Estadistica mapa conceptual

Estadistica mapa conceptual

1. ESTADISTICA

   • ESTADISTICA DESCRIPTICA
     • Describe las principales características de gran conjunto de datos
     • Uso de medidas
       • Posiciòn
         • se busca valores que refleje el comportamiento global de lo estudiado
         • Valores sintéticos globales
           • Media aritmética
             • Suma de todos los valores de la distribución dividida por el número total de datos
               • FORMULA
           • Media geométrica
             • Raíz n-ésima del producto de todos los valores de la variable
               • FORMULA
           • Media armónica
             • Recíproco de la suma de los recíprocos de todos los datos, multiplicado por el número de datos.
               • FORMULA
           • Mediana
             • Valor de la distribución (ordenada de menor a mayor) que deja a ambos lados el mismo número de casos, es decir el valor central.
               • FORMULA
           • Cuartiles
             • Tres valores de la distribución que la dividen en cuatro partes iguales
           • Moda
             • Valor de la distribución que más se repite
       • Dispersion
         • Existen
           • Medidas de dispersión absolutas
             • Recorrido:
               • FORMULA
             • Rango intercuartilico
               • FORMULA
             • Varianza:
               • FORMULA
             • Desviación típica:
               • FORMULA
           • Medidas de dispersión relativas
             • Coeficiente de apertura
               • Cociente entre el mayor y menor valor de la distribución
                 • FORMULA
             • Coeficiente de variación de Pearson
               • Cociente de la desviación típica entre su media
                 • FORMULA
       • Forma
         • Medidas de asimetria
           • Determina hasta qué punto una distribución es simétrica o no.
             • tres casos típicos:
           • Para determinar el grado de asimetría
             • se utliza
               • coeficiente de asimetría o SKEWNESS
                 • FORMULA
         • Medidas de apuntamiento
           • Aplicado únicamente en distribuciones simétricas
           • ESTUDIA
             • Distribución de frecuencias
               • zona central
               • la mayor o menor concentración
           • el caso de asimetría
             • Se toma una distribución de referencia
           • Coeficiente de apuntamiento
             • FORMULA
   • ESTADISTICA INFERENCIAL
     • Infiere una propiedad de la particular de la población a partir de la muestra
     • estimacion de parametros
       • Intervalo puntual
       • Intervalo de confianza
     • Contraste de hipotesis
       • Normalidad
         • La distribución de la variable corresponde con la forma de una distribución normal
           • dos condiciones
             • distribución sea simétrica.
             • distribución sea unimodal.
         • Parametrica
         • No parametrica
       • para determinar
         • grado de confianza de los valores
           • se utiliza
             • test de Kolgomorov-Smirnov
           • distribucion normal
         • muestras pequeñas
           • test de Shapiro Wilks
             • hipótesis nula
               • los valores provienen de una distribución normal
               • si se rechaza
                 • Aceptando que la variable no sigue una distribución normal.
               • si no rechazar la hipótesis nula
                 • diferencias estadísticamente significativas
   • Conceptos basicos
     • Población
       • Conjunto perfectamente definido de objetos
     • Muestra
       • Subconjunto de una determinada población
     • Variable de estudio
       • Característica a observar en cada uno de los elementos de la población o muestra.
       • existen
         • Niveles de medida de variables
           • Nominal
             • Las categorías no son ordenadas
           • Ordinal
             • Cada valor representa la ordenación o el ranking
           • Intervalo
             • Existe un orden y también posee intervalos iguales.
           • Razón
             • Punto cero significativo
       • existen tambien
         • Variable tipificada
           • se denomina tipificada SI
             • media es cero
             • varianza 1
           • FORMULA
           • carece de unidades de medida
       • Para medir el grado de asociación lineal entre dos variables
         • COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON
           • FORMULA
           • Su recorrido esta acotado en el intervalo [-1,1 ]
       • Tipos de variables
         • Variables de identificación
           • Identifica un caso concreto
         • Variables de agrupamiento o factores
           • Agrupa los casos en función a determinadas características
         • Variables de ponderación
           • Eleva los resultados de la muestra para que sean representativos de la población
       • variable es homocedástica
         • lvariabilidad de la variable a través de los grupos definidos por los factores.
         • verificar si se cumple esta propiedad
           • test de Levene
           • Observacion de grafico de cajas
       • RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES
         • detecta distintos tipos de relaciones entre conjuntos de variables
           • Continua por continua
             • diagrama de dispersión
           • Continua por continua más una categórica
             • puntos del gráfico se colorean
           • Categórica por categórica
             • estudia la tabla de frecuencias de doble entrada y el coeficiente .
           • Más de dos variables continua
             • gráfico matricial
               • Varios gráficos de dispersión en un mismo marco
           • Continua por categórica
             • gráfico de cajas con un factor
               • Representa en un mismo cuadro las distrufuciones definidas por las categorias de variables definidas
     • Distribución de frecuencias de la variable
       • Valores observados y sus frecuencias relativas o absolutas.
     • Método de selección de la muestra
       • técnica utilizada para seleccionar los elementos de la muestra.

2. Analisis Exploratorio de datos

   • Objetivos
     • Familiarizarse con la naturaleza de los datos a analizar
       • Origen de los datos
       • Niveles de medida de variables
     • Detectar los valores atípicos.
     • Estudiar las principales características de la distribución de las variables
       • Valores en rango
         • Detectar si existen valores mal codificados
       • Características de forma
         • Se estudia la forma de su distribución mediante técnicas gráficas
     • Tratar de poner de manifiesto las relaciones más evidentes que pudieran existir entre las variables.
   • VALORES ATÍPICOS
     • valores concretos
       • destacan por ser sucesos con poca probabilidad de ocurrencia
         • detección
           • grafico de cajas
           • Calculando las puntuaciones tipificadas o puntuaciones Z.

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