Población, Muestra y tipos de muestreo

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FACULTAD DE MATEMATICAS Y FISICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

MATERIA:

Simulación de sistemas

TEMA:

Población, Muestra y tipos de muestreo

Autor:

• Borbor Parrales Rommel

DOCENTE:

Ing. Lorenzo Cevallos

CICLO: 2020-2021

Contenido

Principales conceptos        3

¿Qué se entiende por simulación?        3

Estadística        3

Población        3

Muestra        3

Muestreo        3

Variable cualitativa        4

Variable cualitativa nominal        4

Variable cualitativa ordinal        4

Variable cuantitativa        4

Variable discreta        4

Variable continúa        4

Varianza        4

Probabilidad (p)        4

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)        4

Muestreo sistemático        5

Muestreo estratificado        5

Muestreo por conglomerados.        5

Macro        6

Menú principal        6

Muestra        6

Tipos de muestreo        7

        7

Pseudocódigo        7

Generar población        7

Generar muestra        8

Generar muestreo        8

Código        9

Generar población        9

Referencias        10

Principales conceptos

¿Qué se entiende por simulación?

Simulación es el proceso de reproducir aproximadamente un sistema real a través de un modelo computarizado y llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del sistema o de evaluar diversas estrategias para su funcionamiento.

El objeto de una simulación es generar variables aleatorias cuya interpretación redunda en una mejor comprensión del sistema que se está simulando. Las variables aleatorias son elementos que conforman un modelo de simulación, por lo cual representa una forma simplificada de un sistema real. Por otra parte, un sistema debe entenderse como una representación de un conjunto de objetos o ideas que están interrelacionados como una unidad para la consecución de un fin.

El modelado de la simulación es, por tanto, una metodología aplicada y experimental que intenta:

• Describir el comportamiento de sistemas.

• Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado.

• Usar estas teorías para predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación. (Castro He,2018)

Estadística

Es la ciencia que se encarga de la recolección, ordenamiento, representación, análisis e interpretación de datos generados en una investigación sobre hechos, individuos o grupos de los mismos, para deducir de ello conclusiones precisas o estimaciones futuras. (SALAZAR.C 2018)

Población

Es el colectivo que abarca a todos los elementos cuya característica o características queremos estudiar; dicho de otra manera, es el conjunto entero al que se desea describir o del que se necesita establecer conclusiones. Como ejemplos de poblaciones, podemos citar: todos los estudiantes de la Universidad Central del Ecuador, o los artículos producidos en una semana en una determinada fábrica. Por su tamaño, las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. (SALAZAR.C 2018)

Muestra

Es un conjunto de elementos seleccionados de una población de acuerdo a un plan de acción previamente establecido (muestreo), para obtener conclusiones que pueden ser extensivas hacia toda la población. (SALAZAR.C 2018)

Muestreo

Es la técnica que nos permite seleccionar muestras adecuadas de una población de estudio. El muestreo debe conducir a la obtención de una muestra representativa de la población de donde proviene, esta condición establece que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra. (SALAZAR.C 2018)

Variable cualitativa

Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.

Podemos distinguir dos tipos:

Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.

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