• Variable Cualitativa:

*Gráfica de barras:

Es un método gráfico que consta de dos ejes: Uno horizontal, en el que se representan los valores (Eje de los datos) utilizando barras verticales en forma rectangular y de la misma amplitud, y un eje vertical, en el cual la frecuencia representa la altitud que tendrá la barra rectangular (Eje de las frecuencias), las barras van separadas la misma distancia unas de otras y para distinguirlas puede utilizarse distintos colores o entramados según se considere. 

*Gráfica de Pastel o circular:

Este gráfico se utiliza fundamentalmente, para representar distribuciones de frecuencias relativas (es decir, porcentajes % o proporciones) haciendo corresponder la medida de la frecuencia relativa con la medida del ángulo en grados; es decir, si el 100 % de los datos son 360º de la circunferencia, a cada 1% le corresponderán 3.6º; así, para obtener la medida del ángulo del sector, multiplicamos la frecuencia correspondiente por 3.6º. Al utilizar este gráfico se aconseja no sobrepasar los 10 elementos, y ordenar los sectores de acuerdo a una de dos formas, ya sea siguiendo el orden que se les dé a los datos o empezando del mayor al menor segmento, iniciando a partir de las 12 horas y en el sentido de las manecillas del reloj. Por último, si el texto que representa cada sector no puede colocarse dentro del mismo, se elabora una leyenda que se coloca fuera del segmento, unidos por una flecha.  

                    

*Gráfica de columnas

muestra una serie como un conjunto de barras verticales agrupadas por categorías. Los gráficos de columnas resultan de gran utilidad para mostrar los cambios que se producen en los datos a lo largo del tiempo o para ilustrar comparaciones entre elementos. El gráfico de columnas sencillo está estrechamente relacionado con el gráfico de barras, que muestra las series como conjuntos de barras horizontales, y con el gráfico de intervalos de columnas, que muestra las series como conjuntos de barras verticales con puntos iniciales y finales que varían.

*Histograma:

Esta representación gráfica se utiliza cuando la variable toma valores sobre una escala de intervalo o de razón. En el eje horizontal se ubican los valores de la variable representados por medio de sus marcas de clase, y en el eje vertical se localizan las frecuencias de cada intervalo. De esta manera, el histograma se compone de una serie de rectángulos, cada uno de los cuales tiene como base un intervalo de clase y la frecuencia como altura.

*Polígono de frecuencias

Es una representación gráfica que contempla la misma información que el histograma; en el eje horizontal se colocan los datos de la variable representados por las marcas de clase de cada intervalo, y en el eje vertical las frecuencias , ya sean absolutas o relativas. La diferencia radica en que en lugar de dibujar los rectángulos, se unen con una línea los puntos donde se interceptan las marcas de clase y las frecuencias de cada intervalo.

*Polígono de frecuencias acumuladas

Es una representación gráfica que contempla la misma información que el histograma; en el eje horizontal se colocan los datos de la variable representados por las marcas de clase de cada intervalo, y en el eje vertical las frecuencias , ya sean absolutas acumuladas y/o frecuencias relativas acumuladas. La diferencia radica en que en lugar de dibujar los rectángulos, se unen con una línea los puntos donde se interceptan las marcas de clase y las frecuencias de cada intervalo.

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA

 

Población: 

  concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

Destacamos algunas definiciones:
"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).
El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos.
Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una comarca.
Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación y/o medición de todos los elementos se multiplica la complejidad, en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística.

Evolución de la población española

Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del grupo denominada muestra.

Muestra:

La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.
"Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
"Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).
"Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia", Cadenas (1974).
Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.
Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que está representada por la muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

Elemento:

Es cualquier elemento o ente que sea portador de información sobre alguna propiedad en la cual se está interesado.

Estudio:

Es toda acción o prueba que se realiza con el fin de observar su resultado.

Parámetro:

Son los valores o cantidades desconocidas que son obtenidas de, o que hacen referencia a las características de una población.

Estadística:

Es la rama de las matemáticas que se sirve de un conjunto de métodos, normas, reglas y principios para la observación, toma, organización, descripción, presentación y análisis del comportamiento de un grupo de datos para la conclusión sobre un experimento o fenómeno.

BIENVENIDOS

 

Hola, mi nombre es Luis Manuel Barrios Morales, estudiante de 5to semestre de Bachillerato, este blog fue creado como actividad semestral y con el fin de proporcionar información necesaria para nuestras actividades realizadas en la materia de Probabilidad y Estadística I espero que toda esta informacion sea de gran ayuda.

TIPOS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

• No agrupados:

Datos diferentes: Consideraremos como un dato diferente, a cada uno de los distintos datos que se presentan en la muestra, los denotaremos por i x , y al número total de datos diferentes lo denotaremos por m . 

Datos no Agrupados: Cuando el tamaño de la muestra (n) es finito y el número de datos diferentes es pequeño (consideraremos pequeño k ≤ 10), es fácil hacer un análisis de los datos tomando cada uno de los datos diferentes y ordenándolos.

• Agrupados:

Cuando el tamaño de la muestra es considerable o grande y los datos numéricos son muy diversos (n>15), conviene agrupar los datos de tal manera que permita establecer patrones, tendencias o regularidades.