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Intersemestrales Flashcards

1
Q

Definición Estadística

A

Área de las matemáticas interesada en el análisis de varios datos para la obtención de conclusiones lógicas a partir de ellos

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Q

Divisiones de la estadística

A

Descriptiva/deductiva y Inferencial/inductiva

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Q

Definición Descriptiva/deductiva

A

Reencuentro, ordenación y clasificación de datos obtenidos por observaciones

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4
Q

Definición Inferencial/inductiva

A

Establece previsiones y conclusiones sobre una población a partir de resultados obtenidos de una muestra

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Q

Descriptiva/deductiva se apoya de

A

Tablas, se representan en graficas, calculan parámetros que caracterizan la distribución

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6
Q

Inferencial/inductiva se apoya de

A

Cálculo de probabilidades

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7
Q

Qué es la probabilidad

A

Área de las matemáticas interesada en calcular las veces que ocurre un particular evento cuando todos los posibles resultados son conocidos

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8
Q

Estadísticos sobresalientes

A

INICIADOR: John Graunt
Laplace, Gauss, Mendel, Sir Francis Galton, Karl Pearson y William S. Gosselt

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9
Q

Qué es la Población

A

Completa y total colección de datos en un estudio estadístico.

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10
Q

Qué es un espacio Muestral

A

Conjunto de posibles resultados obtenidos de un experimento realizados en población

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11
Q

Qué es el carácter estadístico

A

Propiedad que permite clasificar a los individuos en 2: Cuantitativos y Cualitativos

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12
Q

Qué es la variable estadística

A

Conjunto de valores que pueden tomar el carácter estadístico cuantitativo: Discreta y Continua

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13
Q

Principios de la probabilidad

A

Incertidumbre de Heinserberg y Heurístico

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14
Q

Que dice la Incertidumbre de Heinsburg

A

Un observador puede predeterminar la posición exacta de una partícula o velocidad exacta pero nunca ambas cosas simultáneamente.

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15
Q

Que dice el principio Heurístico

A

Regla que sigue de manera inconsciente para formular un problema planteado y transformar en uno más simple y fácil de resolver.

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16
Q

Que es la Tabla de distribución de frecuencia

A

Representación en 2 columnas. Una de distribución y una de frecuencia

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17
Q

Distribución

A

Organización apropiada de una lista de datos, #, resultados o eventos para mostrar características precisas

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18
Q

Frecuencia

A

Veces que se repite un dato, # o evento

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19
Q

Diagramas estéticos o estadísticos

A

A partir de tabla de distribución de frecuencia
Ejemplos: histograma, polígono de frecuencia, de pastel y pictograma

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20
Q

Histograma

A

Serie de rectángulos sus longitudes representan la frecuencia, se colocan uno al lado del otro.

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21
Q

Polígono de frecuencia

A

Se localizan los puntos en el centro de la parte superior de los rectángulos y se unen los puntos por segmento de rectas

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22
Q

Circulares o de pastel

A

Circulo que representa las categorías y las divide en pedazos o sectores.

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23
Q

Pictograma

A

Representa cantidades estadísticas por medio de dibujos

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24
Q

Ojiva

A

Grafica asociada a frecuencia. Permite ver cuantas observaciones se encuentran x encima de ciertos valores en vez de solo intervalos

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25
Info importante de ojivas
Ojiva mayor que en: extremo izquierdo y frontera menor Ojiva menor que en: extremo derecho y frontera mayor Pendiente -: representa frecuencias mayores que el dato que se esta comparando Valores menores: pendiente +
26
Conceptos de probabilidad
Objetiva: Frecuentista Subjetiva: Bayesiana
27
Frecuentista
Frecuencia relativa cuando n tiende al infinito. Niega todo significado a la probabilidad individual de un acontecimiento singular
28
Bayesiana
El grado de certeza que se posee sobre un asunto. Teorías a priori no son medibles
29
Que hacen las Medidas de tendencia central
Estiman el valor representativo de una muestra, valor promedio de un conjunto de valores
30
Medidas de tendencia central
Media aritmética(promedio), Mediana y Moda
31
Media Aritmética
Suma de todos los valores entre el # de observaciones xi / n o N n: muestra N: población
32
Mediana
Valor central que divide al conjunto de datos Se usa cuando: hay valores extremos y la media no es real
33
Moda
Valor con mayor frecuencia Unimodal: 1 moda Bimodal: 2 modas Multimodal: varias modas
34
MDTC en Excel
Media: =promedio, selec rango Mediana: =mediana, selec rango Moda: =moda, selec rango
35
Qué son las Medidas de dispersion
Conjunto de medidas que muestran el grado de variabilidad de las observaciones Que tanto los datos se acercan o alejan de la media
36
Medidas de dispersión
Rango/intervalo de variación, Varianza, Desviación estándar y coeficiente de variación
37
Rango o intervalo de variación
Diferencia entre el valor más pequeño y el más grande de un conjunto de observaciones Fórmula: R= Xl-Xs
38
Varianza
Dispersión de datos en función de la media. Fórmula: se resta la media de cada uno de los valores individuales , se eleva al cuadrado, se suma el resultado y se divide entre el total de observaciones menos 1
39
Desviación estándar
Resultado de la raíz cuadrada de la Varianza
40
Coeficiente de variación
La razón o cociente entre la desviación típica y el valor de la media aritmética. Se expresa en %
41
MDD Excel
Rango: = mayor-menor Varianza: =var.s(p), selec rango Desv. estandar: =STDEV.s(p), selec rango Coef. varición: = desv. est/media*100, lo pones en %
42
Estadística descriptiva de Posición
Percentiles y Cuartiles
43
Estadística descriptiva de Forma
Asimetría y Curtosis
44
Cuartiles
Dividen en 4 partes una n o N
45
Percentiles
Dividen en 100 partes n o N
46
Asimetría
Distribución de datos con respecto a la media
47
Curtosis
Concentración de datos con respecto a la media
48
Probabilidad
Propiedades y axiomas
49
1er axioma
El valor de la probabilidad estara siempre entre el intervalo 0,1
50
2do axioma
El suceso seguro tiene una probabilidad igual a la unidad. Ocurre el 100% de las ocasiones
51
3er axioma
Dos sucesos A y B son mutuamente excluyentes cuando no pueden acontecer al mismo tiempo
52
3AX: Cuando los sucesos son compatibles 1
La probabilidad de su unión es la suma de las probabilidades de ambos p(AUB)= p(A) + p(B)
53
3AX:Cuando los sucesos son compatibles 2
La probabilidad de su inserción es mayor a 0 y la probabilidad de su unión es la suma de la probabilidad de ambos menos la prob. de intersección p(AUB)= p(A)+p(B)-p(AnB)
54
2AX dice
La probabilidad del suceso complementario es = a 1 menos la probabilidad del suceso inicial
55
2AX dicee
Si un suceso esta incluido en otro, la probabilidad del 1ero ha de ser menor a 0= a la del 2do
56
Probabilidad Marginal de un solo evento
P(e)=m/n F: EVENTO/TOTAL P: probabilidad E: evento m: evento con características que se buscan n: conjunto de datos
57
Probabilidad Conjunta, 2 eventos
Símbolo de intersección n significa "y" F: Intersección/total de todo P(AnB)=P(B) P(A/B)
58
Probabilidad Condicional, 2 eventos
Símbolo / significa "dado" F: 2 eventos/total de 2do evento P(A/B)=P(AnB)/P(B)
59
Pruebas diagnosticas y probabilidad
Cualquier método para obtener info adicional del estado de salud del paciente. Importantes porque ofrecen una mejora continua
60
PDyP se clasifica
STARD: Standars for Reporting Diagnostic accuracy studies
61
Eficacia de una prueba diagnostica
Sensibilidad, Especificidad
62
63
Seguridad de una prueba diagnostica
Valor predictivo positivo o negativo
64
65
Razones de probabilidad
Razón de probabilidad positiva o negativa
66
Sensibilidad
Proporción de verdaderos POSITIVOS identificados por el test del total de ind. ENFERMOS según el estándar de referencia a/(a+c)
67
Especificidad
Proporción de verdaderos NEGATIVOS identificados por el test, del total de ind. SANOS segun el estandar de referencia d/(b+d)
68
Valor predictivo positivo
Probabilidad condicional de que el paciente tenga la enfermedad, dado que el test resulto POSITIVO a/(a+b)
69
Valor predictivo negativo
Probabilidad condicional de que el paciente tenga la enfermedad, dado que el test resulto NEGATIVO d/(c+d)
70
Razón de probabilidad positiva
Sensibilidad/(1-especificidad) Valor entre 1 y el infinito
71
Razón de probabilidad negativa
(1-sensibilidad/especificidad) Valor entre 0 y 1
72
Exactitud de prueba diagnostica
Probabilidad de que la prueba prediga correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad (a+d)/(a+b+c+d)
73
En tabla 2x2 la prueba de oro son
Las columnas
74
Requisitos de pruebas diagnosticas
1. Gold Standar 2. Grupos sujetos de estudio 3. Categorizar a los indv. en + y en - 4. Aplicar las definiciones de probabilidad en pruebas diagnosticas 5. Tablas 2x2 de contingencia o tetracoricas
75
Ley multiplicativa de la probabilidad o de la probabilidad compuesta
La prob. de la intersección es igual a la prob. condicionada por la prob. de la condición
76
Tipos de curtosis
Leptocúrtica, mesocúrtica y platicúrtica
77
Prueba mas segura
La de oro
78
Tipos de distribuciones de probabilidad
Binomial, Poisson y Normal
79
Tipo de distribución de prob. con serie de n ensayos Bernoulli
Binomial
80
Tipo de distr. de prob. que es de variables CONTINUAS
Normal
81
Tipos de distr. de prob. que son de variables DISCRETAS
Binomial y Poisson
82
Distribución de Poisson
Variables aleatorias que describen las repeticiones de un evento en un intervalo de tiempo. Para eventos de baja ocurrencia
83
Se utiliza en muestras pequeñas
Poisson
84
Siempre tiene una media o un intervalo
Poisson
85
Distribución Binomial
Presenta los datos como la proporción de veces que ocurre un determinado evento. Describe la frecuencia con la que ocurren dichas frecuencias
86
Solo tiene dos posibles resultados: éxito o fracaso
Binomial
87
En la Binomial la probabilidad de fracaso es
q=1-p
88
Modelo que aproxima el valor de variable a situación real
Normal
89
Su media es 0 y su desviación estándar de 1
Normal
90
La normal utiliza
Curva con forma de campana que es simétrica y mesocúrtica
91
Campana de Gauss se utiliza para
Variables continuas
92
Distribución que se utiliza para ver estatura o peso de paciente. La temperatura ambiental o los efectos de un fármaco
Normal
93
Distribución que se utiliza para contar el número de veces que se produce un suceso aleatorio en un determinado tiempo y periodo
Poisson

Estadistica (1 decks)

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