Informatica

En matemáticas y programación (informática), el orden de evaluación aclara de forma inequívoca los procedimientos a realizar en el cálculo de una determinada expresión matemática.

Por ejemplo, en matemáticas y en la mayoría de los lenguajes de programación, la operación de multiplicación tiene preferencia a la de adición; por ejemplo en la expresión 2 + 3 × 4 la respuesta algebraica es 14. Los paréntesis o corchetes, se pueden utilizar para evitar confusiones, por lo que la expresión anterior también puede ser escrita como 2 + (3 × 4).

El orden normal de las operaciones, o de preferencia, es de izquierda a derecha, evaluando en orden los siguientes operadores:

1. Términos entre paréntesis.

2. Potenciación y raíces.

3. Multiplicación y división.

4. Suma y resta.

Es un grafico lógico del plan de trabajo que se ejecutara para la solución de un determinado problema. A través de él, se planifica la solución del problema independiente del lenguaje de computación a usar.

Las capacidades humanas necesarias para elaborar un diagrama de flujo correcto son: Lógico, Prácticas, y Atención.

Un diagrama de flujo u organigrama es una representación diagramática que ilustra la secuencia de las operaciones que se realizarán para conseguir la solución de un problema. Los diagramas de flujo se dibujan generalmente antes de comenzar a programar el código frente a la computadora. Los diagramas de flujo facilitan la comunicación entre los programadores y la gente del negocio. Estos diagramas de flujo desempeñan un papel vital en la programación de un problema y facilitan la comprensión de problemascomplicados y sobre todo muy largos. Una vez que se dibuja el diagrama de flujo, llega a ser fácil escribír el programa en cualquier idióma de alto nivel. Vemos a menudo cómo los diagramas de flujo nos dan ventaja al momento de explicar el programa a otros. Por lo tanto, está correcto decir que un diagrama de flujo es una necesidad para la documentación mejor de un programa complejo.

Beneficios del Diagrama de Flujo[1]

• En primer lugar, facilita la obtención de una visión transparente del proceso, mejorando su comprensión. El conjunto de actividades, relaciones e incidencias de un proceso no es fácilmente discernible a priori. La diagramación hace posible aprehender ese conjunto e ir más allá, centrándose en aspectos específicos del mismo, apreciando las interrelaciones que forman parte del proceso así como las que se dan con otros procesos y subprocesos.

• Permiten definir los límites de un proceso. A veces estos límites no son tan evidentes, no estando definidos los distintos proveedores y clientes (internos y externos) involucrados.

• El diagrama de flujo facilita la identificación de los clientes, es más sencillo determinar sus necesidades y ajustar el proceso hacia la satisfacción de sus necesidades y expectativas.

• Estimula el pensamiento analítico en el momento de estudiar un proceso, haciendo más factible generar alternativas útiles.

• Proporciona un método de comunicación más eficaz, al introducir un lenguaje común, si bien es cierto que para ello se hace preciso la capacitación de aquellas personas que entrarán en contacto con la diagramación.

• Un diagrama de flujo ayuda a establecer el valor agregado de cada una de las actividades que componen el proceso.

• Igualmente, constituye una excelente referencia para establecer mecanismos de control y medición de los procesos, así como de los objetivos concretos para las distintas operaciones llevadas a cabo.

• Facilita el estudio y aplicación de acciones que redunden en la mejora de las variables tiempo y costes de actividad e incidir, por consiguiente, en la mejora de la eficacia y la eficiencia.

• Constituyen el punto de comienzo indispensable para acciones de mejora o reingeniería.

En programación, una variable está formada por un espacio en el sistema de almacenaje (memoria principal de un ordenador) y un nombre simbólico (un identificador) que está asociado a dicho espacio. Ese espacio contiene una cantidad o información conocida o desconocida, es decir un valor. El nombre de la variable es la forma usual de referirse al valor almacenado: esta separación entre nombre y contenido permite que el nombre sea usado independientemente de la información exacta que representa. El identificador, en el codigo fuente de la computadora puede estar ligado a un valor durante el tiempo de ejecución y el valor de la variable puede por lo tanto cambiar durante el curso de la ejecución del programa. El concepto de variables en computación puede no corresponder directamente al concepto de variables en matemática.

erivada del término en latín variabilis, variable es una palabra que representa a aquello que varía o que está sujeto a algún tipo de cambio. Se trata de algo que se caracteriza por ser inestable, inconstante y mudable. En otras palabras, una variable es un símbolo que permite identificar a un elemento no especificado dentro de un determinado grupo. Este conjunto suele ser definido como el conjunto universal de la variable (universo de la variable, en otras ocasiones), y cada pieza incluida en él constituye un valor de la variable.

Clasificación: Existen diversas clasificaciones de variables.

2.1. Por su Grado de abstracción o concreción.

a.Variables Teóricas: Son aquellas que son abstractas que no se entienden porque no son observables o medibles sino se definen. Ejemplos: estatus socioeconómico, rendimiento académico, imperialismo, dependencia, dominación, infraestructura, etc.

b.Variables Intermedias: Son aquellas que permiten comprender a las variables teóricas. Ejemplo El rendimiento académico no se entiende sino está referida a los calificativos, a la asistencia, a la dedicación al estudio, puntualidad del estudiante.

c. Variables empíricas: Indicadores, son aquellas que permiten entender mejor a las variables intermedias y por tanto a las variables teóricas. No necesitan definirse por cuanto son fácilmente entendibles, medibles u observables. Ejemplos: la variable calificativa puede ser muy buena, buena, regular, mala y pésima. Las variables empíricas pueden expresarse cuantitativamente.

2.2. Por su posición en la investigación:

a. Variable Dependiente: Es aquella que dentro de una hipótesis representa la consecuencia, el efecto, el fenómeno que se estudia. Se simboliza con la letra Y. Ejemplo: entre las variables rendimiento académico y aplicación de métodos, la variable dependiente es rendimiento académico. En una función matemática como la típica: Y= (f) X (Se lee Y está en función de X; ó Y depende de X)

b. Variable Independiente: Es aquella que influye en la variable dependiente y no de depende de otra variable, dentro de una hipótesis. Se simboliza con la letra X. Ejemplo: entre las variables hiperactividad y falta de autoestima, la variable autoestima es independiente, ya que explica o influye en la hiperactividad del niño.

c. Variable Extrañas: Externas son aquellas que provienen del exterior al campo de investigación y por ello se denominan también intervinientes. Son de varias clases pero lo que ahora nos interesa son las variables conexas, o variables sujeto y orgánicas, como son las cualidades del sujeto que se investiga por ejemplo: edad, sexo, inteligencia, conocimientos previos, procedencia, etc. y que pueden influir en la variable dependiente, por ejemplo rendimiento académico. En otras hipótesis las variables extrañas pueden provenir de fuera del sujeto de estudio. Se simbolizan con la letra Z. (Sierra, 1988:142).

2.2.Por su Naturaleza: Pueden ser cualitativas, ordinales y cuantitativas. (Hnos. Fernández Chavesta, 1993:15)

a. Variables Cualitativas: son aquellas que nominan o señalan cualidades. Ejemplo: La variable talla puede expresarse: muy alto, alto, mediano, bajo, muy bajo.

b. Variables Ordinales: son las que expresan una clasificación jerarquizada, en orden de importancia. Ejemplo: la variable nivel de instrucción comprende: iletrado, primaria, secundaria, superior.

c. Variables Cuantitativas: pueden ser discretas y continuas

c.1. Variables Discretas: son las que expresan números enteros, por tanto pueden ser contados. Ejemplo población escolar, producción de petróleo, nacimientos, muerto, etc.

c.2. Variables Continuas: son las que expresan en números decimales, por tanto pueden ser medidos con mayor exactitud. Ejemplo: el peso, edad ó talla de una persona.

Origen y evolución de la estadística

Desde que el hombre primitivo comenzó a pintar y utilizar símbolos, inicio una forma sencilla o primitiva de estadística. Si bien es cierto que el hombre primitivo utilizaba estas pinturas y símbolos en las paredes de las cuevas como elemento decorativo; también es cierto, que los utilizaba para registrar el número de personas, animales o cosas que poseía.

1.-Origen de la estadística

Cuando el hombre primitivo pasó de llevar una vida nómada y semisalvaje, a llevar una vida sedentaria organizándose en tribus, sintió de forma más fuerte la necesidad de conocer el número de los miembros de su tribu y de las cosas queposeía.

Lo anterior nos lleva a pensar, de forma correcta, que la estadística se dio de forma simultánea en las primeras sociedades primitivas. Sin embargo; muchos afirman que los comienzos de la estadística hay que buscarlos en las antiguas civilizaciones, entre estas: Egipto, Grecia, babilonia, etc.

2.-Evolucion de la estadística

La estadística tiene un proceso largo de evolución. Desde aquellos tiempos en que se utilizaba en forma sencilla o rudimentaria en las primeras organizaciones tribales del hombre; hacia la aplicación que le dieron las primeras grandes civilizaciones del mundo, pasando luego, a formar parte esencial cuando se crearon los Estados Nacionales, hasta finalmente incluir el uso para fines ajenos del Estado.

Las grandes civilizaciones; el antiguo Egipto, Israel, Grecia, china y Roma, utilizaban procedimientos estadísticos para obtener información fundamentales de la población y de sus riquezas. Esto principalmente con fines tributarios; además, para fines militares y sociales.

En Egipto, principalmente por la inundación anual que le provocaba el rio Nilo, los faraones se vieron en la necesidad de obtener información sobre las propiedades de los individuos para poder redistribuirlos luego de la inundación. Además, hay datos históricos que revelan la realización de ciertos estudios estadísticos para preparar la construcción de las pirámides.

Sobre el pueblo de Israel la Biblia específicamente en el libro de números se menciona la realización de un censo. Así mismo David ordeno a su general de ejército “Joab” la realización de un censo en Israel específicamente para conocer el número de miembros de su población.

Los Griegos también realizaban censos, inclusive, eran censos que se realizaban de forma periódicos. La historia revela que realizaron unos 69 censos. Estos censos tenían fines tributarios principalmente. Además lo realizaban también para fines sociales para hacer ciertas divisiones de tierra. Para fines militares conocer el los recursos y hombres disponibles para la guerra.

Finalmente hay que mencionar que los chinos realizaron también censos de su población y sus recursos.

Los Romanos supieron aprovechar grandemente los recursos estadísticos. Ellos realizaban censos cada cinco años. En estos se obtenían información sobre número de defunciones, nacimientos etc. Naturalmente, también perseguían fines tributarios.

Los grandes genios de la estadística fueron los Romanos; por ello, luego de la caída del imperio Romano en (476 d.c.) hasta unos diez siglos después la estadística no tuvo grandes avances significativo. A la fecha de 778 la iglesia se interesó en conocer las relaciones de tierra.

Para el siglo IX, Francia e Inglaterra; entre otras naciones, seguían dando el uso tradicional, que le dieron las antiguas civilizaciones a la estadística, es decir, para fines fiscales, registro de nacimiento y registro de defunciones. La iglesia registraba bautizos, matrimonios, etc. Es a partir del siglo XV cuando grandes hombres como Rene Destartes, Copérnico, Galileo, Francis Bacon, entre otros, hicieron tremendos aportes al método científico. Con la diferencia, de que Inglaterra, cerca del 1500 comenzó a publicar ciertas estadísticas periódicas de las muertes ocurridas por la peste.

Por el año 1632 John Graunt realizó algunos procedimientos de análisis estadísticos que le permitió hacer cierto tipo de pronóstico sobre la cantidad de individuos que morirían y sobre los nacimientos por sexo. Pocos años después (1939) el alemán Sebastián Muster logro hacer un estudio sobre los recursos nacionales, poderío militar, instituciones sociales y comercio.

En 1,691 se da un hecho importante en la estadística. El profesor e investigador alemán Gaspar Neuman, basándose en las estadísticas publicadas, demostró que en los años terminados en siete no morían más gente que en los otros años. De esta forma derrumbo una antigua creencia que sostenía todo lo contrario. Cabe señalar aquí, que este estudio marco el principio de uso de la estadística para fines diferentes a la política.

Los estudios de este investigador sirvieron de ayuda al astrónomo Halley, quien lo aplico al estudio de la vida humana. Los estudios de este científico en el campo de la estadística han sido de gran uso, pudiendo elaborarse las tablas de mortalidad utilizadas en las compañías de seguro.

A partir de los siglos XVII comienzan a darse los grandes avances en la estadística como ciencia. Se desarrolló la teoría de la probabilidad, que para entonces su aplicación estaba limitada a los juegos de azar y Jacques Quételect logró aplicar el uso de la estadística a las ciencias sociales, utilizando teoría de la probabilidad.

Para el siglo XVIII la estadística sigue progresando como una ciencia de gran utilidad para las otras ciencias. Se desarrollan la teoría de los errores de observación y la teoría de los mínimos cuadrados. Para el siglo XIX hace su aparición el método de correlación, ideado por Sir Francis Gastón. Karl Pearson desarrollo el coeficiente de correlación. Durante los siglos siguientes, hasta nuestros días, la estadística ha continuado conformándose como una disciplina científica de gran uso en todas las áreas del saber.

La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases:

Recogida de datos.

Organización y representación de datos.

Análisis de datos.

Obtención de conclusiones.

La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.

Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra.

"La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.

La primera se emplea simplemente para resumir de forma numérica o gráfica un conjunto de datos. Se restringe a describir los datos que se analizan. Si aplicamos las herramientas ofrecidas por la estadística descriptiva a una muestra, solo nos limitaremos a describir los datos encontrados en dicha muestra, no se podrá generalizar la información hacia la población. La estadística inferencial permite realizar conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados de una muestra hacia la población o universo. Por ejemplo, a partir de una muestra representativa tomada a los habitantes de una ciudad, se podrá inferir la votación de todos los ciudadanos que cumplan los requisitos con un error de aproximación.

Estadística Descriptiva:

Tienen por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de una muestra (observación parcial).

En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.

Estadística Inductiva:

Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística.

Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).

El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos.

En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.

Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia. Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor está utilizando estadística descriptiva. Graficas, tablas y diagramas que muestran los datos de manera que sea más fácil su entendimiento son ejemplos de estadística descriptiva.

Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio de calificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificación promedio de las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimación de tal promedio sería un problema concerniente a la estadística inferencial.

Los estadísticos se refieren a esta rama como inferencia estadística, esta implica generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.

Población

Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.

Muestra

Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.

Dato

Un dato es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.

+Censo:

Se entiende por censo aquella numeración que se efectúa a todos y cada uno de los caracteres componentes de una población.

Para Levin & Rubin (1996) "Algunas veces es posible y práctico examinar a cada persona o elemento de la población que deseamos describir. A esto lo llamamos una numeración completa o censo. Utilizamos el muestre cuando no es posible contar o medir todos los elementos de la población.

Encuesta:

Se entiende por encuesta las observaciones realizadas por muestreo, es decir son observaciones parciales.

El diseño de encuestas es exclusivo de las ciencias sociales y parte de la premisa de que si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor, más directo y simple es preguntárselo directamente a ellas. (Cadenas, 1974).

Según Antonio Napolitano "La encuesta, es un método mediante el cual se quiere averiguar. Se efectúa a través de cuestionarios verbales o escritos que son aplicados a un gran número de personas".

Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variablesadquieren valor para la investigación cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denominaconstructos o construcciones hipotéticas.

Existen diferentes tipos de variables: -cuantitativa -cualitativa -cualitativa discreta -cuantitativa discreta

ariables cualitativas[editar]

Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

• Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: 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, fuerte.

• Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores.

Variables cuantitativas[editar]

Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser:

• Variable discreta: Es la variable lo que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. 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 la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.

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