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Orientación Universidad
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Estadística en la matemática, Guías, Proyectos, Investigaciones de Estadística Matemática

Trabajo escrito sobre los básico de la estadística en la matemática

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2024/2025

Subido el 14/06/2025

yodalis
yodalis 🇻🇪

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República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular Para la Educación Universitaria
Universidad Bolivariana de Venezuela
Alumna:
Dubraska Orejuela
31.657.473.
Sección: Piu 01-D
Docente: Deyci Centeno
Caracas, 19 de mayo del 2025
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República Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular Para la Educación Universitaria

Universidad Bolivariana de Venezuela

Alumna:

Dubraska Orejuela 31.657.473.

Sección: Piu 01-D

Docente: Deyci Centeno

Caracas, 19 de mayo del 2025

La estadística y sus diferentes aplicaciones

La estadística es una ciencia fundamental que se aplica en diversos campos, como la investigación científica, la toma de decisiones gubernamentales y el análisis de datos en la vida cotidiana. Sus aplicaciones incluyen la organización y presentación de datos, el diseño de ensayos clínicos y la interpretación de resultados en estudios.

Aplicaciones de la estadística

 Investigación científica: La estadística permite a los investigadores

probar hipótesis y validar teorías mediante el análisis de datos experimentales. Esto es crucial para llegar a conclusiones fiables y fundamentadas

 Ensayos clínicos: En el desarrollo de nuevos tratamientos, la estadística es

esencial para diseñar ensayos clínicos que evalúan la eficacia y seguridad de los fármacos. Esto incluye la selección de muestras y la definición de parámetros de evaluación.

 Toma de decisiones gubernamentales: Los datos estadísticos son

utilizados por los gobiernos para formulas políticas públicas, evaluar programas y realizar proyecciones económicas. Esto ayuda a entender mejor las necesidades de la población.

 Análisis de mercado: Las empresas utilizan las estadísticas para analizar

tendencias de consumo, evaluar la satisfacción del cliente y tomar decisiones informadas sobre productos y servicios.

 Marketing y negocios: Se emplea para analizar el comportamiento del

consumidor, segmentar mercados y evaluar la efectividad de campañas publicitarias.

Estadística descriptiva

La estadística descriptiva es una rama de la estadística que se encarga de resumir y describir las características de un conjunto de datos. A través de diversas técnicas y medidas, la estadística descriptiva permite obtener una visión general de los datos, facilitando su compresión

Todos los clientes que han visitado la cadena de restaurantes en el

último mes.

Para llevar acabo el estudio, el investigador decide seleccionar una muestra de clientes:

200 clientes seleccionados aleatoriamente de las facturas de los

restaurantes durante el último mes.

En este caso, la muestra de 200 clientes de utiliza para realizar encuestas sobre su satisfacción con el servicio, la calidad de la comida y otros aspectos. Los resultados de esta muestra se pueden utilizar para hacer inferencias sobre la satisfacción de todos los clientes de la cadena de restaurantes.

 Variable: Es una característica, atributo o propiedad que puede tomar

diferentes valores en diferentes individuos o elementos de una población. Las variables son fundamentales en el análisis estadístico, ya que son los datos que se recopilan y analizan para realizar inferencias y tomar decisiones.

 Ejemplo: Su pongamos que estamos realizado un estudio sobre la salud de los

estudiantes en una universidad. Una de las variables que podríamos medir es:

Peso de los estudiantes

Esta variable puede tomar diferentes valores, como 60kg, 70kg, 80kg, etc. Cada estudiante tendrá un peso diferente, lo que nos permitirá analizar la distribución del peso en la población estudiantil.

Este ejemplo ilustra como una variable puede ser utilizada para recopilar datos y realizar analizar análisis en un estudio.

Distribución de frecuencia

La construcción de una distribución de frecuencia implica organizar un conjunto de datos en clase o intervalos y contar cuantas observaciones caen dentro de cada clase.

 Recolección de datos: Obtenga el conjunto de datos que desea analizar

 Definición de clases (rangos): Decida cuantas clases o intervalos

utilizara. Esto puede depender del tamaño del conjunto de datos y del rango de valores.

Un método común para determinar el número de clase es la regla de Sturges:

K=1+3.322log10(n) Donde ( k ) es el número de clases y ( n ) es el número total

de observaciones

 Determinación der rango: Calcula el rango de los datos, que es la diferencia

entre valor máximo y valor mínimo.

Rango=valor máximo – valor mínimo

 Calculo del tamaño de clase: Divide el rango por el número de clase para

determinar el tamaño de cada clase. Redondea este valor si es necesario.

 Definición de límites de clase: Establece los límites inferiores y superiores

de cada clase. Asegúrate que no haya solapamientos entre las clases.

 Calculo de frecuencias: Cuenta cuantas observaciones caen dentro de cada

clase.

 Construcción de la tabla de frecuencia: Organiza los datos en una tabla

que muestre las clases y6 sus respectivas frecuencias.

Representaciones graficas

La representación gráfica es una parte fundamental del análisis estadístico, ya que permite visualizar la información de manera clara y comprensible.

 Recolección de datos: Obtenga el conjunto de datos que desea analizar y

representar gráficamente.

 Organización de datos: Organiza los datos en una tabla de frecuencia si es

necesario. Esto es especialmente útil para datos categóricos o discretos.

 Selección del tipo de gráfico: Elige el tipo de grafico que mejor

represente los datos y que sea adecuado para el tipo de variable (cualitativa o cuantitativa).

 Construcción del gráfico: Utiliza herramientas de software (como Excel, R,

Python, etc.). o dibuja a mano el grafico, asegurándote de etiquetar los ejes, incluye títulos y leyendas si es necesario.

 Análisis del gráfico: Examina el grafico para identificar patrones, tendencias,

distribuciones y cualquier información relevante que pueda ser extraída