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Conceptos básicos de estadística, Esquemas y mapas conceptuales de Matemáticas

Este documento proporciona una introducción a los conceptos fundamentales de la estadística, incluyendo definiciones y explicaciones de términos clave como población, muestra, variable, dato, experimento, parámetro y estadístico. También se explican los diferentes tipos de variables (cualitativas, cuantitativas, nominales, ordinales, discretas y continuas) y los métodos de muestreo (sesgado, no sesgado, de juicio, probabilístico, sistemático, aleatorio simple, de etapas múltiples, estratificado y por conglomerados). Este documento sería útil para estudiantes que buscan comprender los fundamentos de la estadística y su aplicación en diversas áreas de estudio.

Tipo: Esquemas y mapas conceptuales

2021/2022

Subido el 07/06/2023

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Priego Martinez Dayan Yumi
Estadística: es la ciencia que se encarga de obtener, describir e interpretar los datos.
Población: es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas
propiedades serán analizadas.
Muestra: es el subconjunto de una población.
Variable (o variable de respuesta): es una característica de interés relacionada con
cada elemento individual de una población o muestra.
Dato: es el valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra.
Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.
Datos: son el conjunto de valores que se obtienen de la variable a partir de cada uno
de los elementos que pertenecen a la muestra.
Experimento: es una actividad planeada cuyos resultados producen un conjunto de
datos.
Parámetro: es un valor numérico que resume todos los datos de una población
completa.
Estadístico: es un valor numérico que resume los datos de la muestra.
Variable cualitativa, de atributos, o categórica: es una variable que clasifica o
describe a un elemento de una población.
Variable cuantitativa o numérica: es aquella que cuantifica un elemento de una
población.
Variable nominal: es una variable cualitativa que caracteriza (describe o identi- fica) a
un elemento de una población. Para los datos resultantes de una variable nominal, las
operaciones aritméticas no sólo carecen de sentido sino que tampoco se puede asignar
un orden a las categorías.
Variable ordinal: es una variable cualitativa que presenta una posición, o clasi-
ficación, ordenada.
Variable discreta: es una variable cuantitativa que puede asumir un número con- table
(o finito) de valores. Intuitivamente, la variable discreta puede asumir los valo- res
correspondientes a puntos aislados a lo largo de un intervalo de recta. Es decir, entre
dos valores cualesquiera siempre hay un hueco.
Variable continua: es una variable cuantitativa que puede asumir una cantidad
incontable de valores. Intuitivamente, la variable continua puede asumir cualquier valor
a lo largo de un intervalo de recta, incluyendo cualquier valor posible entre dos
variables determinadas.
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Priego Martinez Dayan Yumi Estadística: es la ciencia que se encarga de obtener, describir e interpretar los datos. Población: es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. Muestra: es el subconjunto de una población. Variable (o variable de respuesta): es una característica de interés relacionada con cada elemento individual de una población o muestra. Dato: es el valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. Datos: son el conjunto de valores que se obtienen de la variable a partir de cada uno de los elementos que pertenecen a la muestra. Experimento: es una actividad planeada cuyos resultados producen un conjunto de datos. Parámetro: es un valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Estadístico : es un valor numérico que resume los datos de la muestra. Variable cualitativa, de atributos, o categórica: es una variable que clasifica o describe a un elemento de una población. Variable cuantitativa o numérica: es aquella que cuantifica un elemento de una población. Variable nominal: es una variable cualitativa que caracteriza (describe o identi- fica) a un elemento de una población. Para los datos resultantes de una variable nominal, las operaciones aritméticas no sólo carecen de sentido sino que tampoco se puede asignar un orden a las categorías. Variable ordinal: es una variable cualitativa que presenta una posición, o clasi- ficación, ordenada. Variable discreta: es una variable cuantitativa que puede asumir un número con- table (o finito) de valores. Intuitivamente, la variable discreta puede asumir los valo- res correspondientes a puntos aislados a lo largo de un intervalo de recta. Es decir, entre dos valores cualesquiera siempre hay un hueco. Variable continua: es una variable cuantitativa que puede asumir una cantidad incontable de valores. Intuitivamente, la variable continua puede asumir cualquier valor a lo largo de un intervalo de recta, incluyendo cualquier valor posible entre dos variables determinadas.

Priego Martinez Dayan Yumi Método de muestreo sesgado: produce valores que difieren sistemáticamente de la población que está siendo muestreada. Un método de muestreo no-sesgado es aquel que no está sesgado. Marco muestral: es una lista, o conjunto, de los elementos que pertenecen a la población de la cual se toma la muestra. Muestras de juicio: se refiere a las muestras que son seleccionadas con base en el hecho de ser “típicas”. Muestras probabilísticas: son aquellas en las que los elementos a seleccionar se obtienen con base en la probabilidad. Cada elemento de una población tiene cierta probabilidad de ser elegido como parte de la muestra. Muestra sistemática: es aquella en la que se selecciona todo k -ésimo elemento del marco muestral, empezando con un primer elemento que se elige de manera aleatoria de los primeros k elementos. Muestreo aleatorio simple: surge cuando una muestra se selecciona de modo que todos los elementos de la población o marco muestral tengan la misma pro- babilidad de ser elegidos. Del mismo modo, todas las muestras de tamaño n tienen igual probabilidad de ser elegidas. Muestreo de una etapa : es un diseño muestral en el que los elementos del marco muestral se tratan en la misma forma y no hay subdivisión o partición del marco. Muestreo aleatorio de etapas múltiples: es un diseño de muestra en el que los elementos del marco muestral se subdividen y la muestra se elige en más de una etapa. Muestra aleatoria estratificada: se obtiene al estratificar la población, o marco muestral, y luego seleccionar un número de elementos para cada uno de los estra- tos por medio de una técnica sencilla de muestreo aleatorio. Muestra estratificada proporcional: se obtiene al estratificar la población, o marco muestral, y luego seleccionar un número de elementos en proporción al tamaño de los estratos de cada uno de los estratos por medio de una técnica de muestreo aleatorio sencilla. Muestra por conglomerados: se obtiene al estratificar la población, o marco muestral, y luego seleccionar algunos o todos los elementos de alguno, pero no de todos, los estratos.