1. 1 medidas de tendencia central y dispersión para datos simples. Medidas de tendencia central




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CURSO TALLER DE ESTADISTICA Y PROBABILIDAD P. Reyes / Noviembre 2007


CURSO TALLER DE

ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD

Elaboró: Dr. Primitivo Reyes Aguilar

Noviembre de 2007
Mail: primitivo_reyes@yahoo.com

Tel. 58 83 41 67 / Cel. 044 55 52 17 49 12
CONTENIDO


MÓDULO 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 4

MÓDULO 2. HERRAMIENTAS estadísticas 15

PARA sOLUCIÓN DE PROBLEMAS

MÓDULO 3. PROBABILIDAD y distribuciones 36

de probABILIDAD

MÓDULO 4. DISTRIBUCIÓN NORMAL 44


MÓDULO 5. ESTADÍSTICA INFERENCIAL 51

MÓDULO 1. Estadística descriptiva
La Estadística descriptiva es la rama de las matemáticas que comprende la recopilación, tabulación, análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos, para tomar decisiones que se requieran a fin de que el comportamiento de los datos se mantenga dentro de los parámetros de control establecidos.


  • Población (N)– Es el conjunto de todos los elementos de interés para determinado estudio




  • Parámetro – Es una característica numérica de la población, se identifica con letras griegas (Media = µ, Desviación estándar = σ, Proporción = π, Coeficiente de correlación = ρ)




  • Muestra (n) – Es una parte de la población, debe ser representativa de la misma.




  • Estadístico – Es una característica numérica de una muestra, se identifica con letras latinas (Media = X, Desviación estándar = s, Proporción = p, Coeficiente de correlación = r)


La Estadística descriptiva proporciona un criterio para lograr mejoras, debido a que sus técnicas se pueden usar para describir y comprender la variabilidad.
La estadística inferencial se refiere a la estimación de parámetros y pruebas de hipótesis acerca de las características de la población en base a los datos obtenidos con una muestra.


1.1 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN PARA DATOS SIMPLES.

Medidas de tendencia central





  • Media: () Es el promedio aritmético de todos los valores que componen el conjunto de datos. Se calcula mediante la siguiente fórmula:


P

ara una muestra y para una población se tiene respectivamente:

Ejemplo 1: En un equipo de fútbol, una muestra de estaturas de sus integrantes son las siguientes:
1.70,1.79,1.73,1.67,1.60,1.65,1.79,1.84,1.67,1.82, 1.74. Calcule la media.



  • Mediana: () Los datos de "n" observaciones son ordenados del más pequeño al más grande, Si el tamaño de la muestra es "non" la mediana es el valor ordenado en la posición (n+1)/2,

Cuando el tamaño de la muestra es "par" la mediana es el promedio de los dos valores que se encuentran al centro del conjunto de valores. Se puede calcular mediante:

Ejemplo 2: Para el ejemplo anterior ¿cuál es la mediana?
Ordenando los datos de mayor a menor se obtiene:
1.60,1.65,1.67,1.67,1.70,1.73,1.74,1.79,1.79,1.82,1.84;
Como tenemos 11 datos el número es non por lo que (n+1)/2 = 12/2 = 6, buscando el número que ocupa la sexta posición en los datos ordenados encontramos el valor de la mediana


  • Media acotada (Truncated Mean): Determinado porcentaje de los valores más altos y bajos de un conjunto dado de datos son eliminados (tomando números enteros), para los valores restantes se calcula la media.


Ejemplo 3: Para la siguiente serie de datos calcule la media acotada al 20%:
68.7,34.3,97.9,73.4,8.4,42.5,87.9,31.1,33.2,97.7,72.3,54.2,80.6,71.6,82.2,
Como tenemos 11 datos, el 20% de 11 es 2.2, por lo cual eliminamos 2 datos el más bajo y el más alto, ordenado los datos obtenemos:
8.4,31.1,33.2,34.3,42.5,54.2,68.7,71.6,72.3,73.4,80.6,82.2,87.9,97.7,97.9, los valores a eliminar son: 8.4 y 97.9; calculando la media de los datos restantes obtenemos

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