Mayo


Clase #5

MRTES 02 DE MAYO
ESCALAS DE MEDIDA

Es un instrumento con el que se asignan valores a una unidad estadística:

TIPOS:

Nominal:

Se asignan números a las variables, pero solo como una forma de codificación.
"Generalmente para variables cualitativas"

EJEMPLOS
a)  Hombres (0)              Variable (Sexo)
      Mujeres  (1)

b)   Soltero           (0)
       Casado          (1)
       Divorciado    (2)      Variable (Estado Civil)
       Unión libre   (3)



Ordinal:

Se asigna un orden a los calores de la variable medida.
"Generalmente para variables cualitativas"

EJEMPLOS

a)  Excelente
      Bueno          Variable ( Atención al Cliente)
      Regular

b) Excelente
     Muy Bueno
     Bueno            Variable (Rendimiento Académico)
     Regular 
     Insuficiente 

c) AAA
     AA
     A                    Variable (Calidad)
     B
     C

Escala de Intervalo:

Si se asignan valores dentro de un intervalo finito o infinito con la particularidad que existe un cero relativo
"Para datos cuantitativos"

EJEMPLOS

a) Temperatura en grado Centígrados 

b) Puntuación en un examen


Escala de Razón:

Si se asignan valores dentro de un intervalo finito o infinito con la particularidad que existe un "cero absoluto"

EJEMPLOS

a) Temperatura en grados Kelvin

b) Estatura de una persona

c) Tiempo de vida de un equipo



VALORES ATÍPICOS

Es un dato que se encuentra muy por encima o muy por debajo, comparado con el resto:

EJEMPLO:

Temperatura en Quito en °C:

(Primera Semana):   12  15  15  17  18  12  23
(Segunda Semana): 10  12  15  12  18  20  27

27 es un dato atípico, porque se encuentra muy por encima comparado con los otros datos.

Un calor atípico se puede dar ya sean por errores de medición, del experimentador o por el azar, es necesario verificar por qué se han dado y en caso de que no sea un error hay que comprobarlo para que el dato sea o no excluido.


CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS

1. Localización, Centralización o de Tendencia Central

La posición relativa de los datos con respecto a los otros 



2. Dispersión

- La variación entre los valores medidos alrededor de la media
- Se pretende medir el grado de diseminación de los datos alrededor de la media


3. Simetría

Si los valores de la variable están distribuidos de forma similar por encima y debajo de la media.

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

-Sirven para resumir en una tabla numerosos datos de manera que se pongan de manifiesto las características de los datos.

-Se utiliza para resumir datos cualitativos nominales u ordinales.

-Si los datos son cuantitativos continuos se deben previamente formar intervalos o clases.

-Se entiendo por "frecuencia absoluta" al número de veces que se repite un dato o valor en un conjunto de datos.

PROCEDIMIENTO (PARA DATOS CUANTITATIVOS)

Caso a) Datos Individuales

1) Ordenar en forma ascendente los datos.
2) Colocar las frecuencias absolutas de cada dato.
3) Calcular la "frecuencia relativa"
4) Calcular las "frecuencias absolutas acumuladas" y las "frecuencias relativas acumuladas"






BIBLIOGRAFÍA Y ENLACES:


Clase #6

VIERNES 05 DE MAYO
3. Simetría

Si los valores de la variable están distribuidos de forma similar por encima y debajo de la media.

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

-Sirven para resumir en una tabla numerosos datos de manera que se pongan de manifiesto las características de los datos.

-Se utiliza para resumir datos cualitativos nominales u ordinales.

-Si los datos son cuantitativos continuos se deben previamente formar intervalos o clases.

-Se entiendo por "frecuencia absoluta" al número de veces que se repite un dato o valor en un conjunto de datos.

PROCEDIMIENTO (PARA DATOS CUANTITATIVOS)

Caso a) Datos Individuales

1) Ordenar en forma ascendente los datos.
2) Colocar las frecuencias absolutas de cada dato.
3) Calcular la "frecuencia relativa"
4) Calcular las "frecuencias absolutas acumuladas" y las "frecuencias relativas acumuladas"






BIBLIOGRAFÍA Y ENLACES:
Diagrama de Puntos
GRÁFICO 1.1

Descripción: El anterior gráfico representa los tiempos para completar el armado de ciertos anaqueles de una fábrica de muebles de madera.

Interpretación: El tiempo que se repite con más frecuencias es el de 33.5 min, el mínimo tiempo es 32.8 y el máximo 34.4 minutos, que puede ser probablemente un dato atípico.

Requerimientos para realizar un gráfico:
  1. Número
  2. Título
  3. Título en los ejes
  4. Escalas adecuadas
  5. Descripción
  6. Interpretación

RESUMEN ESTADÍSTICO

(para datos cuantitativos)

*Tomando en cuenta las características de los datos



Media

La media aritmética es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos.

Mediana

Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.





 Clase #7

MARTES 09 DE MAYO

  Semana de evaluaciones en Riobamba

Clase #8

VIERNES 12 DE MAYO
Prueba numero uno

 Clase #9

MARTES 16 DE MAYO
Moda
Es el valor de la variable que más se repite o el que tiene mayor frecuencia. Un conjunto puede tener más de una moda.


Percentiles 


Los percentiles son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales.


Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra el percentil.

N es la suma de las frecuencias absolutas.

Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase del percentil.

ai es la amplitud de la clase.
Medidas de Dispersión

1. Rango = ( Xmáx - Xmín )

2. Rango Intercuartil ( RIQ )

RIQ = Q3-Q1

Es el rango que se encuentra entre el primer y el tercer cuartil


DIAGRAMA DE CAJAS (BIGOTES)




Se utiliza para visualizar la simetría de la distribución de datos y la posible presencia de datos atípicos. En cada espacio entre brazo-caja y caja-caja se encuentra el 25% de los datos.


DIVISIÓN EN INTERVALOS

Existe una fórmula Empírica propuesta


k= 1+3.3*log(n)

Donde: 

k= es el número de intervalos recomendados

n= es el número de datos o el tamaño de la muestra


Clase #10

VIERNES 19 DE MAYO

3. Varianza (s^2)






4. Desviación Estándar o Típica (s)




5. Coeficiente de Variación (Cv) (PEARSON)


3. Medidas de Forma:

1. Coeficiente de Asimetría (As)





2. Coeficiente de Apuntamiento o curtosis (Ap)




REALIZACIÓN DE TRABAJO EN CLASE:

https://drive.google.com/open?id=14TNohLWqf5TXvN4YbY62-xEtB_f3TiTfDuqHJSKQVtU

Clase #11

MARTES 23 DE MAYO
Muestras Bivariables

Para realizar el análisis estadístico de una muestra bivariable de datos cuantitativos, y de esta manera resolver si los datos tienen una relación entre ellos se hace el siguiente proceso:

1. Identificar las variables.

2. Realizar un diagrama de dispersión.

3. Realizar el análisis de la correlación.



4. Calcular la Covarianza


5. Calcular el coeficiente de correlación lineal




6. Construir las Matrices



Matriz varianza convarianza

Matriz de correlación



Trabajo en clase 


Clase #12

VIERNES 26 DE MAYO

 Feriado

 Clase #13

MARTES 30 DE MAYO
PROBABILIDAD


Experimento: Es un procedimiento mediante el cual se trata de comprobar (confirmar o verificar) una o varias hipótesis relacionadas con un determinado fenómeno, mediante la manipulación y el estudio de las correlaciones de las variables que presumiblemente son su causa.
Ejemplos: Lanzar una Moneda, Sacar una carta, Lanzar un dado, etc.



Espacio Muestral: Es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento.

Ejemplos: {Cara, Sello} (al lanzar una moneda)  {1,2,3,4,5,6} (Al lanzar un dado de 6 caras)

Todos los subconjuntos posibles de un espacio muestral se pueden determinar por:




La probabilidad de un evento es:

Sea el evento A

P(A) = k/n
  • Donde k es los resultados favorables, y n es todos los resultados posbiles
REGLA DE LA SUMA

Sean los eventos A, B:

P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A&B)


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