ESTADISTICA INFERENCIAL Y ESTADISTICA DESCRIPTIVA

ESTADISTICA INFERENCIAL Y ESTADISTICA DESCRIPTIVA

CONTENIDO

Pág.

INTRODUCCION 7

1. OBJETIVOS 8

1.1 OBJETIVO GENERAL 8

2. ESTADISTICA 9

2.1 ESTADISTICA INDUCTIVA Y DESCRIPTIVA 10

2.1.1 La estadística descriptiva: 10

2.1.2 Estadística Inductiva 10

2.2 ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL 10

2.2.1 Estadística Descriptiva 10

2.2.2 Estadística Inferencial: 11

2.3 ANALISIS ESTADISTICO 11

2.4 DATOS Y VARIABLES 11

2.4.1 Datos Estadísticos 11

2.4.1 La variable 11

3. CLASIFICACION DE VARIABLES 12

3.1 TIPOS DE VARIABLES INDEPENDIENTES 12

3.1.1 Variables Independientes 12

3.1.2 Variables Dependientes 13

3.2 REPRESENTACION DE DATOS 13

3.2.1 Representación Tabular: 14

3.2.2 Representación Gráfica 14

3.3 METODOS DE REPRESENTACION DE DATOS CUANTITATIVOS 14

4. DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS 15

4.1 ORGANIZACIÓN DE DATOS AGRUPADOS 15

4.2 GRAFICOS DE UNA DISTRIBUCION DE FRECUENCIA 15

4.2.1 Ejemplo Distribución De Frecuencia 16

5. HISTOGRAMA 17

5.1 POLÍGONO DE FRECUENCIAS 17

5.2 CURVAS DE FRECUENCIA 18

5.3 MEDIDAS DESCRIPTIVAS 18

5.4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: PROMEDIOS 18

6. MEDIA ARITMÉTICA 19

7. MEDIANA 20

7.1 CARACTERÍSTICAS DE LA MEDIANA 20

7.2 DATOS SIN AGRUPAR 21

7.3 DATOS AGRUPADOS 21

8. LA MODA 22

8.1 CARACTERÍSTICAS DE LA MODA. 22

8.2 MODA DATOS AGRUPADOS 22

8.2.1 Ejemplo Moda Para Datos Agrupados 23

9. CALCULO DE CUARTILES, DECILES Y PERCENTILES 25

9.1 CUARTILES 25

9.1.1 Intervalo Intercuartil 25

9.2 DECILES 26

9.2.1 Intervalo Interdecil 26

9.3 PERCENTILES O CENTILES 26

10. MEDIDAS DE DISPERSIÓN 27

10.1 RANGO 27

11. VARIANZA 28

11.1 DESVIACION TIPICA 28

11.1.1 Ejemplo 29

11.2 COVARIANZA 30

12. CONCEPTOS GENERALES DE PROBABILIDAD 32

12.1 POBLACION 32

12.1.1 Ejemplo 32

12.2 MUESTRA 32

12.2.1 Ejemplo 33

12.3 MUESTREO 33

12.3.1 Ejemplo; 33

12.3.2 Tipos de Muestreo 34

13. ESPACIO MUESTRAL 35

13.1 TIPOS DE ESPACIO MUESTRAL 35

13.1.1 Discretos 35

13.1.2 Continuos: 36

13.1.3 Eventos aleatorios 37

13.1.4 Experimento estadístico 38

14. TECNICAS DE CONTEO 39

14.1 FORMULA DE LA MULTIPLICACION 40

14.2 LEY DE LA SUMA 40

14.2.1 Ejemplos 1: 40

14.3 NOTACION FACTORIAL 41

14.4 PERMUTACIONES 41

14.4.1 Ejemplo 42

14.5 COMBINACIONES 43

15. AXIOMAS DE LAS PROBABILIDADES 44

15.1 PROPIEDADES QUE DEDUCEN LOS AXIOMAS 44

16. PROBABILIDAD CONDICIONAL 46

16.1 INTERPRETACION PROBABILIDAD CONDICIONAL 46

17. TEOREMA DE BAYES 47

17.1 FORMULA DE BAYES 47

17.2 APLICACIONES 48

18. DISTRIBUCION DE VARIABLE DISCRETA 49

18.1 BINOMIAL 49

18.1.2 Ejemplo: 50

18.2 HIPERGEOMETRIA 50

18.2.1 Propiedades 50

18.3 POISSON 51

18.3.1 Propiedades 51

18.3.2 Sumas de variables aleatorias de Poisson: 52

18.3.3 Distribución binomial: 53

18.3.4 Distribución exponencial: 53

19. DISTRIBUCION DE VARIABLE CONTINUA 54

20. DISTRIBUCION NORMAL 55

20.1 EJEMPLOS 56

21. CONCLUSIONES 60

CIBERGRAFIA 61

LISTA DE IMÁGENES

Imagen 1…………………………………………………………………………………17

Imagen 2…………………………………………………………………………………18

Imagen 3…………………………………………………………………………………19

Imagen 4…………………………………………………………………………………20

Imagen 5…………………………………………………………………………………21

Imagen 6…………………………………………………………………………………58

Imagen 7…………………………………………………………………………………59

Imagen 8…………………………………………………………………………………60

INTRODUCCION

La Estadística se ocupa de los métodos científicos para recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos, así como de sacar conclusiones válidas y tomar decisiones con base en este análisis, así también realizar predicciones a cerca del conjunto del cual se han seleccionado dichos datos.

Se tiene como fin presentar resúmenes de un conjunto de datos dentro de la empresa proyecto y poner de manifiesto sus características, principalmente mediante representaciones gráficas. La descripción de datos se usa para fines comparativos, y no suele utilizar principios de probabilidad. El interés se centra en describir el conjunto de datos y no se plantea en extender las conclusiones a otros datos diferentes a una población.

Se estudia los resúmenes en la empresa Legrand Colombia S.A. de datos con referencia a un modelo de tipo probabilístico. Se supone que el conjunto de datos analizados es una muestra de una población y el interés principal es predecir el comportamiento de la población a partir de los resultados de la muestra.

1. OBJETIVOS

1.1 OBJETIVO GENERAL

Establecer inferencia acerca de una población, entendiendo a la población como un conjunto de individuos, organismos o entes inanimados de los cuales queremos conocer alguna o algunas características para que nos ayuden a tomar una decisión u obtener alguna conclusión de suma importancia, y nada sabemos sobre la distribución, existencia, ubicación, valor de esta o estas características que nos interesa saber.

1.2 OBJETIVO ESPECIFICO

• Se hará inferencia acerca de una población con base a la información contenida en una muestra

• Interpretar datos que en el futuro

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