Estadística, mapa conceptual

Variable discreta y continua, distribución de variable discreta, distribución de Poisson, muestreo y estimación.

Variable discreta

una variable es discreta cuando no puede tomar ningún valor entre dos consecutivos, y que es continua cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Variable continua

Una variable continua puede tomar un valor fijo dentro de un intervalo determinado. Y siempre entre dos valores observables va a existir un tercer valor intermedio que también podría tomar la variable continua.

A continuous variable can take on a fixed value within a certain interval. And always between two observable values ​​there will be a third intermediate value that could also take the continuous variable

Ejemplo

1.- El número de hijos de una familia.

2.- La cantidad de dedos que tienes en la mano.

3.- El número de faltas en un partido de fútbol.

4.- Número de personas que llegan a un consultorio en una hora.

5.- El número de árboles que hay en un parque.

1.- La estatura de tu mejor amigo.

2.- El ancho de una pelota de fútbol.

3.- Volumen de agua en una piscina.

4.- El peso de una persona.

5.- La velocidad a la que va a un tren.

6.- Longitud en centímetros de un tenedor.

7.- Tiempo que demora Pizza Hut en entregar un pedido.

Ejemplos

Distribución de variable discreta

Una distribución discreta describe la probabilidad de ocurrencia de cada valor de una variable aleatoria discreta. Una variable aleatoria discreta es una variable aleatoria que tiene valores contables, tales como una lista de enteros no negativos.

Ejemplo

una distribución discreta describe la probabilidad de que las unidades familiares de California tengan 0, 1, 2, 3 o 4 automóviles. La Dirección de Vehículos Automotores pudiera utilizar esta información para determinar la probabilidad de que cada unidad familiar tenga 2 o menos vehículos. La distribución discreta se utiliza comúnmente en la configuración de calidad del servicio en algunos lugares, tales como centros de atención al cliente, hospitales e instituciones financieras.

Distribución de Poisson

Cuando se utiliza

Formula

Se utiliza en situaciones donde los procesos son impredecibles o de ocurrencia aleatoria. Es decir, no se sabe el total de posibles resultados. Se utiliza cuando la probabilidad del evento que nos interesa se distribuye dentro de un segmento, dado como por ejemplo, distancia, área, volumen o tiempo definido.

La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta, que describe el número de veces que ocurre un evento durante un intervalo específico; el cual puede ser de tiempo, distancia, área, volumen, entre otros.

Ejemplo

1.- Contador de Geiger. Es un instrumento para medir la radiactividad de un objeto o zona. Se utiliza la distribución de Poisson para calcular el comportamiento estadístico de la radiación y así poder establecer su nivel.

2.- Operaciones bursátiles. En el mundo de los mercados y la bolsa se utiliza la distribución de Poisson para calcular el riesgo de las operaciones en los tiempos de espera entre transacciones financieras.

3.- Contador de personas. Los contadores de personas que habitualmente se utilizan en los comercios para saber el número de personas que entran en su establecimiento durante un periodo de tiempo (número de clientes en la última hora, por ejemplo).

Muestreo

El muestreo estadístico es la herramienta que la Matemática utiliza para el estudio de las características de una población a través de una determinada parte de la misma.

La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente que la información sea más fiable.

Estimación

es un proceso mediante el que establecemos qué valor debe tener un parámetro según deducciones que realizamos a partir de estadísticos. En otras palabras, estimar es establecer conclusiones sobre características poblacionales a partir de resultados muestrales.

Ejemplo de una técnica para la determinación del tamaño de una muestra.

​​​​​​Instituto Tecnológico Superior del Oriente del Estado de Hidalgo

Estadística para la administración

Maestra: Diana Elisa Ortega Hernandez

Integrantes:

Lazcano Romero Jazmin Yaretzi

López Trejo Luis Bernardo

Romero Lobato Jorge Andres

Romero Sosa Sergio

Zambrano López Jose Luis

Mapa Conceptual

SEGUNDO SEMESTRE GRUPO 3