Tema 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Medidas resumen variables cualitativas. Medidas de frecuencia. Proporciones, razones y tasas. Construcción de tablas de frecuencia. En este tema hablamos de una introducción en la estadística descriptiva, que se usa para describir, analiza y resumir toda la información de una determinada población o muestra, mediante métodos numéricos y gráficos. Además tenemos que decir que se necesita de esta estadística para poder llevar a cabo después la estadística inferencial, que es la que utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes, se apoya en los datos muestrales obtenidos en los cálculos de probabilidad. Hay varios tipos de tablas de frecuencia variable: Cualitativas: Dicotómica: tiene dos variables. Policotómica: tiene varias variables. Ordinal: tienen 3 variables. Cuantitativas Discretas. Continuas: datos agrupados en ellas ha...
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Tema 6: Representación gráfica de la información. En este tema trataremos puntos sobre como representar la información que obtenemos de distintas formas. He de recalcar que hay unas normas básicas para realizar dichas representaciones y son: Que sean visualmente claros. Claramente descritos en pie de figura y en texto. Representar gráficamente las conclusiones del estudio. Evitar gráficos confusos, no sobrecargarlos. Las mas usadas son: 1. Variables cuantitativas. a) Gráfico de barras. b) Histograma y c) Polígono de frecuencia. d) Gráfico de tronco y hojas. 2. Variables cualitativas. a) Gráfico de sectores. b) Gráfico de barras. c) Pictogramas. 3. Datos dimensionales y multidimensionales. a) Tendencias temporales. b) Nubes de puntos o Scatter splot. ...
Tema 7: Teoría de la probabilidad. 1. Concepto de probabilidad: el cual tiene una definición muy compleja y se divide en 3 vertientes: 2. Tipos de probabilidades: 1. Probabilidad subjetiva: Mide el grado de confianza que tiene el individuo sobre una certeza de una determinada proposición. Este concepto de probabilidad ha dado lugar a el enfoque de análisis de datos estadístico llamado “Estadística Bayesiana”. 2. Probabilidad objetiva: 2.1. Clásico o "A priori": si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son igualmente probables, y si m de esos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia de E es igual a m/N. P (E) = m/N. Ejemplo...



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