Semana 2 Flashcards

1
Q

Medidas de tendencia central

A

Media, mediana y moda

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Q

Medidas de dispersión

A

Rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación

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3
Q

Medida descriptiva calculada a partir de los datos de una muestra.

A

Estadística

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4
Q

Medida descriptiva calculada a partir de los datos de una población.

A

Parámetro

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5
Q

Conllevan información respecto al valor promedio de un conjunto de valores.

A

Medidas de tendencia central

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6
Q

Medida de tendencia central. Se obtiene sumando todos los valores en una población o muestra y dividiendo entre el número de valores sumados.

A

Media

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7
Q

Identifica la fórmula.

A

Media de la población

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8
Q

Identifica la fórmula.

A

Media de la muestra

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9
Q

Medida de tendencia central que se puede distorsionar debido a valores extremos.

A

Media

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10
Q

Medida de tendencia central. Es aquel valor que divide al conjunto en dos partes iguales. Se deben ordenar los valores de menor a mayor.

A

Mediana

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11
Q

Procedimiento para obtener la mediana.

A
  1. Se ordenan los números en orden
  2. Se identifica el centro
    2a. Si el conjunto de datos es impar, el número central es la mediana
    2b. Si el conjunto de datos es par, el promedio de los 2 números centrales es la mediana
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12
Q

Medida de tendencia central. Aquel valor que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos.

A

Moda

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13
Q

Si hay más de 3 modas entonces…

A

La moda no existe

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14
Q

Conllevan información respecto a la cantidad total de variabilidad en el conjunto de datos.

A

Medidas de dispersión

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15
Q

Medida de dispersión. La diferencia entre el valor más pequeño y el más grande en un conjunto de datos.

A

Rango

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16
Q

Medida de dispersión. Medida del esparcimiento de los valores alrededor de su media.

A

Varianza

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17
Q

Identifica la fórmula.

A

Varianza de la población

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18
Q

Identifica la fórmula.

A

Varianza de la muestra

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19
Q

Medida de dispersión deriva de la varianza. Es la variación esperada con respecto a la media aritmética.

A

Desviación estándar

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20
Q

Identifica la fórmula.

A

Desviación estándar de la población

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21
Q

Identifica la fórmula.

A

Desviación estándar de la muestra

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22
Q

Medida de dispersión. Sirve para comparar la dispersión de un conjunto de datos. Medida de varianza relativa; expresa la desviación estándar como un porcentaje de la media.

A

Coeficiente de variación

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23
Q

Identifica la fórmula.

A

Coeficiente de variación

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24
Q

Medida de dispersión. Se pueden utilizar para designar ciertas posiciones sobre el eje horizontal en una gráfica de la distribución de una variable.

A

Parámetros de la localización

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25
Q

Medida de tendencia central que también es un parámetro de localización.

A

Mediana

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26
Q

Valor del elemento que divide una serie de datos en cien grupos de igual valor o en intervalos iguales.

A

Percentil

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27
Q

Valor del elemento que divide una serie de datos en cuatro grupos de igual valor o en intervalos iguales.

A

Cuartil

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28
Q

Fórmula del cuartil 1

A
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29
Q

Fórmula del cuartil 2

A
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30
Q

Fórmula del cuartil 3

A
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31
Q

Rango que refleja la variabilidad entre el 50 por ciento central de las observaciones en el conjunto de datos. Es el espacio entre el cuartil 1 y el cuartil 3.

A

Amplitud intercuartil

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32
Q

Fórmula de la amplitud intercuartil.

A
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33
Q

Un IQR grande indica…

A

Que hay mayor variabilidad entre el Q1 y Q3

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34
Q

Un IQR chico indica…

A

Que hay menor variabilidad entre el Q1 y Q3

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35
Q

Si un evento puede ocurrir de N formas mutuamente excluyentes y son igualmente probables es…

A

Probabilidad clásica

36
Q

Fórmula de la probabilidad clásica.

A
37
Q

Valores entre los que se encuentra la probabilidad.

A

0 y 1

38
Q

La probabilidad de que ocurra un evento. Se representa en fracción, decimal o porcentaje.

A

Frecuencia relativa

39
Q

Cualquier actividad o proceso cuyo resultado es sujeto a incertidumbre.

A

Experimento

40
Q

Arreglo de todas las combinaciones de resultados posibles del experimento. (S).

A

Espacio muestral

41
Q

Conjunto de todos los resultados en el espacio muestral que no son A.

A

Complemento de un evento A

42
Q

Es el evento que consiste en todos los resultados que son A o B o ambos. todos los resultados en al menos uno de los eventos. Se escribe como AUB y se lee como A o B.

A

Unión de dos eventos

43
Q

Es el evento que consiste en todas las salidas que son tanto A como B. Se escribe como AnB y se lee como A y B.

A

Intersección de dos eventos

44
Q

Es el evento que consiste en ningún resultado absoluto. Se escribe como φ.

A

Evento nulo

45
Q

Dos eventos A y B son disjuntos si AnB=φ. Cuando la probabilidad de que ambos sucedan es nula.

A

Eventos mutuamente excluyentes

46
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

47
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

48
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

49
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

50
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

51
Q

Ejercicio: Identifica el área sombreada.

A

¡Bien!

52
Q

Dados dos eventos A y B, la probabilidad de que ocurra el evento A, B o ambos es igual a la probabilidad del evento A más la probabilidad del evento B, menos la probabilidad de que ocurran a la vez.

A

Regla de la adición

53
Q

Fórmula de a regla de la adición.

A
54
Q

Propiedad 1 de probabilidad. En un experimento con n eventos mutuamente excluyentes, la probabilidad de que ocurra cualquier evento es siempre…

A

Un número no negativo

55
Q

Propiedad 2 de la probabilidad. La suma de todos los resultados mutuamente excluyentes es igual a 1.

A

Propiedad de exhaustividad

56
Q

Si los eventos A y B son mutuamente excluyentes, la probabilidad de que ocurra uno o el otro es igual a…

A

La suma de sus probabilidades

57
Q

Leyes de DeMorgan. El complemento de la unión de los eventos A y B es igual a…

A

La intersección del complemento de A y el complemento B

58
Q

Leyes de DeMorgan. El complemento de la intersección de los eventos A y B es igual a…

A

La unión del complemento de A y el complemento de B

59
Q

Leyes distributivas. La intersección del evento a con la unión de los eventos B y C es igual a…

A

La unión de la intersección de A y B con la intersección de A y C

60
Q

Leyes distributivas. La unión del evento A con la intersección de los eventos B y C es igual a…

A

La intersección de la unión de A y B con la unión de A y C

61
Q

Nombre que recibe este tipo de tabla.

A

Tabla de contingencia

62
Q

Nombre que reciben los datos a, b, c y d.

A

Frecuencia conjunta

63
Q

Nombre que reciben los datos a+b, c+d, a+c y b+d.

A

Frecuencia marginal

64
Q

Si se elige al azar a uno de estos individuos, ¿Cuál es la probabilidad de que padezca diabetes tipo II?

A

120/250

65
Q

Si se elige al azar un individuo y se encuentra que éste no tiene hipertensión, ¿Cuál es la probabilidad de que tampoco tenga diabetes tipo II?

A

60/90

66
Q

Probabilidad que se obtiene cuando se calculan las probabilidades de un subconjunto del conjunto universal como denominador.

A

Probabilidad condicional

67
Q

Si se elige al azar a un individuo, ¿Cuál es la probabilidad de que tenga tanto diabetes tipo II como hipertensión?

A

90/250

68
Q

Probabilidad calculada a partir de un grupo de individuos que posee dos características al mismo tiempo.

A

Probabilidad conjunta

69
Q

La probabilidad de A dado B (P(A|B)) es igual a la probabilidad de AnB dividida entre la probabilidad de B, siempre que sea diferente de cero. Esto es…

A

Probabilidad condicional

70
Q

Si se elige al azar un individuo, ¿Cuál es la probabilidad de que tenga diabetes tipo II, hipertensión o ambas? (Aplicar regla de la adición)

A
71
Q

Caracteriza la capacidad de la prueba para detectar la enfermedad en sujetos enfermos. La probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga un resultado positivo. Probabilidad de que la prueba sea positiva DADO el diagnóstico “enfermo”

A

Sensibilidad

72
Q

Caracteriza la capacidad de la prueba para detectar la no enfermedad en sujetos sanos. La probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo. Probabilidad de que la prueba sea negativa DADO el diagnóstico “sano”.

A

Especificidad

73
Q

Obtén la sensibilidad de la prueba.

A

¡Bien!

74
Q

Obtén la especificidad de la prueba

A

¡Bien!

75
Q

Probabilidad de que un individuo presente la enfermedad DADA la prueba positiva.

A

Positividad

76
Q

Obtén el valor de positividad.

A

¡Bien!

77
Q

Probabilidad de que un individuo esté sano DADA la prueba negativa.

A

Negatividad

78
Q

Obtén el valor de negatividad.

A

¡Bien!

79
Q

Resultado que se obtiene cuando el paciente está enfermo y la prueba no lo detecta.

A

Falso negativo

80
Q

Resultado que se obtiene cuando el paciente está sano y la prueba detecta enfermedad.

A

Falso positivo

81
Q

Se utiliza para designar a la variable que se considera está relacionada con alguna variable resultado. Puede ser una causa probable de algún estado específico de la variable resultado.

A

Factor de riesgo

82
Q

Es la razón de riesgo de desarrollar la enfermedad entre individuos con el factor de riesgo con respecto al riesgo de desarrollar la enfermedad entre individuos sin el factor de riesgo. Se usa en estudios prospectivos.

A

Riesgo relativo

83
Q

Fórmula del riesgo relativo.

A
84
Q

Calcula el riesgo relativo.

A
85
Q

La razón de la probabilidad de éxito con respecto a la probabilidad de fracaso. Se usa en estudios retrospectivos.

A

Grados de probabilidad (Odds Ratio)

86
Q

Fórmula del odds ratio.

A
87
Q

Calcula el odds ratio.

A

OR=(30x198)/(160x2)