NOVIEMBRE

Martes 01 de Noviembre del 2016,
Clase #4
Requisistos que un gráfico debe tener.
*Número.
*Título.
*Título en los ejes.
*Escalas adecuadas.
*Descripción.
*Interpretación.

 Ejemplo:
Se obtubo los siguientes datos en una fábrica de muebles que se controló el tiempo en minutos, necesario para completar un trabajo de armado de ciertos anaqueles.

Descripción:

Representa el tiempo requerido para el armado de muebles de una fabrica (se puede escribir el nombre de la fabrica, el mes , año y lugar) .

Interpretación:

 El dato atípico es 34,4, la gráfica no presenta simetría.
Resumen estadístico.
Solo para variantes cuantitativas.

Media:

La media muestral o “promedio”. Representa la suma de los números en la muestra, dividido entre la cantidad total de números que hay.

Mediana:Representa una medida de tendencia central de los datos.

Moda :Valor que mas se repetite en los datos.
Un conjunto dedatos puede tener mas de una moda.

Percentiles:

Martes 08 de Noviembre del 2016,
Clase #5

Medidas de Dispersión

1. Rango 

    Rango= ( Xmáx - Xmín )

2. Rango Intercuartil ( RIQ ): Distribucion entre cuartil menor y mayor.

RIQ = Q3-Q1

Datos agrupados en intervalos

Número de intervalos

k=1+3,3log(n)

k=número de intervalos.

n=tamaño de muestra.

Marca de clase (mi)

mi=(intervalo inferiorintervalo superior)/2

 Diagrama de cajas (Bigotes)
*Calcular xmax, xmin, rangoy cuartiles.
                                                  Diagrama de cajas de la estatura

Diagrama de cajas que representa la estatura de 46 personas.
 Interpretación: 
Debido a que en las cajas se encuentra algo de desimetría, se visualiza algo de simetria, se encuentran datos acumulados en Q2-Q3, como los brasos estan aproximadamente iguales no se evidencia datos atípicos.
Histogramas
* Es necesario la tabla de distribución de frecuencias de datos agrupadosen intervalos o clases.
*En el eje ox los intervalos o clases y en el eje oy  la frecuencia absoluta o la frecuencia relativa.

Poligono de frecuencias.
*Se trabaja con Ni, es la unión de los puntos medios de cada intervalo.

* Se forman al unir las marcas de clase de cada intervalo.

Pasteles 
* Se utiliza para representar porcentajes y proporciones.
*Se calcula fi en porcentaje y por medio de una regla de 3 se obtiene el algulo en grados a representarse.
*Consta de 365 grados.
Ejemplo:

 

Viernes 11 de Noviembre del 2016,
Clase #6

Medidas de Dispersión

3.Varianza.
Datos individuales.

 

 

4.Desviación estándar o típica ( s)

 

5. Coeficiente de variación (Cr)

Cr=s/x

*Si Cr<= 1--> Datos homogénios.

*Si Cr> 1--> Datos heterogénios.

Medidas de forma

1.Coeficiente de asimetría (As)

 *As>0 -->distribución asimétrica a la derecha.

*As<0-->distribución asimétrica a la izquierda.

2.Coeficiente de apuntamiento(Ap)

 

 Martes 15 de Noviembre del 2016,

Clase N# 7

Se realizo un trabajo en clase (CORAZÓN).

 Viernes 18 de Noviembre del 2016,

Clase N# 8

Muestras binarias:

1.-Identificar las variables.

2.-Realizar un diagrama de ispersión y=f(x)

3.-Analizar la coreción.

 4.-Calcular la covarianza (Sxy)

*Si Sxy>0, entonces correlacion lineal positiva.
*Si Sxy<0, nrtonces correcaion lineal negativa.

5.-Calcular el coeficionete de correlacion lineal(r)

r=(Sxy)/(SxSy)         -1<=r>=1

Sx, Sy derivacion estandar de x.y

Valor de r                            x.y

*Cercano a 1                       Tinene corelacion lineal positiva fuerte.

*Cercano a -1                      Tinene corelacion lineal negativa fuerte.

*Cercano a 0                       Tinene corelacion lineal muy d[ebil o no tiene correlacion lineal.

6.- Construit las matrices:

 Martes 22 de Noviembre del 2016,

Clase N#9

CAPÍTULO 2

PROBABILIDAD

IDEAS BÁSICAS

 Al conjunto de todos los posibles resultados de un experimento se le llama espacio muestral.

Experimento : proceso con un resultado que no se puede predecir certeramente con anteriodidad.

 Un subconjunto de un espacio muestral se denomina evento.

Combinación de eventos.

 a) Unión: es el conjunto de resultado de los elemetos que pertenecen ya sea a A o B, o a ambos.
b) Intersección: constituye el conjunto de elementos que pertenece tanto a A como a B.
c) Complemento: es el conjunto de resultados que no pertenecen a A.

Eventos mutuamente excluyentes

 Si no tienen resultados en común.Son eventos que no se presentan simultameamente.

De forma más general, se dice que una colección de eventos A1, A2, . . . , An es mutuamente excluyente si dos de ellos no tienen resultados en común.

 

Probabilidades 

Denotada por P reprsenta la proporción de veces que se presentaría un evento en un tiempo, si el experimento se repite varias veces.

Espacios muestrales con resultados igualmente probables.

 Espacio muestral en el cual todos los resultados sean igualmente probables.

 Regla de la suma.
Si A y B son eventos mutuamente excluyentes.

Eventos no excluyentes.

 

Viernes,29 de Noviembre del 2016,

Clase N#10

Métodos de conteo.

Si una operecóon se puede realizar de n maneras y para cada un de estas maneras existe otra operación de n1 maneras . El número total de maneras sera n*n1.

Permutaciones

Contituye un ordemaniento  de un conjunto de elementos.

El número de permutaciones de k objetos elegidos de un grupo de n objetos es

El número de conbinaciones de k elementos elegidos de un grupo de n elementos.

 

Martes, 29 de Noviembre del 2016,
Clase N#11
Probabilidad condicional e independencia.

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.

BIBLIOGRAFÍA:
* Navidi William, Estadistica para ingenieros y cientificos,[en linea], disponible en:https://drive.google.com/file/d/0B3NNTBVL1_YVeGk0S24zZGRxOFU/view