Archivo de la etiqueta: Estadística

Conceptos Clave de Estadística: Preguntas y Respuestas para Reforzar tus Conocimientos

Matemáticas, , , , ,

Conceptos Fundamentales de Estadística

Este documento presenta una serie de preguntas y respuestas para repasar conceptos clave en estadística. Se incluyen definiciones, propiedades y aplicaciones de diferentes temas.

Muestreo y Estimación

Conceptos Clave de Estadística: Distribuciones, Teoremas y Medidas

Matemáticas, , ,

Distribuciones de Probabilidad

Distribución Uniforme

No tiene propiedad aditiva.

  • Función de distribución: (x – a) / (b – a)
  • Función de densidad: 1 / (b – a)

Teorema de Chebyshev

(Correctas):

  • Permite calcular la probabilidad de un intervalo simétrico, tanto interior como exteriormente, conociendo la media y la varianza de la variable aleatoria (V.A), siempre que estas sean finitas.

Distribución T-Student

  • No depende de la desviación típica.
  • No tiene propiedad aditiva.

Distribución Normal

Glosario de Conceptos Clave en Análisis Multivariante

Matemáticas, , , , ,

La z mide el número de desviaciones típicas que se aleja X de X con raya.

  • En multivariante vamos a trabajar con Zs: con variables tipificadas y, por tanto, de medio 0 y desviación típica 1.
  • Centroide: es el vector de medias de un conjunto de p variables. Se le va a considerar centro de gravedad de los puntos cercanos a él.
  • Matriz de varianzas y covarianzas V: matriz simétrica que tiene en la diagonal principal las varianzas y en el resto de la matriz las covarianzas por pares de variables. Tiene Seguir leyendo “Glosario de Conceptos Clave en Análisis Multivariante” »

Gráficos de Control: Fundamentos, Tipos y Aplicaciones en el Muestreo de Aceptación

Diseño e Ingeniería, , , , , ,

Gráficos de Control

Los Gráficos de Control son representaciones gráficas de los valores de una característica resultado de un proceso, que permiten identificar la aparición de causas especiales en el mismo.


Gráficos de Control por Variables

Son Gráficos de Control basados en la observación de la variación de características medibles del producto o del servicio.

Características Principales

A continuación, se comentan una serie de características que ayudan a comprender la naturaleza de Seguir leyendo “Gráficos de Control: Fundamentos, Tipos y Aplicaciones en el Muestreo de Aceptación” »

Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos

Matemáticas, , , , , , ,

Fundamentos de Econometría y Aplicaciones

En un modelo econométrico, lo ideal es que los valores de X no varíen, ya que de esta forma se reducen las perturbaciones estocásticas, por lo que será más fácil minimizar los r3pBADs=

  y encontrar los parámetros eficientes.

FALSO, ya que existe aleatoriedad en los datos observados de la variable explicativa X. Las perturbaciones estocásticas se reducen con respecto a los parámetros y la eficiencia de éstos es en referencia a que sean de menor varianza. Seguir leyendo “Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos” »

Fundamentos de Estadística: Población, Muestra y Variables

Matemáticas, , , ,

Estadística: Fundamentos y Aplicaciones

La **estadística** permite analizar y comprender la información recopilada en una investigación, permitiendo:

  • Resumir datos
  • Identificar patrones
  • Tomar decisiones informadas
  • Probar hipótesis
  • Generalizar resultados

Conceptos Clave

Población

Representada con letras griegas, es la totalidad de elementos que comparten una característica en estudio. Pueden ser finitas (ej: muertes en 2021, altas en la seguridad social) o infinitas (ej: lanzamientos de una moneda, Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística: Población, Muestra y Variables” »

Guía Completa de Estadística e Investigación: Fases, Variables, Diseños y Análisis

Matemáticas, , , , ,

Fundamentos de Estadística e Investigación

Fases de la Investigación

  • Pregunta de investigación
  • Documentación
  • Formulación de hipótesis
  • Diseño del estudio
  • Recogida de datos
  • Análisis de datos
  • Interpretación de resultados

Población

Representada por letras griegas, es la totalidad de elementos que comparten una característica en el estudio. Puede ser finita (ej., muertes en 2021, altas en la seguridad social) o infinita (ej., lanzamiento de una moneda, personas con alta motivación, humanos).

Muestra

Representada Seguir leyendo “Guía Completa de Estadística e Investigación: Fases, Variables, Diseños y Análisis” »

Introducción a la Estadística: Población, Muestra y Análisis de Datos

Matemáticas, , , , , ,

Introducción a la Estadística

Estadística: Es la ciencia que se ocupa del estudio y la aplicación de métodos para recopilar, clasificar, representar y resumir datos.

Clasificación de la Estadística

Estadística Descriptiva

Es la rama de la estadística que se refiere al análisis, resumen y presentación de resultados relacionados con un conjunto de datos con el fin de describir sus diversas características. La estadística descriptiva resume la información contenida en los datos recogidos Seguir leyendo “Introducción a la Estadística: Población, Muestra y Análisis de Datos” »

Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia

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Variables Aleatorias Discretas y Continuas

Variables Aleatorias Discretas (Binomial o Poisson)

Importante: En variables discretas, sí importa si la desigualdad incluye el igual (≤ ≥) o no (< >).

  • Función de probabilidad o cuantía
  • Función de distribución

Momentos:

  • E(X) = ∑Xᵢ * Pi (Momento de primer orden)
  • Var(X) = E(X²) – E²(X)
  • E(X²) = ∑Xᵢ² * Pi (Momento de segundo orden)

Distribución Binomial

P(X=r) = (n r) * pr * (1-p)n-r

  • E(X) = n*p
  • Var(X) = n*p*q
  • σx = √(n*p*q)

Distribución de Seguir leyendo “Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia” »

Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Sucesos y Distribuciones

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad

Tipos de Experimentos

  • Experimentos Deterministas: Son aquellos en los que se puede predecir el resultado antes de realizarlos.
  • Experimentos Aleatorios: Son aquellos en los que no se puede predecir el resultado, ya que dependen del azar.

Tipos de Sucesos

En el contexto de los experimentos aleatorios, se definen los siguientes tipos de sucesos: