NOVIEMBRE

Martes, 01 de Noviembre del 2016


Después de una pequeña introducción teórica empezamos con el primer ejercicio en clase para poder distinguir las diferentes medidas estadísticas y a su vez poder interpretar gráficamente los datos obtenidos en cualquier investigación.


Entre los conocimientos obtenidos esta:

• Todo gráfico debe tener:

1. números
2. títulos
3. títulos en los ejes
4. escala adecuada
5. descripción
6. interpretación

• Resumen estadístico:
• Localización

1. Media (x)
2. Mediana(Med)
3. Moda(Mo)
4. Percentiles(Pk)

• Dispersion

1. Rango(Rg)
2. Varianza(s²)
3. Desviación estándar(s)
4. Coeficiente de variación(Cv)

• Forma

1. Coeficiente de simetría (As)
2. Coeficiente de apuntamiento (Ap)

**Todos estos conceptos se aplican para variables cuantitativas

-- Para la mediana se aprecia que son diferentes formulas debido a que en una recopilación de datos se debe tomar muy en cuenta si existe o no frecuencias en la aparición de ciertos datos.

--En la mediana tomamos en cuanta n clasificándolo como par o impar según esto determinamos el valor de la mediana(se aplica el mismo concepto que la media).

Para datos repetitivos y agrupados debemos tomar en cuenta:

• Li-1: limite inferior de la clase mediada(intervalo tomado por n/2)
• ni: tamaño de la muestra
• Ni-1: frecuencia absoluta acumulada de la clase inmediatamente anterior a la clase mediana
• A: amplitud del intervalo absoluto de la clase mediana

--Para determinar la Moda(Mo) se elije el valor que mas se repite del de mayor frecuencia y se concluyo que un conjunto de datos puede tener mas de una Moda.

--En los percentiles tenemos tres tipos notable:

• Cuartiles que divide al conjunto de datos en cuartos.
• Quintiles que dividen en fracciones de 20% al conjunto de datos.
• Percentiles en si que dividen en 10% el conjunto de datos.

En los cuartiles también tomamos en cuenta datos individuales y datos agrupados con frecuencia mayor a 1.

Martes, 8 de noviembre del 2016.


Empezamos a analizar los perceptibles del ejercicio que iniciamos la clase pasada e inicial-izamos los conceptos de los datos por dispersión del resumen estadístico.

--Rango: se lo analiza restando el valor maximo de entre los datos con el valor mínimo de los mismos.

--Rango intercuartil: intervienen los cuartiles y la formula quedaría así:

                                            RIQ=Q3-Q1


--Diagrama de cajas: esto se obtiene aparir de saber cual es el maximo valor, el mínimo valor el rango y los tres cuartiles; este diagrama es utilizado para visualizar la simetría de la distribución de datos y la posible presencia de datos atípicos.
para entender mucho mejor todo lo propuesto se planteo un ejercicio en el cual fue necesario aclarar que:
       la formula empírica para saber la clase es:
                        K= 1+ 3,3 log n
                                                                           donde: K es el numero de intervalos y
                                                                                        n es el tamaño de la muestra


--Histograma:utilizada para datos cuantitativos de datos agrupados, y para dibujarla se requiere de la tabla de distribución de frecuencia de datos agrupados en intervalos o clases y luego, se coloca en el eje OX, los intervalos o clases y en el eje OY la frecuencia absoluta o la frecuencia relativa.



--Se llama diagrama de barras al gráfico que recopila datos cualitativos

--- se puede obtener datos para graficar un diagrama circular siempre que se presenten porcentajes para realizarlo.

Viernes, 11 de Noviembre

Medidas de Dispersión

1. Rango = Xmáx - Xmin
2. Rango Intercuartil = RIQ = Q3-Q1
3. Varianza

   

 

4.  Desviación Estándar

 

5. Coeficiente de variación

 

• Si Cv es menor o igual que 1, los datos son homogéneos
• Si Cv es mayor  a 1, los datos son heterogéneos  

Medidas de forma

1. Coeficiente de asímetria (As)

 

 

2. Coeficiente de apuntamiento o curtois (Ap)

 

 

Martes, 15 de Noviembre del 2016.

Este dia se realizó la Actividad en Clase 2 que se la realizó con el archivo Corazon que se encuetra en actividades y tareas, con este archivo se tenia que hacer un gráfico adecuado para cada tabla en donde se debia incluir:

1.-Titulo.

2.-Titulos en los ejes.

3.-Una escala adecuada.

4.-Descripción.

5.-Interpretación.

Luego de esto se tenia que sacar la media, media y desviacion de una de las tablas pedidas por la Ingeniera.

 
Viernes, 18 de Noviembre del 2016.

En esta clase  se vio lo que es muestras bivariadas (2 variables para una misma muestra).

El procedimiento que se debe seguir es:

1.-Identificar las variables.
2.-Reaizar un diagrama de dispersión y=f(x)
3.-Analizar la corrección.

4.-Calcular la Covarianza (Sxy).


Si Sxy >0   Correlación lineal positiva.
Si Sxy <0   Correlación linealnegativa.

5.-Calcular el coeficiente de correlación lineal (r).

 r=Sxy/SxSy-1=<r<=1 

Sx,Sy es la desviación estándar de X y de Y.

Valor de r
Cercano a 1: Tiene correlación lineal positiva fuerte.
Cercano a -1: Tiene correlación lineal negativa fuerte.
Cercano a 0: Tiene correlación lineal muy debil o no tiene correlación lineal.


6.- Contruir las matrices.

a)Varianza-Covarianza



b)Correlación



 Posteriormente se hizo la Actividad en Clase 3 para entender mejor las muestras bivariadas.



Martes, 22 de Noviembre del 2016. 

 En este dia se empezo con el Capitulo 2 que es Probabilidad
se definio lo que es un: espacio muestral, experimento,evento
Espacio muestral S={Conjunto de todos los posibles resultados de un experimento}.
Se explico este tema con un ejemplo de un dado y se fue identificando el espacio muestral y as probabilidades.
Caracteristicas o puntos clave:

• Todo conjunto tiene 2 elevado a la "n" elementos.
• Conjunto vacio es el evento que no puede ocurrir o es imposible.
• Los eventos pueden tener combinaciones por union, interseccion y complemento.
• Los eventos se pueden mostrar graficamente con diagramas de Venn.
• Dos eventos AyB son mutuamente excluyentes si no tienen resultados en comun separandoles de 2 en 2.
• Regla general P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A interseccion B).

 La Probabilidad es una medida cuantitativa de que tan probable es que ocurra un evento. Se utiliza para estudiar un entorno fisico siempre que se conozca la naturaleza del experimento. Se denota (P).

 Axiomas
1.-Sea S un espacio muestral, entonces P(S)=1; es un evento cierto
2.-Para cualquier evento A   0<=P(A)<=1
3.-Si A y B son mutuamente excluyentes entonces  P(AUB)=P(A)+P(B)

Despues de ver toda la teoria se hicieron ejercicios para que lo dicho en clase quede más claro y posteriormente se mando un deber del libro de Navidi para que los estudiantes refuercen lo aprendido en clase.

Martes, 29 de noviembre del 2016

PROBABILIDAD CONDICIONAL E INDEPENDENCIA

Se dice que la probabilidad de que suceda el evento A, está condicionada a que posteriormente haya sucedido el evento B, nos permite definir eventos dependientes y se calcula:

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