MONOGRAFIA - ESTADISTICA 1

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1 I.S.T.P. TAYLOR DEDICATORIA A mis Maestros, gracias por su tiempo, por su apoyo así como por la sabiduría que me transmiten en el desarrollo de mi formación profesional, en especial al Profesor, por haber guiado el desarrollo de este trabajo y llegar a la culminación del mismo.

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I.S.T.P. TAYLOR

DEDICATORIA

A mis Maestros, gracias por su tiempo, por su apoyo as como por la sabidura que me transmiten en el desarrollo de mi formacin profesional, en especial al Profesor, por haber guiado el desarrollo de este trabajo y llegar a la culminacin del mismo.

INDICEDEDICATORIA. 01NDICE. 02 PRESENTACIN. 03INTRODUCCIN. 04TEMAESTADSTICA. 051. Definicin:. 05 Estadstica descriptiva. 05 Estadstica inferencial. 062. Clasificacin de la estadstica. 07 La estadstica inferencial o inductiva . 07 La estadstica descriptiva o deductiva. 073. Evolucin de la estadstica. 084. Ejemplos de estadstica.. 12CONCLUSIONES. 14SUGERENCIAS. 15ANEXOS. 16BIBLIOGRAFA. 17

PRESENTACIN

Hablar de estadstica es hablar de datos sobre un fenmeno, acontecimiento, situacin; Dichos datos recopilados, organizados y resumidos para ser analizados, nos ayudan de cierta forma a conocer o a entender y reconocer diversas situaciones, en la vida. La estadstica nos puede hablar de posibilidades, promedios, nos muestra de manera grafica comportamientos, hechos en apariencia separados. La estadstica los puede agrupar si muestran caractersticas semejantes, si somos fabricantes, maquiladores, cocineros, podemos observar la frecuencia de errores en nuestro trabajo, la eficiencia de nuestro negocio, el promedio de productos fabricados por da, tantos fenmenos-hechos ocurridos en nuestro trabajo, los podemos visualizar de manera representativa gracias a la estadstica. Observar, analizar y obtener respuestas eso buscamos como seres humanos. Por otro lado hablar de probabilidades, un mundo de posibilidades desde el momento en que nacemos, probabilidad de nacer en la abundancia o en la pobreza extrema, llevar una vida sana, probabilidad de nacer en un pas desarrollado o pobre, estudiar en una escuela pblica o privada, encontrar un empleo bien pagado, casarse y ser feliz, ser soltero y lograr todos tus propsitos, comprar una casa nueva, el auto que te gusta, todo, absolutamente todo nicamente son posibilidades y conforme caminas en la vida eres parte de ellas o en verdad ni siquiera eres parte de la muestra donde se estimaron, un campo muy amplio el cual te ayuda a tomar decisiones, toda una vida siendo parte de las estadsticas, lo habas pensado? Hblame estadstica, mustrame como t la aplicas en tu vida o ms bien de qu forma la ves reflejada en tus actividades, tu sabes que hablar de estadstica es hablar de posibilidades (probabilidad), promedios (media), eventos que se repiten con frecuencia (moda), fenmenos que se pueden entender cuando se agrupan y muestran grficamente (graficas de barras, grficos de pastel, etc.) y muchas otras cosas mas...INTRODUCCIN

Se suele pensar en una relacin de datos numricos presentada de forma ordenada y sistemtica. Esta idea es la consecuencia del concepto popular que existe sobre el trmino y que cada vez est ms extendido debido a la influencia de nuestro entorno, ya que hoy da es casi imposible que cualquier medio de difusin, peridico, radio, televisin, etc, no nos aborde diariamente con cualquier tipo de informacin estadstica sobre accidentes de trfico, ndices de crecimiento de poblacin, turismo, tendencias polticas, etc."ESTADISTICA" se deriv de la palabra "ESTADO". La funcin de los gobiernos entre otras cosas es llevar los registros de poblacin, nacimientos, cosechas, impuestos y toda la informacin que engloba el estado, es as que, tradicionalmente se defini a la estadstica como un instrumento de compilacin, organizacin, presentacin y anlisis de datos numricos.Slo cuando nos adentramos en un mundo ms especfico como es el campo de la investigacin de las Ciencias Sociales: Medicina, Biologa, Psicologa, ... empezamos a percibir que la Estadstica no slo es algo ms, sino que se convierte en la nica herramienta que, hoy por hoy, permite dar luz y obtener resultados, y por tanto beneficios, en cualquier tipo de estudio, cuyos movimientos y relaciones, por su variabilidad intrnseca, no puedan ser abordadas desde la perspectiva de las leyes deterministicas. Podramos, desde un punto de vista ms amplio, definir la estadstica como la ciencia que estudia cmo debe emplearse la informacin y cmo dar una gua de accin en situaciones prcticas que entraan incertidumbre.La estadstica es una ciencia aplicada de las matemticas y es una valiosa herramienta para la toma de decisiones. Permite el estudio de fenmenos mediante la descripcin del mismo a travs de inferencias mediante distribuciones probabilsticas.La Estadstica se ocupa de los mtodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrnseca de los mismos; as como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones.

TEMAESTADSTICA1. Definicin: La estadstica es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los anlisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenmeno fsico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

Sin embargo, la estadstica es ms que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigacin cientfica.

Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la fsica hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad.

Se usa para la toma de decisiones en reas de negocios o instituciones gubernamentales.

La estadstica se divide en dos grandes reas:

Estadstica descriptiva: Se dedica a la descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numrica o grficamente. Ejemplos bsicos de parmetros estadsticos son: la media y la desviacin estndar. Algunos ejemplos grficos son: histograma, pirmide poblacional, grfico circular, entre otros. Estadstica inferencial: Se dedica a la generacin de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenmenos en cuestin teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la poblacin bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas s/no (prueba de hiptesis), estimaciones de unas caractersticas numricas (estimacin), pronsticos de futuras observaciones, descripciones de asociacin (correlacin) o modelamiento de relaciones entre variables (anlisis de regresin). Otras tcnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minera de datos.

2. Clasificacin de la estadsticaEl estudio de la estadstica se divide clsicamente en dos, la estadstica descriptiva y la estadstica inferencial.

La estadstica inferencial o inductiva sirve extrapolar los resultados obtenidos en el anlisis de los datos y a partir de ello predecir acerca de la poblacin, con un margen de confianza conocido.

La estadstica descriptiva o deductiva se construye a partir de los datos y la inferencia sobre la poblacin no se puede realizar, al menos con una confianza determinada, la representacin de la informacin obtenida de los datos se representa mediante el uso de unos cuantos parmetros y algunas graficas planteadas de tal forma que den importancia los mismos datos.3. Evolucin de la estadsticaEVOLUCION HISTORICA DE LA ESTADISTICA

Los comienzos de la estadstica pueden ser hallados en el antiguo Egipto, cuyos faraones lograron recopilar, hacia el ao 3050 antes de Cristo, prolijos datos relativos a la poblacin y la riqueza del pas.

En el antiguo Israel la Biblia da referencias, en el libro de los Nmeros, de los datos estadsticos obtenidos en dos recuentos de la poblacin hebrea. El rey David por otra parte, orden a Joab, general del ejrcito hacer un censo de Israel con la finalidad de conocer el nmero de la poblacin.

Tambin los chinos efectuaron censos hace ms de cuarenta siglos. Los griegos efectuaron censos peridicamente con fines tributarios, sociales (divisin de tierras) y militares (clculo de recursos y hombres disponibles). La investigacin histrica revela que se realizaron 69 censos para calcular los impuestos, determinar los derechos de voto y ponderar la potencia guerrera.

Pero fueron los romanos, maestros de la organizacin poltica, quienes mejor supieron emplear los recursos de la estadstica. Cada cinco aos realizaban un censo de la poblacin y sus funcionarios pblicos tenan la obligacin de anotar nacimientos, defunciones y matrimonios, sin olvidar los recuentos peridicos del ganado y de las riquezas contenidas en las tierras conquistadas. Para el nacimiento de Cristo suceda uno de estos empadronamientos de la poblacin bajo la autoridad del imperio.

Durante los mil aos siguientes a la cada del imperio Romano se realizaron muy pocas operaciones Estadsticas, con la notable excepcin de las relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia, compiladas por Pipino el Breve en el 758 y por Carlomagno en el 762 DC. Durante el siglo IX se realizaron en Francia algunos censos parciales de siervos. En Inglaterra, Guillermo el Conquistador recopil el Domesday Book o libro del Gran Catastro para el ao 1086, un documento de la propiedad, extensin y valor de las tierras de Inglaterra. Esa obra fue el primer compendio estadstico de Inglaterra.Aunque Carlomagno, en Francia; y Guillermo el Conquistador, en Inglaterra, trataron de revivir la tcnica romana, los mtodos estadsticos permanecieron casi olvidados durante la Edad Media.

Durante los siglos XV, XVI, y XVII, hombres como Leonardo de Vinci, Nicols Coprnico, Galileo, Neper, William Harvey, Sir Francis Bacon y Ren Descartes, hicieron grandes operaciones al mtodo cientfico, de tal forma que cuando se crearon los Estados Nacionales y surgi como fuerza el comercio internacional exista ya un mtodo capaz de aplicarse a los datos econmicos.

Para el ao 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las defunciones debido al temor que Enrique VII tena por la peste. Ms o menos por la misma poca, en Francia la ley exigi a los clrigos registrar los bautismos, fallecimientos y matrimonios. Durante un brote de peste que apareci a fines de la dcada de 1500, el gobierno ingls comenz a publicar estadsticas semanales de los decesos. Esa costumbre continu muchos aos, y en 1632 estos Bills of Mortality (Cuentas de Mortalidad) contenan los nacimientos y fallecimientos por sexo. En 1662, el capitn John Graunt us documentos que abarcaban treinta aos y efectu predicciones sobre el nmero de personas que moriran de varias enfermedades y sobre las proporciones de nacimientos de varones y mujeres que cabra esperar. El trabajo de Graunt, condensado en su obra Natural and Political Observations...Made upon the Bills of Mortality (Observaciones Polticas y Naturales... Hechas a partir de las Cuentas de Mortalidad), fue un esfuerzo innovador en el anlisis estadstico.

Por el ao 1540 el alemn Sebastin Muster realiz una compilacin estadstica de los recursos nacionales, comprensiva de datos sobre organizacin poltica, instrucciones sociales, comercio y podero militar. Durante el siglo XVII aport indicaciones ms concretas de mtodos de observacin y anlisis cuantitativo y ampli los campos de la inferencia y la teora Estadstica.

Los eruditos del siglo XVII demostraron especial inters por la Estadstica Demogrfica como resultado de la especulacin sobre si la poblacin aumentaba, decreca o permaneca esttica.

En los tiempos modernos tales mtodos fueron resucitados por algunos reyes que necesitaban conocer las riquezas monetarias y el potencial humano de sus respectivos pases. El primer empleo de los datos estadsticos para fines ajenos a la poltica tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar Neumann, un profesor alemn que viva en Breslau. Este investigador se propuso destruir la antigua creencia popular de que en los aos terminados en siete mora ms gente que en los restantes, y para lograrlo hurg pacientemente en los archivos parroquiales de la ciudad. Despus de revisar miles de partidas de defuncin pudo demostrar que en tales aos no fallecan ms personas que en los dems. Los procedimientos de Neumann fueron conocidos por el astrnomo ingls Halley, descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los aplic al estudio de la vida humana. Sus clculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan todas las compaas de seguros.

Durante el siglo XVII y principios del XVIII, matemticos como Bernoulli, Francis Maseres, Lagrange y Laplace desarrollaron la teora de probabilidades. No obstante durante cierto tiempo, la teora de las probabilidades limit su aplicacin a los juegos de azar y hasta el siglo XVIII no comenz a aplicarse a los grandes problemas cientficos.

Godofredo Achenwall, profesor de la Universidad de Gotinga, acu en 1760 la palabra estadstica, que extrajo del trmino italiano statista (estadista). Crea, y con sobrada razn, que los datos de la nueva ciencia seran el aliado ms eficaz del gobernante consciente. La raz remota de la palabra se halla, por otra parte, en el trmino latino status, que significa estado o situacin; Esta etimologa aumenta el valor intrnseco de la palabra, por cuanto la estadstica revela el sentido cuantitativo de las ms variadas situaciones.

Jacques Qutelect es quien aplica las Estadsticas a las ciencias sociales. Este interpret la teora de la probabilidad para su uso en las ciencias sociales y resolver la aplicacin del principio de promedios y de la variabilidad a los fenmenos sociales. Qutelect fue el primero en realizar la aplicacin prctica de todo el mtodo Estadstico, entonces conocido, a las diversas ramas de la ciencia.

Entretanto, en el perodo del 1800 al 1820 se desarrollaron dos conceptos matemticos fundamentales para la teora Estadstica; la teora de los errores de observacin, aportada por Laplace y Gauss; y la teora de los mnimos cuadrados desarrollada por Laplace, Gauss y Legendre. A finales del siglo XIX, Sir Francis Gaston ide el mtodo conocido por Correlacin, que tena por objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las variables. De aqu parti el desarrollo del coeficiente de correlacin creado por Karl Pearson y otros cultivadores de la ciencia biomtrica como J. Pease Norton, R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de las relaciones.

Los progresos ms recientes en el campo de la Estadstica se refieren al ulterior desarrollo del clculo de probabilidades, particularmente en la rama denominada indeterminismo o relatividad, se ha demostrado que el determinismo fue reconocido en la Fsica como resultado de las investigaciones atmicas y que este principio se juzga aplicable tanto a las ciencias sociales como a las fsicas.4. Ejemplos de estadstica.La estadstica descriptiva toma datos del total de individuos considerados y resume la informacin recabada en unas pocas medidas estadsticas para extraer conclusiones que explican el comportamiento promedio de los mismos.

Por ejemplo: Consideramos los puntajes obtenidos en una prueba o test por todos los alumnos ingresantes a primer ao de una escuela (en escala 0 a 10) y calculamos modo=7, mediana=6,5 y media aritmtica=7,5 Interpretamos que la nota que ms se repite es 7puntos, que la mitad de los alumnos obtuvieron menos de 6,5 y la otra mitad entre 6,5 y 10, y que el promedio de todas las notas es 7,5

Estadstica inferencial: toma datos de solo una parte de la poblacin (llamada muestra) y los aplica para explicar el comportamiento promedio de toda la poblacin con un cierto margen de error que se minimiza eligiendo una muestra que sea representativa de la poblacin adoptando ciertos criterios sobre la composicin de la misma Por ejemplo: Se aproxima una eleccin (supongamos de gobernador)No tiene sentido(por razones econmicas y de recursos humanos y tiempo) encuestar a todos los ciudadanos que votarn en esas elecciones. Entonces se elije una muestra de la poblacin respetando porcentajes de composicin por sexo, grupos de edad, nivel socioeconmico y cultural, etc. (para que la muestra sea representativa de la poblacin) y se les pregunta por sus preferencias electorales. Los datos obtenidos se procesan estadsticamente (obteniendo parmetros como los indicados anteriormente) pero los resultados a los que se llega no se aplican solamente para decir que ese grupo de personas votar de esa manera sino que se aplican diciendo que toda la poblacin de la cual fue extrada la muestra votar en forma similar. Si se eligi bien la muestra y no suceden acontecimientos fuera de lo comn que vuelquen el resultado electoral en otra direccin, es probable que los resultados definitivos no estn muy alejados de los pronosticados.

Media Muestral: x =x n

Por Ejemplo:Calcule la media de los siguientes nmeros: 10 , 11 , 12 , 12 , 13 1. Sumar las cantidades < 10 + 11 + 12 + 12 + 13 = 58> 2. Dividir la suma por la cantidad de elementos < 58/5> 3. El resultado es la media

Por lo tanto, la media de los 5 nmeros es 11.6. Note que la media resulta un nmero que est entre el rango de elementos; en este caso, 11.6 est entre 10,11,12 y 13.

CONCLUSIONES

Los conceptos antes mencionados han sido analizados e investigados de tal manera de hacer ms fcil su comprensin y entendimientos ya que la estadstica es la ciencia que trata de entender, organizar y tomar decisiones que estn de acuerdo con los anlisis efectuados

La Estadstica es una ciencia matemtica que se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas caractersticas de un conjunto de individuos llamado poblacin. Cuando nos referimos a muestra y poblacin hablamos de conceptos relativos pero estrechamente ligados. Una poblacin es un todo y una muestra es una fraccin o segmento de ese todo.

Podemos dividir la estadstica en dos ramas; la estadstica descriptiva, que se dedica a los mtodos de recoleccin, descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos en estudio; y la estadstica inferencial, que se dedica a la generacin de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenmenos en cuestin.

La estadstica trata en primer lugar, de acumular la masa de datos numricos provenientes de la observacin de multitud de fenmenos, procesndolos de forma razonable. Mediante la teora de la probabilidad analiza y explora la estructura matemtica subyacente al fenmeno del que estos datos provienen y, trata de sacar conclusiones y predicciones que ayuden al mejor aprovechamiento del fenmeno.

SUGERENCIAS

1. Todas las barras deben ser del mismo ancho para no confundir al lector.

2. Los espacios entre barras deben ser igual a la mitad del ancho de las barras.

3. Se deben incluir las escalas y algunas indicaciones para que ayuden a la lectura de las grficas.

4. Los ejes de las grficas se deben identificar en forma clara.

5. Se deben incluir dentro del cuerpo de la grfica, o debajo, todo tipo de "claves" para la interpretacin de las grficas. 6. El ttulo de la grfica debe aparecer debajo del cuerpo.

7. Las notas de pie de pgina, o sobre fuentes, cuando sean necesarias, se deben colocar despus del ttulo.

ANEXOS

BIBLIOGRAFA

http://www.ceibal.edu.uy/contenidos/areas_conocimiento/mat/estadistica/sugerencias.html

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml

http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/0.htm

http://www.ceibal.edu.uy/contenidos/areas_conocimiento/mat/estadistica/qu_es_la_estadstica.html

http://www.gestiopolis.com/recursos/experto/catsexp/pagans/eco/44/estadistica.htm

http://www.mat.uda.cl/hgomez/Apuntes/Estad%C3%ADstica%20Descriptiva%20I.pdf

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