Unidad 1: Tratamiento de Datos

Question 1

Procesos y Variabilidad

Answer 1

Un proceso es un conjunto de etapas, ordenadas con cierta lógica, para obtener resultados.

Question 2

Conceptos fundamentales que intervienen en un problema “Estadístico”

Answer 2

La o las características de interés y el conjunto para el cual se requieren obtener conclusiones.

Question 3

Población

Answer 3

La población es el conjunto de todos los elementos bajo estudio. Una población puede ser finita o infinita y el método de estudio es exhaustivo.

Question 4

Unidad elemental

Answer 4

A cada uno de los elementos que componen la población se lo denomina unidad elemental. La UE es ¿A quién estudio?

Question 5

Variable

Answer 5

Una variable es cualquier característica que puede tomar diferentes valores o categorías en la unidades elementales. Para identificar una variable debemos preguntarnos ¿A qué estudio?. Se dividen en dos categorías:
- Cualitativas
- Cuantitativas

Question 6

Variable cualitativas

Answer 6

Clasifica a las unidades elementales en categorías o niveles.

Question 7

Variables Cuantitativas

Answer 7

Le asigna a cada unidad elemental un número. Se pueden clasificar en discretas o continuas

Question 8

Variables Cuantitativas Discretas

Answer 8

El conjunto de valores posibles es finito o infinito numerable, y se asocia a un subconjunto de números enteros Z. NO EXISTE VALOR ENTREMEDIO DE ELLOS

Question 9

Variables Cuantitativas Continuas

Answer 9

El conjunto de valores posibles es un intervalo o conjunto de intervalos de números reales R. Entre dos valores cualesquiera puede existir un valor entremedio de ellos.

Question 10

Muestra

Answer 10

Una muestra es un subconjunto de elementos de la población bajo estudio. Su tamaño o cantidad de elementos se simbolizarán con a letra “n”. Sus métodos de estudio son por muestras aleatorias, probabilísticas o conveniencia).

Question 11

Parámetro

Answer 11

Cualquier medida que resuma información de la población se denomina Parámetro

Question 12

Estadístico

Answer 12

Se denomina estadístico a cualquier medida que resuma información de una muestra.

Question 13

Análisis descriptivo de los datos

Answer 13

Son tablas, gráficos o indicadores que se usan para resumir y/o presentar un conjunto de datos, sean estos de una muestra o de una población finita.

Question 14

Análisis inferencial de los datos

Answer 14

Son intervalos de confianza y/o pruebas de hipótesis que permiten extender las conclusiones de una muestra a la población, con riesgos controlados.

Question 15

Características de una variable cualitativa: Frecuencia Absoluta (nK)

Answer 15

El número de elementos que pertenecen a cada clase recibe el nombre de frecuencia absoluta (nK)

Question 16

Características de una variable cualitativa: Frecuencia Relativa (fK)

Answer 16

El cociente entre la frecuencia absoluta y el número total de observaciones recibe el nombre de frecuencia relativa (fK)

Question 17

Características de una variable cualitativa: Representación gráfica

Answer 17

-Gráfico circular (Torta)
- Gráfico de barras
- Diagrama de Pareto

Question 18

Características de una variable cuantitativa Discreta: Frecuencia Absoluta acumulada (NK)

Answer 18

Es la cantidad de elementos correspondientes a valores de la variable menores o iguales a xK

Question 19

Características de una variable cuantitativa Discreta: Frecuencia Relativa acumulada (NK)

Answer 19

Es la proporción de elementos cuyo valor de la variable es menor o igual que xK

Question 20

Características de una variable cuantitativa Discreta: Representación gráfica

Answer 20

• Gráfico de bastones
• Tablas

Question 21

Características de una variable cuantitativa Continua

Answer 21

• Tallo y Hoja

Question 22

Características de una variable cuantitativa Continua: Representación gráfica

Answer 22

• Histograma
• Polígono de frecuencias acumuladas
• Gráficos de serie de tiempo
• Tablas

Question 23

Medidas de Posición

Answer 23

• Media
• Moda
• Mediana
• Cuartiles
• Percentiles

Question 24

Media aritmética o Promedio

Answer 24

No coincide necesariamente con un valore de la variable. Es el valor medio de los valores de la variable.
Si se trata de una población se utiliza la letra griega μ.

Question 25

Moda

Answer 25

Es el valor de la variable con mayor frecuencia.

Question 26

Mediana

Answer 26

Es el mínimo valor de la variable que acumula, por lo menos, el 50% de las observaciones ordenadas en forma creciente.

Question 27

Cuartiles y Percentiles

Answer 27

Se definen de forma similar a la mediana, pero en vez de acumular el 50% acumulan el valor indicando (cuartil 1 q1=25%, cuartil 2 q2=50%,.., percentil 1 p1= 1%, etc). Si se trata de una población se puede utilizar letras mayúsculas para su simbología.

Question 28

Comparación de media, mediana y moda

Answer 28

Si la media, mediana y moda coinciden es una distribución simétrica. Si no coinciden se les llama distribuciones Asimétricas. Si todos los datos se acumulan en la izquierda del gráfico, entonces es una distribución asimétrica a la derecha. Si todos los datos se acumulan a la derecha del gráfico, entonces, es una distribución asimétrica a la izquierda.

Question 29

Medidas de dispersión

Answer 29

Estas medidas dan información de la variabilidad o el alejamiento que tienen los datos entre sí. Si las medidas de dispersión son altas, entonces significa que existe mucha dispersión. Las medidas de dispersión son: - Rango - Varianza Muestral - Desvío estándar muestral - Recorrido Intercuartílico - Coeficiente de Variación

Question 30

Medidas de dispersión: Rango

Answer 30

Es la diferencia entre el mayor y menor de las observaciones. Se simboliza con la letra r

Question 31

Medidas de dispersión: Varianza Muestral

Answer 31

Es el promedio, aproximado, de los cuadrados de las diferencias entre los valores de las observaciones y su correspondiente media aritmética. Se simboliza en un estadístico como : (s)^2. Se simboliza en un parámetro como: (σ)^2

Question 32

Medidas de dispersión: Desvío Estándar Muestral

Answer 32

Es la raíz cuadrada positiva de la varianza. Se simboliza con la letra s.

Question 33

Medidas de dispersión: Recorrido Intercuartílico

Answer 33

Es la diferencia entre el cuartil 3 y el cuartil 1. Se simboliza como: riq.

Question 34

Medidas de dispersión: Coeficiente de Variación

Answer 34

Es el cociente entre el desvío estándar y la media aritmética. Se simboliza como cv si es una muestra o CV si es una población.

Question 35

Regla empírica

Answer 35

Si un conjunto de datos tiene una distribución aproximadamente simétrica y de forma campanular (se le llama distribución normal) verifica lo siguiente en cuanto a porcentaje de datos que pertenecen, aproximadamente, a cada intervalo: media+-k*desvío estándar media +- 1*desvío estándar = 68% de los datos media +- 2* desvío estándar = 95% de los datos media +- 3*desvío estándar = 99.7% de los datos

Question 36

Detección de valores anómalos o muy extremos

Answer 36

Hay ocasiones que un conjunto contiene observaciones muy alejadas del resto. Para determinar si estas observaciones son anomalas o no es observar si se aleja demasiado de la media. Para determinar si z o Z es muy grande hay que tener en cuenta la regla empírica, que indica que el 100% de los datos se cubren, aproximadamente, con 3 desvíos de la media. Esto significa que z puede considerarse grande si es mayor a 3.

Question 37

Diagrama de caja

Answer 37

Se utiliza para representar la distribución de los datos de variables cuantitativas. El mismo se realiza a partir de los cuartiles junto con el rango.