Noviembre

Clase #4


Martes, 1 de noviembre del 2016.


Después de una pequeña introducción teórica empezamos con el primer ejercicio en clase para poder distinguir las diferentes medidas estadísticas y a su vez poder interpretar gráficamente los datos obtenidos en cualquier investigación.


Entre los conocimientos obtenidos esta:

• Todo gráfico debe tener:

1. números
2. títulos
3. títulos en los ejes
4. escala adecuada
5. descripción
6. interpretación

• Resumen estadístico:
• Localización

1. Media (x)
2. Mediana(Med)
3. Moda(Mo)
4. Percentiles(Pk)

• Dispersion

1. Rango(Rg)
2. Varianza(s²)
3. Desviación estándar(s)
4. Coeficiente de variación(Cv)

• Forma

1. Coeficiente de simetría (As)
2. Coeficiente de apuntamiento (Ap)

**Todos estos conceptos se aplican para variables cuantitativas

-- Para la mediana se aprecia que son diferentes formulas debido a que en una recopilación de datos se debe tomar muy en cuenta si existe o no frecuencias en la aparición de ciertos datos.

--En la mediana tomamos en cuanta n clasificándolo como par o impar según esto determinamos el valor de la mediana(se aplica el mismo concepto que la media).

Para datos repetitivos y agrupados debemos tomar en cuenta:

• Li-1: limite inferior de la clase mediada(intervalo tomado por n/2)
• ni: tamaño de la muestra
• Ni-1: frecuencia absoluta acumulada de la clase inmediatamente anterior a la clase mediana
• A: amplitud del intervalo absoluto de la clase mediana

--Para determinar la Moda(Mo) se elije el valor que mas se repite del de mayor frecuencia y se concluyo que un conjunto de datos puede tener mas de una Moda.

--En los percentiles tenemos tres tipos notable:

• Cuartiles que divide al conjunto de datos en cuartos.
• Quintiles que dividen en fracciones de 20% al conjunto de datos.
• Percentiles en si que dividen en 10% el conjunto de datos.

En los cuartiles también tomamos en cuenta datos individuales y datos agrupados con frecuencia mayor a 1.

Clase #5

Martes, 8 de noviembre del 2016.


Empezamos a analizar los perceptibles del ejercicio que iniciamos la clase pasada e inicial-izamos los conceptos de los datos por dispersión del resumen estadístico.

--Rango: se lo analiza restando el valor maximo de entre los datos con el valor mínimo de los mismos.

--Rango intercuartil: intervienen los cuartiles y la formula quedaría así:

                                            RIQ=Q3-Q1


--Diagrama de cajas: esto se obtiene aparir de saber cual es el maximo valor, el mínimo valor el rango y los tres cuartiles; este diagrama es utilizado para visualizar la simetría de la distribución de datos y la posible presencia de datos atípicos.
para entender mucho mejor todo lo propuesto se planteo un ejercicio en el cual fue necesario aclarar que:
       la formula empírica para saber la clase es:
                        K= 1+ 3,3 log n
                                                                           donde: K es el numero de intervalos y
                                                                                        n es el tamaño de la muestra


--Histograma:utilizada para datos cuantitativos de datos agrupados, y para dibujarla se requiere de la tabla de distribución de frecuencia de datos agrupados en intervalos o clases y luego, se coloca en el eje OX, los intervalos o clases y en el eje OY la frecuencia absoluta o la frecuencia relativa.



--Se llama diagrama de barras al gráfico que recopila datos cualitativos

--- se puede obtener datos para graficar un diagrama circular siempre que se presenten porcentajes para realizarlo.








Clase #6

Viernes, 11 de noviembre del 2016.


Hoy trabajamos en el Laboratorio de informática para poder utilizar la hoja de calculo que presenta Drive y terminamos por conceptualizar todos los datos estadísticos y sus respectivas formulas.
Nos enfocamos en terminar las medidas de dispersión y las medidas de forma.

--En la varianza podemos notar que se divide en dos, para datos individuales y otra para datos agrupados y con frecuencia, todo esto para q sea mas fácil poder obtener el resultado de una recopilación de datos.

--Para la derivación estándar pudimos notar que tiene que ver con la calidad de los datos, si la desviación es menor los datos son confiables caso contrario no.

En la asimetría es mas fácil poder diferenciar mediante gráficos que nos demuestren una asimetria haca la izquierda o una asimetria hacia la derecha.

--Por ultimo tenemos al coeficiente de apuntamiento: el cual nos dice que si Ap>0 se trata de una distribución leptocurtica; si Ap=0 es una normal o mesocurtica; y si Ap<0 es una distribución Platicurtica.

Luego de una explicación consista, procedimos a trabajar en la hoja de calculo
ACTIVIDAD DE CLASE1

Clase #7

Martes, 15 de noviembre del 2016.

En esta clase tuvimos la oportunidad de realizar histogramas y todos los graficos que aprendimos clases pasadas, con un ejercicio titulado el dia mundial del corazon; el articulo nos presentaba estadisticas de morbilidad y defuinciones, causas de muerte y demas

Clase #8

Viernes, 18 de noviembre del 2016.





Terminamos con lo que conviene a la parte de teoria de Estadistica con:
---MUESTRAS BIVARIADAS

             La cual se utiliza para variables cuantitativas y se siguen los siguentes pasos para analizar

              de mejor manera la estadistica presentada.

1. Indentificar las variables. (cual es dependiente y cual es independiente)
2. Realizar un diagrama de dispersion.
3. Analizar la correlacion.
4.  

           Para las dos primeras graficas secumple que: calucar la covarianza (Sxy)

 

• si Sxy>0, entonces correlacion lineal positiva.
• si Sxy<0, entonces correlacion lineal negativa

     5. Calcular el coeficiente de carrelacion lineal (r)

                               si   -1<= r >=1
                              Sx,Sy: desviacion estandar de x, y.
                              VALOR DE r                       X ^ Y
                             Cercano a 1                       tiene correlacion lineal positiva fuerte
                             Cercano a -1                      tiene correlacion lineal negativa fuerte
                             Cercano a 0                       tiene correlacion lineal muy debil o no tiene correlacion

     6. construir las matrices:
           a) Varianza - covarianza                                           b) Correlacion

   

  

       Para terminar se realizo una actividad en clase, utilizando las hojas de calculos en Drive.

ACTIVIDAD EN CLASE 2

Clase #9

Martes, 22 de noviembre del 2016.



En esta clase empezamos con la definicion y algunos conceptos que involucra el estudio de la PROBABILIDAD, como son:
      P: probabilidad  es una medida cuantitativa de qué tan probable es q ocurra un evento
      S: que representa el espacio muestral es todos los posibles resultados de un experimento
      A: es un evento tomado del espacio muestral (subconjunto)



    Evento cierto: P(S) = 1
    Evento imposible: P(A) = 0
                                
                                        P(A) +P(A°) = 1
   Si S es un espacio muestral que contiene N resultados igualmente probables y si A es un evento que contiene K resultados, entonces:     P(A) = K
                                                                     N
   Empleando algunos ejercicios se pudo comprabar la siguente formula que es una regla de la suma para cualquier evento:
                                                      P(A U B) = P(A) + P(B) - P(A n B)




 


Clase #10

Viernes, 25 de noviembre del 2016.




Empezamos con los METODOS DE CONTEO: determinamos algunas formulas que nos ayudan a saber cuan posible es un evento o cual es la probabilidad en el mayor de los ejemplos.
          -- Principio fundamental del conteo:
                                                  n1*n2*n3
          --Permutaciones:
                                            Pn = n!
                     El numero de permutaciones de k objetos  elejidos de un grupo de n elementos es:

                                                                             kPn =     n!     
                                                                                         (n - k)!  

                     Hay dos casos especiales de permutaciones y son
                      
                              1. Arreglo circular:

                                                        #permutaciones = (n-1)! = Pc

                               2. Permutaciones con elementos repetidos:
          
                                                                  Pn1,n2 =     n!    
                                                                                   n1!n2!
 
          --Combinaciones:
                     Cada grupo distinto de elementos que se pueda seleccionar, sin importar el orden.
                
                    El numero de combinaciones de k elementos elegidos de un grupo de n elementos es:    

                                                                nCk =         n!      
                                                                              (n-k)!k!          


     Se realizo algunos ejercicios para aclarar mejor los conceptos que se tomaron en cuenta. 







Clase #11

Martes, 29 de noviembre del 2016.




Probabilidad condicional e interpretación

   --se dice que la probabilidad de que suceda el evento A, esta condicionada a que previamente haya sucedido el evento B, nos permite definir eventos dependientes y se calcula:

Ejercicio con tabla de doble entrada