TALLER NUMERO UNO ESTADISTICA Y PROBABILIDAD

CONTENIDO

RESUMEN 4

INTRODUCCIÓN 5

1. OBJETIVOS 6

1.1 OBJETIVO GENERAL 6

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 6

2. Puntos del proyecto 7

2.1 Breve reseña histórica del origen de la estadística. 7

2.2 Definición de variables y atributos. Dos (2) ejemplos de cada uno. 7

2.3 Variable Discreta y variable continúa. Dos (2) ejemplos de cada uno. 8

2.4 Como se clasifican las series estadísticas. 8

2.4.1 CLASIFICACIONES ESTADÍSTICAS CONFORME A SU ESTATUS NACIONAL 9

2.4.2 CLASIFICACIONES ESTADÍSTICAS SEGÚN SU ESTRUCTURA 9

2.5 Que es una distribución de frecuencias y como se usa. 9

2.5.1 Como se usa 10

2.6 Que es la frecuencia absoluta relativa y rango 10

2.6.1 Frecuencia absoluta 10

2.6.2 Frecuencia relativa 11

2.6.3 Rango. 11

2.7 Que es un histograma 11

2.7.1 Tipos De Histograma 12

2.8 Que es un intervalo de frecuencia 13

3. CONCLUSIONES 14

4. BIBLIOGRAFÍA 15

RESUMEN

Este trabajo se realiza con el fin de aclarar y aprender nuevos conceptos en el tema de estadística y probabilidades, así como aprender las definiciones y sus términos que se usaran a lo largo del curso.

INTRODUCCIÓN

Este taller permite aclarar y dar a conocer los términos que pertenecen a la estadística y probabilidad, de una manera clara y sencilla permitiendo al usuario obtener el conocimiento adecuado para dar inicio con el curso.

1. OBJETIVOS

1.1 OBJETIVO GENERAL

Brindar un conocimiento claro sobre los términos básicos de la estadística.

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Conocer términos que se usan en estadística.

Conocer cómo se realizan los procesos y se obtienen resultados al momento de usar términos estadísticos.

2. Puntos del proyecto

2.1 Breve reseña histórica del origen de la estadística.

R.\

Inicia alrededor de 1749 con un poco de cambio en su nombre “Estadistica” en un principio trataba solo de los estados, posteriormente se extendió para que pudiera abarcar todo tipo de información de cualquier tipo por último se implementa el análisis e interpretación de los datos.

En el siglo 19 la estadística usaba la teoría de las probabilidades estos resultados inicialmente eran del siglo 17 y 18 aplicados a los juegos de azar, a inicios de 1800 la astronomía inicia sus pasos usando modelos probabilísticos y teorías estadísticas.

2.2 Definición de variables y atributos. Dos (2) ejemplos de cada uno.

R.\

Las variables son aquellos que pueden ser expresados mediante números caracteres susceptibles de medición ejemplo “Estatura, el peso, el salario”. Una variable puede tomar un valor cualquiera.

Los atributos son aquellos que no son susceptibles de medición esto quiere decir que no se pueden expresar mediante un número. Un ejemplo de los atributos es mediante palabras. Ejemplo “profesión, estado civil, sexo, nacionalidad”.

2.3 Variable Discreta y variable continúa. Dos (2) ejemplos de cada uno.

R.\

Variable discreta es una variable que solo puede tomar algunos valores dentro de un rango mínimo de un conjunto numerado, NO acepta cualquier valor solo aquellos que pertenecen al conjunto.

“El género” de un sujeto es un ejemplo

“Los países o regiones” es otro ejemplo.

Una variable continua es la que toma valores a lo largo de un conjunto en un intervalo de valores, a diferencia de la variable discreta esta no puede ser medida con exactitud, para el ejemplo esta la estatura de una persona (1,70m 1.719m )

“Las calificaciones de pruebas” 1-20, 2-40, 1-10.

2.4 Como se clasifican las series estadísticas.

R.\

De acuerdo con las características particulares que las distinguen y el nivel en que se han desarrollado, se diferencian los siguientes tipos de clasificación según la División de Estadísticas de las Naciones

Unidas (2011)

• Internacionales o de referencia

• Armonizadas

• Derivadas o adaptada

• Relacionadas

2.4.1 CLASIFICACIONES ESTADÍSTICAS CONFORME A SU ESTATUS NACIONAL

• Clasificación estándar o normalizada

• Clasificación uniforme

• Clasificación especial

2.4.2 CLASIFICACIONES

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