CONCEPTOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA DEFINICION DE LA ESTADISTICA Y SU CLASIFICACION

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TEMA: CONCEPTOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA

DEFINICION DE LA ESTADISTICA Y SU CLASIFICACION

La estadística es una rama de las matemáticas. Se encarga de desarrollar procedimientos y técnicas para obtener muestras de poblaciones. Asu vez trata sobre el análisis de los datos muestrales. Así como versa sobre los procedimientos y técnicas para hacer diferencias desde los datos muestrales a los parámetros poblacionales, así como el planteamiento contraste de hipotesis. (sobre los valores de parámetros, diferencia de parámetros, relaciones proporcionales de parámetros y relaciones entre variables).

Se pude clasificar:

Por el objetivo de la estadística -Descriptiva inferencial

Tiene como objetivo representar, resumir y analizar datos mostrados, la estadística inferencial tiene como objetivo desde los datos muestrales a la población, desarrolla técnicas para estimular errores calcular intervalos de confianza y plantear y contestar hipotesis.

Por el numero de variables analizadas – univariada, bivariado, multivariada.

Univariada:

Se encarga de describir, resumir la distribución de una variable.

Bivariado:

Describe y analiza la relación entre dos variables.

Multivariada:

Describe y analiza la relación entre tres o más variables.

1. Técnicas para determinación la agrupación de datos – regresión múltiple y análisis técnicos de discriminante comparación de datos.
2. El análisis factorial análisis de cortes.
3. Técnicas de comparación de parámetros.

Hipotesis planteadas y los supuestos

Dentro de las estadísticas inferenciales se distingue entre estadística parámetro y no paramétrica, la estadística paramétrica plantea hipotesis sobre los parámetros de una distribución de probabilidad, asume como supuestos un nivel de medida cuantitativa, una distribución de probabilidad especifica claramente distribución normal e incluso homogénea como general de variantes.

La estadística no paramétrica plantea las hipotesis sobre aspectos mas generales de la variable y no tiene, admite variables cualitativos y ordinales y no requiere una distribución de probabilidad especifica.

2. Historia de la Estadística

La historia de la estadística la podemos dividir por cuatro etapas.

Etapa 1: Censos antigüedad en renacimiento

Etapa 2: Gestación de la estadística científica Siglo XVll hasta XlX

-Corriente aritmética política

- Teoría de la probabilidad

Etapa 3: estadística científica Finales siglo XlX

Etapa 4: estadística informática 1980

Etapa de censo. Norteamérica ciencia formal que se encarga de la representación y estudio de la relación en aspecto cuantitativo de la realidad.

Aritmética: Se encarga de estudiar los procesos propiedades de los números y operaciones.

Ejem: suma, resta, multiplicación, comercio, contabilidad.

 Geometría: Se encarga de estudiar las propiedades formas geométricas.

 Ejem: Ing. Civil, puentes, puertos.

Censar: Contar bienes del estado

Termino estadístico – Cuentas del estado

Edad media se pierde la cultura de censos solo se encuentran anécdotas

Siglo Vll Carlo Magnc

Pípilo levanta un censo en los bienes S. XI William I

Domesdaybooc

Renacimiento Felipe II Austia siglo XVI

Gestación: Siglo XIX destacan ingleses y alemanes.

El trabajo de John Graunt tomo los censos de hizo modelos.

William Petty

Rama donde la ciencia encargada de estudiar los datos personales.

Alemania Gohrajen Achinwall Gadatado siglo XVIIX

Estadística

Siglo XIX Piere Simonla Place

• La place
• La regla clásica de la probabilidad

XX Andres Kolmoser

Siglo XIX ya hay materias desarrolladas

Estadística científica

Carl Pearson – libro 1894 The Grammar of Science

1925         Stetisteld Muthed on Reason Wikure

1735 Designs of experimts

El calculo de probabilidad se incorpora rápidamente como un instrumento de análisis extremadamente poderoso para el estudio de fenómeno “cuyas causas son demasiado complejos para conocernos totalmente y hacer posible su análisis.

Ferch Gauss – matemático importante

Estadística informática 

entre 70 y 80 aparecen los primeros programas de estadística uso interno para investigadores, entre década 70 y 80 programas informáticas.

SPSS- Universidad de Chicago

3ed. 1982

1ed. 1968

Satisfied program social sciencie

Facilito que se pudiera aplicar sin aprobación de expertos

1983 Ms. Dos                                                                    Aparece programas R.

6d 1991 From Windows

18 ed desaparece SPSS INC IBM adquiridor de prog. AMOS

R- gratuito  

Programas

SAS

Statistical

STATA

e-views

POBLACION Y MUESTRA

La población es el conjunto universo conjunto total de los elementos objeto de estudio.

Se llamo tamaño de población al numero de elementos que integran este conjunto universo y se denota la letra N mayúscula, N finita o infinita

Forma interna: definición general creativo que nos permite identificar los elementos.

N= 4,200

EXTENSIVA: 

Se enumeran todos los elementos de conjunto universo.

Muestra – subconjunto de la población en estadística se pretende que la muestra sea un subconjunto que sea substraigo de la población forma sencilla de tener teorización – extraer al azar población cuando se estudio a todos los miembros de la población se habla de censo, cuando se estudia un subconjunto de la población estadística.

Técnicas de muestreo son 

procedimientos para obtener muestra con la intención de que sean representativas para la población y se divide en Z.

Técnicas probabilísticas

se va a prioridad la probabilidad que tiene cada elemento de la población de entrar en la muestra por contrario el no probabilístico no se puede calcular esta probabilidad o se desconoce van a tener mayores cantidades.

Tamaño muestral

Número de elementos que se integran a la muestra

n < N muestra                                                               n        = 100 proporción [pic 2]

N = n-7 censo                                                               N                  de muestreo

En cuanto más grande este la n es más grande el muestreo

Técnicas de muestreo probabilístico

1. Muestreo aleatorio simple
2. Muestreo sistemático
3. Muestreo estratificado
4. Muestreo por englomerado
5. Muestreo multiplicativo
6. Rutas al azar

Requiere de un listado de todos los elementos de la población se asigna un numero a cada elemento, fracción de muestreo

Ej. N =4200                          400 = 0.095[pic 3]

       N=400                            4200

El muestreo aleatorio simple

Se hace un listado en n de los elementos al azar del conjunto que N de elementos

Muestreo sistemático

Se saca un numero al azar entre los 10,50 o 100 primeros números

Muestreo estatifico

A partir de ese número se avanza sistemáticamente según una razón de ato avance.

N    Tamaño población       [pic 4][pic 5][pic 6][pic 7]

n     Tamaño muestral

N= tamaño de población

P = posición disparado 0.5

E = Error destinado (5%) [0.05,0-01]

n= tamaño muestra

En el aleatorio simple se presume que las distintas fuentes de error se reporten aleatoriamente, se compensan unas a otros y no generan un error sistemático no obstante existe la posibilidad de que una variable usualmente socio modificada, pueda introducir un error sistemático entonces se puede contar atravesó del muestreo estratificado.

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