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Datos y Azar I medio Verónica Toro y Daniela Riquelme

Datos y Azar I medio Verónica Toro y Daniela Riquelme. Estadística. Ciencia que se ocupa de recoger, clasificar, describir y analizar datos numéricos que sirven para concluir y tomar decisiones a partir de dichos análisis. La Estadística tiene dos ramos diferentes:

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Datos y Azar I medio Verónica Toro y Daniela Riquelme

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Presentation Transcript

  1. Datos y Azar I medio Verónica Toro y Daniela Riquelme

  2. Estadística Ciencia que se ocupa de recoger, clasificar, describir y analizar datos numéricos que sirven para concluir y tomar decisiones a partir de dichos análisis. La Estadística tiene dos ramos diferentes: Estadística Descriptiva o Deductiva y Estadística Inferencial o Inductiva.

  3. Estadística Descriptiva o Deductiva. Se encarga de la recolección, organización y presentación de datos en forma coherente.

  4. Estadística Inferencial o Inductiva. Se encarga de desarrollar, las técnicas para calcular valores llamados parámetros, que se relacionan con una cierta población en base a los datos que entrega la Estadística Descriptiva. También es conocida como Teoría de las Muestras.

  5. Estadística Inferencial o Inductiva. Permite obtener información y sacar conclusiones relativas a una población, a partir de una buena muestra de ella.

  6. Población o Universo. Es el conjunto de todos los individuos u objetos que poseen alguna característica común observable. En toda investigación científica se necesita información acerca de una población, sin embargo, no siempre es posible investigarla completamente por lo que se toma una parte representativa de esta, que se denomina muestra.

  7. Muestra. Subconjunto de la población, obtenido en forma aleatoria y que la representa. Variable Estadística. Característica o atributo a observar. Dato. Es el conjunto de valores asignado a la variable.

  8. Tipos de Variables. Variable Continua: Es aquella que puede tomar cualquier valor comprendido entre dos valores dados. Variable Discreta: Es aquella que puede tomar solo valores enteros.

  9. Ejemplos: La estatura de una persona designada por E es una variable continua. E puede ser 1,73 cm o 1,7228 cm o 1,74 cm.

  10. El número de hermanos en una familia que podemos llamar H, es una variable discreta. H puede ser igual a 0, 1, 2, 3,… pero no puede ocurrir que H igual a 2, 56.

  11. Al referirnos a los datos usamos la misma denominación de la variable: datos continuos o datos discretos. Ejemplo: El conjunto de los números que representan el peso real de 1.000 estudiantes de Educación Básica de una ciudad es un conjunto de datos continuos.

  12. Ejemplo contextual: Población: Padres de los alumnos de un colegio determinado. Muestra: Padres de los alumnos de 8º básico. Variable: Peso de los padres de los alumnos de 8º básico. Datos: 60 kg, 80 kg, 65 kg, 78 kg, etc.

  13. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS. Es la agrupación de los valores de los datos estadísticos según su magnitud, en valores unitarios, o, en cierto número de intervalos de clase, intervalos o clases. Este tipo de ordenamiento es útil para resumir muchas características de un grupo de datos.

  14. Ejemplo: • Esta es una presentación al azar.

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