presentacion taller2

8/16/2019 PRESENTACION TALLER2

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Modelos de procesamde datos con el u

herramientas estadí


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Distribución de frecuencia

•Una distribución de frecuencias es unconjunto de puntuaciones presentadauna tabla de manera ordenada, segúcaracterísticas denidas por el invest


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Nivel de desempleo en la ciudasegún se#o $ nivel acad%mico

población


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&istogramas

•'as distribuciones de frecuencia sepresentan mu$ a menudo en formaguras gr(cas denominadas

histogramas )gr(cas de barras* ogr(cas circulares


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Medidas de tendencia cent

•'as medidas de tendencia central cantidades típicas o representativaun conjunto de datos+ las principalmedidas son moda, mediana, $ mpromedio.


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• 'a moda es la categoría o puntuación -ue ocma$or frecuencia en un registro de datos.

• 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5• 'a mediana es el valor -ue divide una distrib

frecuencias por la mitad, una ve ordenadosdatos de manera ascendente o descendente

• 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6,6

• 'a media o el promedio es la medida de tendcentral m(s utiliada, en si es la suma de esde todos los valores de una medición divididnúmero de mediciones

• 40/9= 4.4


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Medidas de dispersión

•'as medidas de dispersión -ue se empcon ma$or frecuencia inclu$en la desvest(ndar, la variana $ el rango. 'as m

de dispersión indican cu(n /dispersos0separados se encuentran los datos, rea un valor central.


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medidas de tendencia central+ consiste simen la distancia entre los dos valores m(s e#de una medición.

• 1jemplo 2e toma el valor ma$or de litros d

consumido en un mes $ se le resta el valor todos los entrevistados+ en este caso, los vason 34 litros de cervea 5 6 litros de cervelitros de cervea.

• La desviación estándar permite medir el

homogeneidad )igualdad* o heterogeneidad)variedad* de los datos de la población objemedición. 8uanto ma$or sea la dispersión ddatos respecto a la media, ma$or ser( la deest(ndar, lo cual signica ma$or heterogen

las mediciones.


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• 9ormula donde27desviación est(ndar :i7la muestra :7 media aritm%tica N7 tamamuestra

• Ejemplo: Se tiene la siguiente muestra S=4.81 V= !.

• Varian"a# se dene la variana como la desest(ndar elevada al cuadrado.

Xi (Xi-m) (Xi-m)^2

2 -2.2 4.84

6 -6.2 38.44

8 -.2 .04

10 1.8 3.24

15 6.8 46.24


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• $rue%a &, es una prueba de distribución notiene como nalidad comparar los puntajes distribuciones -ue son diferentes entre sí. 1< es el resultado de dividir la desviación de

puntaje individual respecto a la media, entredesviación est(ndar, utiliando la fórmula sipara calcular la prueba


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• 2uponga -ue un habitante de la ciudad = gasta en promes, para alimentación, >?4@ @@@ )la media de gasto pciudad es de >A@B @@@ $ la desviación est(ndar de >Aciudad , otro habitante gasta >?CB @@@ por mes )e

de gasto mensual per c(pita de los habitantes de la ciu>?EB @@@ con una desviación est(ndar de >A@ @@

• F1st( en mejores condiciones de gasto en alimentaciónhabitante de la ciudad respecto al de la ciudad =G


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Hrueba de hipótesis

• Una hipótesis es una suposición respecproblema de investigación, esta determla proposición es consistente con los da

obtenidos una ve realiada la investig2i la hipótesis o proposición no es conscon los datos obtenidos, se rechaa lahipótesis.


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Hasos para probar las hipótesis

• 3. 9ormular la hipótesis. 'as hipótesis se plantean de dos fundamentales la hipótesis nula &o $ la hipótesis alterna

• Hor ejemplo, el gerente del anco :HI considera -ue susprocedimientos operativos garantian -ue el cliente promtiene -ue esperar siete minutos en la la de los cajeros aatendido.

• 'a hipótesis nula $ la hipótesis alterna se formulan de la smanera &ipótesis nula &o tiempo promedio de espera e

para ser atendido 7 4 minutos. &ipótesis alterna &= tiemde espera en la la para ser atendido J 4 minutos.

• ?. 1legir la prueba estadística adecuada. 1s mu$ importa-ue para la prueba de hipótesis e#isten varias pruebas espor lo -ue el investigador debe elegir la apropiada teniencuenta las características del caso -ue va a investigar.

•


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• ?. 1legir la prueba estadística adecuada. 1s mu$ imsaber -ue para la prueba de hipótesis e#isten variaestadísticas, por lo -ue el investigador debe elegir apropiada teniendo en cuenta las características deva a investigar.

• A. Denir el nivel de signicancia. Hor ejemplo a 7• K. Lecolectar los datos con una muestra representa

caso del estudio del tiempo de espera por los clientanco :HI, se lleva a cabo una investigación con b

observación en momentos aleatorios de EB@ clienteocinas del banco elegidas aleatoriamente. 1l tiempromedio de espera de los clientes fue de E,? minudesviación est(ndar de ?,6 minutos.

• B. 1stimar la desviación est(ndar de la distribuciónde la media. 2e utilia la siguiente fórmula


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• B. 1stimar la desviación est(ndar de la distribución de la media. 2e utilia la siguiente fórmula

• Donde 2# desviación est(ndar de la distribución mde la media. 2 desviación est(ndar de la muestra.

tama;o de la muestra. 1ntonces Hara transformar de la muestra en una puntuación


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• 6. Decisión estadística. Hara el caso referido, comocalculado < 7 3A es ma$or -ue el valor crítico )v%a3,C6, entonces se rechaa la hipótesis nula.

• 4. 8onclusión. 8on un nivel de signicancia del @,@conana, no es adecuado armar -ue el tiempo pespera en la la por un cliente del anco :HI es deminutos.

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