Proyecto de investigación 11-6

1. Blog, Conceptos de Programación, Métodos Estadísticos.
Luz Adriana Aguilar
Maria Canila Guerrero
Daniela Bolaños Silva
Nicolás Moreno Miranda
Veronica Penilla
Grado 11-6
Licenciado
Guillermo Mondragón
Institución Educativa Liceo Departamental
Área de Tecnología e Informática
Santiago de Cali
2022

2. TABLA DE CONTENIDO

3. Métodos estadísticos
¿Qué es la estadística?
La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un
conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos
observados.
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es
la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a
partir de la información disponible.
Ramas de la estadística:
La estadística se divide en dos grandes áreas: estadística descriptiva y estadística inferencial, las
cuales comprenden la estadística aplicada.
Además de estas dos áreas, existe la estadística matemática, la cual comprende las bases teóricas
de la estadística.
1- Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume de forma cuantitativa
(medible) características de una colección de una recolección de información.
Es decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra estadística (conjunto de
datos obtenidos de una población) en lugar de aprender sobre la población que representa la
muestra.
Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en la estadística descriptiva para describir un
conjunto de datos son las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad o dispersión.
En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la mediana y
la moda. Mientras que en las medidas de variabilidad se utilizan la varianza, la curtosis, etc.
La estadística descriptiva suele ser la primera parte a realizar en un análisis estadístico. Los
resultados de estos estudios suelen ser acompañados de gráficos, y representan la base de casi
cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.
Un ejemplo de estadística descriptiva podría ser considerar un número para resumir que tan bien
se está desempeñando un bateador de béisbol.

4. Así, el número se obtiene por el número de hits que ha dado un bateador dividido entre el número
de veces que ha estado al bate. Sin embargo, este estudio no dará información más específica,
como cuáles de esos bateos han sido Home Runs.
2- Estadística inferencial
La estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva principalmente por el uso de la
inferencia y la inducción.
Es decir, esta rama de la estadística busca deducir propiedades de una población estudiada, es
decir, no solo recolecta y resume los datos, sino que busca explicar ciertas propiedades o
características a partir de los datos obtenidos.
En este sentido, la estadística inferencial implica obtener las conclusiones correctas de un análisis
estadístico realizado mediante estadística descriptiva.
Por ello, muchos de los experimentos en ciencias sociales involucran un grupo
de población reducido, así mediante inferencias y generalizaciones se puede determinar como
la población en general se comporta.
Las conclusiones obtenidas mediante la estadística inferencial están sujetas a la aleatoriedad
(ausencia de patrones o regularidades) pero mediante la aplicación de los métodos adecuados se
logra la obtención de resultados relevantes.
Así, tanto la estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
La estadística inferencial se divide en:
Estadística paramétrica
Comprende los procedimientos estadísticos basados en la distribución de los datos reales, los
cuales se determinan mediante un número finito de parámetros (número que resume la cantidad
de datos derivados de una variable estadística).
Para aplicar procedimientos paramétricos, en su mayoría, se requiere conocer previamente la
forma de distribución para las formas resultantes de la población estudiada.
Por ello, si se desconoce en su totalidad la distribución que siguen los datos obtenidos, se debe
utilizar un procedimiento no paramétrico.
3. Distribución de frecuencias
Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por
filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes, etc. La

5. finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de la información que
contienen los datos.
3.1- Nombre de la variable: Una variable en programación es un elemento de datos con nombre
cuyo valor puede cambiar durante el curso de la ejecución de un programa. El nombre de la
variable debe seguir el convenio de denominación de un identificador (carácter alfabético o
número y el signo de subrayado). Cuando se define más de una variable en una sola declaración,
el nombre debe ir separado por comas. Cada declaración de variable debe finalizar con un signo
de punto y coma. Los nombres de variables no pueden coincidir con una palabra reservada.
3.2- Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da
información acerca de la cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un número
determinado de experimentos aleatorios. Esta medida se representa mediante las letras fi. La letra
f se refiere a la palabra frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima del experimento
aleatorio.
Ejemplo:Una consultora decide realizar una investigación en una oficina acerca de la cantidad de
hijos que poseen sus empleados. Luego de realizar la pregunta a 20 empleados, las respuestas son
las siguientes: 0, 2, 2, 0, 3, 1, 1, 2, 3, 1, 0, 2, 3, 4, 3, 4, 2, 0, 1, 2.
En consecuencia tenemos N = 20 (cantidad de empleados evaluados) y Xi = variable aleatoria.

6. A partir de esta información, podemos conocer la cantidad de veces que se repite X variable en
una investigación. Además, podemos observar que la suma total de las frecuencias absolutas es
igual a N (cantidad de individuos).
3.3- Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa porcentual es el porcentaje de la
frecuencia relativa, siendo esta la división de la frecuencia absoluta entre el total de valores en
una selección de datos. La frecuencia relativa es muy usada en probabilidad, y hace referencia a
la relación de una frecuencia absoluta entre un total.
Taller Anexo (PSEINT)
I- Averigua los siguientes conceptos:
¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador?: Un acumulador en programación
es una versión ampliada de un contador. El acumulador tiene las mismas características que un
contador excepto el valor de incremento que es un valor variable.
¿Cómo declarar una variable en pseint?: La declaración o inicialización de las variables
podemos hacerla de varias maneras, analicemos cómo:
Forma 1:
Definir total como entero
Esta es una forma muy organizada y detallada de declarar variables, con la palabra Definir,
indicamos a PSeInt que inicializamos una variable, colocamos un nombre, luego decimos de que
tipo será «como entero».
Podemos también definir múltiples variables en una sola línea, ejemplo:
Definir numero1, numero2, numero3, total como entero
Declarar y establecer el tipo de dato a utilizar de la forma anterior es muy útil en algoritmos
largos que requieren de mayor organización.
Forma 2:
De la segunda forma solo asignamos un nombre a la variable seguido de su valor.

7. numero1 <- 0
Esta forma es más rápida y asignamos un valor inicial, sin embargo puede no ayudar mucho en la
lectura fácil del código, este tipo de inicialización podemos usarla en condicionales y ciclos, en
los cuales utilizamos variables temporales.
Forma 3:
La tercera forma de inicializar variables se trata del momento en que solicitamos datos al usuario,
ejemplo:
Escribir "Ingrese un número"
Leer n1
La variable n1, no necesariamente debe estar iniciada con anterioridad, nacería desde el momento
en que solicitamos el valor, esta forma de uso de variables es muy utilizada para capturar datos de
entrada.
Los lenguajes pueden ser de tres tipos favor explique cada uno, java-phyton y c++ que
representan?: Python es un gran lenguaje de programación fácil para principiantes. Utilizado en
aplicaciones web y de escritorio, Python ha aumentado mucho en popularidad en los últimos años
gracias a ser el lenguaje más utilizado en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Este
lenguaje dinámico es compatible con programación orientada a objetos, procedimientos y
programación funcional.
Además, es un lenguaje open-source y, al igual que Java, dispone de una comunidad devota.
Gracias además a su flexibilidad y versatilidad, Phyton es un lenguaje recomendado para
principiantes.
C++ Es una opción increíble para principiantes. Hay una manera muy rápida y sencilla de
probarlo: basta descargar Visual Studio Community. C++ Se puede usar para una gran variedad
de propósitos, desde el desarrollo web hasta las aplicaciones de consola y gracias a la plataforma
.NET se puede crear prácticamente de todo: apps de escritorio, servidores, cloud, móviles...
La sintaxis de C# se basa en C++ (y en Java), por lo que a priori podría parecer un lenguaje
complejo para principiantes. Sin embargo, las opciones de autocompletado de Visual Studio, la
auto-creación de proyectos y la facilidad de uso de su entorno de desarrollo en general, son
aspectos que hacen que este lenguaje sea una buena opción para las personas que se inician en la
programación.
II. Representa el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre el
diagrama de flujo, Hacer las capturas de pantalla.

8. 1. Toma 2 números, haz la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado.

9. 2. Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas.

10. 3. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo.

11. 4. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.
5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit.

12. 6. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto el nombre
como la edad.

13. Mapa conceptual

14. Conclusión
En base a la anterior información dada, podemos concluir que hemos adquirido nuevos
conocimientos básicos en programación tecnológica con pseint, la estadística aplicada en la vida
en general y como se emplea la distribución de frecuencias y sus ramificaciones,partiendo de los
ejemplos y sus conceptos. También concluimos que estos métodos nos sirven de mucho ya que
hacen el trabajo mucho más sencillo como por ejemplo el pseint el cual nos hace más fácil
organizar, recopilar y procesar datos de una población. Finalmente también podemos decir que la
distribución de frecuencia es una gran ayuda ya que nos sirve para clasificar los datos
estadísticos.

15. Evidencias:

16. Bibliográfica
● https://www.crehana.com/blog/desarrollo-web/que-es-variable-programacion/
● https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribucin_de_frecuencias.html#:~:text=Las%2
0distribuciones%20de%20frecuencias%20son,informaci%C3%B3n%20que%20contienen
%20los%20datos.
● https://aleph.org.mx/que-es-frecuencia-porcentual-ejemplos#:~:text=8%20Jul%20FRECU
ENCIA%20RELATIVA%20PORCENTUAL,10%3B%2013%3B%2012%3B.
● https://byspel.com/como-declarar-variables-en-pseint-datos-entrada-algoritmos/
Blogs
- Maria Camila Guerrero:
- https://camigtecno.blogspot.com/
- Luz Adriana Aguilar:
- https://latecnologiaen11.blogspot.com/
- Veronica Penilla:
- https://tecnosudsad.blogspot.com/
- Nicolás Moreno:
- https://miblogwebde.blogspot.com/p/primer-periodo-2022.html
- Daniela Bolaños:
- https://tecnocondani09.blogspot.com/?m=1