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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO
SANTIAGO MARIÑO
NÚCLEO CARACAS
INGENIERIA INDUSTRIAL
CATEDRA: ESTADISTICA I
Integrantes:
Yefferson Manrañez
Profesor:
Maria Roamano
Caracas ,Junio de 2016
CONCEPTOS DE ESTADISTICAS
Es la rama de la matemática que se ocupa de recolectar, organizar, presentar,
analizar e interpretar información cuantitativa para obtener conclusiones válidas,
solucionar problemas, predecir fenómenos y ayudar a una toma de decisiones más
efectivas.
FINES DE LA ESTADISTICA
 Conocer : Las características de un grupo de casos de estudio.
 Comparar: Entre los resultados actuales y los obtenidos en experiencias
pasadas para determinar las causas que han influenciado en los cambios.
 Predecir: Lo que pude ocurrir en el futuro de un fenómeno.
OBJETIVOS
Describir: numéricamente las características de los conjuntos de observaciones.
Esta etapa consiste en recopilar, organizar, tabular y presentar gráficamente los
datos, proporcionando una visión cuantitativa de los fenómenos observados.
Analizar: los datos de manera objetiva con el fin de disponer de un concepto claro
de universo o población y adoptar decisiones basadas en la información
proporcionada por los datos de la muestra.
Estimar: o predecir lo que sucederá en el futuro con un fenómeno de una manera
relativamente aceptable, así por ejemplo, podemos estimar cuál será la población
del país dentro de un determinado número de años conociendo la actual.
METODOS
Recopilación: Consiste en la obtención de datos relacionados con el problema
motivo de estudio, utilizando instrumentos, tales como:
cuestionarios, entrevistas, informes, memorias, etc.
Organización: Consiste en realizar una crítica, corrección, clasificación y
tabulación de los datos obtenidos en el paso anterior.
Presentación: Consiste en mostrar datos de manera significativa y descriptiva.
Los datos deben colocarse en un orden lógico que revele rápida y fácilmente el
mensaje que contienen. La presentación se la puede hacer a través de gráficos
estadísticos.
Análisis: Consiste en descomponer el fenómeno en partes y luego examinar cada
una de ellas con el objetivo de lograr una explicación, haciendo uso, en su mayoría,
de los cálculos matemáticos.
Interpretación: Consiste en un proceso mental, mediante el cual se encuentra un
significado más amplio de los datos estadísticos con el objetivo de llegar a
conclusiones para la toma de decisiones y solución de problemas.
CLASIFICACION
Analiza metódicamente los datos, simplificándolos y presentándolos en forma
clara; eliminando la confusión característica de los datos preliminares. Permite la
elaboración de cuadros, gráficos e índices bien calculados; suficientemente claros,
como para disipar las dudas y la obscuridad de los datos masivos.
Se limita a describir los datos que se analizan, sin hacer inferencias en cuanto a
datos no incluidos en la muestra.
LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA O DEDUCTIVA
Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y
analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los
rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones
físicas posibles.
Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, hace inferencia o
inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra.
LA ESTADISTICA INDUCTIVA O INFERENCIAL:
CLASIFICACION
POBLACIÓN
Llamado también universo o colectivo es el conjunto de todos los elementos que
tienen una característica común.
Una población puede ser finita o infinita.
 Población finita cuando está delimitada y conocemos el número que la
integran, así por ejemplo: Estudiantes de la Universidad IUPSM.
 Población infinita cuando a pesar de estar delimitada en el espacio, no se
conoce el número de elementos que la integran, así por ejemplo: Todos los
profesionales universitarios que están ejerciendo su carrera.
MUESTRA
Es un subconjunto de la población. Ejemplo: Estudiantes de 2do Semestre de
la Universidad IUPSM. Sus principales características son:
Representativa: Se refiere a que todos y cada uno de los elementos de la
población tengan la misma oportunidad de ser tomados en cuenta para formar
dicha muestra.
Adecuada y válida: Se refiere a que la muestra debe ser obtenida de tal
manera que permita establecer un mínimo de error posible respecto de la
población.
ELEMENTO O INDIVIDUO
Unidad mínima que compone una población. El elemento puede ser una entidad
simple (una persona) o una entidad compleja (una familia), y se denomina
unidad investigativa.
DATOS ESTADISTICOS
Son medidas, valores o características susceptibles de ser observados y contados.
Como por ejemplo, la edad de los estudiantes de la Universidad IUPSM.
Los datos estadísticos pueden ser clasificados en:
cualitativos (la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad).
cuantitativos (representan magnitudes).
cronológicos (difieren en instantes o períodos de tiempo) .
geográficos (referidos a una localidad).
Los datos estadísticos se obtienen de:
fuentes primarias: (obtenidos directamente sin intermediarios valiéndose de
observaciones, encuestas, entrevistas y sondeos de opinión).
fuentes secundarias: (obtenidos a través de intermediarios valiéndose de
textos, revistas, documentos, publicaciones de prensa, y demás trabajos hechos
por personas o entidades).
ENCUESTA
Es la técnica que nos permite recolectar datos estadísticos que se realiza una
muestra de la población.
Se clasifica en:
Descriptiva: Cuando registra datos referentes a las características de los
elementos o individuos.
Explicativa: Cuando averigua las causas o razones que originan los fenómenos.
Mixtas: Cuando es descriptiva y explicativa.
Por muestreo: Cuando recolecta información de grupos representativos de la
población.
Su estructura es:
Nombre de la institución que auspicia la encuesta.
Tema de la encuesta.
Objetivos de la encuesta.
Datos informativos: Lugar, fecha, y otros datos que se considere necesario según
la naturaleza de la información estadística a encuestarse.
- Instrucciones para el encuestado para que sepa la forma de llenar la encuesta.
Cuestionario o listado de preguntas (cerradas, abiertas, o ambas a la vez) sobre
los diferentes aspectos motivo de estudio.
Frase de agradecimiento al encuestado, como por ejemplo, ¡Gracias por su
colaboración!
VARIABLES
Característica que se desea estudiar. Las distintas observaciones de la variable
constituyen los datos de la investigación.
Variables cualitativas o atributos:
Son atributos que se expresan mediante palabras no numéricas. Como por
ejemplo, profesión, religión, marca de automóvil, estado civil, sexo, raza, etc.
Variables cuantitativas:
Es toda magnitud representada por números. Como por ejemplo, peso, estatura,
número de habitantes, etc.
Discretas: Es una característica cuantitativa representada por números enteros
o exactos, que generalmente resultan del proceso de conteo, como por ejemplo:
número de estudiantes de la promoción del año anterior.
Continuas: Es una característica cuantitativa que puede tomar cualquier valor
representado por un número racional, que generalmente resultan del proceso
de medición, como por ejemplo, tiempo destinado a estudiar Estadística
CLASIFICACIÓN
NIVEL DE ESCALA
Nivel Nominal: Cuando los datos sólo pueden contarse y clasificados en
categorías, no existe un orden específico entre las clases. Como por ejemplo, se
cuentan cuántos hombres y cuántas mujeres asisten a determinado evento.
Nivel Ordinal: Cuando se ordenan los datos por jerarquías, una categoría es
mayor que otra. Como por ejemplo, excelente es mejor que bueno o bueno es mejor
que regular.
Nivel de Intervalos: Cuando se incluye todas las características del nivel ordinal,
pero la diferencia entre los valores tiene un significado medido en unidades iguales
que son comunes y constantes, que permiten asignar números reales a todos los
miembros de la clase ordenada, facilitando el establecimiento de diferencias en
grados de propiedad y entre objetos sobre la base de una medida. Como por
ejemplo: La diferencia entre 70 kilogramos y 60 kilogramos, es de 10 kilogramos.
Nivel de Razón o Cociente: Este es el nivel de medición "más alto", tiene todas
las características del nivel de intervalos y además en este nivel de medición el cero
tiene significado (así si se tiene 0 dólares, entonces no se poseen fondos), y la
razón (o cociente) entre dos números también es significativa (Un estudiante obtiene
una calificación de 3/10 y otro 6/10, el segundo estudiante obtiene el doble que el
primero).
POR FRECUENCIAS
Frecuencia Absoluta: Es el número de veces que se repite el valor de cada variable.
La suma de frecuencias absolutas es siempre al total de datos observados.
Frecuencia Relativa: Indica la proporción con que se repite un valor. Es el cociente
entre la frecuencia absoluta y el número total de datos. La suma de las frecuencias
relativas es siempre 1
Frecuencia Acumulada: Indica el número de valores que son menores o iguales que
el valor dado. Es la suma de la frecuencia absoluta primera con la segunda, este valor
con la tercera, y así sucesivamente.
Frecuencia Porcentual: Llamada también frecuencia relativa porcentual. Se obtiene
multiplicando la frecuencia relativa por 100. La suma de las frecuencias porcentuales es
siempre 100%. Se calcula así:
Frecuencia Relativa Acumulada: Es la suma de la frecuencia relativa primera con la
segunda, este valor con la tercera, y así sucesivamente.
Frecuencia Relativa Acumulada Porcentual: Indica el número de valores que son
menores o iguales que el valor dado. Se obtiene multiplicando la frecuencia relativa
acumulada por 100.
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  • 1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO SANTIAGO MARIÑO NÚCLEO CARACAS INGENIERIA INDUSTRIAL CATEDRA: ESTADISTICA I Integrantes: Yefferson Manrañez Profesor: Maria Roamano Caracas ,Junio de 2016
  • 2. CONCEPTOS DE ESTADISTICAS Es la rama de la matemática que se ocupa de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar información cuantitativa para obtener conclusiones válidas, solucionar problemas, predecir fenómenos y ayudar a una toma de decisiones más efectivas. FINES DE LA ESTADISTICA  Conocer : Las características de un grupo de casos de estudio.  Comparar: Entre los resultados actuales y los obtenidos en experiencias pasadas para determinar las causas que han influenciado en los cambios.  Predecir: Lo que pude ocurrir en el futuro de un fenómeno.
  • 3. OBJETIVOS Describir: numéricamente las características de los conjuntos de observaciones. Esta etapa consiste en recopilar, organizar, tabular y presentar gráficamente los datos, proporcionando una visión cuantitativa de los fenómenos observados. Analizar: los datos de manera objetiva con el fin de disponer de un concepto claro de universo o población y adoptar decisiones basadas en la información proporcionada por los datos de la muestra. Estimar: o predecir lo que sucederá en el futuro con un fenómeno de una manera relativamente aceptable, así por ejemplo, podemos estimar cuál será la población del país dentro de un determinado número de años conociendo la actual.
  • 4. METODOS Recopilación: Consiste en la obtención de datos relacionados con el problema motivo de estudio, utilizando instrumentos, tales como: cuestionarios, entrevistas, informes, memorias, etc. Organización: Consiste en realizar una crítica, corrección, clasificación y tabulación de los datos obtenidos en el paso anterior. Presentación: Consiste en mostrar datos de manera significativa y descriptiva. Los datos deben colocarse en un orden lógico que revele rápida y fácilmente el mensaje que contienen. La presentación se la puede hacer a través de gráficos estadísticos. Análisis: Consiste en descomponer el fenómeno en partes y luego examinar cada una de ellas con el objetivo de lograr una explicación, haciendo uso, en su mayoría, de los cálculos matemáticos. Interpretación: Consiste en un proceso mental, mediante el cual se encuentra un significado más amplio de los datos estadísticos con el objetivo de llegar a conclusiones para la toma de decisiones y solución de problemas.
  • 5. CLASIFICACION Analiza metódicamente los datos, simplificándolos y presentándolos en forma clara; eliminando la confusión característica de los datos preliminares. Permite la elaboración de cuadros, gráficos e índices bien calculados; suficientemente claros, como para disipar las dudas y la obscuridad de los datos masivos. Se limita a describir los datos que se analizan, sin hacer inferencias en cuanto a datos no incluidos en la muestra. LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA O DEDUCTIVA
  • 6. Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles. Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, hace inferencia o inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra. LA ESTADISTICA INDUCTIVA O INFERENCIAL: CLASIFICACION
  • 7. POBLACIÓN Llamado también universo o colectivo es el conjunto de todos los elementos que tienen una característica común. Una población puede ser finita o infinita.  Población finita cuando está delimitada y conocemos el número que la integran, así por ejemplo: Estudiantes de la Universidad IUPSM.  Población infinita cuando a pesar de estar delimitada en el espacio, no se conoce el número de elementos que la integran, así por ejemplo: Todos los profesionales universitarios que están ejerciendo su carrera.
  • 8. MUESTRA Es un subconjunto de la población. Ejemplo: Estudiantes de 2do Semestre de la Universidad IUPSM. Sus principales características son: Representativa: Se refiere a que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma oportunidad de ser tomados en cuenta para formar dicha muestra. Adecuada y válida: Se refiere a que la muestra debe ser obtenida de tal manera que permita establecer un mínimo de error posible respecto de la población.
  • 9. ELEMENTO O INDIVIDUO Unidad mínima que compone una población. El elemento puede ser una entidad simple (una persona) o una entidad compleja (una familia), y se denomina unidad investigativa.
  • 10. DATOS ESTADISTICOS Son medidas, valores o características susceptibles de ser observados y contados. Como por ejemplo, la edad de los estudiantes de la Universidad IUPSM. Los datos estadísticos pueden ser clasificados en: cualitativos (la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad). cuantitativos (representan magnitudes). cronológicos (difieren en instantes o períodos de tiempo) . geográficos (referidos a una localidad). Los datos estadísticos se obtienen de: fuentes primarias: (obtenidos directamente sin intermediarios valiéndose de observaciones, encuestas, entrevistas y sondeos de opinión). fuentes secundarias: (obtenidos a través de intermediarios valiéndose de textos, revistas, documentos, publicaciones de prensa, y demás trabajos hechos por personas o entidades).
  • 11. ENCUESTA Es la técnica que nos permite recolectar datos estadísticos que se realiza una muestra de la población. Se clasifica en: Descriptiva: Cuando registra datos referentes a las características de los elementos o individuos. Explicativa: Cuando averigua las causas o razones que originan los fenómenos. Mixtas: Cuando es descriptiva y explicativa. Por muestreo: Cuando recolecta información de grupos representativos de la población. Su estructura es: Nombre de la institución que auspicia la encuesta. Tema de la encuesta. Objetivos de la encuesta. Datos informativos: Lugar, fecha, y otros datos que se considere necesario según la naturaleza de la información estadística a encuestarse. - Instrucciones para el encuestado para que sepa la forma de llenar la encuesta. Cuestionario o listado de preguntas (cerradas, abiertas, o ambas a la vez) sobre los diferentes aspectos motivo de estudio. Frase de agradecimiento al encuestado, como por ejemplo, ¡Gracias por su colaboración!
  • 12. VARIABLES Característica que se desea estudiar. Las distintas observaciones de la variable constituyen los datos de la investigación. Variables cualitativas o atributos: Son atributos que se expresan mediante palabras no numéricas. Como por ejemplo, profesión, religión, marca de automóvil, estado civil, sexo, raza, etc. Variables cuantitativas: Es toda magnitud representada por números. Como por ejemplo, peso, estatura, número de habitantes, etc. Discretas: Es una característica cuantitativa representada por números enteros o exactos, que generalmente resultan del proceso de conteo, como por ejemplo: número de estudiantes de la promoción del año anterior. Continuas: Es una característica cuantitativa que puede tomar cualquier valor representado por un número racional, que generalmente resultan del proceso de medición, como por ejemplo, tiempo destinado a estudiar Estadística CLASIFICACIÓN
  • 13. NIVEL DE ESCALA Nivel Nominal: Cuando los datos sólo pueden contarse y clasificados en categorías, no existe un orden específico entre las clases. Como por ejemplo, se cuentan cuántos hombres y cuántas mujeres asisten a determinado evento. Nivel Ordinal: Cuando se ordenan los datos por jerarquías, una categoría es mayor que otra. Como por ejemplo, excelente es mejor que bueno o bueno es mejor que regular. Nivel de Intervalos: Cuando se incluye todas las características del nivel ordinal, pero la diferencia entre los valores tiene un significado medido en unidades iguales que son comunes y constantes, que permiten asignar números reales a todos los miembros de la clase ordenada, facilitando el establecimiento de diferencias en grados de propiedad y entre objetos sobre la base de una medida. Como por ejemplo: La diferencia entre 70 kilogramos y 60 kilogramos, es de 10 kilogramos. Nivel de Razón o Cociente: Este es el nivel de medición "más alto", tiene todas las características del nivel de intervalos y además en este nivel de medición el cero tiene significado (así si se tiene 0 dólares, entonces no se poseen fondos), y la razón (o cociente) entre dos números también es significativa (Un estudiante obtiene una calificación de 3/10 y otro 6/10, el segundo estudiante obtiene el doble que el primero).
  • 14. POR FRECUENCIAS Frecuencia Absoluta: Es el número de veces que se repite el valor de cada variable. La suma de frecuencias absolutas es siempre al total de datos observados. Frecuencia Relativa: Indica la proporción con que se repite un valor. Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el número total de datos. La suma de las frecuencias relativas es siempre 1 Frecuencia Acumulada: Indica el número de valores que son menores o iguales que el valor dado. Es la suma de la frecuencia absoluta primera con la segunda, este valor con la tercera, y así sucesivamente. Frecuencia Porcentual: Llamada también frecuencia relativa porcentual. Se obtiene multiplicando la frecuencia relativa por 100. La suma de las frecuencias porcentuales es siempre 100%. Se calcula así: Frecuencia Relativa Acumulada: Es la suma de la frecuencia relativa primera con la segunda, este valor con la tercera, y así sucesivamente. Frecuencia Relativa Acumulada Porcentual: Indica el número de valores que son menores o iguales que el valor dado. Se obtiene multiplicando la frecuencia relativa acumulada por 100.

Hinweis der Redaktion

  1. Un proceso de producción es un sistema de acciones que se encuentran interrelacionadas de forma dinámica y que se orientan a la transformación de ciertos elementos. De esta manera, los elementos de entrada (conocidos como factores) pasan a ser elementos de salida (productos), tras un proceso en el que se incrementa su valor.
  2. Un proceso de producción es un sistema de acciones que se encuentran interrelacionadas de forma dinámica y que se orientan a la transformación de ciertos elementos. De esta manera, los elementos de entrada (conocidos como factores) pasan a ser elementos de salida (productos), tras un proceso en el que se incrementa su valor.