Analisis sobre Estadistica - Fabiam Fisico-matematico

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1.1 La estadistica en si... se entiende que es un metodo para recolectar siempre informacion de una manera matematica y asi mismo interpretando datos para poder llegar a explicaciones de las condiciones regulares de un fenomeno aleatorio. La estadistica unicamente se divide en dos ramas extensas: E. Descriptiva y la Inferencia Estadistica. 1.1.2 Como bien deciamos la estadistica se divide en dos ramas, pero en realidad la estadistica es considerada ya comunmente como una coleccion de hechos numericos expresados en terminos de relaciones sumisas y que tambien han sido recopilados a partir de otros datos numericos, y hoy en dia la estadistica nos es de gran utilidad para entender datos y tomar decisiones en muchas ciencias y otras areas. 1.1.3 Como lo mencione en el punto anterior se divide en dos ramas. La estadistica descriptiva es aquella se necesita para que podamos analizar cualquier tipo de procesos y para ellos nos pide tomar muestras de aquel proceso en accion y para caracterizar la estadistica descriptiva usa la mediana, la media, la moda, medida aritmetica, rango, etc. y la inferencia estadistica se utiliza para la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas teniendo siempre en cuenta la aleatoriedad de lo que se ha observado. 1.1.4 Definiciones: ?Poblacion: En la estadistica la población, tambien se le puede llamar colectivo y lo utiliza como un grupo de elementos como referencia sobre en el que se realiza ciertas observaciones. ?Muestra: La estadistica utiliza a la muestra especialmente para caos e individuos de una poblacion y a la muestra se le puede denominar o llamar muestra aleatoria o simplemente muestra. La muestra tiene ese deseo de inferir en la totalidad de la poblacion pero en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de dato provoca también menos errores en su manipulación. ?Variable: Esta es una muy buena caracteristica ta magnitud, como vector o numero las cuales pueden ser medida, claramente adoptando diferentes valores en cada uno de los casos de cada estudio y asi. La variable se clasifica segun una escala de medicion: V. Cualitativas, V. Cuantitativas, V. Independientes y V. Dependientes. ?Dato: en la estadistia un dato individual es informacion de solo uno, y un dato estadistico ya es mas grande de muchos depues de dos claro! por ejemplo: la edad de Juan es un dato individual, mientras que el promedio de edades de una muestra o población de personas es un dato estadístico. Tambien puede ocurrir que ambos datos no coincidan donde la edad de Juan puede ser 37 años, y el promedio de edades de la muestra donde está incluído Juan es 23 años. ?Experimento: En esta parte de la estadistica es cuando ya intenta comprobar o verificar una o varias hipotesis realizadas en el proceso y que estan relacionadas con determinado fenomeno utilizando dentro del experimento las variables que supuestamente las variables son la causa.Ahora tambien se le conoce como: 'actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos'.
?Muestreo: Se le conoce al muestreo como la tecnica para la seleccion de una muestra a partir de una poblacion. Y en realidad aun no sé como se aplica en si. ?Parametro Estadistico: Se le denomina asi a un valor representativo es decir un simbolo que lo distinga lo que es, como la media aritmetica entra tambien la proporción de individuos que presentan determinada característica, o la desviacion tipica. ?Tipos de variables: Bien, ya he comentado que es variable como se aplica y cuales son los tipos de variables y clasificados segun su estudio, etc. -Variables cualitativas: Estas son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. ?Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo, leve, moderado, grave. ?Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia. -Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser: ?Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5). ?Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo el peso (2.3 kg, 2.4 kg, 2.5 kg...) o la altura (1.64 m, 1.65 m, 1.66 m...). -Variables independientes: Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. -Variables dependientes: Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes. 1.2 Uno de los metodos de muestreo es: -Muestreo probabilístico El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento. Los métodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población. Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos: ? Muestreo aleatorio simple ? Muestreo estratificado ? Muestreo sistemático ? Muestreo polietápico o por conglomerados.

1.2.1
censo de poblacion: un recuento de población que se realiza periódicamente; Censo (estadística): recuentro de elementos de una población en estadística descriptiva; Censo (Derecho): una institución utilizada en tiempos medievales parecida al actual préstamo hipotecario. La poblacion Finita nos habla de que se puede sobrepasar al contar y la poblacion infinita es solo infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Muestreo es el conjunto de la muestra representativa. 1.2.2 Metodos de Muestreo:
?Muestreo probabilísticoConsiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo:
?Muestreo aleatorio simplePara obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
?Muestreo aleatorio sistemáticoSe elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

?Muestreo aleatorio estratificado Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.
En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D.