1 ESTAD STICA 2012

1 Estadística
TECSU
2015

1
UDG

2015

Definiciones
Qué es la Estadística?

UDG

2012

2

Definición de Estadística
Recolectar

Interpretar

Presentar

Datos

Analizar

Organizar

3
UDG

2012

Tipos de Estadística
La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos
(por ejemplo, edad de una población, precio de las acciones de una
empresa, temperatura en los meses de verano,etc.) y trata de
extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

EJEMPLO : De acuerdo con el reporte de consumidores,
los propietarios de lavadoras de la marca General Electric
reportaron 9 problemas por cada 100 lavadoras vendidas
durante el 2011.
4
UDG

2012

Tipos de Estadística
 Estadística

Inferencial: Conjunto
métodos para establecer propiedades
una población a partir deuna muestra.

de
de

Una población es un conjunto de
todos los posibles individuos, objetos o
mediciones que forman parte de
estudio.
Una muestra es una porción o parte
de la población.
5
UDG

2012

Ejemplos de estadística
inferencial
EJEMPLO 1: Las cadenas de TV constantemente
monitorean la popularidad de sus programas
contratando empresas de encuestas para obtener un
muestreo de laspreferencias de los televidentes.
 EJEMPLO 2: El contador de un departamento de
una gran firma seleccionará una muestra de las
facturas para chequear si los pagos fueron exactos o
no. En cinco de las mismas se encontraron errores
por eso la empresa estima que el 5% de toda la
población de facturas tiene errores.


6
UDG

2012

Tipos de Variables


Cualitativas o de atributos:
atributos Variables nonuméricas




Cuantitativas: Variables numéricas.




EJEMPLOS: Género, religión, tipo de automóvil,
provincia de nacimiento, color de los ojos.
EJEMPLOS: Balance en su cuenta corriente, los
minutos que quedan de clase, número de miembros de
una familia.

Se clasifican en:



Discretas: pueden asumir sólo ciertos valores
Continuas: puede tomar cualquier valor dentro de un
intrevalo determinado
7UDG

2012

Niveles de Medición


Nominal:
Nominal








Categorías
exhaustivas
y
mutuamente excluyentes
No tienen un orden lógico
No
tienen
sentido
las
operaciones aritméticas





Ordinal:




Intervalo:



Categorías
exhaustivas
y
mutuamente excluyentes
Se puede establecer un orden
claro de todas las categorías
No
tienen
sentido
las
operaciones aritméticas

Categoríasexhaustivas
y
mutuamente excluyentes
Existe un orden
Tienen
significado
las
operaciones de suma y resta

Razón:






Categorías
exhaustivas
y
mutuamente excluyentes
Existe un orden
Tienen
significado
las
operaciones de suma, resta,
multiplicación y división
El 0 representa la ausencia de
la característica
8

UDG

2012

DATOS
Descripción de los datos, distribuciones de
frecuencias y representacionesgráficas

9
UDG

2012

Distribución de
frecuencias
Agrupamiento de datos en categorías mutuamente
excluyentes, que indican el número de observaciones de cada
categoría

10
UDG

2012

Ejemplo del procesamiento de
los datos.


El Director de la Maestría en Finanzas y Proyectos
desea preparar un reporte que muestre el número de
horas por semana que los estudiantes pasan
estudiando. El seleccionó unamuestra aleatoria de 30
estudiantes y determinó el número de horas que cada
estudiante estudió en la pasada semana.

15.0, 23.7, 19.7, 15.4, 18.3, 23.0, 14.2, 20.8, 13.5,
20.7, 17.4, 18.6, 12.9, 20.3, 13.7, 21.4, 18.3, 29.8,
17.1, 18.9, 10.3, 26.1, 15.7, 14.0, 17.8, 33.8, 23.2,
12.9, 27.1, 16.6.
Organice los datos en una distribución de
frecuencias.
11
UDG

2012

2
n

Algoritmo


k

Paso 1.Determinar el número de clases. Para
esto se sugiere usar la regla k. Se utiliza el menor
(primer) número k tal que

donde n es el número de observaciones.

12

UDG

2012

Algoritmo




i
H
L
k

Paso 2. Determinar el intervalo o amplitud y los
límites de cada clase. Se sugiere tomar el menor
entero i tal que

donde H es el mayor valor observado, L es el
menor valor observado y k es el número...