Introduccion Tema1 Reducido Probabilidad Y Estadistica

1.1. El concepto de Estadística.

¿Cuándo empezó la Estadística?

¿Qué es y para qué sirve?

La Estadística actual es el resultado de la unión de
dos disciplinas que evolucionaron de forma
independiente hasta confluir en el siglo XIX:

La Estadística se ocupa de
agrupación,
presentación,
interpretación de datos.

la

recolección,
análisis
e

A menudo se llaman estadísticas a las listas de
estosdatos, cosa que crea una cierta ambigüedad,
que no debería originarnos confusiones.
La Estadística no son sólo los resultados de
encuestas, ni el cálculo de unos porcentajes, la
Estadística es un método científico que pretende
sacar
conclusiones
a
partir
de
unas
observaciones hechas.

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x el Cálculo de Probabilidades, que nació en el
siglo XVII como la teoría matemáticade los
juegos de azar,
x la “Estadística”, o ciencia del Estado, que
estudia la descripción de datos, y que tiene unas
raíces más antiguas, de hecho, tan antiguas
como la humanidad (censos de población).
La interacción de ambas líneas de pensamiento da
lugar a la ciencia que estudia cómo obtener
conclusiones de la investigación empírica
mediante el uso de modelos matemáticos.

Tema 1.1.Introducción. 2/10

1.2. Conceptos generales.
Resumiendo:

Algunas definiciones:

La Estadística actúa como disciplina puente entre
los modelos matemáticos y los fenómenos
reales.

Población estadística: conjunto finito o infinito de
elementos, denominados individuos, sobre los
cuales se realizan observaciones. Ejemplos: todos
los habitantes de cierto lugar, todos los ejemplares
de una determinada especiede tortugas, todos los
microchips que fabrica una empresa, etc.

Un modelo matemático es una abstracción
simplificada de una realidad más compleja y siempre
existirá una cierta discrepancia entre lo que se
observa y lo previsto por el modelo.
La Estadística proporciona una metodología para
evaluar y juzgar estas discrepancias entre la
realidad y la teoría.

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Muestra:subconjunto finito de una población. El
número de individuos que forman la muestra se
denomina tamaño muestral.
Variable o carácter: cada una de las características
que pueden observarse en un individuo de la
muestra. Ejemplos: en una muestra de una
población de seres humanos podemos medir: la
altura, la edad, el peso, el sexo, número de
hermanos…; en una muestra de una población de
una especie detortugas podemos medir: la anchura
del caparazón, la longitud del caparazón, la edad…;

Tema 1. 1.Introducción. 4/10

Cuantitativas
(o numéricas):
Pueden tomar
cuantificables
numéricamente.
valores

Cualitativas, categóricas
(o alfanuméricas):
Pueden tomar valores no
cuantificables
numéricamente.
Se denomina categoría a
cada uno de los valores
que toma la variable.

Tipos de variables:

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Discretas: si solamente toman valores aislados
(generalmente enteros). Suelen corresponder a
contajes. Ejemplos: el número de hermanos, el
número de cafés/día, el número de multas/año,…
Continuas: potencialmente puede tomar cualquier
valor numérico dentro de un intervalo o de una unión
de intervalos. Ejemplos: el tiempo de reacción a un
cierto medicamento, el peso de unindividuo, la
longitud del caparazón de una tortuga,…

Nominales: si no existe ningún orden entre las
categorías de la variable. Ejemplos: el grupo
sanguíneo (A ,B ,AB, O); el color de los ojos (azules,
verdes, marrones, negros),…
Hay que distinguir las variables binarias, aquéllas
que sólo toman dos valores posibles (sí/no,
presencia/ausencia de cierto carácter), dentro de las
nominales. Ejemplo: elsexo, ser fumador, tener
carné de conducir, ser daltónico,…
Ordinales: cuando existe un cierto orden entre las
categorías de la variable. Ejemplo: el nivel de
estudios (sin estudios, básicos, medios, superiores),
el grado de miopía (ausencia, bajo, medio, alto),…

1.3. Métodos de muestreo.

¿Por qué seleccionamos una muestra?

En la práctica no va a ser posible estudiar todos los
elementos de la...