Est. inferencial

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Gustavo Payares Osorio
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Gustavo Payares Osorio
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Est. inferencial
  1. capitulo 2
    1. distribuciones de frecuencias
      1. son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes, etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de la información que contienen los datos.
        1. ejemplo
    2. capitulo 3
      1. medidas de posicion y tendencia
        1. las médidas de Tendencia Central buscamos un valor único que represente la totalidad de los valores de la muestra; la medida de tendencia central nos proporciona el número que concentra a los demás a su alrededor; el punto hacia el cual tienden todos los números, expresa «la tendencia central».
          1. ejemplo
      2. capitulo 4
        1. medidas de dispersion de deformacion y apuntamiento
          1. Las medidas de dispersión en cambio miden el grado de dispersión de los valores de la variable. Dicho en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión.
        2. capitulo 5
          1. nociones elementales de probabilidad
            1. Al iniciar el análisis estadístico de una serie de datos, y después de la etapa de detección y corrección de errores, un primer paso consiste en describir la distribución de las variables estudiadas y, en particular, de los datos numéricos. Además de las medidas descriptivas correspondientes, el comportamiento de estas variables puede explorarse gráficamente de un modo muy simple.
          2. capitulo 7
            1. distribuciones muestrales, muestreo aleatorio
              1. muestreo aleatorio simple en el que la probabilidad de que un elemento resulte seleccionado se mantiene constante a lo largo de todo el proceso de obtención de la misma . La técnica del muestreo puede asimilarse a un modelo de extracción de bolas de una urna con devolución (reemplazamiento) de la bola extraída . Un mismo dato puede, en consecuencia, resultar muestreado más de una vez .Cada elección no depender de las anteriores y , por tanto, los datos muestrales serán
                1. muestreo aleatorio procedimiento de selección de la muestra en el que todos y cada uno de los elementos de la población tiene una cierta probabilidad de resultar elegidos . De esta forma, si tenemos una población de N elementos y estamos interesados en obtener una muestra de n elementos (muestra de tamaño n), cada subconjunto de n elementos de la población tendrá también una cierta probabilidad de resultar la muestra elegida.
              2. capitulo 6
                1. distribuiciones de probablididad
                  1. una distribución de probabilidad como una lista que nos proporciona todos los resultados de los valores que pueden presentarse en un acontecimiento, junto con la probabilidad de ocurrencia asociada a cada uno de estos valores. Tomemos, por ejemplo, como un acontecimiento el lanzamiento de una moneda. En este acontecimiento, tenemos como posibles resultados: Cara o sello, y las respectivas probabilidades son: si cae cara 0.5 (1/2) o si cae sello 0.5 (1/2).
                2. hipotesis nula
                  1. hipótesis nula es una suposición que se utiliza para negar o afirmar un suceso en relación a algún o algunos parámetros de una población o muestra. ... La afirmación de la hipótesis nula no se puede rechazar a no ser que los datos de la muestra parezcan demostrar que ésta es falsa.
                  2. hipotesis alternativa
                    1. hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto.
                    2. ¿Qué utilidad se le puede dar a la estadística?
                      1. para mi es como una base de la matemática que se ocupa de reunir o organizar datos numéricos que ayudan a resolver problemas, su finalidad es obtener información , analizarla, elaborarla y simplificarla lo más posible, para que pueda ser interpretada fácilmente, por tanto, pueda utilizarse para el fin que se desee. BY: Gustavo Payares
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