lainformación con un solo numero. Este numero que para tal fin, suele situarse hacia el centro de distribución de datos se denomina media o parámetro de tendencia.
Media
En estadística es el valor con mayor frecuencia en una distribución de datos.
Mediana
Representa el valor de la variable de posicion central en conjunto de datos ordenados.
Varianza
Es una medida de dispersión como la esperanza delcuadrado de la desviación de dicha variable respecto a se media.
Tarea 6
¿Qué es la estadística?
Es la parte de las matemáticas que estudia y que se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basados en tal análisis.
Ciencia que se utiliza como instrumento a las matemáticas y al cálculo deprobabilidades para estudiar las leyes del comportamiento de fenómenos que dependan del azar ( son aleatorios ) y no están regidos por leyes físicas.

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• La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: lamedia y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.





La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedadde las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca dela población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo yminería de datos.


Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros.Tarea 7
Muestreo y tipos de muestreo
En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.
Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda lapoblación.
Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de maneraque esta condición se alcance con una probabilidad alta.
En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución...