Softwars utilizados en estadistica

Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio de Educación Superior
Universidad del Zulia
Maracaibo, Edo. Zulia
Facultad Ingeniería
Escuela QuímicaCátedra: Estadística

Realizado por:

Loreliz Rodríguez Delima
CI: 17678888
Sara Carloina Ferrer Palencia
CI: 22476.38
Andres Leonardo Ortiz Medina
CI: 20275536
Christian David Ng Paz
CI: 20582304Resumen

Con la finalidad de que los estudiantes comprendan mejor los conceptos teóricos desarrollados en cualquier curso de estadística y, además, dotar a los futuros profesionales de recursos que les ayuden a manejar y tratar datos del mundo real, es conveniente estudiar la estadística desde una perspectiva más práctica apoyándonos en herramientas informáticas como las hojas de cálculo, másversátiles que el software puramente estadístico (WINBUGS,SPSS, Statgraphics, S-PLUS,R, STATA, SIGMA STAT, SPC XL,SAS, MATLAB)
El primer problema que se plantea a la hora de analizar una gran cantidad de datos es cómo obtener una visión inicial de la información que contienen los mismos, que permita ofrecer una primera valoración del comportamiento de la característica que se está estudiando. Porello es conveniente disponer de resúmenes como los proporcionados por las tablas de frecuencias, ya sean unidimensionales, bidimensionales o condicionadas, tanto para datos agrupados como no agrupados en intervalos. Para lograr este objetivo de una forma rápida y sencilla.

INDICE
INTRODUCCIÓN 5
¿Qué es el Software? 6
Clasificación del Software 6
WinBUGS 8
Statgraphics 9
Stata 10Interfaz de usuario 11
Estructura de datos y almacenamiento 11
Compatibilidad de formato de datos 12
Extensibilidad 12
Comunidad de usuarios 12
Ejemplo de código de Stata 13
Sistema de archivos 13
Sigma Stat 14
SPC XL 15
Enlaces externos 15
S –PLUS 17
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 20
Historia 20
Estadísticas del programa 21
Versiones del SPSS 23Módulos del SPSS 25
Manejo 26
MatLab 31
Introduccion al MatLab. 31
Origen 32
Características del entorno 35
Salidas o presentaciones 36
Funciones de MATLAB 37
El MATLAB y la estadística 39
Utilización de MATLAB y de su compilador 43
Requerimientos 43
Symbolic Math Toolbox 46
Optimization Toolbox 47
Image Processing Toolbox 48
Neural Network Toolbox 49
Non linear controldesign toolbox 50
Nag foundation toolbox 51
Limitaciones y alternativas 52
Cajas de herramientas y paquetes de bloques 53
Diseño de filtros digitales 54
Sintaxis 54
Vectores y matrices 54
R 58
Ventajas 58
Desventajas 59
¿Cómo funciona R? 59
SAS 61
Descripción del SAS 61
Historia temprana de SAS 63
Componentes 63
Base SAS 64
Terminología 68
Características 69Ejemplo de código SAS 70
Historia de la versión 73
Desventajas 77
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 78
CONCLUSION 79
INTRODUCCIÓN

Las técnicas básicas de análisis de datos, son cada día más utilizadas como elemento de apoyo a la toma de decisiones en cualquier ámbito, pero más aún lo son dentro del mundo de la Economía y la Administración de Empresas. Son técnicas que requieren de procesos decálculo que, en muchas ocasiones, son tediosos y necesitan de un cierto nivel de esfuerzo o dedicación. Tradicionalmente, y quizás por ello, los estadísticos han sido considerados calculistas, siendo su tarea principal la de sintetizar una gran masa de información y, así, reducir la incertidumbre asociada a toda toma de decisiones. Sin embargo, esta situación traía consigo un cierto alejamiento...