ESTADISTICA

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conceptos basicos de estadistica
brahyan rodriguez
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ESTADISTICA
  1. Teniendo en cuenta el libro "Estadistica y Muestreo" de Ciro Martinez. La Estadistica es una ciencia con base en las matematicas referente a la recoleccion como analisis e interpretacion de datos con fin de estudiar los fenomenos de tipo aleatorio
    1. DEFINICION
      1. PROBABILISTCA
        1. Es el conjunto de posibilidades de que un evento ocurra o no en un momento y tiempo determinado. Dichos eventos pueden ser medibles a través de una escala de 0 a 1, donde el evento que no pueda ocurrir tiene una probabilidad de 0 (evento imposible) y un evento que ocurra con certeza es de 1 (evento cierto).
        2. DESCRIPTIVA
          1. Es la rama de las matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto.
          2. INFERENCIAL
            1. Es la cual consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos. Busca obtener información sobre la población basándose en el estudio de los datos de una muestra tomada a partir de ella Leer más.
        3. FUNCIONES
          1. Las técnicas de análisis estadístico tienen una función general en la investigación psicológica de carácter empírico, y es la de obtener información de los datos. Más específicamente, la Estadística cumple una función descriptiva, y además, generaliza esas características a las poblaciones de interés (Estadística Inferencial). Las técnicas estadísticas hacen posible la contrastación de las teorías sobre el comportamiento con la evidencia empírica expresada en datos.
          2. DIVISION
            1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA
              1. Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de descriptores numéricos son: la media y la desviación estándar. Resúmenes gráficos incluyen varios tipos de figuras y gráficos.
              2. ESTADISTICA INFERENCIAL
                1. Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población de estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen ANOVA, series de tiempo y minería de datos.
              3. CRITERIOS
                1. VALIDEZ
                  1. Indica si un estudio estadístico es capaz de arrojar conclusiones que estén de acuerdo con las leyes estadísticas y científicas. Esto significa que si una conclusión se extrae de un determinado conjunto de datos después de la experimentación se dice que es científicamente válida si la conclusión del experimento es científica y se basa en las leyes matemáticas y estadísticas.
                  2. PERTINENCIA
                    1. Establecer realmente el dato que se quiere relevar y no lo que se cree que se está relevando. •Se puede evaluar la pertinencia en el proceso del relevamiento de los datos, a través de los costos materiales, humanos, físicos, espaciales y contextuales que se requieren para implementar las técnicas y/o para acceder a las Fuentes de Información. •Analizando las ventajas y desventajas de los mismos.
                    2. CONFIABILIDAD
                      1. La confiabilidad de los datos estadísticos está dada, por las técnicas de investigación que se utilicen, de acuerdo a la pertinencia y validez de las mismas. • La información es “confiable”, cuando se aplican varias veces las técnicas y los sucesos, o los hechos se repiten, logrando el mismo resultado. • Las Fuentes de Información de los datos estadísticos son confiables, cuando se demuestra que son al mismo tiempo las identificadas como: pertinente y válidas
                    3. FORMULACION DE UN ESTUDIO
                      1. Se debe Identificar el Problema de Investigación y el/los Objetivo/s de la misma, para luego precisar la metodología y la forma de relevar la información.
                        1. Relevamiento de la información: se enuncian las técnicas que permite obtener los datos, que luego serán codificados. Se determina a su vez sobre quien serán aplicadas las mismas (Población, Muestra, Unidad de Análisis, Unidad de Relevamiento).
                          1. Presentación de los datos: En tablas, gráficos, indicadores, esos son los tres elementos que pueden describir los mismos, del punto de vista Estadístico.
                            1. Interpretación de los datos: se debe realizar un informe escrito con el análisis de los datos obtenidos.
                            2. DEFINICIONES
                              1. POBLACION
                                1. Es la coleccion de datos que corresponde a las caracteristicas de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigacion
                                2. MUESTRA
                                  1. En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea una muestra representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestreo adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada
                                  2. VARIABLE
                                    1. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina constructos o construcciones hipotéticas.
                                    2. DATO
                                      1. Un dato estadístico 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
                                      2. PARAMETRO
                                        1. Es cualquier valor característico de la población. Ejemplo: la media de la población, la desviación típica de la población. Sin embargo estos valores son desconocidos porque no siempre podemos tener todos los datos de la población para calcularlos.
                                        2. EXPERIMENTO ESTADISTICO
                                          1. Es cualquier acto que implique la observación de los valores de una variable aleatoria. Es aquel que puede dar lugar a varios resultados, sin que pueda ser previsible enunciar con certeza cuál de éstos va a ser observado en la realización del experimento.
                                          2. VARIABLE ALEATORIA
                                            1. Conocida también como variable estocástica o probabilística. Es la característica considerada en un experimento aleatorio cuyo valor de ocurrencia sólo puede saberse con exactitud una vez observado.
                                            2. ESPACIO MUESTRAL
                                              1. Es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio. Cada experimento aleatorio tiene definido su espacio muestral (es decir, un conjunto con todas las soluciones posibles).
                                              2. MODELO PROBABILISTICO
                                                1. Es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
                                                2. MODELO DETERMINISTICO
                                                  1. Es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre.
                                                3. ORIGEN
                                                  1. Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales o cosas. Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y sobre los géneros vendidos o cambiados mediante trueque. En el siglo XXXI a.C., mucho antes de construir las pirámides, los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país.
                                                    1. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de "interpretación" de esa información. El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.
                                                      1. La Estadística es una ciencia matemática que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica y se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un fenómeno o conjunto de individuos llamado población.
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