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Estadistica

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  • Estad铆stica

    La Estad铆stica trata del recuento, ordenaci贸n y clasificaci贸n de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.

    Publicado: Mar Sep 04 2012  |  356 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Hacia la demostracion del teorema de PREBISCH_URIBE_LLOPIS

    La teor铆a de juegos en una herramienta matem谩tica que permite la construcci贸n de modelos de decisi贸n que permiten analizar el comportamiento de sectores econ贸micos sociales en sus diversas interrelaciones, permitiendo adem谩s analizar sus futuras actuaciones. A cada grupo de individuos que realizan actividades econ贸micas con caracter铆sticas similares les llamaremos sectores econ贸micos sociales, entre ellos, el sector agropecuario, el sector manufacturero e industrial, etc茅tera.

    Publicado: Lun Ago 27 2012  |  350 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Distribuciones discretas con Excel y Winstats

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Una distribuci贸n de probabilidad es una representaci贸n de todos los resultados posibles de alg煤n experimento y de la probabilidad relacionada con cada uno. Una distribuci贸n de probabilidad es discreta cuando los resultados posibles del experimento son obtenidos de variables aleatorias discretas, es decir, de variables que s贸lo puede tomar ciertos valores, con frecuencia n煤meros enteros, y que resultan principalmente del proceso de conteo. Ejemplos de variables aleatorias discretas son: N煤mero de caras al lanzar una moneda El resultado del lanzamiento de un dado N煤mero de hijos de una familia N煤mero de estudiantes de una universidad

    Publicado: Mie Ago 15 2012  |  400 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Distribuci贸n normal con Excel y Winstats

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Abrahan De Moivre (1733) fue el primero en obtener la ecuaci贸n matem谩tica de la curva normal. Kart Friedrich Gauss y M谩rquez De Laplece (principios del siglo diecinueve) desarrollaron m谩s ampliamente los conceptos de la curva. La curva normal tambi茅n es llamada curva de error, curva de campana, curva de Gauss, distribuci贸n gaussiana o curva de De Moivre. Su altura m谩xima se encuentra en la media aritm茅tica, es decir su ordenada m谩xima corresponde a una abscisa igual a la media aritm茅tica. La asimetr铆a de la curva normal es nula y por su grado de apuntamiento o curtosis se clasifica en mesoc煤rtica.

    Publicado: Vie Ago 10 2012  |  349 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Distribuci贸n t de Student empleando Excel y Winstats

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Al comenzar el siglo XX, un especialista en Estad铆stica de la Guinness Breweries en Irlanda llamado William S. Gosset deseaba hacer inferencias acerca de la media cuando la o fuera desconocida. Como a los empleados de Guinness no se les permit铆a publicar el trabajo de investigaci贸n bajo sus propios nombres, Gosset adopt贸 el seud贸nimo de "Student". La distribuci贸n que desarroll贸 se conoce como la distribuci贸n t de Student. Si la variable aleatoria X se distribuye normalmente, entonces el siguiente estad铆stico tiene una distribuci贸n t con n - 1 grados de libertad.

    Publicado: Vie Ago 10 2012  |  351 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Series de tiempo empleando Excel y Graph

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    Las series de tiempo llamadas tambi茅n series cronol贸gicas o series hist贸ricas son un conjunto de datos num茅ricos que se obtienen en per铆odos regulares y espec铆ficos a trav茅s del tiempo, los tiempos pueden ser en a帽os, meses, semanas, d铆as o otra unidad adecuada al problema que se est茅 trabajando. Ejemplos de series de tiempo son: Ventas mensuales de un producto en una empresa, producci贸n total anual de petr贸leo en Ecuador durante un cierto n煤mero a帽os o las temperaturas anunciadas cada hora por el meteor贸logo para un aeropuerto.

    Publicado: Vie Ago 10 2012  |  332 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Metaheur铆stica de optimizaci贸n mediante colonias de hormigas y aplicaciones

    La mayor铆a de los Problemas de Optimizaci贸n Combinatoria de inter茅s cient铆fico o pr谩ctico est谩n incluidos en la clase NP-completos, ya que no existen algoritmos exactos con complejidad polin贸mica que permitan resolverlos. Debido a su intratabilidad, se han dise帽ado una gran cantidad de m茅todos aproximados, los cuales encuentran buenas soluciones en tiempos razonables. Uno de estos m茅todos es la metaheur铆stica de Optimizaci贸n mediante Colonias de Hormigas (ACO); que tiene su fuente de inspiraci贸n en el comportamiento de las hormigas reales, que minimizan el recorrido entre su colonia y cualquier fuente de abastecimiento, bas谩ndose fundamentalmente en los rastros de feromona que van dejando a su paso. Para la metaheur铆stica ACO se han propuesto varios algoritmos, que desde su surgimiento han probado su amplia aplicabilidad y eficiencia en la soluci贸n de Problemas de Optimizaci贸n Combinatoria.

    Publicado: Lun Ago 06 2012  |  305 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Gr谩ficas de control de la calidad empleando Excel y Winstats

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Tanto la administraci贸n de calidad como la administraci贸n Seis Sigma utilizan una gran colecci贸n de herramientas estad铆sticas. Una herramienta ampliamente utilizada en cada enfoque al analizar el proceso de recolecci贸n secuencial de datos a lo largo del tiempo es la gr谩fica de control. Las gr谩ficas de control permiten monitorear la variaci贸n en una caracter铆stica del producto o servicio a lo largo del tiempo. Las gr谩ficas de control se utilizan para estudiar el desempe帽o pasado, para evaluar las condiciones presentes, o para predecir los resultados futuros. La informaci贸n obtenida al analizar una gr谩fica de control constituye la base para el proceso de mejoramiento. Los diferentes tipos de gr谩ficas de control nos permiten analizar diferentes tipos de variables cr铆ticas para la calidad (CPC): variables categ贸ricas como la proporci贸n de habitaciones de hotel no aceptables en t茅rminos de disponibilidad de comodidades y el correcto funcionamiento de todos los electrodom茅sticos en la habitaci贸n; variables discretas como el n煤mero de hu茅spedes que registraron alguna queja durante la semana; y variables continuas como el tiempo requerido para entregar el equipaje en la habitaci贸n. Adem谩s de proporcionar una exhibici贸n visual de los datos que representan un proceso, la gr谩fica de control hace 茅nfasis principalmente en separar las causas especiales de las causas comunes de la variaci贸n.

    Publicado: Vie Ago 03 2012  |  306 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Importancia del estudio de la estad铆stica descriptiva para la especialidad de zootecnia-veterinaria

    En la especialidad de T茅cnico Medio en Zootecnia-Veterinaria, un elemento muy importante es la vinculaci贸n entre la estad铆stica descriptiva y los contenidos relacionados con la especialidad. Precisamente, una de las dificultades encontradas en el IPA: Villena-Revoluci贸n es la insuficiente vinculaci贸n entre estas. En el art铆culo se realizan consideraciones te贸ricas acerca de la importancia de ello para lograr una mayor fijaci贸n de este contenido y para la formaci贸n profesional y laboral de los estudiantes.

    Publicado: Vie Jun 29 2012  |  327 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Interaprendizaje de probabilidades y estad铆stica inferencial con Excel, Winstats y Graph

    10 de 10 estrellas (3 votos)

    La Estad铆stica en la antig眉edad se empleaba en asuntos del Estado tales como en los censos de poblaci贸n o bienes, organizados por el poder pol铆tico con fines militares o fiscales. La Estad铆stica en la actualidad es empleada en todos los campos de saber humano, as铆 por ejemplo, en los juegos de azar se emplea conocimientos de las probabilidades estad铆sticas, los investigadores empleando conocimientos estad铆sticos para probar hip贸tesis, los gerentes de las empresas emplean gr谩ficos estad铆sticos para el control de la calidad de los servicios y productos que la empresa oferta, etc.

    Publicado: Vie Jun 22 2012  |  304 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Introducci贸n a las Probabilidades

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Es el conjunto de posibilidades de que un evento ocurra o no en un momento y tiempo determinado. Dichos eventos pueden ser medibles a trav茅s de una escala de 0 a 1, donde el evento que no pueda ocurrir tiene una probabilidad de 0 (evento imposible) y un evento que ocurra con certeza es de 1 (evento cierto).

    Publicado: Mie Jun 06 2012  |  301 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Introducci贸n a las probabilidades empleando Excel

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    CONCEPTOS B脕SICOS A) EXPERIMENTO.- Es toda acci贸n sobre la cual vamos a realizar una medici贸n u observaci贸n, es decir cualquier proceso que genera un resultado definido. B) EXPERIMENTO ALEATORIO.- Es toda actividad cuyos resultados no se determinan con certeza. Ejemplo: lanzar una moneda al aire. No podemos determinar con toda certeza 驴cu谩l ser谩 el resultado al lanzar una moneda al aire?, por lo tanto constituye un experimento aleatorio. C) ESPACIO MUESTRAL (S).- Es un conjunto de todos los resultados posibles que se pueden obtener al realizar un experimento aleatorio. Ejemplo: sea el experimento E: lanzar un dado y el espacio muestral correspondiente a este experimento es: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. D) PUNTO MUESTRAL.- Es un elemento del espacio muestral de cualquier experimento dado. E) EVENTO O SUCESO.- Es todo subconjunto de un espacio muestral. Se denotan con letras may煤sculas: A, B, etc. Los resultados que forman parte de este evento generalmente se conocen como 鈥渞esultados favorables鈥. Cada vez que se observa un resultado favorable, se dice que 鈥渙curri贸鈥 un evento. Ejemplo: Sea el experimento E: lanzar un dado. Un posible evento podr铆a ser que salga n煤mero par. Definimos el evento de la siguiente manera: A = sale n煤mero par = {2, 4, 6}, resultados favorables n(E) = 3

    Publicado: Mie Jun 06 2012  |  292 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Introducci贸n al interaprendizaje de estad铆stica descriptiva empleando Excel

    7 de 10 estrellas (3 votos)

    Establecer con absoluta claridad y precisi贸n el proceso de desarrollo de esta ciencia que actualmente se llama Estad铆stica, es una tarea dif铆cil ya que la informaci贸n que se dispone es fragmentada, parcial y aislada. Es seguro que desde la antig眉edad se realizaron inventarios de habitantes, bienes, productos, etc. Estos inventarios o censos (palabra derivada del lat铆n cencere que significa valuar o tasar) se realizaron con fines catastrales, tributarios y militares. En Egipto ya en el a帽o 3050 a. c se tiene noticias de estad铆sticas destinadas a fines semejantes a los se帽alados y especialmente en la construcci贸n de las pir谩mides. En China en el a帽o 2000 a. c. se conocen estudios similares. El nacimiento de Cristo coincide con la realizaci贸n de un censo poblacional en gran escala en el Imperio Romano. Durante mucho tiempo se entend铆a por 鈥渆stad铆stica鈥 la informaci贸n relacionada con el gobierno, la palabra misma se deriva del lat铆n statisticus o estatus que significa 鈥渄el estado鈥.

    Publicado: Mie Abr 25 2012  |  303 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Pruebas de hip贸tesis para medias

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    En vez de estimar el valor de un par谩metro, a veces se debe decidir si una afirmaci贸n relativa a un par谩metro es verdadera o falsa. Es decir, probar una hip贸tesis relativa a un par谩metro. Se realiza una prueba de hip贸tesis cuando se desea probar una afirmaci贸n realizada acerca de un par谩metro o par谩metros de una poblaci贸n. Una hip贸tesis es un enunciado acerca del valor de un par谩metro (media, proporci贸n, etc.). Prueba de Hip贸tesis es un procedimiento basado en evidencia muestral (estad铆stico) y en la teor铆a de probabilidad (distribuci贸n muestral del estad铆stico) para determinar si una hip贸tesis es razonable y no debe rechazarse, o si es irrazonable y debe ser rechazada.

    Publicado: Jue Mar 22 2012  |  324 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estimaci贸n de intervalos de confianza

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    La estad铆stica inferencial es el proceso de uso de los resultados derivados de las muestras para obtener conclusiones acerca de las caracter铆sticas de una poblaci贸n. La estad铆stica inferencial nos permite estimar caracter铆sticas desconocidas como la media de la poblaci贸n o la proporci贸n de la poblaci贸n. Existen dos tipos de estimaciones usadas para estimar los par谩metros de la poblaci贸n: la estimaci贸n puntual y la estimaci贸n de intervalo. Una estimaci贸n puntual es el valor de un solo estad铆stico de muestra. Una estimaci贸n del intervalo de confianza es un rango de n煤meros, llamado intervalo, construido alrededor de la estimaci贸n puntual. El intervalo de confianza se construye de manera que la probabilidad del par谩metro de la poblaci贸n se localice en alg煤n lugar dentro del intervalo conocido.

    Publicado: Vie Mar 16 2012  |  316 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Pruebas de hip贸tesis para proporciones

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    Las pruebas de proporciones son adecuadas cuando los datos que se est谩n analizando constan de cuentas o frecuencias de elementos de dos o m谩s clases. El objetivo de estas pruebas es evaluar las afirmaciones con respecto a una proporci贸n (o Porcentaje) de poblaci贸n. Las pruebas se basan en la premisa de que una proporci贸n muestral (es decir, x ocurrencias en n observaciones, o x/n) ser谩 igual a la proporci贸n verdadera de la poblaci贸n si se toman m谩rgenes o tolerancias para la variabilidad muestral. Las pruebas suelen enfocarse en la diferencia entre un n煤mero esperado de ocurrencias, suponiendo que una afirmaci贸n es verdadera, y el n煤mero observado realmente. La diferencia se compara con la variabilidad prescrita mediante una distribuci贸n de muestreo que tiene como base el supuesto de que es realmente verdadera.

    Publicado: Jue Mar 15 2012  |  325 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Prueba de hip贸tesis con la raz贸n F de Fisher

    10 de 10 estrellas (1 voto)

    A diferencia de otras pruebas de medias que se basan en la diferencia existente entre dos valores, el an谩lisis de varianza emplea la raz贸n de las estimaciones, dividiendo la estimaci贸n intermediante entre la estimaci贸n interna Esta raz贸n F fue creada por Ronald Fisher (1890-1962), matem谩tico brit谩nico, cuyas teor铆as estad铆sticas hicieron mucho m谩s precisos los experimentos cient铆ficos. Sus proyectos estad铆sticos, primero utilizados en biolog铆a, r谩pidamente cobraron importancia y fueron aplicados a la experimentaci贸n agr铆cola, m茅dica e industrial. Fisher tambi茅n contribuy贸 a clarificar las funciones que desempe帽an la mutaci贸n y la selecci贸n natural en la gen茅tica, particularmente en la poblaci贸n humana.

    Publicado: Mie Mar 14 2012  |  319 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • La Estad铆stica

    5 de 10 estrellas (1 voto)

    Historia acerca de la estad铆stica, conceptos, tipos de muestra, poblaci贸n, estad铆stica descriptiva e inferencial, variables y dem谩s.

    Publicado: Mie Feb 15 2012  |  354 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Medidas de posici贸n y de forma, y los gr谩ficos de caja y de tallo y hojas

    Los Cuartiles, Q1, Q2, Q3. El segundo cuartil es precisamente la mediana. El primer cuartil, es el valor por debajo del cual queda un cuarto (25%) de todos los valores de la sucesi贸n (ordenada); el tercer cuartil, es el valor por debajo del cual quedan las tres cuartas partes (75%) de los datos, Hildebrand, (1997).

    Publicado: Mie Ene 18 2012  |  320 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Desviaci贸n estandar

    La desviaci贸n est谩ndar (o desviaci贸n t铆pica) es una medida de dispersi贸n para variables de raz贸n (ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estad铆stica descriptiva. Es una medida (cuadr谩tica) de lo que se apartan los datos de su media, y por tanto, se mide en las mismas unidades que la variable.

    Publicado: Lun Dic 19 2011  |  326 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estadistica

    La estad铆stica es el estudio de los modos de recolectar y analizar datos con el fin de establecer conclusiones acerca del medio del cual se han obtenido los datos. a es la ciencia que trata sobre la toma, organizaci贸n recopilaci贸n, presentaci贸n y an谩lisis de datos para deducir conclusiones sobre ellos y para tomar decisiones que est茅n de acuerdo con los an谩lisis efectuados.

    Publicado: Mar Nov 15 2011  |  365 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Medidas de Dispersi贸n

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    Se presenta la teor铆a acompa帽ada de ejemplos ilustrativos resueltos en forma manual y empleando Excel de la desviasi贸n media, la varianza y la desviasi贸n est谩ndar.

    Publicado: Jue Nov 03 2011  |  327 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Dispersi贸n relativa o coeficiente de variaci贸n

    10 de 10 estrellas (2 votos)

    Se presenta la teor铆a acompa帽ada con ejemplos ilustrativos resueltos en forma manual y empleando Excel.

    Publicado: Jue Sep 29 2011  |  328 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Gr谩ficos estad铆sticos b谩sicos

    10 de 10 estrellas (2 votos)

    Se presentan gr谩ficos etad铆sticos b谩sicos elaborados manualmente y con Excel.

    Publicado: Jue Sep 29 2011  |  340 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • An谩lisis de tendencia para series de tiempo

    10 de 10 estrellas (7 votos)

    Se presenta la teor铆a acompa帽ada de ejemplos ilustrativos resueltos en forma manual y empleando TICs. Las series de tiempo llamadas tambi茅n series cronol贸gicas o series hist贸ricas son un conjunto de datos num茅ricos que se obtienen en per铆odos regulares y espec铆ficos a trav茅s del tiempo, los tiempos pueden ser en a帽os, meses, semanas, d铆as o otra unidad adecuada al problema que se est茅 trabajando.

    Publicado: Jue Jun 30 2011  |  361 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
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