Estadistica Descriptiva

Curso Práctico de
Bioestadística Con
Herramientas De Excel

Fabrizio Marcillo Morla MBA
barcillo@gmail.com
(593-9) 4194239

Fabrizio Marcillo Morla
Guayaquil, 1966.

BSc. Acuicultura. (ESPOL 1991).
 Magister en Administración de Empresas. (ESPOL, 1996).

Profesor ESPOL desde el 2001.

20 años experiencia profesional:


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Otras Publicaciones del mismo
autor en Repositorio ESPOLProducción.
Administración.
Finanzas.
Investigación.
Consultorías.

Capitulo 3
Estadistica Descriptiva

Estadistica Predictiva
Datos estadísticos, obtenidos de muestras,
experimentos o cualquier colección de
mediciones, a menudo son tan numerosos
que carecen de utilidad a menos que sean
condensados o reducidos a una forma más
adecuada.
 En esta sección nos ocuparemos del
agrupamiento de datos, asícomo de ciertos
estadísticos o medidas que representarán
el significado general de nuestros datos.


Distribucion de Frecuencias







Operación en que dividimos conjunto datos en un
número de clases apropiadas, mostrando también el
número de elementos en cada clase.
Se pierde algo de información, pero ganamos claridad.
1ª etapa decidir cuántas clases y elegir límites
Número clasesdependerá número y rango datos
Matemáticamente, # intervalos (k) :

10
k = 1+ ln n
3



Hay que ver qué tan bien representa esto a los datos.
En general se recomienda k entre 5 y 15.

Distribucion de Frecuencias











Intervalo de representación: intervalo donde se
representan los datos.
Intervalo real: verdaderos límites intervalo. Punto medio
entre límites dos int. representaciónconsecutivos
Marca de clase: punto medio intervalo de representación.
Frecuencia: Cantidad ocurrencias de datos dentro de un
intervalo de representación.
Frecuencia relativa: Relación entre la frecuencia de un
intervalo y la frecuencia total expresada en porcentaje.
Frecuencia acumulada y acumulada relativa son suma
de número ocurrencias o porcentajes de todos los
intervalos menores o iguales alpresente.

Histograma
Rectángulos representan frecuencias de
clase
 Bases se extienden en las fronteras de los
intervalos reales.
 Marcas de clase situadas en la mitad del
rango del rectángulo.
 Podemos usar para frecuencia o f. relativa,
pero no para f. acumulada o acumulada
relativa.


Diagrama de Barras
Similares a los histogramas
 Alturas y no áreas representan
frecuencias
 No se pretendefijar ninguna escala
horizontal continua






El ancho de las barras no interesa.

Se pueden graficar tanto f. absolutas o
relativas, así como las acumuladas

Poligonos de Frecuencia








Frecuencias de clases graficadas sobre marcas
de clase y unidas mediante líneas rectas.
Agregamos valores correspondientes a cero en
los puntos límites de la distribución.
Podemos urepresentarindistintamente las
frecuencias netas o acumuladas
Para acumuladas, en vez de usar marcas de
clase como abscisas utilizamos el límite
superior del intervalo real de frecuencia.

Graficos de Sectores
Tambien llamado Grafico de Pastel
 Para frecuencias relativas
 Corresponde a un círculo dividido en
varios sectores, correspondiendo cada
uno a un intervalo
 Area de cada sector es proporcional a lafrecuencia relativa.


Estimación de Parámetros


Sirve para describir poblaciones.






Ej: resultados de una prueba.

Estimación puntual: elegir un estadístico
calculado a partir de datos muestreales,
respecto al cual tenemos alguna esperanza o
seguridad de que esté "razonablemente cerca"
del parámetro que ha de estimar.
Estimación puntual no es mas que calcular un
estadístico, y decir que esteestadístico esta
"razonablemente cerca" del parámetro
poblacional.

Estimadores






Para poblaciones normales, el estimador más
eficiente de  es el promedio (x).
Para la varianza poblacional, el estimador
insesgado más eficiente es la varianza
muestreal.
Rango muestreal R, se puede sacar estimador
insesgado de .



Relación R/d2 para n 5 mas eficiente que s
Valores de d2 para distintos...