1. Republica Bolivariana de Venezuela
Universidad Fermín Toro
Escuela de Comunicación Social
Nombre: Aura Aguilera
C.I.: 22.335.955742
Sección: M 742

2. El concepto de población en estadística va más allá de lo que
comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un
conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan
características comunes. Es un conjunto de todos los elementos que
estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar
conclusiones. Ejemplo: Los miembros del Colegio de Ingenieros del
Estado Cojedes.
Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve
para representarla, s una colección de algunos elementos de la
población, pero no de todos. Una muestra debe ser definida en base
de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de
dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia.
Ejemplo: El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de
Ingenieros del Estado Cojedes.

3. Una muestra aleatoria es cuando la elección sigue un método
impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una
serie de observaciones independientes de la misma distribución de
probabilidad.
Una variable es una característica que al ser medida en diferentes
individuos es susceptible de adoptar diferentes valores
Es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, entre
otros) de un atributo o característica de una entidad. Los datos describen
hechos empíricos, sucesos y entidades.

4. Es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden
derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este
número está bien definido, usualmente mediante una fórmula
aritmética obtenida a partir de datos de la población
Valor numérico que describe una característica de la muestra y se
obtiene mediante la manipulación algebraica de sus datos.
Se denomina censo, al recuento de individuos que conforman una
población estadística, definida como un conjunto de elementos de
referencia sobre el que se realizan las observaciones.
Es un estudio observacional en el cual el investigador busca recaudar
datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modifica el
entorno ni controla el proceso que está en observación.

7. • Plantear hipótesis sobre una
población.
• Decidir qué datos recoger
(diseño de experimentos).
• Qué individuos pertenecerán
al estudio (muestras).
• Criterios de exclusión.
• Qué datos recoger de los mismos
(variables).
• Recoger los datos (muestreo).
• Describir (resumir) • Realizar una inferencia sobre la
población.
• Cuantificar la confianza en la inferencia.

8. Muestreo aleatorio
Un muestreo aleatorio todos los individuos tienen la misma probabilidad de
ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de
cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan
las mismas opciones de salir.
Muestreo estratificado
Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie
de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en
la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos
considerados.
Muestreo por Conglomerado
Un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan
características similares a toda la población.
Muestreo Sistemático
Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de
extenderse en el tiempo

9. Variables cualitativas: Son las variables que expresan distintas
cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta
se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una
clasificación de dichos atributos.
Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante
cantidades numéricas.
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser
sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores.
Variable discreta : Es la variable que presenta separaciones o
interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Ejemplo: El
número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores
ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario
que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve,
moderado, fuerte.
Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor
dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3
kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...).

10. En estadística, se le llama distribución de frecuencias a la agrupación
de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número
de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido
a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las
observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número
existente en cada clase. Estas agrupaciones de datos suelen estar
agrupadas en forma de tablas.
La tabla de frecuencias ayuda a agrupar cualquier tipo de dato
numérico. En principio, en la tabla de frecuencias se detalla cada uno
de los valores diferentes en el conjunto de datos junto con el número
de veces que aparece, es decir, su Frecuencia. Se puede complementar
la frecuencia absoluta con la denominada frecuencia relativa, que
indica la frecuencia en porcentaje sobre el total de datos. En variables
cuantitativas se distinguen por otra parte la frecuencia simple y la
frecuencia acumulada.

11. 3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39,
44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48,
15, 32, 13.
1º Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En este
caso son 3 y 48.
2º Se restan y se busca un número entero un poco mayor que la
diferencia y que sea divisible por el número de intervalos queramos
establecer.
Es conveniente que el número de intervalos oscile entre 6 y 15.
En este caso, 48 - 3 = 45, incrementamos el número hasta 50 : 5 = 10
intervalos.
Se forman los intervalos teniendo presente que el límite inferior de
una clase pertenece al intervalo, pero el límite superior no pertenece
intervalo, se cuenta en el siguiente intervalo.

12. Xi ci fi Fi ni Ni
0, 5 2.5 1 1 0.025 0.025
5, 10 7.5 1 2 0.025 0.050
10, 15 12.5 3 5 0.075 0.125
15, 20 17.5 3 8 0.075 0.200
20, 25 22.5 3 11 0.075 0.275
25, 30 27.5 6 17 0.150 0.425
30, 35 32.5 7 24 0.175 0.600
35, 40 37.5 10 34 0.250 0.850
40, 45 42.5 4 38 0.100 0.950
45, 50 47.5 2 40 0.050 1
40 1