trabajo colaborativo 1 grupo 281

7/27/2019 Trabajo Colaborativo 1 Grupo 281

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ACTIVIDAD 6: TRABAJO COLABORATIVO 1

Presentado por

EDGAR FUENTES PREZCODIGO: 18.264.064

VICTOR M. MAYORGA CCODIGO: 17.420.858

JOS DAVID PREZCODIGO: 18.522.313

EROL ISMAEL LEYTONCODIGO 17.390.059

GRUPO

100105_281

TUTOR

RAUL MOSQUERA SERRANO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA

ESTADISTICA DESCRIPTIVA 100105
http://66.165.175.244/campus05_20131/user/view.php?id=510001&course=23http://66.165.175.244/campus05_20131/user/view.php?id=510001&course=23


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2013

INTRODUCCIN

Con el siguiente trabajo se busca darle solucin a un problema estadstico, en elcual se encontrara la aplicacin de conceptos aprendidos durante el recorrido delcurso acadmico de estadstica descriptiva. En el identificaremos la poblacin, lamuestra, unidad estadstica, las variables que intervienen en el estudio, el tipo demuestreo y la ubicacin espacio temporal.

Con el mtodo de la investigacin estadstica, se identificaran una serie de variables(cuantitativas y cualitativas) y con estas se identificara y se dar solucin alproblema planteado. para posteriormente representarla por medio de diagramascirculares y un Diagramas de barras, una tabla de frecuencias, una representacin

grafica y determinar e interpretar la moda la Media, la mediana, los cuartiles, el decilD3 y percentil P40 y Elaboraremos un polgono de frecuencias y una ojiva.

La presente investigacin ha sido realizada por estudiantes de la Universidad UNADde la carrera de Ingeniera Industrial, Ingeniera Elctrica, Ingeniera Ambiental eIngeniera de Sistemas de con el tema 100 GOLEADORES HISTORICOS DELFUTBOL MUNDIAL, en la cual se pretende conocer el pas con ms goleadoreshistricos en el balompi mundial.


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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La investigacin no est hecha en contra de o a favor de. Cuando se investiga algose hace con la intencin de acercarse ms a la verdad y no para perjudicar ni

beneficiar a nadie. La historia del ftbol siempre ha generado un interminable debatesobre la cantidad de goles de muchos jugadores.

Es por ello que nosotros hemos elegido este tema controversial desde su creacin;adems que es muy importante para la comunidad amante del futbol, pues estainvestigacin nos arroja resultados muy importantes y detallados que nos acercan ala realidad y desmiente a algunos fanticos que crean tener a los ms grandesgoleadores en sus pases.


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JUSTIFICACIN

Con el siguiente trabajo colaborativo se pretende desarrollar la actividad nmero 6del curso de Estadstica Descriptiva, con el fin de demostrar y reconocer la teoraque hemos visto hasta ahora, llevando el anlisis estadstico a los casos mscotidianos. Demostraremos que se puede utilizar la Estadstica Descriptiva como unmedio de comprensin y entendimiento al momento de llevar a cabo unainvestigacin en donde tengamos que recolectar mucha informacin.

Adems, se adquiere una serie de conocimientos esenciales en el proceso de unainvestigacin, capacitndonos para desarrollar y solucionar cualquier problema en elentorno estadstico, permitindonos indagar, analizar y discernir la informacin parauna correcta toma de decisiones, fomentando el desarrollo de la iniciativa, lacreatividad y conectando el conocimiento con la realidad.

La presente investigacin est dirigida a nosotros mismos y los amantes del futbol.Con el fin de realizar un estudio estadstico del tema GOLEADORES HISTORICOSDEL FUTBOL MUNDIAL. En base a los datos estadsticos podemos dar solucin anuestro interrogante planteado.


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OBJETIVOS

OBJETIVOS GENERALES

Recordar la clasificacin de los mximos goleadores histricos a nivel mundial Comprender y analizar el procedimiento de una Investigacin Estadstica, que

nos permita desarrollarlo y aplicarlo en las diferentes etapas del proceso deinvestigacin.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

Conocer el ranking mundial de goleadores de la historia del futbol Dar a conocer el listado de los jugadores que ms goles han marcado Socializar y construir un trabajo dentro del contexto de trabajo colaborativo. Reconocer y aplicar los conceptos aprendidos en el curso de estadstica

descriptiva. Reconocer e Identificar las diferentes variables estadsticas con el desarrollo de

la actividad. Analizar las diferentes graficas obtenidas por los diferentes datos. Fomentar el aprendizaje comprensivo. Fomentar el desarrollo del pensamiento crtico.

Fomentar el trabajo en grupo.


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DESARROLLODEL

TRABAJ

O

100 goleadores histricos del Futbol Mundial

Rankig

NombrePas d

eOrigen

Pasdonde

terminosu

carrera

PartidosJugados

Aos decarrera

GolesAnotados

Peso deljugador alfinalizar su

carrera(kg)

1 Pel Brasil EE.UU. 560 20 541 85,77

2 Josef Bican AustriaChecoslovaquia

341 24 518 85,78

3FerencPusks

Hungria

Espaa 533 23 511 69,12

4 Romrio BrasilAustrali

a612 22 489 78,24

5Roberto Dinami

teBrasil Espaa 758 21 470 69,36

6Imre

SchlosserHungri

aAustria 318 23 417 85,48

7

Gyula

Zsengller

Hungri

a

Colombi

a 394 17 416 76,60

8Jimmy

McGroryEscoci

aEscocia 408 16 410 79,72

9 Zico Brasil Japn 596 23 406 68,84

10 Gerd MllerAlema

niaEE.UU. 507 16 405 70,32


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11Hugo

SnchezMxico Espaa 662 21 394 73,12

12FerencSzusza

Hungria

Hungria 492 21 393 78,28

13CarlosBianchi

Argentina

Francia 546 17 385 82,44

14Alfredo Di

StfanoArgenti

naEspaa 521 21 377 79,60

15GunnarNordahl

Suecia Italia 463 18 376 77,76

16Jimmy

GreavesArgenti

naItalia 527 14 366 84,92

17 Delio OnnisArgenti

naFrancia 560 18 363 85,08

18Hugh

FergusonEscoci

aInglaterr

a 422 14 361 82,32

19JzsefTakcs

Hungria

Hungria 355 20 360 84,12

20Arthur

FriedenreichBrasil Brasil 323 24 354 75,92

21JohannKrankl

Austria Espaa 473 18 354 75,72

22GyrgySrosi

Hungria

Hungria 383 18 351 80,52

23Osvaldo

CastroChile Mxico 592 18 351 72,32

24Albert De

CleynBlgic

aBlgica 395 22 350 77,12

25Vctor Hugo Ant

eloBolivia Bolivia 443 18 350 75,92

26Joe

BambrickIrlanda

Inglaterra

264 12 345 71,72

27 EusbioPortug

alMxico 373 17 342 67,52

28Jozef

Mermans

Blgic

a

Blgica 382 16 339 65,32

29Isidro

LngaraEspa

aMxico 297 15 336 65,12

30Hughie

GallacherEscoci

aInglaterr

a466 17 336 75,32

31FernandoPeyroteo

Portugal

Portugal 197 12 331 82,12

32 Arsenio EricoParagu

ayArgentin

a372 19 331 84,24

33Evanivaldo

Castro"Cabinho"

Brasil Mxico 481 16 331 66,36


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34FernandoGomes

Portugal

Espaa 432 17 330 85,48

35 Jimmy Jones Irlanda Irlanda 285 17 329 67,60

36 CarlosHermosillo

Mxico EE.UU. 577 18 323 84,72

37Raymond

BraineBlgic

aChecoslovaquia

370 22 322 73,84

38RobertDienst

Austria Austria 349 19 321 77,32

39 Dixie DeanInglate

rraIrlanda 369 15 320 83,12

40Giorgio

ChinagliaItalia EE.UU. 429 14 319 70,28

41Marc Lloyd-

WilliamsGales

Irlandadel Nort

e466 18 319 74,44

42 Ruud GeelsHoland

aBlgica 483 18 318 74,60

43StephenBloomer

Inglaterra

Inglaterra

536 22 317 75,76

44Jos

SaturninoCardozo

Paragu

ay

Argentin

a470 17 316 82,92

45David

McLeanEscoci

aInglaterr

a515 19 316 79,08

46Glenn

Ferguson

Irlandadel No

rte

Irlandadel Nort

e628 23 314 82,32

47Gyula

SzilgyiHungr

aHungria 390 17 313 84,12

48FerencBene

Hungria

Finlandia

456 21 313 67,92

49 KrzysztofWarzycha Polonia Grecia 555 20 312 73,72

50Willy Van der

KuijlenHoland

aHolanda 545 18 311 75

51Aleksandar Dur

icAustral

iaSingapu

r426 15 310 66,52

52JacquesFatton

Suiza Francia 440 20 307 84,32

53

Ernst

Stojaspa Austria Francia 380 20 306 65,12


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54 Ferenc DekHungri

aHungria 238 10 305 64,92

55RobertMcPhail

Escocia

Escocia 463 16 305 72,72

56AntonPolster

AustriaAlemani

a535 18 304 82,52

57David

HallidayEscoci

aInglaterr

a394 13 303 82,32

58Juan Carlos

PlataGuatemala

Guatemala

571 20 303 76,12

59 Archie StarkEE.UU

.EE.UU. 328 10 300 68,32

60ngelLabruna

Argentina

Chile 536 22 296 82,12

61SndorKocsis

Hungria

Espaa 335 20 294 69,24

62 Josguas

Portugal

Austria 288 14 292 80,36

63JohanCruyff

Holanda

EE.UU. 506 20 290 75,48

64Lszl

FazekasHungri

aBlgica 519 19 290 79,60

65Erwin

VandenberhBlgic

aFrancia 539 19 290 85,72

66 Silvio Piola Italia Italia 539 25 290 73,84

67 Karl Decker Austria Suiza 302 20 288 83,32

68Gordon

HodgsonInglate

rraInglaterr

a215 15 287 76,12

69 Bebeto Brasil Japn 536 18 283 85,28

70MaksimGruznov

Estonia

Estonia 420 18 281 70,44

71Bernard

Voohoof

Blgic

aBlgica 473 21 281 72,60

72 Alan ShearerInglate

rraInglaterr

a553 19 281 78,76

73Arthur

CeuleersBlgic

aBlgica 401 18 280 73,92

74Mario

KempesArgenti

naAustria 494 19 276 67,08

75 William ReidEscoci

aEscocia 385 18 275 67,32

76 Gza ToldiHungri

aHungria 324 18 271 80,12


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77AlistairMcCoist

Inglaterra

Escocia 532 20 270 70,92

78Juan Garca Ri

vasVenezuela

Colombia

595 21 270 81,72

79Luis Ernesto Ta

piaPanam

Guatem

ala485 20 269 66,52

80 Franz Binder Austria Austria 243 18 268 71,32

81GiuseppeMeazza

Italia Italia 443 20 268 83,12

82TofiloCubillas

Per EE.UU. 469 21 268 72,92

83 HenrikLarsson Suecia Inglaterra 478 16 268 74,72

84 Hakan krTurqui

aInglaterr

a534 20 268 80,52

85 Klaus FischerAlema

niaAlemani

a535 20 268 71,32

86 Rivaldo BrasilUzbekist

n529 17 267 82,12

87Juan Carlos S

nchezArgenti

naBolivia 370 19 266 73,32

88 NndorHidegkti Hungria Hungria 381 16 265 79,12

89FernandoMorena

Uruguay

Argentina

309 16 264 66,24

90Shota

ArveladzeGeorgi

aEspaa 430 17 263 81,36

91 NenPortug

alPortugal 421 17 262 79,48

92 Oscar MasArgenti

naColombi

a522 21 261 71,60

93SotiriosKaiafas

Chipre Chipre 388 17 260 67,72

94ThomasMavros

Grecia Grecia 507 21 260 78,84

95Telmo

ZarraonandaEspa

aEspaa 276 15 259 76,32

96Herminio

Masantonio

Argenti

na

Uruguay 367 14 259 70,12


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Tabla 1. Datos estadsticos para la elaboracin del problema.

NOTA:Las columnas en amarillo no hacen parte del anlisis, solo son informativas.

97Diego

MaradonaArgenti

naItalia 490 21 259 78,28

98Damien

MoriAustral

iaAlemani

a495 21 259 73,44

99 HenriCoppens Blgica Blgica 389 16 258 67,60

100 Jared Borgetti MxicoArabiaSaudita

497 16 258 85,76


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ACTIVIDAD 1

Previo acuerdo entre los integrantes del grupo se debe elegir un problema osituacin objeto de una investigacin estadstica con enfoque cuantitativo (Que

se pueda desarrollar en el tiempo presupuestado para el trabajo).

ACTIVIDAD 2

Siguiendo los pasos de una investigacin estadstica cada grupo colaborativoidentificar la poblacin, la muestra, unidad estadstica, las variables queintervienen en el estudio, el tipo de muestreo a utilizar y la ubicacin espaciotemporal de su investigacin.

IDENTIFICACIN DE LA POBLACIN Y VARIABLES

InformacinGeneral

Poblacin: Jugadores de futbol

Muestra: 100 Goleadores Histricos del Futbol MundialUnidad estadstica: Goles AnotadosVariable cuantitativa discreta: aos de carreraprofesionalVariable cualitativa: pas con ms goleadores

Variable cuantitativa continua: Peso del jugadorTipo de Muestreo: Probalistico - Aleatorio simpleUbicacin temporal: 01 de Abril 2013Ubicacin espacial: Nivel Mundial

Tabla 2. Resumen datos generales para la Actividad 2 y 3.

ACTIVIDAD 3

La recoleccin de la informacin se debe hacer a travs de un instrumento(Encuesta-Entrevista u otra fuente), que arroje como mnimo 100 datos porvariable. La base de datos que se genere debe incluir variables de tipo:cualitativa, cuantitativa discreta y cuantitativa contina.

RECOLECCIN DE LA INFORMACIN

La informacin de la investigacin se toma de una compilacin de la Federacinde Historia y Estadstica del Ftbol (IFFHS) en donde se presenta a los 100mejores goleadores de Primera Divisin en la historia.
http://www.iffhs.de/http://www.iffhs.de/


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ACTIVIDAD 4 y 5

Caracterizar la variable cualitativa a partir de una tabla de frecuencias, unarepresentacin grfica y determinar e interpretar la moda.

Nacionalidad FrecuenciaAbsoluta

FrecuenciaAcum. Absoluta

Frecuenciarelativa

FrecuenciaAcum. Relativa

Alemania 2 2 2% 2%

Argentina 10 12 10% 12%

Australia 2 14 2% 14%

Austria 7 21 7% 21%

Blgica 7 28 7% 28%

Bolivia 1 29 1% 29%

Brasil 8 37 8% 37%

Chile 1 38 1% 38%

Chipre 1 39 1% 39%

EE.UU. 1 40 1% 40%

Escocia 7 47 7% 47%

Espaa 2 49 2% 49%

Estonia 1 50 1% 50%

Gales 1 51 1% 51%

Georgia 1 52 1% 52%

Grecia 1 53 1% 53%

Guatemala 1 54 1% 54%Holanda 3 57 3% 57%

Hungra 13 70 13% 70%

Inglaterra 5 75 5% 75%

Irlanda delNorte

1 76 1% 76%

Irlanda 2 78 2% 78%

Italia 3 81 3% 81%

Mxico 3 84 3% 84%

Panam 1 85 1% 85%Paraguay 2 87 2% 87%

Per 1 88 1% 88%

Polonia 1 89 1% 89%

Portugal 5 94 5% 94%

Suecia 2 96 2% 96%

Suiza 1 97 1% 97%

Turquia 1 98 1% 98%

Uruguay 1 99 1% 99%

Venezuela 1 100 1% 100%

Tabla 3. Tabla de frecuencias de la variable cualitativa.


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ANALISIS

Moda= Hungra 13%

El pas con ms goleadores histricos en el balompi mundial es Hungra con

13 jugadores, que equivalen al 13% de la muestra.

REPRESENTACON GRFICA

Fuente:Federacin de His to ria y Es tadstic a del Ftbo l(IFFHS)

Grfica 1. Diagrama de barras de numero de goleadores vs nacionalidad.

Fuente:Federacin de His to ria y Es tadstic a del Ftbo l(IFFHS)

3

Grfica 2. Diagrama circular goleadores.
http://www.iffhs.de/http://www.iffhs.de/http://www.iffhs.de/http://www.iffhs.de/


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ACTIVIDAD 6

A partir de la variable discreta elaborar una tabla de frecuencias para datos NOagrupados, calcular las medidas de tendencia central: media, mediana, moda, loscuartiles e interpretar sus resultados

16 14 16 19 21 20 15 21 16 21

16 24 17 14 18 22 18 18 17 16

17 18 17 22 17 13 20 20 19 21

20 21 18 12 18 15 20 21 20 17

21 18 18 17 19 16 19 18 20 15

22 21 22 17 17 10 19 19 20 21

23 17 18 16 22 20 20 18 16 17

23 14 12 18 23 18 25 18 17 14

23 20 15 15 20 10 18 20 16 1624 21 18 19 18 20 14 19 21 21

Tabla 4. Datos variable contina discreta.

aos de

carrera

profesional

Frecuencia

Absoluta

Frecuencia

relativa

frecuencia

Porcentual

Frecuencia

Absoluta

acumulada

Frecuencia

Relativa

acumulada

frecuencia

Porcentual

acumulada

10 2 0,02 2 2 0,02 2

12 2 0,02 2 4 0,04 4

13 1 0,01 1 5 0,05 5

14 5 0,05 5 10 0,1 10

15 5 0,05 5 15 0,15 15

16 10 0,1 10 25 0,25 25

17 12 0,12 12 37 0,37 37

18 17 0,17 17 54 0,54 54

19 8 0,08 8 62 0,62 62

20 14 0,14 14 76 0,76 7621 12 0,12 12 88 0,88 88

22 5 0,05 5 93 0,93 93

23 4 0,04 4 97 0,97 97

24 2 0,02 2 99 0,99 99

25 1 0,01 1 100 1 100

Tabla 5. Tabla de frecuencias datos no agrupados de la variable contina discreta.


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ACTIVIDAD 6

Con los datos de la variable cuantitativa continua y siguiendo los lineamientos,

disear una tabla de frecuencia para datos agrupados, calcular las medidas detendencia central , los cuartiles , decil D3 y percentil P40( Interpretar susresultados).Elaborar un polgono de frecuencias y una ojiva.

TABLA DE FRECUENCIA DEL PESO (KG) DEL JUGADOR AL FINALIZAR SU

CARRERA

Clase

Marca

de Clase

(Mi)

Frecuencia

Absoluta

(FA)

Frecuencia

Relativa

(FR)

Frecuencia

Absoluta

Acumulada(FAA)

Frecuencia

Relativa

Acumulada

63,92 66,52 65,22 8 8,0% 8 8,0%

66,52 69,13 67,83 10 10,0% 18 18,0%

Q1 69,13 71,73 70,43 9 9,0% 27 27,0%

D3 71,73 74,34 73,04 4 4,0% 31 31,0%

P40 Q2 74,34 76,94 75,64 23 23,0% 54 54,0%

76,94 79,55 78,28 11 11,0% 65 65,0%

Q3 79,55 82,15 80,85 12 12,0% 77 77,0%

82,15 85,76 83,96 23 23,0% 100 100,0%

100

Tabla 6. Resumen datos obtenidos en la Actividad 7.

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIA 76,28

MEDIANA 75,64

MODA

(multimodal)75,64 Y 83,96 Kg

Tabla 7. Datos de tendencia central Actividad 7.


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Grfica 3. Polgono de frecuencia para frecuencia absoluta vs marca de clase.

Grfica 4. Ojiva para frecuencia absoluta vs marca de clase.

Conclusiones obtenidas de la resolucin del punto.

Q1 Indica que el 25% de los jugadores est por debajo de 70,43 kgQ3 Indica que el 75% de los jugadores est por debajo de 80,85 KgD3 Indica que el 30% de los jugadores est por debajo del 73,04 kgP40 indica que el 40% de los jugadores est por debajo de 75,64 kg


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CONCLUSIONES

Este trabajo consiste en obtener informacin con respecto a grupos; experimental ocontrolada, provocada por el investigador, en la que se busca conocer por qu causa

se produce un caso particular.

Basndonos en los resultados obtenido del problema planteado podemos ver que Elpas con ms goleadores histricos en el balompi mundial es Hungra con 13jugadores, que equivalen al 13% de la muestra y con las graficas determinamos lafrecuencia absoluta.

La investigacin estadstica permite tener la capacidad de interpretar los resultadosobtenidos en una investigacin.

Aprendimos a realizar una investigacin estadstica, los pasos que se llevan a cabo,

la forma correcta de realizarlo. Nos informarnos sobre el tema, creamos una seriede preguntas, ordenamos los datos para procesarlos a travs de mtodosestadsticos y sacamos conclusiones en base a los resultados que se obtuvieron atravs de la encuesta.

La investigacin estadstica es muy importante, necesaria e interesante. Todoinvestigador debe regirse por unos pasos y procedimientos para que la investigacintenga el xito esperado.

Comprendimos y analizamos el procedimiento de una Investigacin Estadstica, quenos permiti desarrollarlo y aplicarlo en las diferentes etapas del proceso deinvestigacin. Dimos a conocer el listado de los jugadores que ms goles hanmarcado y construimos un actividad dentro del contexto de trabajo colaborativo,Fomentamos el aprendizaje comprensivo y el desarrollo del pensamiento crtico.Aplicando los conceptos aprendidos en el curso de estadstica descriptiva.


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REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS

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http://66.165.175.244/campus05_20131/mod/resource/view.php?id=651

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UNAD, Escuela de ciencias bsicas, tecnologa e ingeniera. (2013). Gua de

Actividades Trabajo Colaborativo Unidad 1. Recuperado de

http://66.165.175.244/campus05_20131/file.php/23/2013-1-

_2C/Nuevos_trabajos_colab/Act_6.TC1-2013-1.pdf
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trabajo colaborativo 1 grupo 281

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