Portafolio estadistica
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NOMBRE: CARLOS ENRIQUE RUEDA OLMOS
FECHA DE NACIMIENTO 23 DE AGOSTO DEL 1990
LUGAR DE NACIMIENTO: BOGOTA D.C
ESTADO CIVIL: SOLTERO
DIRECCION: CLL 24B No 19B-34 CANAIMA
TELEFONO 311 503 5366
ESTUDIOS REALIZADOS
BACHILLER: NORMAL SUPERIOR DE V/CIO
TECNICO: CONTABILIDAD Y FINANZAS
UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA
YENNY SULAY QUINTERO
NOMBRE: YENNY SULAY QUINTERO BOHORQUE
FECHA DE NACIMIENTO 28 DE DICIEMBRE DEL 1985
LUGAR DE NACIMIENTO: VILLAVICENCIO META
ESTADO CIVIL: SOLTERA
DIRECCION: ALTOS DE PANORAMA II
TELEFONO 3202366377
ESTUDIOS REALIZADOS
PRIMARIA: ESCULA EL JORDAN
SEGUNDARIA: COLEGIO JUANPABLO II
TECNICO: SECRETARIADO CONTABLE
UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA
ANDREA CERON CHAVEZ
INFORMACION PERSONAL
Fecha de Nacimiento 04 Febrero 1980Lugar de Nacimiento Cosaca - Nariño.
Estado Civil: Soltera
Edad: 30 Años
Tel: 3132706474Dirección: Cll 35D # 20C–21 Jordán reservado
e-mail: [email protected]
FORMACION ACADEMICA
Primaria: Centro educativo mercedario
Pasto – Nariño
1991
Secundaria: Colegio Sta. Rita de Casia
Villavicencio-Meta
1997
Universitarios: Universidad Cooperativa de Colombia
IIISem contaduría publica
2.010
UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA
CURRÍCULO POR COMPETENCIAS
Unidad Formativa No. 3
I. IDENTIFICACIÓN
1. Sede: Villavicencio
2. Facultad: Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables
3. Programa: Contaduría
4. Asignatura : Estadística Descriptiva
5. Facilitador: JORGE ALEJANDRO OBANDO BASTIDAS
II. FORMACIÓN POR COMPETENCIAS
COMPETENCIA:
Diseñar informes estadísticos basados en las normas de presentación de informes, en los conceptos adquiridos y en los valores mínimos de
responsabilidad, respeto y cumplimiento.
1. Subcompetencia:
Diferenciar las diferentes medidas de dispersión mediante aplicaciones a problemas propios del contexto
2. Criterios de Desempeño:
2.1 Saber Conocer:
Diferencia las medidas de dispersión basándose en los conceptos y las aplicaciones desarrolladas al interior del aula
2.2 Saber Ser:
Valora las medidas de dispersión teniendo en cuenta y la aplicación práctica de los conceptos en su vida profesional.
2.3 Saber Hacer:
Diseña un informe de análisis de un problema especifico de la universidad basándose en las interpretaciones dadas a problemas prácticos
de las medidas de dispersión.
3. Rango de Aplicación:
En el contexto regional, internacional
En los espacios en donde el estudiante pueda representar los datos numéricos.
4. Incertidumbre:
La calidad de la información y el grado de veracidad de los datos recogidos.
5. Saberes Esenciales Contenidos:
5.1 Saber Conocer:
Medidas de dispersión, varianza, desviación media, coeficiente de variación, desviación estándar, Desigualdades de Chevicheff,
regresiones lineales.
5.2 Saber Ser:
- Valores: Responsabilidad – lealtad – tolerancia – legalidad de la información
- Actitudes: respeto por la información en sus resultados y su interpretación
- Normas: Responsabilidad social.
5.3 Saber Hacer:
Desarrolló de cuestionarios, Análisis de datos, Graficación en Excel, Vinculación Excel Word, Interpretación de las variables6. Evidencias Requeridas:
6.1 Producto:
Portafolios, Cuestionarios, mapas mentales, mentefactos, problemas con las medidas de tendencia central interpretados
6.2 Desempeño:
Uso del Excel en el cálculo de fórmulas, Interpretación de las medidas de Dispersión.
6.3 Conocimiento:
Desarrollo de guías, informes, desarrolló de talleres, pruebas cognitivas, desarrollo de parciales, pruebas ECAES
7. Créditos Académicos:
RUTA FORMATIVA ESTRATEGIAS
Hora de
Acompañamie
nto Directo
Hora de
Actividades
independient
es
TOTAL
HORAS
Momento Presencial
Exposición contextual.
Ejemplificación del contexto
Contraste con panoramas nacionales e internacionales.
Talleres de aplicación.
12 12
Momento de Aprendizaje Autor regulado
Uso de TIC’s en el proceso de formación.
Los blogger como procesos de aplicación de un
portafolio.
Las Tic’s en la evaluación.
El taller como estrategia de Az
8 8
Momento de Trabajo en EquipoDesarrollo de guías de trabajo.
Implementación de TIC’s8 8
Momento de AcompañamientoAsesorías taller equipos de trabajo Ensayo y error –
comprensión de la tarea – desarrollo de problemas8 8
Momento de SocializaciónAutodiagnóstico - portafolio Diseño mapas mentales
individuales y por equipo Explicitación.12 12
TOTAL HORAS 24 24 48
8. Recursos:
Estadística y muestreo, Ciro Martínez.
probabilidad y estadística, Paulo Alfonso López
Estadística Aplicada al sector agropecuario, Fabio Suárez
Compendio de estadística descriptiva basado en el desarrollo de competencias Básicas, Jorge Obando. Editorial EDUC.
www. e-libro
www.lafacu.edu.com
www.monografias.com
Desviación media
Mide las distancias promedio de los datos a la media.
VALOR ABSOLUTOAquel que convierte cualquier numero en valor positivo
Varianza
Medida de dispersión usada en el calculo de márgenes de error
Desviación estándar
Analiza la varianza en una distribución de datos, se calcula extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza.
Coeficiente de variación
Permite medir la variabilidad de los datos en forma porcentual
distanciaQu
e se aleja o acerca
Los datos de una medida de tendencia central
Promedia distancias
Si los datos son muy dispersos, puede ser que la media sea muy variable.
Xn = 100 X = 96
Sn = 10 S = 5
X = 96
60
7584
Distancias promedio de los datos a la media
Valor absoluto
Aquel que convierte cualquier numero en valor positivo.
- 5 = 5
DATOS AGRUPADOSn
DM = Xi – X . fi=1
nXi=marca de claseX =promedion= muestraf= frecuencia absoluta
=valor absoluto
DATOS NO AGRUPADOSn
DM = Xi – X i=1
nXi= datosX = promedion = muestra
n = 20 niñosX = 66/20 = 3 gr
Xi f Xi . f Xi - X Xi – X . f
1 4 4 2 8
2 3 6 1 3
3 4 12 0 0
4 4 16 1 4
5 3 15 2 6
6 1 6 3 3
7 1 7 4 4
20 66 281-3= -2 = 22-3= -1 = 1
DM = 28/20 = 1.4 esta medida es desconfiadle invalida el concepto de justicia ya que el 1.4 es la mitad con respecto a 3 y esta muy lejos de la media.
notas f Xi Xi . f Xi - X Xi – X . f
0,9- 1,6 4 1.25 5 1.95 7.8
1,6-2.3 2 1.95 3.9 1.25 2.5
2.3-3.0 6 2.65 15.9 0.55 3.3
3.0-3.7 8 3.35 26.8 0.15 1.2
3.7-4.4 4 4.05 16.2 0.85 3.4
4.4-5.1 6 4.75 28.5 1.55 9.3
X = 96.3/30 = 3.2
30 96.3 27.5
DM = 27.5/30 = 0,92 Es confiable, si representa el rendimiento académico.
Usada en el calculo de márgenes de error
DATOS NO AGRUPADOSn
S = ∑ ( Xi – X )i=1
n
Xi = es dato no hay intervalos
2 2Si los datos no agrupados están en una tabla de frecuencia
n
S = ∑ ( Xi – X ) . fi=1
n
2 2
DATOS AGRUPADOSn
S = ∑ ( Xi – X ) . fi=1
n
Xi=marca de clase ,existen intervalos.
2 2
En una distribución de datos se utiliza la desviación estándar
Se c
alcu
la
Extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza
DATOS NO AGRUPADOSn
S= ∑ ( Xi – X ) i=1
n
nS = ∑ ( Xi – X ) . f
i=1n
2
2
DATOS AGRUPADOS
nS = ∑ ( Xi – X ) . f
i=1n
2
Xi f Xi . f ( Xi – X ) ( Xi – X ) . f
1 4 4 -2.3 21.16
2 3 6 -1.3 5.07
3 4 12 -0.3 0.36
4 4 16 0.7 1.96
5 3 15 1.7 8.67
6 1 6 2.7 7.29
7 1 7 3.7 13.69
2
20 66 58.2
X = 66/20 = 3.3
S = 58.2/20 = 2.91
S = 2.91 = 1.7 la media es verídica
Se calcula la varianza para encontrar la desviación estándar
2
notas f Xi Xi . f ( Xi – X ) ( Xi – X ) . f
0.9 - 1.6 4 1.25 5 3.8 15.2
1.6 – 2.3 2 1.95 3.9 1.56 3.12
2.3 – 3.0 6 2.65 15.9 0.30 1.8
3.0 – 3.7 8 3.35 26.8 0.02 0.16
3.7 – 4.4 4 4.05 16.2 0.72 2.88
4.4 – 5.1 6 4.75 28.5 2.40 14.4
2 2
30 96.3 37.56
X = 96.3/30 = 3.2
S = 37.56/30 = 1.252
S = 1.252 = 1.1
2varianza
Desviación estándar
medir
La variabilidad de los datos en forma porcentual
CVCoeficiente de variación
es
CV = 1.7/3.3 * 100%
CV = 51.5%
Esta medida no es justa
Que relacionan 2 variables
Se ub
ican
Puntos dispersos en el plano formando una nube de puntos
establece
Una recta que promedia todos los puntos dispersosEn el plano
generandoRecta de regresión lineal.
Y = mx + b
Variable dependiente
Variable independiente
intercepto
X Y X . Y X
X1 Y1 X1 . Y1 ( X1 )
X2 Y2 X2 . Y2 ( X2)
X3 Y3 X3 . Y3 ( X3)
Xn Yn
∑ X ∑ Y ∑ X. Y ∑ X
2
2
2
2
2
X = ∑ Xn
Y = ∑ Yn
m = ∑ X . Y - X . Yn
∑ X - ( X )n
b = Y - mx
2 2
Covarianza ( X.Y) = ∑X.Y – X . Yn
Varianza S = ∑X – (X)n
m = Cov ( X . Y)
S
2 22
2
INTERPRETACION
Es un pronostico de lo que puede pasar en el tiempo
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0 1 2 3 4 5
Valores Y(peso, kilos)
X Y X .Y X
0 3 0 0
1 6 6 1
2 12 24 4
3 15 45 9
4 18 72 16
10 54 147 30
2
X = 10/5 = 2Y = 54/5 = 10,8Cov (xy) = 147/5 - 2.108Cov(xy9 = 29.4 – 21.6 = 7.8
S = 30/5 – 4 = 6 – 4 = 2m = 7.8/2 = 3.9b = 10.8 – 3.9 (2) = 3Y = mx + bY = 3.9x + 3Y = 3.9 (10) + 3 = 42 k
A la pregunta:Cuantos kilos pesara un niño de 10 años?
R/TA: un niño de 10 años pesara 42 k2
Los datos
En estratos y darle valor a cada uno
Se parte d
el su
pu
esto
Que todos los datos están en una distribución normal.
Se puede dividir y se necesita la media y la desviación estándar.
Cada porción de curva da en porcentaje y es una frecuencia relativa