ESTADÍSTICA

KEVIN ALEXIS GUI
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Description

En este mapa conceptual, se muestra una breve descripción de lo que es estadística, estadística descriptiva, y estadística inferencial, y los elementos que los componen.

Resource summary

ESTADÍSTICA
1 QUE ES?
1.1 La estadística es la ciencia que trata sobre la obtención de información a partir de datos numéricos.
1.1.1 La estadística es el arte y la ciencia, de reunir, analizar, presentar e interpretar datos.
1.1.1.1 La estadística es una parte de la educación general deseable para los futuros ciudadanos quienes precisan adquirir la capacidad de lectura e interpretación de tablas y gráficos estadísticos que aparecen con frecuencia en medios informativos.
1.1.1.1.1 La estadística es el conjunto de métodos, que permiten recolectar, ordenar, resumir, tabular y analizar datos para sacar conclusiones y lograr decisiones lógicas.
2 SE DIVIDE EN
2.1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA O EDUCATIVA
2.1.1 SE DEFINE COMO
2.1.1.1 Se emplea simplemente para resumir de forma numérica o grafica un conjunto de datos. Se restringe a describir los datos que se analizan.
2.1.1.1.1 La Estadística Descriptiva es el estudio que incluye la obtención, organización, presentación y descripción de información numérica.
2.1.1.1.1.1 Tiene como finalidad colocar en evidencia, aspectos característicos (promedios, variables de los datos, etc.), que sirven para efectuar comparaciones sin pretender sacar conclusiones de tipo más general.
2.1.2
3 SE DIVIDE EN
3.1 ESTADÍSTICA INFERENCIAL O INDUCTIVA
3.1.1 SE DEFINE COMO
3.1.1.1 La Estadística Inferencial es una técnica mediante la cual se obtienen generalizaciones o se toman decisiones en base a una información parcial o completa obtenida mediante técnicas descriptivas.
3.1.1.1.1 Sirve para obtener conclusiones de las características de la población a partir del conocimiento de las características de la muestra.
3.1.1.1.1.1 Busca dar explicaciones al comportamiento de un conjunto de observaciones, a probar la significación o validez de los resultados; intenta describir las causas que las originan, con gran aplicación en el campo del muestreo, lográndose de esta manera conclusiones que se extienden más allá de las muestras estadísticas mismas.
3.1.2 SUS ELEMENTOS
3.1.2.1 Variables cualitativas: cualidades, categorías o atributos: ordinales: (que hay orden entre ellas), nominales: (que no hay orden entre ellas), y dicotómicas: (que son excluyentes una de la otra).
3.1.2.1.1 Variables cuantitativas: aquellas medible numéricamente: continuas: (números infinito no numerables de elementos. Tiene asociado el concepto de medida, en unidades a veces fraccionarias), y discretas: (números finitos o infinitos numerables de elementos. Se asocia con el concepto de conteo.)
3.1.2.1.1.1 Estadísticas y representaciones graficas: Tablas: forma sencilla y clara de agrupar la información, y Gráficas: forma ilustrativa y clara de los datos.
3.1.2.1.1.1.1 Variables: representación tabular. Variables cualitativas: representación gráfica. Variables cuantitativas: representación gráfica.
3.1.2.1.1.1.1.1 *Medidas Medidas de tendencia central: Media aritmética: (es el promedio), mediana: (se suele definir como el valor intermedio o central), y moda: (es el valor que más se repite, aquel cuya frecuencia absoluta es máxima). Medidas de dispersión: Rango: (se define como la diferencia entre la observación más grande y la más pequeña), Varianza: (se define como el promedio de las desviaciones, respecto a su media, elevadas al cuadrado) y desviación estándar: (se define como la raíz cuadrada del promedio de las desviaciones respecto a su media, elevadas al cuadrado; es decir la raíz cuadrada de la varianza. Medidas de distribución: nos permiten identificar la forma en que se separan o aglomeran los valores de acuerdo a su representación gráfica. Son la simetría y la curtosis.
3.1.2.1.1.1.1.1.1 Simetría y Asimetría: Si los valores de la serie de datos presentan la misma tendencia (forma) a izquierda y derecha de un valor central como la media aritmética, se dice que es simetría de lo contrario será asimetría. Curtosis: analiza el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución. Existen 3 tipos de distribuciones según su grado; Leptocúrtica: Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Mesocúrtica: Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal). Platicúrtica: Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.
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