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Estadistica II informe, Esquemas y mapas conceptuales de Estadística

Un informe donde llegamos a tocar un tema del primer semestre

Tipo: Esquemas y mapas conceptuales

2021/2022

Subido el 27/03/2023

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Símbolos y estadísticas
La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un
conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos
observados. Consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que
es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a
partir de la información disponible.
Los símbolos matemáticos que se encargan de describir y de representar una herramienta o
proceso, reciben el nombre de símbolos estadísticos. Es de mencionar que en ocasiones la
probabilidad y la estadística generalmente tienen convenciones sobre símbolos exclusivos para
dichas disciplinas, a los que se le suman los tradicionales y convencionales símbolos
matemáticos.
Generalmente al observar operaciones o procesos estadísticos podría dar la impresión de que
nos encontramos leyendo el alfabeto griego, y en realidad muchos de los símbolos estadísticos
son, en efecto griegos. Cada símbolo (letra) significa un proceso en particular y es por esto que
se deben conocer para poder efectuar un análisis de datos eficiente.
Las letras griegas generalmente se usan para denotar parámetros desconocidos, un parámetro
estimado generalmente se denota al colocar un cursor sobre el símbolo correspondiente, lo
que se conoce como “theta sombrero”. Algunos símbolos estadísticos básicos utilizados
comúnmente son:
: La media muestral, que se refiere a la muestra media o media empírica así como a la
covarianza de la muestra con las estadísticas que se calculan con base en una colección de
datos en una o más variables de tipo aleatorio. Se refiere a cada uno de los valores que se
observan en las variables.
• S2: Se refiere a la varianza simple.
• r: Simboliza la simple correlación de coeficientes.
• kr: Simboliza el cúmulo de las muestras.
Los símbolos utilizados con mayor frecuencia para referirse a los parámetros de población son:
• μ: Se refiere a la población como tal.
• σ2: Simboliza la varianza de la población.
• ρ: Simboliza la correlación de la población
• κr: Simboliza los cúmulos de población.
• n: Simboliza el número de elementos en una distribución de la muestra.
• α: La letra griega alpha simboliza la intercepción o un error de tipo I.
• β: La letra griega beta simboliza vertiente o un error de tipo II.
• σ: La letra griega sigma simboliza la desviación estándar de la población.
• s: La letra s significa la desviación estándar de la muestra.
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Símbolos y estadísticas La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados. Consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible. Los símbolos matemáticos que se encargan de describir y de representar una herramienta o proceso, reciben el nombre de símbolos estadísticos. Es de mencionar que en ocasiones la probabilidad y la estadística generalmente tienen convenciones sobre símbolos exclusivos para dichas disciplinas, a los que se le suman los tradicionales y convencionales símbolos matemáticos. Generalmente al observar operaciones o procesos estadísticos podría dar la impresión de que nos encontramos leyendo el alfabeto griego, y en realidad muchos de los símbolos estadísticos son, en efecto griegos. Cada símbolo (letra) significa un proceso en particular y es por esto que se deben conocer para poder efectuar un análisis de datos eficiente. Las letras griegas generalmente se usan para denotar parámetros desconocidos, un parámetro estimado generalmente se denota al colocar un cursor sobre el símbolo correspondiente, lo que se conoce como “theta sombrero”. Algunos símbolos estadísticos básicos utilizados comúnmente son:

  • : La media muestral, que se refiere a la muestra media o media empírica así como a la covarianza de la muestra con las estadísticas que se calculan con base en una colección de datos en una o más variables de tipo aleatorio. Se refiere a cada uno de los valores que se observan en las variables.
  • S2: Se refiere a la varianza simple.
  • r: Simboliza la simple correlación de coeficientes.
  • kr: Simboliza el cúmulo de las muestras. Los símbolos utilizados con mayor frecuencia para referirse a los parámetros de población son:
  • μ: Se refiere a la población como tal.
  • σ2: Simboliza la varianza de la población.
  • ρ: Simboliza la correlación de la población
  • κr: Simboliza los cúmulos de población.
  • n: Simboliza el número de elementos en una distribución de la muestra.
  • α: La letra griega alpha simboliza la intercepción o un error de tipo I.
  • β: La letra griega beta simboliza vertiente o un error de tipo II.
  • σ: La letra griega sigma simboliza la desviación estándar de la población.
  • s: La letra s significa la desviación estándar de la muestra.
  • s2: La letra s al cuadrado simboliza la varianza de la muestra. Otro conjunto de símbolos estadísticos usados con mayor frecuencia son:
  • C: Simboliza la distribución, y también es conocida como la distribución para una variable independiente:
  • U: Se refiere a la distribución que no es lo mismo que y también es conocida como variable dependiente.
  • SC: Simboliza todos los elementos (generalmente números) en una distribución.
  • N: Simboliza el número de elementos una distribución poblacional. Notación representativa La Notación Representativa es la clase de notación que proporciona un método abreviado de presentar información de lo que una letra, número o símbolo representa dentro de determinada expresión. Ejemplo: si se está interesado en acumular información sobre el número de niños de 5 años que han sido vacunados contra el sarampión, se puede presentar estos datos así: X= el número de niños de 5 años vacunados contra el sarampión. La selección de la letra X es arbitraria; se podría haber escogido A, B, C o cualquier otra letra que sea conveniente. Lo importante no es la preferencia por cierta letra en particular, sino lo que la letra (símbolo) representa. Por tanto, la primera regla al representar datos simbólicamente, es especificar lo que el símbolo representa. Esta es la clave a través de la cual se podrá comprender fácilmente la representación de los datos. X=6 no tiene significado si no se conoce de antemano que X= el número de niños de 5 años vacunados contra el sarampión. Con la clave, X-6 significa que existen 6 niños que recibieron la vacuna contra el sarampión y que tienen 5 años de edad. En la notación figurativa, es necesario atribuir un símbolo distinto a cada aspecto original de la información. En el ejemplo anterior, si se interesa determinar el número de niñas de 5 años vacunadas contra el sarampión, no se puede representar esto con la letra X. Debe ser evidente que la X representa niños en general. Por lo tanto, se puede atribuir al símbolo Y la figuración de todas las niñas de 5 años vacunadas contra el sarampión, y la clave seria: Y= el número de niñas de 5 años vacunadas contra el sarampión. Notación subíndice La Notación Subíndice es un tipo de notación que permite referirse a un cierto número dentro de un grupo de números sin tener que especificarlo. El símbolo Xj («X sub j») denota cualquiera de los n valores de X1, X2; X3,..., Xn que una variable X puede tomar. La letra j en Xj, representa cualquiera de los números 1, 2,3,..., n, denominado índice o subíndice. También podemos utilizar como subíndice cualquier otra letra distinta.

categóricas se usan comúnmente para variables cualitativas, mientras que las numéricas son adecuadas para la medición de variables cuantitativas. Ejemplos prácticos de variables y sus escalas de medición: Tipo de variable Ejemplo de variable Valores de la variable Respuestas Categóricas o cualitativas Partido político Liberal; conservador; independiente; socialista Nominal Género Mujer; hombre Masculino; femenino Nominal Raza Negro; blanco; amarillo; mestizo; mulato Nominal Nivel de satisfacción Alto; medio; bajo Ordinal Calificación en el examen A; B; C; D; E Ordinal Numérica o cuantitativa Temperatura 0º - 100º Intervalo Coeficiente intelectual 70 - 150 puntos Intervalo Peso 1 - 100 Kg Razón Estatura 0 - 2.50 mts Razón 0 – 125 años 0 – 125 años Razón Escala nominal Es la escala más elemental y la forma más rudimentaria de medir. En una escala como estas se clasifica a las unidades de estudio (objetos, personas, etc.) en categorías, basándose en una o más características, atributos o propiedades distintivas y observadas, dándole a cada categoría un nombre (de ahí lo de «nominal»). Ejemplos de variables que deben ser medidas en escalas nominales son:  Clasificación de los estudiantes por carreras (Administración – 1; Sistemas – 2; Electrónica – 3; Derecho – 4; etc.).  Nacionalidad (colombiano, ruso, italiano, senegalés, etc.).  Uso de anteojos (normales, bifocales, lentes de contacto, transición, etc.).  Número de camiseta de los jugadores en un equipo de fútbol (1, 2, 3, …, 20). Escala ordinal Una escala de medición ordinal se logra cuando las observaciones pueden colocarse en un orden relativo con respecto a la característica que se evalúa, es decir, las categorías de datos están clasificadas u ordenadas de acuerdo con la característica especial que poseen. Para mayor claridad tomemos como referencia la clasificación de los cargos en una determinada empresa como se muestra a continuación:

Son ejemplos de variables que pueden ser medidas o representadas en escalas ordinales los siguientes:  Notas escolares cualitativas (I - insuficiente; A - aceptable; B - bueno; S - sobresaliente; E - excelente).  Rangos militares (recluta, dragoneante, cabo, sargento, teniente, etc.).  Asignación del orden de atención según llegada de pacientes a consulta médica (primer turno, segundo turno, tercer turno, etc.).  Grado de escolaridad (primaria, bachillerato, técnico profesional, tecnólogo, universitario, etc.). Escala de intervalos Las escalas de intervalo o cardinales son más refinadas puesto que además del orden o jerarquía entre categorías, las etiquetas o números consecutivos establecen intervalos iguales en la medición (las distancias entre categorías son las mismas a lo largo de toda la escala). En este tipo de medida puede utilizarse cualquier unidad, sea cual sea su magnitud; y la elección del cero (origen) puede hacerse de modo arbitrario. Algunos ejemplos de este tipo de escalas y variables medidas en ellas son:  Lapsos de tiempo transcurridos entre 1995-1999 y 2000-2004.  Escalas de los test psicológicos.  Temperatura del cuerpo humano.  Ubicación de una carretera respecto de un punto de referencia (Km 85, Ruta 5). Escala de proporción o razón Llamadas también escalas de cocientes. Estas escalas tienen las propiedades de las ordinales y de intervalo (intervalos iguales entre categorías y aplicación de las operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones), pero, además, el cero es real, es absoluto, no es arbitrario. Es decir, el cero representa la ausencia de la característica en cuestión; en consecuencia, los números pueden compararse como proporciones y nos permite indicar cuántas veces es más grande un objeto que otro, además de señalar la cantidad en que difieren. Algunos ejemplos de variables medidas en este tipo de escala son:  Número de hijos en una familia.  Medición magnitudes físicas como: longitud, masa, intensidad de corriente, peso, velocidad, etc.  Estatura de las personas.  Litros de agua consumidos por persona al día.  Velocidad de un auto de carreras.  Número de goles marcados por un jugador en un partido.