Estadistica Ula
Enviado por henry1247 • 28 de Junio de 2020 • Tareas • 1.591 Palabras (7 Páginas) • 303 Visitas
[pic 1]
Nombre del alumno: Charles Jeff Roochcar
MATRICULA: U99287460
ESTADISTICA I
PROYECTO PROFESIONAL: Reporte final.
PROFESOR: ING. JUAN SALINAS PINACHO
La estadística es una forma de análisis matemático que utiliza modelos cuantificados, representaciones y sinopsis para un conjunto dado de datos experimentales o estudios de la vida real, estudia también las metodologías para reunir, revisar, analizar y extraer conclusiones de los datos.
Utilizamos los datos para desarrollar el proyecto profesional (ULA), en el área de recursos humanos.
Los beneficios que tendrán las empresas de ser capacitados regularmente son:
- Mayor comunicación.
- Incremento de producto.
- Precisión en todas las áreas.
- Mayor competitividad.
Los resultados de este análisis cuantitativo y cualitativo de los datos tomaran decisiones importantes de la empresa, debido a que este resultado servirá para ver si están en un buen camino o no para su crecimiento.
Desde 5 semanas estamos trabajando sobre nuestro proyecto, así que en la primera semana vimos una tabla sobre el curso si lo consideran útil o no.
Los trabadores que consideran útil | Columna1 | Columna2 | Columna3 | Columna4 | Columna5 | Total |
SI | 16 | 18 | 16 | 18 | 17 | 85 |
NO | 4 | 2 | 4 | 2 | 3 | 15 |
Distribución cualitativa. Obtenemos:
K= 1+ 3.33log(N)
Dónde:
n = número de valores a evaluar; en este caso son 100.
Obtenemos que K=7.66≈8
El curso es útil | El curso es útil |
85% dice que si | 15% dice que no |
[pic 2]
En la distribución para la variable cualitativa, elaboramos una tabla de frecuencia y frecuencia relativa:
X | INTERVALOS | FRECUENCIA | XF | X-m | X-M*F | x-m)*2 | (X-m)2*f |
225.5 | 224-227 | 1 | 225.5 | 11.91 | 11.91 | 141.8481 | 141.8481 |
228.5 | 227-230 | 4 | 914 | 8.91 | 35.64 | 79.3881 | 317.5524 |
231.5 | 230-233 | 16 | 3704 | 5.91 | 94.56 | 34.9281 | 558.8496 |
234.5 | 233-236 | 17 | 3986.5 | 2.91 | 49.47 | 8.4681 | 143.9577 |
237.5 | 236-239 | 27 | 6412.5 | 0.09 | 2.43 | 0.0081 | 0.2187 |
240.5 | 239-242 | 15 | 3607.5 | 3.09 | 46.35 | 9.5481 | 143.2215 |
243.5 | 242-245 | 14 | 3409 | 6.09 | 85.26 | 37.0881 | 519.2334 |
247 | 245-249 | 6 | 1482 | 9.59 | 57.54 | 91.9681 | 551.8086 |
100 | 23741 | 48.5 | 383.16 |
| 2376.69 |
El histograma se genera con las barras en la forma siguiente:
[pic 3]
La media M=ΣX Entonces, 236.99
N
La mediana es el valor mínimo de los datos 237
La moda es el valor con la mayor frecuencia en la distribución 231
Con el base de esa tabla podemos logrando a calcular la desviación media, la varianza y la desviación estándar.
De acuerdo con la tabla el rango es 249 a 224
La varianza: [pic 4]
Entonces, Σ(X-μ)2/n-1= 2376.69/99= 240069697
La desviación Estándar: Es la raíz cuadrada del VAR, [pic 5]
El resultado es: 4.8989
La desviación media: DM= Σ!X-X!* 383.16/100= 3.8316
N
Entonces, después de evaluar las medidas de tendencia central que son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Por lo tanto las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda. Dicho en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión que nos permite de determinar y evaluar los parámetros de un panorama general de la estadística.
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