2. Esquema inicial
1. Introducción.
2. Variables y datos. Tipos de datos.
3. Descripción de datos mediante tablas.
4. Descripción de datos mediante gráficos.
5. Introducción al análisis exploratorio de datos.
Probabilidades y Estadística I
3. Esquema inicial
1. Introducción.
2. Variables y datos. Tipos de datos.
3. Descripción de datos mediante tablas.
4. Descripción de datos mediante gráficos.
5. Introducción al análisis exploratorio de datos.
Probabilidades y Estadística I
4. 1. Introducción (1/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
A. Recoger y organizar datos (observaciones)
Calificaciones de “Probabilidades y Estadística” en 20 alumnos
x1, x2,..., xn
5.12, 7, 8.62, 6, 2.88, 7.33, 2.08, 2.75, 5.25, 5,
6.88, 5.83, 5, 3.38, 6.25, 6.12, 6, 4.62, 6.62, 8.5
Calificaciones de “Probabilidades y Estadística” y nº de
convocatorias utilizadas hasta ahora
(x1, y1), (x2, y2),…,(xn,, yn)
(5.12, 2), (7, 1), (8.62, 2), (6, 3), (2.88, 2),(7.33, 2), (6, 3),
(2.75, 4) (5.25, 2), (5, 1),(6.88, 5) (5.83, 1), (5, 4), (3.38,4),
(6.25, 3), (6.12, 1), (6, 2), (4.62, 3), (6.62, 2), (8.5, 1)
Probabilidades y Estadística I
5. 1. Introducción (2/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
B. Técnicas de visualización para datos multivariantes (visualización)
Probabilidades y Estadística I
6. 1. Introducción (3/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
C. Esquematizar el comportamiento de los datos mediante tablas,
gráficos o dibujos (patrones)
Probabilidades y Estadística I
7. 1. Introducción (4/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
D. Resumir la información en unos pocos datos representativos
(síntesis)
Probabilidades y Estadística I
8. 1. Introducción (5/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
E. Analizar la relación de dependencia entre las componentes de
datos multidimensionales (correlación)
Probabilidades y Estadística I
9. 1. Introducción (6/6)
Seis objetivos de la Estadística Descriptiva
F. Interpretar la información obtenida (aprendizaje)
Probabilidades y Estadística I
10. Esquema inicial
1. Introducción.
2. Variables y datos. Tipos de datos.
3. Descripción de datos mediante tablas.
4. Descripción de datos mediante gráficos.
5. Introducción al análisis exploratorio de datos.
Probabilidades y Estadística I
11. 2. Variables y datos. Tipos de datos (1/12)
Enunciados genéricos
Sea x1, x2,….., xn un conjunto de n valores numéricos
Sea (x1, y1), (x2, y2),….., (xn, yn)
Sea ( x1 , x1 ,..., x1 ), ( x12 , x2 ,..., xm ),......, ( x1n , x2 ,..., xm )
1
2 m
2 2 n n
Probabilidades y Estadística I
12. 2. Variables y datos. Tipos de datos (2/12)
CASO
UNIDIMENSIONAL
Enunciado académico 1
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre el número de
convocatorias que necesitaron para aprobar dicha asignatura.
2, 3, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 1, 5
x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19, x20
X ≡ “número de convocatorias para aprobar Probabilidad y Estadística”
Probabilidades y Estadística I
13. 2. Variables y datos. Tipos de datos (3/12)
CASO
BIDIMENSIONAL
Enunciado académico 1’
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre el número de
convocatorias que necesitaron para aprobar dicha asignatura y su calificación
(2,5.0),(3,6.3),(2,5.2),(1,7.0),(1,8.2),(3,5.4),(4,5.0),(3,6.8),(1,5.0),(1,7.3)
(2,6.0),(1,7.5),(2,5.0),(1,7.8),(3,6.2),(1,6.0),(3,8.0),(2,6.6),(1,5.0),(5,5.0)
(x1,y1), (x2,y2),….., (x20,y20)
(X,Y)
Probabilidades y Estadística I
14. 2. Variables y datos. Tipos de datos (4/12)
DATOS
CUALITATIVOS
Enunciado académico 2
Se lanza 20 veces una moneda y se observan los resultados.
cara, cruz, cruz, cruz, cara, cruz, cruz, cara, cara, cruz
cara, cara, cruz, cruz, cruz, cruz, cara, cara, cruz, cruz
C
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1
0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1
X Probabilidades y Estadística I
15. 2. Variables y datos. Tipos de datos (5/12)
Glosario de términos
1. Población (universo, colectivo)
2. Muestra
3. Carácter
4. Modalidades
5. Variables estadísticas
Probabilidades y Estadística I
16. 2. Variables y datos. Tipos de datos (6/12)
VARIABLE
ESTADÍSTICA
Enunciado académico 1a DISCRETA
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre el número de
convocatorias que necesitaron para aprobar dicha asignatura
Población
Muestra
Carácter a estudio
MODALIDADES: {1,2,3,......} (carácter cuantitativo)
Probabilidades y Estadística I
17. 2. Variables y datos. Tipos de datos (7/12)
VARIABLE
ESTADÍSTICA
Enunciado académico 1b CONTINUA
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre su nota en la
Asignatura.
Carácter a estudio
MODALIDADES: [5,10] (carácter cuantitativo)
Probabilidades y Estadística I
18. 2. Variables y datos. Tipos de datos (8/12)
MEDIDA
NOMINAL
Enunciado académico 1c
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre su color de
ojos.
Carácter a estudio
MODALIDADES: {negros, marrones, azules, otros} (carácter cualitativo)
1 2 3 4
Probabilidades y Estadística I
19. 2. Variables y datos. Tipos de datos (9/12)
MEDIDA
ORDINAL
Tipos de caracteres
Enunciado académico 1d
Se seleccionan 20 alumnos de la Facultad de Informática con la asignatura
“Probabilidad y Estadística” aprobada. Se recoge información sobre el nivel
de estudio de su padre .
Carácter a estudio
MODALIDADES: {SE, EGB, BUP, Universitario} (carácter cualitativo)
1 2 3 4
Probabilidades y Estadística I
20. 2. Variables y datos. Tipos de datos (10/12)
MEDIDA
NOMINAL
Enunciado académico 2
Se lanza 20 veces una moneda y se observan los resultados.
Población: Lanzar una moneda (experimento aleatorio)
Muestra: 20 lanzamientos
MODALIDADES: {C, X} (carácter cualitativo)
Probabilidades y Estadística I
21. 2. Variables y datos. Tipos de datos (11/12)
NOTACIÓN
1. Población (universo, colectivo) P
2. Muestra M⊆P
3. Carácter C
4. Modalidades C1, C2,…., Ck
5. Variables estadísticas X
x’1, x’2,…., x’k k valores
diferentes
Probabilidades y Estadística I