Reconocimiento General Estadistica Compleja

INTRODUCCIÓN

El objetivo del presente trabajo es el reconocimiento de los temas de la asignatura Estadística Compleja, la importancia de su aplicación en la disciplina en la que nos estamos formando y el apoyo que brinda en temas investigativos. Recordar algunos términos utilizados en el curso y que son necesarios para el pleno entendimiento del mismo. Así mismo, reconocer a los integrantes del curso para interactuar con ellos en futuras actividades propuestas.

Estadística Compleja

TAREA DE RECONOCIMIENTO DEL CURSO

Tabla 1.

Reconocimiento de los integrantes del curso

Grupo No. 301014 -

Nombre CEAD Programa Correo electrónico Fecha en la que se presentó en el foro

Alexandra de las Mercedes Yas Mahecha José Acevedo y Gómez Psicología Alex_say72@hotmail.com

12/02/2013

Lida Maritza Suárez José Acevedo y Gómez Psicología Lisua1131@hotmail.com

lsuarezs@unadvirtual.edu.co

19/02/2013

Jusset Liliana Rincón José Acevedo y Gómez Jusst_rincon@yahoo.com

07/03/2013

Definiciones

Combinación: Es el número de modos para elegir r objetos de un grupo de n objetos, sin considerar el orden. La fórmula de la combinación es:

nCr = ____n!____

r!(n – r)! (Mason & Lind, 1998)

Experimento: Es una observación de alguna actividad o la acción de efectuar una medición. En el caso de una probabilidad, un experimento tiene dos o más resultados, y es incierto cuál habrá de ocurrir. Por ejemplo, tirar o lanzar al aire una moneda es un experimento. Se puede observar la moneda tirada, pero no se está seguro de si caerá “cara”’ o “sello”. (Mason & Lind, 1998)

Muestra aleatoria o probabilística: Si se realiza un muestreo de probabilidad, cada integrante de la población tiene probabilidad de ser seleccionado. Al utilizar métodos no probabilísticos, no todos los integrantes tienen la probabilidad de ser incluidos en la muestra. Existe:

• El muestreo aleatorio simple, que se refiere a una muestra formulada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido. A manera de ejemplo, hay una población que consta de 845 trabajadores de una industria. Se seleccionará una muestra de 52 a partir de esta población. Se empleará el número de identificación de cada empleado y una tabla de número aleatorios, que se han generado por un proceso aleatorio en una computadora. Para cada dígito de un número, la probabilidad de 0, 1, 2 … 9, es la misma. De esta manera se eliminan los sesgos en el proceso de selección.

• Muestreo aleatorio sistemático: Los integrantes de una población se ordenan alfabéticamente, en un archivo según la fecha en que se reciben, o por algún otro método. Se selecciona al azar un punto de inicio y después se elige cada k-ésimo elemento de la población para la muestra. Sin embargo, no debe utilizarse una muestra sistemática si hay un patrón predeterminado de la población. (Mason & Lind, 1998)

Probabilidad: Es una medida de la posibilidad de que ocurra un evento (o suceso) en el futuro; sólo puede asumir un valor entre 0 y 1, inclusive. En general, es la posibilidad de que algo sucederá. Ejemplo: El pronóstico meteorológico indica que hay un 70% de posibilidades de lluvia para un domingo en particular. (Mason & Lind, 1998)

Permutación: Es cualquier disposición o arreglo de r objetos seleccionados a partir de n objetos posibles. Ejemplo: Un grupo

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