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Description
Flashcards by alexis moran, updated more than 1 year ago
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Created by alexis moran
about 5 years ago
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| Question | Answer |
| PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA | Benemérita universidad autónoma de Puebla Probilidad y estadística Alexis Eduardo Morán Hernández Hora clase: 6:00-7:00 Prof: Javier Arturo Figueroa |
| ESTADÍSTICA | Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada característica en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos. |
| ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA | Es un conjunto de técnicas numéricas y gráficas para describir y analizar un grupo de datos, sin extraer conclusiones (inferencias) sobre la población a la que pertenecen. |
| ESTADÍSTICA INFERENCIAL | Trata de predecir a partir de datos obtenidos algo conocido o establecido. |
| POBLACIÓN | conjunto de elementos que se quiere investigar, estos elementos pueden ser objetos, acontecimientos, situaciones o grupo de personas. |
| MUESTRA | La muestra consiste en la porción que se extrae de una población estadística para un determinado estudio, con el fin de representar, conocer y determinar los aspectos de dicha población. |
| VARIABLE ESTADÍSTICA | Una variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible a adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. |
| VARIABLE CUANTITATIVA | Son aquellas que adoptan valores numéricos (es decir, cifras). De este modo se diferencian de las variables cualitativas, que expresan cualidades, atributos, categorías o características. |
| VARIABLE CUALITATIVA | Es un tipo de variable estadística que describe las cualidades, circunstancias o características de un objeto o persona, sin hacer uso de números. |
| VARIABLE DISCRETA | Es una variable que no puede tomar algunos valores dentro de un mínimo conjunto numerable, quiere decir, no acepta cualquier valor, únicamente aquellos que pertenecen al conjunto. |
| VARIABLE CONTINUA | Una variable continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de valores. |
| TABULACIÓN DATOS | Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando se utilizan frecuencias relativas pueden presentarse en formas de gráficas de distintos tipos |
| PICTOGRAMA | es un tipo de gráfico que representa mediante dibujos la característica estudiada. Los pictogramas comparan las frecuencias entre diferentes categorías o períodos de tiempo. |
| GRÁFICO LINEAL | Se compone de una serie de datos representados por puntos, unidos por segmentos lineales. Mediante este gráfico se puede comprobar rápidamente el cambio de tendencia de los datos. |
| HISTOGRAMA | Es un gráfico de datos ordenados en tablas, debe tener límites reales y frecuencias absolutas, los datos van continuos. |
| POLIGONO DE FRECUENCIAS | Sirve para mostrar la tendencia de la variable. Estos histogramas emplean columnas verticales para reflejar frecuencias |
| GRÁFICA OJIBA | La ojiva es un polígono de frecuencias acumuladas, es decir, muestra la acumulación de las frecuencias absolutas y relativas |
| GRÁFICA BARRAS | Es una forma de representar gráficamente un conjunto de datos o valores mediante barras rectangulares de longitud proporcional a los valores representados. |
| Medidas de tendencia central y de dispersión | En todo análisis y/o interpretación se pueden utilizar diversas medidas descriptivas que representan las propiedades de tendencia central, dispersión y forma para extraer y resumir las principales características de los datos. |
| Medidas de tendencia central | La mayor parte de los conjuntos de datos muestran una tendencia a agruparse alrededor de un punto "central" y por lo general es posible elegir algún valor que describa todo un conjunto de datos. Un valor típico descriptivo como ese es una medida de tendencia central o "posición". |
| MEDIA | La media es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores. |
| MEDIANA | La mediana de un conjunto de números es el número medio en el conjunto |
| MODA | La moda de un conjunto de números es el número que aparece más a menudo. |
| Medidas de dispersión | Parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. |
| RANGO | Indica el número de valores que toma la variable. El rango es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos. |
| DESVIACIÓN MEDIA | Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones de todos los datos respecto a la media aritmética. Su símbolo es DM |
| VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR | Dos medidas de dispersión que se utilizan con frecuencia y que sí toman en consideración la forma en que se distribuyen los valores son la varianza y su raíz cuadrada, la desviación estándar. Estas medidas establecen la forma en que los valores fluctúan con respecto a la media. |
| PROPIEDADES VARIANZA | |
| DESVIACIÓN ESTÁNDAR | Es la raíz cuadrada positiva de la Varianza. Su símbolo es si se está trabajando con una muestra : y es si se está trabajando con una población. |
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¿QUE INDICA LA VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR?
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La varianza y la desviación estándar miden la dispersión "promedio" en torno a la media aritmética, es decir, cómo fluctúan las observaciones mayores por encima de la media aritmética y cómo se distribuyen las observaciones menores por debajo de ella. |
| CRITERIO DE HOMOGENEIDAD | Una distribución se considera homogénea, si la desviación estándar se encuentra entre la quinta y la cuarta parte del rango. Si no es así, entonces se considera que la muestra es heterogénea. |
| ELEMENTOS DE PROBABILIDADES | La probabilidad es un mecanismo por medio del cual pueden estudiarse sucesos aleatorios, es decir, operaciones cuyo resultado no puede ser predicho de antemano con seguridad. Por ejemplo, el lanzamiento de una moneda. Enfoques de probabilidad |
| EXPERIMENTO ALEATORIO O EXPERIMENTO | cualquiera operación cuyo resultado no puede ser Experimento aleatorio o experimento predicho de anterioridad con seguridad. |
| ESPACIO MUESTRAL | Es el conjunto de todos los posibles resultados asociados a un experimento. Espacio muestral Su símbolo es . Si el espacio muestral tiene + un número finito de elementos o infinito numerable, entonces se dice que éste es y si el espacio discreto muestral tiene como elementos todos los puntos de algún intervalo real, entonces se dice que éste es . |
| EVENTO O SUCESO | Es cualquier subconjunto de un es Evento o suceso espacio muestral. Todo subconjunto es un evento, en particular mismo es un evento, llamado y el conjunto vacío también es un suceso seguro J evento, llamado, suceso imposible |
| CONCEPTO DE PROBABILIDAD EN ESPACIO FINITO EQUIPROBABLE | Un espacio muestral es finito si su cardinalidad es un numero natural y es W n equiprobable si todos los resultados de un experimento tienen la misma posibilidad de ocurrir. |
| AXIOMAS DE PROBABILIDAD | son las condiciones mínimas que deben verificarse para que una función definida sobre un conjunto de sucesos determine consistentemente sus probabilidades. |
| TEOREMA PROBABILIDAD | Sea una partición sobre el espacio muestral y sea un suceso cualquiera del que se conocen las probabilidades condicionales, entonces la probabilidad del suceso viene dada por la expresión. |
| AXIOMA 1 | Claramente, el primer axioma nos indica que no hay probabilidades negativas; el segundo, que ningún evento tiene una probabilidad mayor a uno. |
| AXIOMA 2 | Si dos eventos son mutuamente excluyentes, la probabilidad de obtener A o B es igual a la probabilidad de obtener A más la probabilidad de obtener B. Es decir, la probabilidad de que el evento A no ocurra, es igual a 1 menos la probabilidad de que ocurra. |
| AXIOMA 3 | La probabilidad de la union de dos sucesos mutuamente excluyentes, es la suma de sus probabilidades |
| PROBABILIDAD CONDICIONAL | Cuando se está calculando la probabilidad de un evento A en particular, y se tiene información sobre la ocurrencia de otro evento B, esta probabilidad se conoce como, probilidad condicional |
| EJEMPLOS | |
| TEOREMA DE BAYES | Es utilizado para calcular la probabilidad de un suceso, teniendo información de antemano sobre ese suceso. Podemos calcular la probabilidad de un suceso A, sabiendo además que ese A cumple cierta característica que condiciona su probabilidad. |
| EJEMPLO | |
| PROBILIDAD TOTAL | Sea una partición sobre el espacio muestral y sea un suceso cualquiera del que se conocen las probabilidades condicionales, entonces la probabilidad del suceso viene dada por la expresión. |
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EJEMPLO
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| ESTADÍSTICA | La Estadística es una ciencia matemática que se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un conjunto de individuos llamado población. Cuando nos referimos a muestra y población hablamos de conceptos relativos pero estrechamente ligados. |
| CONCLUSIONES | la Estadística cumple una función descriptiva, (permite precisar las características psicológicas de individuos y grupos), y además, generaliza esas características a las poblaciones de interés (Estadística Inferencial). |
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