Semana 2 Teoría Flashcards

(54 cards)

1
Q

Es una medida descriptiva calculada a partir de los datos de una muestra

A

Estadística

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2
Q

Es una medida descriptiva calculada a partir de datos de una población

A

Parámetro

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3
Q

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MÁS FRECUENTES:

A

Medida aritmética
Moda
Mediana

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4
Q

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

A

Media Aritmética

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5
Q

Es aquel valor que divide al conjunto
en dos partes iguales
Se deben arreglar los valores de
mayor a menor o viceversa

A

Mediana

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6
Q

Valor que más se repite en un
conjunto de datos. Si todos los
valores son diferentes entonces
la moda no existe
Puede existir más de una
moda
No puede haber más de 3

A

Moda

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7
Q

Conllevan información respecto a la cantidad total de variabilidad en el conjunto de
datos.
Si todos los valores son iguales, no hay dispersión.

A

Medidas de dispersion

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8
Q

Las medidas de dispersión más importantes son:

A

Rango
Varianza
Desviación estándar
Coeficiente de variación

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9
Q

MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Medida del esparcimiento de los valores al
rededor de su promedio (media)
La dispersión es menor si están más cerca de
la media y es mayor si los valores están más
lejos.

A

Varianza

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10
Q

medida de dispersión que deriva de la varianza

A

Desviación Estándar

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11
Q

Medida de varianza relativa que
expresa la desviación estándar como
un porcentaje de la medida

A

Coeficiente de variación

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12
Q

Medidas descriptivas que se pueden utilizar para designar ciertas posiciones sobre
un eje horizontal en una gráfica donde se muestra la distribución de una variable.
Los datos deben estar ordenados de menor a mayor

A

Parametros de localización

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13
Q

Parametros de localización

A

Mediana, percentiles, cuartiles

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14
Q

Indica donde se encuentra un valor en relación con el resto en un conjunto de datos.
El percentil, P, muestra cuantos valores son menores que este y el 100-P, cuantos son
mayores dentro del grupo de datos.

A

Percentiles

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15
Q

Dividen el conjunto de datos en 4 partes, las cuales corresponden al 25% de los
datos cada una.

A

Cuartiles

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16
Q

medida de posición usada en estadística que indica, una vez ordenados los datos de menor a mayor, el valor de la variable por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de observaciones en un grupo de observaciones.

A

Percentil

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17
Q

Rango que refleja la variabilidad
entre el 50% central de las
observaciones de los datos.

A

Rango Intercuartil:
IQR

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18
Q

Muestra la distribución de datos
para una variable continua.
Ayudan a ver el centro y la
extensión de los datos, y
comprobar normalidad o identificar
puntos que podrían ser valores
atípicos.

A

Diagrama de caja

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19
Q

Representa el 2do cuartil o
mediana.

A

Línea continua

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20
Q

agrupación de elementos bien definida, ej pacientes con diabetes

A

Conjunto

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21
Q

Cada objeto individual que
pertenece a un conjunto.
Ejemplo del conjunto anterior:
paciente A

A

Elemento

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22
Q

Un conjunto que no contiene ningún
elemento.
Se representa como ∅

A

Conjunto vacío

23
Q

Un conjunto A es subconjunto de un conjunto B si
todos los elementos que están en A también están en
B.
Se representa así: A ⊆ B.

24
Q

Un conjunto que contiene a todos los elementos
que estamos considerando en un determinado
contexto.

A

Un conjunto universal

25
Cualquier acción o proceso que produce un resultado bien definido y que es sujeto a incertidumbre.
Experimento
26
Conjunto de todos los posibles resultados de un experimento. Se simboliza con S.
Espacio muestra
27
Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento que no están incluidos en el evento original.
Complemento de un evento
28
Unión de dos conjuntos A y B es el conjunto que contiene todos los elementos que están en A o en B o en ambos.
Unión
29
conjunto que contiene todos los elementos que están tanto en A como en B.
Interseccion
30
Aquel que no tiene elementos.
Event nulo
31
Cuando los conjuntos no tienen ningún elemento en común.
Conjuntos disjuntos
32
Aquellos que no pueden ocurrir simultáneamente. Dos eventos A y B son mutuamente excluyentes si su intersección (A ∩ B) es el conjunto vacío (∅).
Eventos mutuamente excluyentes
33
Número de elementos que conforman un conjunto. Es el tamaño del conjunto.
Cardinalidad
34
Si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son igualmente probables, y si m de estos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia es
Probabilidad Clásica
35
Si algún proceso es repetido un gran número de veces, n, y si algún evento resultante, con la característica E, ocurre m veces, la frecuencia relativa de la ocurrencia de E, min, es aproximadamente igual a la probabilidad de E
Frecuencia Relativa
36
Permite calcular el número de elementos que pertenecen a la unión de dos conjuntos. Aplica solo para eventos que NO son mutuamente excluyentes
Adicion
37
Establece los límites de los valores que puede tomar la probabilidad de un evento: No puede ser negativa ni mayor a 1.
Propiedad UNO
38
La suma de las probabilidades de todos los resultados mutuamente excluyentes es igual a 1. Ejemplo: Al tirar los dados, las probabilidades de sacar los números son estas:
Propiedad dos
39
Si los eventos E1 y E2 son mutuamente excluyentes, la probabilidad de que ocurran ya sea uno o el otro es igual a la suma de éstos.
Propiedad tres
40
Si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son igualmente probables, y si m de estos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia es:
Probabilidad clasica
41
Probabilidad de que ocurra un evento B, dado que ya ha ocurrido otro evento A. Cuando se calculan las probabilidades con un subconjuntodel conjunto universal como denominador Se representa como P(B∣A) : Probabilidad de que suceda B, dado que A ya sucedió.
Probilidad condicional
41
Se utiliza para registrar y analizar la relación entre dos o más variables categóricas.
Tablas decontigencia
42
Cuando un evento no afecta la probabilidad de otro. Se calcula multiplicando las probabilidades individuales:
eventos independientes
43
Probabilidad de que la prueba dé un resultado positivo en un individuo que realmente tiene la enfermedad o condición que se está buscando detectar. Mide qué tan bien la prueba identifica a los enfermos.
Sensibilidad
44
Probabilidad de que la prueba dé un resultado negativo en un individuo que realmente NO tiene la enfermedad o condición. Mide qué tan bien la prueba identifica a los sanos.
Especifidad
45
La probabilidad de estar enfermo o no a partir de los resultados del test
Valores productivos
46
Dada la prueba positiva (T), el diagnóstico sea positivo
(D): P(D∣T)
47
Dada la prueba negativa (T-), el diagnóstico sea negativo
(D): P(D-∣T-)
48
es utilizado para referirse a una variable que se considera que está relacionada con una variable resultado.
factor de riesgo
49
los investigadores seleccionan a los objetos de estudio previo al desarrollo de la enfermedad y se observa su evolución
estudios prospectivos
50
Es la razón de riesgo de desarrollar la enfermedad entre individuos con el factor de riesgo indicado con respecto a desarrollar la enfermedad entre individuos que no poseen el factor de riesgo.
Riesgo Relativo
51
en los que los investigadores analizan la relación de una factor de riesgo y el desarrollo de una enfermedad por medio del análisis de pacientes con dicha patología
studios retrospectivos
52
representa la probabilidad con respecto a la probabilidad de fracaso considerando la tabla de contingencia.
ODDS RATIO
53