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Orientación Universidad
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ejercicios de estadistica, Ejercicios de Ingeniería Civil

ejercicios de estadistica elaborados en clases

Tipo: Ejercicios

2020/2021

Subido el 28/09/2021

bladimir-samaniego
bladimir-samaniego 🇨🇱

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UNIVERSIDAD GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y
FÍSICAS
ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL
Asignatura:
ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD
Alumno:
SAMANIEGO SANI BLADIMIR
Docente:
ING. PARRA FRANKLIN
Semestre:
QUINTO
Grupo:
3A
Año Lectivo:
2020 2021
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¡Descarga ejercicios de estadistica y más Ejercicios en PDF de Ingeniería Civil solo en Docsity!

UNIVERSIDAD GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y

FÍSICAS

ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL

Asignatura:

ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD

Alumno:

SAMANIEGO SANI BLADIMIR

Docente:

ING. PARRA FRANKLIN

Semestre:

QUINTO

Grupo:

3A

Año Lectivo:

INTRODUCCIÓN

En estadística, una variable categórica es una variable que puede tomar uno de un número limitado, y por lo general fijo, de posibles valores, asignando a cada unidad individual u otro tipo observación a un grupo en particular o categoría nominal sobre la base de alguna característica cualitativa. En informática y algunas ramas de las matemáticas, las variables categóricas se conocen como enumeraciones o tipos enumerados. Comúnmente , cada uno de los posibles valores de una variable categórica se conoce como un nivel. La distribución de probabilidad asociada con una variable categórica se llama una distribución categórica. Una variable categórica que puede tomar dos valores se denomina una variable binaria o una variable dicotómica; un caso especial importante es la variable de Bernoulli. Las variables categóricas con más de dos valores posibles se denominan variables politómicas; las variables categóricas a menudo se supone que son politómicas menos que se especifique lo contrario. La discretización es el tratamiento de los datos continuos como si fuera categórica. La dicotomización es el tratamiento de los datos continuos o variables politómicos como si fueran variables binarias. El análisis de regresión trata a menudo pertenencia a una categoría como cuantitativa variable ficticia. En una versión simplificada, las variables categóricas son datos que se pueden ver en un gráfico.

CATEGÓRICAS ORDINALES

Variable: Rendimiento_Académico Valores nominales: Alto, Medio, Bajo Aunque los valores de esta variable no son numéricos, tienen implícito un orden o jerarquía. CATEGÓRICAS BINARIAS Se trata de variables nominales con dos respuestas posibles, por ejemplo:

  • Variable: Respuesta
  • Valores nominales: Verdadero, Falso Nótese que la variable Respuesta no tiene implícita una jerarquía y solo tiene dos resultados posibles, por lo que se trata de una variable categórica binaria. Algunos autores llaman a este tipo variable binaria, y no la consideran perteneciente a las variables categóricas que quedan restringidas a las que tienen más de tres categorías posibles. ESTADÍSTICA CON VARIABLES CATEGÓRICAS Se puede hacer estadística con las variables categóricas, a pesar de no ser variables numérica o cuantitativas. Por ejemplo, para conocer la tendencia o valor más probable de una variable categórica se toma la moda. La moda es, en este caso, el resultado o valor más repetido de una variable categórica. En las variables categóricas no es posible calcular ni la media, ni la mediana. La media no puede calcularse porque no puede hacerse aritmética con variables categóricas. Tampoco la mediana, debido a que las variables cuantitativas o categóricas no poseen un orden o jerarquía, por lo que no es posible determinar un valor central.

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LAS VARIABLES CATEGÓRICAS

Dada cierta variable categórica, se puede encontrar la frecuencia o número de veces con la que se repite un resultado de esa variable. Si esto se hace para cada resultado, entonces puede hacerse un gráfico de la frecuencia en función de cada categoría o resultado. A continuación damos algunos ejemplos de cómo las variables categóricas pueden representarse en forma gráfica. EJERCICIOS RESUELTOS Ejercicio 1 Una empresa tiene registros de los datos de 170 empleados. Una de las variables que está en estos registros es: Estado_Civil. Esta variable tiene cuatro categorías o valores posibles: Soltero (A), Casado (B), Viudo (C) , Divorciado (D). Aunque se trata de una variable no-numérica es posible saber cuántos del total de registros están en una determinada categoría y ser representados en forma de gráfico de barras, tal y como lo muestra la siguiente figura:

Respuesta:

  • Distribución marginal del uso de casco: Interpretación: Del total de ciclistas en el estudio, el 18,5% usa casco y el 81,5% no usa casco.
  • Distribución marginal de la lesión en la cabeza: Interpretación: Del total de ciclistas en el estudio, el 29,6% tuvo lesión en la cabeza y el 70,4% no tuvo lesión en la cabeza. d. Calcule la distribución condicional de interés. Interprete. Aventure la conclusión del estudio. Respuesta: La distribución condicional se calcula fijando los totales de la variable explicativa, en este caso el uso de casco. Distribución condicional de la lesión en la cabeza (Y) dado el uso de casco (X): Interpretación: De los que usan casco sólo un 11,6% tuvo lesiones en la cabeza. En cambio de los que no usaron casco el 33,75% tuvo lesiones en la cabeza. Los datos

muestran que un mayor porcentaje de los que NO usaron caso tuvo lesiones en la cabeza, es decir que el casco parece ser protector de lesiones en la cabeza. e. Suponga la Hipótesis nula: la proporción de personas que sufren lesiones en la cabeza entre la población de individuos que usan casco de seguridad en el momento del accidente es igual a la proporción de personas que sufren lesiones y no usan casco. Hipótesis alternativa: Las proporciones de personas que sufren lesiones en la cabeza son distintas en las dos poblaciones. Use los resultados adjuntos para entregar una conclusión a los investigadores al 5%. Respuesta: El valor p de la prueba de Ji-cuadrado es 0,001 por lo tanto es menor que α=0,05. Es decir podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que los porcentajes de personas que sufren lesiones en la cabeza son distintos en las dos poblaciones. Los datos son estadísticamente significativos al 5%. CONCLUSIONES: Se realizó la representación de aspectos cualitativos mediante números y tablas explicativas. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS: Estadística descriptiva de una variable: M. Jorge Bolaños Carmona

internet: https://www.lifeder.com/variable-categorica/