INVESTIGACION

1. RANGO (ESTADÍSTICA)
La diferencia entre el menor y el mayor valor.
En {4, 6, 9, 3, 7} el menor valor es 3, y el mayor es 9, entonces el rango es 9-3 igual a 6.
Rango puede significar también todos los valores de resultado de una función.


2. AMPLITUD
La amplitud total (AT) es la diferencia entre la puntuación de mayor valor y la de menor valor:

La amplitud total es un estadístico muysencillo y fácil de calcular, pero a menudo esta simplicidad es un inconveniente. Consideremos el siguiente ejemplo:

Los grupos A y B son bastante semejantes, pero no los coeficientes de amplitud. La diferencia en los coeficientes es ocasionada por la variación introducida por una sola puntuación con valor extremo, el 1000. Por esta razón es conveniente disponer de otras medidas más adecuadas.Principales características: Además de la ya señalada, el coeficiente de amplitud total no tiene en cuenta los valores entre extremos, que son los que determinan su valor.
3. LA CORRELACIÓN estadística constituye una técnica estadística que nos indica si dos variables están relacionadas o no.
Por ejemplo, considera que las variables son el ingreso familiar y el gasto familiar. Se sabe que los aumentos deingresos y gastos disminuyen juntos. Por lo tanto, están relacionados en el sentido de que el cambio en cualquier variable estará acompañado por un cambio en la otra variable.

De la misma manera, los precios y la demanda de un producto son variables relacionadas; cuando los precios aumentan la demanda tenderá a disminuir y viceversa.
Si el cambio en una variable está acompañado de un cambio en laotra, entonces se dice que las variables están correlacionadas. Por lo tanto, podemos decir que el ingreso familiar y gastos familiares y el precio y la demanda están correlacionados.
4. REGRESIÓN LINEAL O MÍNIMOS CUADRADOS
El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. La aplicación de este métodoimplica un supuesto de linealidad cuando la demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo.
¿Cuándo utilizar un pronóstico de regresión lineal?
El pronóstico de regresión lineal simple es unmodelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente), es decir, patrones que presenten una relación de linealidad entre la demanda y el tiempo.

Existen medidas de la intensidad de la relación que presentan las variables que son fundamentales para determinar en qué momento es conveniente utilizar regresión lineal.
5. AREA DEL CUADRADO







6. POBLACIÓN. En estadística,también llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta.

7. MUESTRA es un subconjunto de casos o individuos de unapoblación estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste(véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).
Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados.
El número de sujetos que componen la muestra...