estadistica

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ESTADISTICA POR: DIANA GUADALUPE

Estadística por: Alejandro Romo Estrada.

ESTADÍSTICA: Alejandro Romo Estrada.

miércoles, 16 de junio de 2010

ESTADISTICA:
La estadistica comunmente es considerada como una colección de hechos numericos expresados en terminos de una relación sumisa y que ha hido recopilando a partir de otros datos numericos.
Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) define la estadistica como valorresumido, calculado como base en una muestra de observaciones generalmente aunque no por nesecidad, se considera como una estimación de parametro de determinada población es decir una función de valores de muestra.La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.
Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadística estudia los metodos cientificos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal ánalisis.
"La estadística es la cienciaque trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos". (Yale y Kendal, 1954).
Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia científica que tiene la estadística, debido al gran campo de aplicación que posee.
Población:

lunes, 14 de junio de 2010

Estadística inductiva

Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística.

Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).

El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos.

En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.

Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia. Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor está utilizando estadística descriptiva. Graficas, tablas ydiagramas que muestran los datos de manera que sea más fácil su entendimiento son ejemplos de estadística descriptiva.

Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio de calificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificación promedio de las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimación de tal promedio sería un problema concerniente a la estadística inferencial.

Los estadísticos se refieren a esta rama como inferencia estadística, esta implica generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.

Estadística descriptiva

Tienen por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de una muestra (observación parcial).

En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.

Tipos de muestreos estadísticos

Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad. En este último todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesarios para hacer muestras de probabilidad.

Muestreo estadístico

Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra.

Ejemplo;

Consideremos como una población a los estudiantes de educación del Núcleo San Carlos de la UNESR, determinando por lo menos dos caracteres ser estudiados en dicha población;

  • Religión de los estudiantes
  • Sexo.

Muestra estadística

"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).

Ejemplo;

El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes.

El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población completa; cuesta menos y lleva menos tiempo. Por último se aprobado que el examen de una población entera todavía permite la aceptación de elementos defectuosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad.

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.

Estadística

La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.

Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra.

"La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.

Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

"La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos". (Yale y Kendal, 1954).

Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia científica que tiene la estadística, debido al gran campo de aplicación que posee.

División de la estadística

La estadística formula reglas y procedimientos para la presentación de una masa de datos en una forma mas util y significativa. Establece normas para la representacion grafica de los datos. Tambien son una base importante para el analisis en casi todas las disciplinas academicas.
"La estadística descriptiva es la
organización y resumen de datos"
Cualitativa
Cuantitativa

Fenómenos o sucesos
Llamamos fenómenos o sucesos aquellos cuyos resultados no pueden predecirse antes de la realización. Son
experimentos que no dan siempre el mismo resultado al repetirlos en las mismas condiciones. Un suceso elemental en el resultado de cada una de las realizaciones del experimento aleatorio.
Cualquier suceso al conjunto vacío se
llama suceso imposible y por tanto, será un suceso que no se produce nunca. Cualquier proceso que sea igual al espacio muestral se llama suceso seguro, es el que ocurre siempre.

Historia de la estadística.

En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de los datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo el proceso de interpretación de esa información. El desarrollo de la teoría de laprobabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.

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miércoles, 2 de junio de 2010

ESTADIS

La descripción completa de una variable aleatoria está dada por su función densidad de probabilidad (fdp).

Por tanto la descripción de una variable indicará la familia a que pertenece la fdp y los parámetros correspondientes.

Ejemplo: (hipotético) la concentración de glucosa en sangre en individuos no diabéticos, medida en mg/dl, es normal con media 98 y varianza 90.

Muestra aleatoria: muestra elegida independientemente de todas las demás, con la misma probabilidad que cualquier otra y cuyos elementos están elegidos independientemente unos de otros y con la misma probabilidad.

Métodos gráficos de representación de muestras: El método gráfico más frecuente es el histograma, que puede adoptar distintas formas. Véanse algunos ejemplos.

Advertencias:
1ª Estos diagramas tienen un fin descriptivo: deben ser fáciles de leer.2ª El convenio es que la frecuencia sea proporcional al área (es proporcional a la altura sólo si las barras tienen la misma anchura).3ª Para fines comparativos es mejor usar frecuencias relativas.4ª El número de clases (barras), cuando la variable no es cualitativa, no debe ser ni muy grande ni muy pequeño. Generalmente se recomiendan entre 5 y 20 clases de igual tamaño. Otro criterio es usar la raíz cuadrada del número de datos.5ª Los límites de las clases no deben ser ambiguos, p.e. no deben coincidir con valores posibles de los datos (una cifra decimal más).
La estadística es la ciencia que estudia los métodos que permiten realizar este proceso para variables aleatorias. Estos métodos permiten resumir datos y acotar el papel de la casualidad (azar).
Se divide en dos áreas:

Estadística descriptiva: Trata de describir las variables aleatorias en las "muestras".

Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas. Se enfrenta básicamente con dos tipos de problemas:




  • Estimación, que puede ser puntual o por intervalos.
  • Contraste de hipótesis.

Estadistica

  • Conjunto de metodos cientificos ligados a la toma, organizacion, recopilacion, presentacion y analisis de datos.

  • Arte de la decision en presencia de incertidumbre.

  • Ciencia que sirve para demostrar que dos personas han comido 1/2 pollo cada uno, cuando en la realidad ha comido uno y la otra ninguno.

lunes, 31 de mayo de 2010

Ejemplo sobre la estadistica

Ejemplo:

De una población de 30000 estudiantes se saco una muestra de 300 y se encontro que 200 les gusta el rock ¿a cuantos estudiantes de toda la población les gustara el rock?


Primero definimos muestra incognita (x) es los estudiantes de toda la población que les gustara el rock.


Ahora planteamos una porción


200 = x

300=30000


Despejamos a la incognita x=(200)(30000)

300


haciendo operaciones nos queda x= 20000 estudiantes.


ESTADISTICA

La estadistica es una rama de las matematicas que trabaja con grandes cantidades de datos, los ordena, los tabula, los grafica, etc. con el fin de comprender cuantitativamente un fenomeno, de buscar sus causas de encontrar relaciones entre las causas y sus defectos de tomar desiciones, de preever resultados etc.



Para investigaciones estadisticas se aplica una tecnica llamada muestreo. Consiste en seleccionar de manera representativa a una porcion de la poblacion que se requiere estudiar a la cual se le llama muestra .



Para obtener concluciones por este metodo se supone el fenomeno ocurre de forma proporcional.