Estadística I

Capítulo 1 ¿Qué es Estadística?
Estadística es la ciencia de obtener, organizar, presentar, analizar e interpretar datos numéricos para apoyar la toma de decisiones. Estadística Descriptiva – métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.
Estadística Descriptiva – métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.
Tipos de estadísticas –Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial

Estadística Descriptiva – métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.

EJEMPLO 1: Una encuesta realizada por la empresa Gallup encontró que el 49% de las personas encuestadas conocían el nombre de los primeros cinco libros de la Biblia. El estadístico 49 describe el número de personas que conocían la respuesta, de cada 100encuestadas.

EJEMPLO 2: De acuerdo con la revista Consumer Reports, los propietarios de máquinas lavadoras de la marca General Electric reportaron 9 problemas por cada 100 máquinas durante el año 2001. El estadístico 9 describe el número de problemas reportados por cada 100 máquinas.

Estadística Inferencial: estimado, predicción o generalización sobre una población basada en los resultadosde una muestra.

Población y Muestra
Una población es una coleción de todos los individuos, objetos o medidas de interés.

Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés.
Tipos de Variables
A. Variable cualitativa o Atributo – la característica que se estudia no es numérica.
EJEMPLOS: género, afiliación religiosa, color de automóvil, lugar de nacimiento, color de ojos.B. Variable cuantitativa – información que se reporta numéricamente.
EJEMPLOS: saldo en una cuenta de cheques, minutos de duración de una clase, número de hijos en una familia.
Clasificación de Variables Cuantitativas
Las variables cuantitativas pueden clasificarse como como discretas o continuas.

A. Variables discretas: sólo pueden asumir ciertos valores que muestran separaciones o“saltos” entre sí.

EJEMPLO: número de recámaras en una casa, número de martillos vendidos en un local de Home Depot (1,2,3,…,etc).

B. Variables Continuas: pueden asumir cualquier valor dentro de un rango específico.

EJEMPLO: Presión de una llanta, peso de una chuleta, altura de los estudiantes en una clase.
Clasificación de datos
Las categorías para clasificar los datos se definen deacuerdo a las siguientes propiedades:

Mutuamente excluyente - Una persona, objeto o medición se ha de incluir en sólo una categoría
Totalmente exhaustivo - Se consideran todas las categorías necesarias para incluir a todos las personas, objetos o mediciones consideradas.
Descripción de Datos:
Tablas de Frecuencia, Distribuciones de Frecuencia
y Presentaciones Gráficas

Capítulo 2 Descripciónde Datos:
Tablas de Frecuencia, Distribuciones de Frecuencia y Presentaciones Gráficas

TABLA DE FRECUENCIAS: Agrupamiento de datos cualitativos en clases mutuamente excluyentes, que muestra el número de observaciones para cada clase. EJEMPLO: Tabla de frecuencias de género en un grupo de alumnos.
Género
Frecuencia
Femenino
45
Masculino
39
Total:
84

Diagrama de Barras
Diagrama deBarras

 Frecuencias Relativas de Clases
Frecuencias Relativas de Clases

Las frecuencias de clases pueden convertirse a frecuencias relativas de clases para mostrar la fracción del número total de observaciones en cada clase.
Una frecuencia relativa muestra la relación entre el número de observaciones en una clase y el total de observaciones en el conjunto.
Frecuencias relativas
Tipo devehículo
Unidades vendidas
Frecuencia relativa
Nacionales
50
0.625
Extranjeros
30
0.375
Total
80
1.000

GRÁFICA DE SECTORES:
Imagen que muestra la proporción o porcentaje de cada una de las clases, en relación a la suma total de sus frecuencias.
Licenciaturas
Porcentaje
AGPP
6.7%
TURA
11.1%
SIN
11.1%
RHU
15.6%
ADM
15.6%
NIN
13.3%
MER
22.2%
AFS
4.4%

(  Y...