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Estadistica

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  • Inferencia Estad铆stica

    9 de 10 estrellas (5 votos)

    Introducci贸n al muestreo. Par谩metros y estimadores. Muestreo aleatorio. Base de la inferencia estad铆stica: muestreo aleatorio simple. Introducci贸n a las distribuciones de muestreo. Base conceptual para muestrear distribuciones. El teorema del l铆mite central. Relaci贸n entre el tama帽o de la muestra y el error est谩ndar. Estimaci贸n. Estimaciones puntuales. Estimaciones de intervalo. C谩lculo de estimaciones de intervalo de la media a partir de muestras grandes. Determinaci贸n del tama帽o de la muestra. Pruebas de hip贸tesis. Introducci贸n a la estad铆stica no param茅trica. Prueba de Kolmogorov. Smirnov.

    Publicado: Jue Feb 16 2006  |  1851 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Conceptos de estad铆sticas

    7 de 10 estrellas (8 votos)

    Conceptos. Gr谩ficos y tablas. Estad铆stica descriptiva. Medidas de tendencia central. Medidas de variabilidad. Variables discretas y variables continuas. Estad铆stica de datos agrupados. Muestra aleatoria. Teorema del l铆mite central.

    Publicado: Dom Feb 12 2006  |  1410 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Distribuci贸n de probabilidades

    En este trabajo se realiza la aplicaci贸n de las distribuciones discretas, para realizar el c谩lculo y an谩lisis correspondientes se ha tomado como datos algunos sucesos que ocurren dentro del quehacer acad茅mico en los laboratorios de la FIEE de la UNAC, reportados por el personal encargado. Estad铆stica.

    Publicado: Jue Feb 02 2006  |  1251 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Distribuci贸n de probabilidades discretas

    7 de 10 estrellas (4 votos)

    Variable aleatoria. Valor esperado. Distribuci贸n de probabilidades discretas. Distribuci贸n binomial. Distribuci贸n Poisson.

    Publicado: Mie Nov 23 2005  |  2017 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Medidas de posici贸n para datos agrupados y no agrupados: cuartiles, deciles y percentiles

    6 de 10 estrellas (5 votos)

    Cuantiles. Cuartiles. Deciles. Centiles o percentiles. Las Medidas de Posici贸n, tambi茅n conocidas como Otras Medidas de Dispersi贸n, son otras medidas o m茅todos que resultan ser m谩s pr谩cticos para precisar ciertas situaciones en las que se busca describir la variaci贸n o dispersi贸n en un conjunto de datos. Estadistica.

    Publicado: Lun Nov 14 2005  |  3231 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Hip贸tesis con dos muestras independientes

    3 de 10 estrellas (3 votos)

    Caso 1: Impacto del Programa de Planificaci贸n Familiar. Caso 2: Diferencia de dos tratamientos para diarrea aguda. Muy a menudo, en la pr谩ctica, se tienen que tomar decisiones sobre poblaciones, partiendo de la informaci贸n muestral de las mismas. Tales decisiones se llaman decisiones estad铆sticas. Por ejemplo, se puede querer decidir a partir de los datos del muestreo, si un suero nuevo es realmente efectivo para la cura de una enfermedad, si los ni帽os de diferentes comunidades tienen la misma altura, si un sistema educacional es mejor que otro, etc. Cualquier investigaci贸n implica la existencia de dos hip贸tesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian. Tales afirmaciones que pueden ser o no ciertas se llaman hip贸tesis estad铆sticas...

    Publicado: Vie Nov 04 2005  |  2188 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • An谩lisis de correspondencia

    5 de 10 estrellas (6 votos)

    Historia. Concepto. Pasos del An谩lisis de Correspondencia. Aplicaci贸n pr谩ctica. El An谩lisis de Correspondencias es una t茅cnica estad铆stica que se utiliza para analizar, desde un punto de vista gr谩fico, las relaciones de dependencia e independencia de un conjunto de variables categ贸ricas a partir de los datos de una tabla de contingencia.

    Publicado: Mar Oct 25 2005  |  1641 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estad铆stica inferencial. Regresi贸n y correlaci贸n

    2 de 10 estrellas (5 votos)

    Parte de la Estad铆stica corresponde a la Estad铆stica Inferencial y dentro de ella los cap铆tulos de correlaci贸n y regresi贸n son muy usados en la Investigaci贸n Cient铆fica, una herramienta muy 煤til cuando se trata de relacionar 2 o m谩s variables, relacionadas entre si, como por ejem. nivel de hemoglobina y embarazo en el 谩mbito de las Ciencias de la Salud, la Correlaci贸n implica el grado de dependencia de una variable respecto a otra y la Regresi贸n es otra t茅cnica que ayuda en la investigaci贸n de la salud Psicolog铆a costos de una Empresa etc...

    Publicado: Vie Oct 07 2005  |  1900 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • An谩lisis de correspondencia simple

    5 de 10 estrellas (1 voto)

    Definici贸n. Como se realiza el an谩lisis de correspondencia. Utilidad del an谩lisis de correspondencia. Aplicaci贸n pr谩ctica del an谩lisis de correspondencia con el SPSS. El an谩lisis de correspondencia simple es una t茅cnica para analizar la homogeneidad entre las categor铆as de cada uno de las dos variables respecto a las categor铆as de la otra. Las dos variables deben ser cualitativas.

    Publicado: Jue Oct 06 2005  |  834 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Trabajo de Estad铆stica

    5 de 10 estrellas (7 votos)

    Variable Aleatoria. Tratamiento de Variables Aleatorias. Tipos de pruebas estad铆sticas de hip贸tesis. Chi-cuadrado. Pruebas no param茅tricas. Distribuciones de Probabilidad. Distribuci贸n de probabilidad continua.

    Publicado: Dom Abr 24 2005  |  1978 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Introducci贸n a la estad铆stica

    6 de 10 estrellas (17 votos)

    Definici贸n de estad铆stica. Poblaci贸n y muestra. Datos individuales y datos estad铆sticos. Estructura del dato. La medici贸n. Clasificaciones de la estad铆stica.

    Publicado: Mie Abr 13 2005  |  2353 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • La teor铆a de conjuntos aproximativos. Una herramienta Data Mining

    6 de 10 estrellas (3 votos)

    La Teor铆a de Conjuntos Aproximativos (TCA), que viene de la denominaci贸n inglesa Rough Set Theory (Pawlak, 1982), es una teor铆a que se ha venido desarrollando desde la d茅cada de los 80, cuyo autor es el investigador polaco Zdzislaw Pawlak. A trav茅s de todo este tiempo, como toda teor铆a, se ha ido enriqueciendo con nuevos aportes, derivados de una mayor investigaci贸n sobre sus alcances y bondades, tanto para aplicaciones te贸ricas como pr谩cticas. Teniendo en cuenta que es una herramienta Data Mining, actualmente tiene aplicaciones en diferentes campos, sobretodo en sistemas de apoyo a la decisi贸n y sistemas gerenciales de informaci贸n. Las herramientas Data Mining, definidas de una forma resumida, vienen a ser el conjunto de procedimientos y t茅cnicas que buscan extraer patrones dentro de un conjunto de datos (Marakas, 1998). En ese sentido, la TCA se basa en el concepto de "indiscernibilidad". Considerando que indiscernir significa no conseguir distinguir una cosa de otra, por medio de los sentidos o de la inteligencia humana, lo que busca la TCA es encontrar todos aquellos objetos (acciones, alternativas, candidatos, pacientes, etc) que producen un mismo tipo de informaci贸n, es decir, aquellos objetos que son "indiscernibles" (Pawlak y Slowinski, 1993). A partir de este concepto es que entonces se generan las bases de matem谩ticas de esta teor铆a. As铆, el presente trabajo busca mostrar los alcances de esta teor铆a, y mediante un ejemplo simple en el 谩rea del diagn贸stico m茅dico, tratar de dar un mejor entendimiento de ella.

    Publicado: Vie Abr 01 2005  |  1900 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Conceptos y ejercicios de probabilidad

    6 de 10 estrellas (4 votos)

    Estad铆stica. Ejercicios con soluci贸n. Probabilidad bajo condiciones de independencia estad铆stica.

    Publicado: Mie Mar 02 2005  |  1122 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Teor铆a Elemental del Muestreo

    6 de 10 estrellas (4 votos)

    Definiciones. Usos del Muestreo. M茅todos de Muestreo Probabil铆sticos. Otros M茅todos de Muestreo. Tabla de N煤meros Aleatorios. Razones para el Muestreo. Diferencia entre los siguientes t茅rminos: Error de Muestreo y Error no de Muestreo. Poblaci贸n Blanco y Muestreada. Poblaci贸n.

    Publicado: Mie Feb 23 2005  |  1407 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estadistica computarizada

    7 de 10 estrellas (16 votos)

    Conceptos b谩sicos. Estad铆stica. Poblaci贸n. Muestra. Muestreo. Dato. Variable. Constante. Problema. Hip贸tesis. Escalas de medici贸n. Organizar datos en intervalos de clase. Medidas de tendencia central. Medidas de disperci贸n. Distribuci贸n probabilistica. Coeficientes de correlaci贸n. An谩lisis de regresi贸n lineal simple. Ejercicios.

    Publicado: Mar Ene 04 2005  |  1723 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Prueba de independencia

    1 de 10 estrellas (1 voto)

    Prueba de independencia. Correcci贸n de yates para tablas de contingencia de 2x2. Prueba de homogeneidad. An谩lisis de la varianza. Anova con un factor. Rutina general de un an谩lisis de varianza. Importancia del software en el an谩lisis de datos.

    Publicado: Mar Nov 16 2004  |  1446 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estad铆stica

    5 de 10 estrellas (18 votos)

    驴Como recolectar datos?. Escalas de medici贸n. Instrumentos de medici贸n. Como se sabe si un instrumento de medici贸n es confiable y v谩lido. Procedimiento que se sigue para construir un instrumento de medici贸n. Instrumentos de medici贸n.

    Publicado: Jue Jun 10 2004  |  4576 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Elementos de geoestad铆stica

    8 de 10 estrellas (9 votos)

    Problema que dio origen a la Geoestad铆stica. Geoestad铆stica, concepto. Variables aleatorias regionalizadas. Hip贸tesis de la Geoestad铆stica. Conocimiento del problema. El an谩lisis estructural. Estimaci贸n. Geoestad铆stica Multivariada. Geoestad铆stica no Lineal. La Simulaci贸n Geoestad铆stica.

    Publicado: Mie Jun 09 2004  |  1283 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estad铆stica

    6 de 10 estrellas (24 votos)

    Conceptos B谩sicos. Medici贸n de Caracteres. Estad铆sticas Primarias. La estad铆stica es com煤nmente considerada como una colecci贸n de hechos num茅ricos expresados en t茅rminos de una relaci贸n sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos num茅ricos. Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estad铆stica como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimaci贸n de par谩metro de determinada poblaci贸n; es decir, una funci贸n de valores de muestra...

    Publicado: Mie Abr 28 2004  |  2431 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Estad铆stica I. Cuadernillo de apoyo

    7 de 10 estrellas (23 votos)

    Descripci贸n. Distribuciones. Estimaci贸n de par谩metros. Prueba de hip贸tesis. Prueba de bondad de ajuste. El presente trabajo de investigaci贸n, fue elaborado por el grupo de ingenier铆a industrial (2002-2007), el cual pretende auxiliar a las futuras generaciones de estudiantes universitarios de la materia de estad铆stica, aqu铆 se encuentran los temas de Distribuciones, Estimaci贸n de Par谩metros, Prueba de Hip贸tesis y Pruebas de Bondad de Ajuste; creemos que est谩 muy completo, tambi茅n se pueden auxiliar docentes como cuadernillo de apoyo, contiene definiciones, formulas, tablas, ejemplos y ejercicios f谩ciles de seguir; sin duda una herramienta muy 煤til.

    Publicado: Jue Mar 04 2004  |  2514 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Los n煤meros 铆ndice

    5 de 10 estrellas (26 votos)

    Una parte fundamental de la estad铆stica es la reducci贸n de grandes vol煤menes de datos a formas en que se puedan hacer comparaciones y sacar conclusiones. As铆 la media, desviaci贸n est谩ndar, y otras funciones describen una distribuci贸n de frecuencia. La tendencia y los 铆ndices de estaci贸n, por su parte describen series de tiempo. Los n煤meros 铆ndice son medidas estad铆sticas de datos relacionados, y se los utiliza para comparar estos datos a trav茅s del tiempo, sobre un territorio o de otras formas. En la pr谩ctica de la administraci贸n y la econom铆a usualmente se tiene la dificultad de no poder relacionar una variable en un momento determinado, con la misma variable pero en otro momento. Los n煤meros 铆ndice son la herramienta con la cual se puede hacer este tipo de comparaciones que pueden referirse a precios, costos, ganancias etc. Generalmente es posible sumar elementos de la misma clase si todas las medidas est谩n expresadas en las mismas unidades. Es posible medir la producci贸n anual de trigo de un pa铆s sumando la que producen los agricultores individualmente, aqu铆 todos los kilogramos de trigo son los iguales, entonces el valor de la producci贸n total tendr谩 sentido. Cuando se quiere medir el compuesto de cambios en la producci贸n de varios art铆culos, que no se expresan en las mismas unidades de medida, no se podr谩 sumar las producciones ni promediarlas, en este caso se hace necesaria la utilizaci贸n de los n煤meros 铆ndice.

    Publicado: Vie Ago 29 2003  |  1631 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Medidas de posici贸n

    6 de 10 estrellas (25 votos)

    Las medidas de posici贸n nos facilitan informaci贸n sobre la serie de datos que estamos analizando. La descripci贸n de un conjunto de datos, incluye como un elemento de importancia la ubicaci贸n de 茅stos dentro de un contexto de valores posible. Una vez definidos los conceptos b谩sicos en el estudio de una distribuci贸n de frecuencias de una variable, estudiaremos las distintas formas de resumir dichas distribuciones mediante medidas de posici贸n (o de centralizaci贸n), teniendo presente el error cometido en el resumen mediante las correspondientes medidas de dispersi贸n. Se trata de encontrar unas medidas que sinteticen las distribuciones de frecuencias. En vez de manejar todos los datos sobre las variables, tarea que puede ser pesada, podemos caracterizar su distribuci贸n de frecuencias mediante algunos valores num茅ricos, eligiendo como resumen de los datos un valor central alrededor del cual se encuentran distribuidos los valores de la variable Son medidas estad铆sticas cuyo valor representa el valor del dato que se encuentra en el centro de la distribuci贸n de frecuencia, por lo que tambi茅n se les llama "Medidas de Tendencia Central".

    Publicado: Dom Ago 24 2003  |  1750 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Resumen del libro de estad铆sticas de Berenson y Levine

    7 de 10 estrellas (17 votos)

    Resumen del libro de estad铆sticas de Berenson y Levine. Aplicaciones estad铆sticas en administraci贸n de la calidad y productividad. Estad铆stica descriptiva e inferencial. Recolecci贸n de datos. Dise帽o de un experimento. Dise帽o de un cuestionario. Elecci贸n del tama帽o de la muestra. Organizaci贸n y Resumen de Datos. Frecuencia. 驴Que es un dato?. 驴C贸mo obtenemos los datos?. Distribuci贸n de frecuencia. Mediciones de la Variaci贸n. Graficaci贸n de datos categ贸ricos: de barras, de pastel y de punto. Probabilidad. Teorema de Bayes. Varianza y Desviaci贸n Est谩ndar. Distribuci贸n Binomial. Distribuci贸n de Poisson. La distribuci贸n Normal. Propiedades de la media aritm茅tica. Muestreo de poblaciones. La Potencia de una prueba. Prueba Z de una muestra para la proporci贸n. Regresi贸n lineal simple y correlaci贸n. Aplicaciones estad铆sticas en administraci贸n de la calidad y productividad.

    Publicado: Jue Jul 24 2003  |  2464 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • Muestreo y tama帽o de muestra

    6 de 10 estrellas (51 votos)

    Partiendo de la importancia que tiene para cualquier profesional e investigador conocer varios conceptos importantes de la estad铆stica para poder desarrollar exitosamente una investigaci贸n de cualquier 铆ndole, en el presente trabajo nos proponemos dar tratamiento a algunos elementos de la estad铆stica matem谩tica de la forma mas elemental posible para que pueda ser asimilada por cualquier profesional sin tener en cuenta su especialidad ya sea de las ciencias sociales como de las ciencias exactas. Poblaci贸n. La muestra. Par谩metro. Estad铆stico. Error muestral. Varianza poblacional. Nivel de confianza. Muestro aleatorio simple; con reemplazo; sin reemplazo.

    Publicado: Vie Mar 14 2003  |  11896 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
  • ESTAD脥STICAS, ESTIMADORES Y ESTIMADORES PUNTUALES

    5 de 10 estrellas (36 votos)

    Tipos de estimaci贸n estad铆stica. C谩lculo del tama帽o de la muestra. Muestra aleatoria. Inferencia. Poblaci贸n. Par谩metro. Estimador puntual. Varianza. La distribuci贸n de probabilidad de una estad铆stica. Estimaci贸n del error de una medida directa. Mejor valor de un conjunto de medidas. Tipos de estimaci贸n estad铆stica.

    Publicado: Sab Ene 18 2003  |  8531 visitas  |   Calificar  |  Comentar  |  Abrir en otra ventana
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