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Tipo de tablas

Tablas tipo I:

Cuando el tamaño de la muestra y el recorrido de la variable son pequeños, por ejemplo si tenemos una muestra de las edades de 5 personas, por lo que no hay que hacer nada especial simplemente anotarlas de manera ordenada en filas o columnas.

Edad de los 5 miembros de una familia:

5, 8, 16, 38, 45

Tablas tipo II:

Cuando el tamaño de la muestra es grande y el recorrido de la variable es pequeño, por lo que hay valores de la variable que se repiten. Por ejemplo, si preguntamos el número de personas activas que hay en 50 familias obtenemos la siguiente tabla:

Personas Activas en 50 familias

2	1	2	2	1	2	4	2	1	1
2	3	2	1	1	1	3	4	2	2
2	2	1	2	1	1	1	3	2	2
3	2	3	1	2	4	2	1	4	1
1	3	4	3	2	2	2	1	3	3

Podemos observar que la variable toma valores comprendidos entre 1 y 4, por lo que precisaremos una tabla en la que resumamos estos datos quedando la siguiente tabla:

Personas Activas	Número de Familias
1	16
2	20
3	9
4	5
Total	50

Tablas tipo III:

Cuando el tamaño de la muestra y el recorrido de la variable son grandes, por lo que será necesario agrupar en intervalos los valores de la variable. Por ejemplo si a un grupo de 30 alumnos les preguntamos el dinero que en ese momento llevan encima, nos encontramos con los siguientes datos:

 

Evidentemente, la variable estadística tiene un recorrido muy grande, 4998 pesetas, por lo que sí queremos hacer una tabla con estos datos tendremos que tomar intervalos. Para decidir la amplitud de los intervalos, necesitaremos decidir ¿cuántos intervalos queremos?. Normalmente se suele trabajar con no más de 10 o 12 intervalos.

Amplitud =4998/10 = 499,8 Por lo que tomaremos intervalos de amplitud 500

Debemos tener en cuenta las siguientes consideraciones:

Tomar pocos intervalos implica que la "pérdida de información" sea mayor.

Los intervalos serán siempre Cerrados por la izquierda y Abiertos por la Derecha 

[ L_i-1 , L_i )

Procuraremos que en la decisión de intervalos los valores observados no coincidan con los valores de los extremos del intervalo y si esto ocurre que no sea en más de un 5% del total de observaciones.

Con estas recomendaciones tendremos la siguiente tabla:

[ Li-1 , Li )	Frecuencia
[ 0,500)	16
[ 500, 1000)	6
[ 1000,1500)	3
[ 1500, 2000)	2
[ 2000, 2500)	1
[ 2500, 3000)	1
[ 3000, 3500)	0
[ 3500, 4000)	0
[ 4000, 4500)	0
[ 4500, 5000)	0
[ 5000,5500)	1

• Otra forma de calcular la cantidad de intervalos es aplicando los siguientes metodos:

 

Método Sturges:  k =  1 +  3,332 log n  

 

donde:

k= número de clases

n= tamaño muestral

Conceptos estadísticos

Variable: Característica que puede presentar distintas modalidades. Por ejemplo, la variable "género" solo presenta dos modalidades (mujer y hombre), y la variable "depresión" presenta un número infinito de modalidades, (las magnitudes de gravedad con que puede afectar a las personas).

Constante: Característica que presenta una sola modalidad

Datos: Son números que representan las modalidades de las variables. Por ejemplo, el 1 puede representar la modalidad "Mujer", el 6.3 representa una de las magnitudes que podemos registrar en la variable "grado de conocimiento de las técnicas estadísticas". Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios, uno de los cuales se basa en las modalidades que presentan: Se dirá que son datos dicotómicos los que provienen de variables que solo admiten dos modalidades (por ejemplo la variable "género"), son datos dicotomizados aquellos que presentan dos categorías pero provienen de variables con más de dos modalidades (por ejemplo datos con valores 1 y 0 que representan aprobado y suspenso).

Población: Conjunto completo de indivíduos, objetos o fenómenos.

Muestra: Subconjunto de la población.

Muestreo: Procedimiento de selección de las muestras.

Representatividad de la muestra: Las muestras son partes de la población, pero no son la población completa. Por ello, sus características no suelen coincidir con las de la población. La medida en que la muestra aproxima a la población se denomina representatividad.

Sesgo: Es la discrepancia entre las características de las muestras y las de la población.

Análisis univariado: Analiza una sola variable. Es más sencillo, más fácil de entender y de interpretar. En cambio, la sencillez puede comportar una simplificación excesiva de la realidad. Por ejemplo, un investigador quiere hacer un estudio del rendimiento académico universitario, para lo cual recoge las calificaciones de los estudiantes en los exámenes finales. Es claro que una caracterización del rendimiento basada exclusivamente en las calificaciones académicas es incompleta y que, si queremos conocer los condicionantes del rendimiento deberíamos incluir otros variables (como actitud, preparación previa, etc.) y estudiar cómo interactúan para dar cuenta de las variables de interés.


Análisis multivariado: Analiza los datos teniendo en cuenta las relaciones entre las variables. Es más complejo y de comprensión más dificultosa, pero proporciona información más completa del objeto estudiado.

Libros de estadísticas (Descarga directa)

Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía 

Título del libro: Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía 
Autor: Webster Allen L
Idioma: Castellano

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Título del libro: Probabilidad y Estadística
Autor: Canavos George C
Idioma: castellano
Acerca de Probabilidad y Estadística
• Introducción y estadística descriptiva.
• Conceptos en probabilidad.
• Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
• Distribuciones discretas de probabilidad.
• Distribuciones continuas de probabilidad.
• Distribuciones conjuntas de probabilidad.
• Muestras aleatorias y distribuciones de muestreo.
• Estimación puntual y por intervalo.
• Prueba de hipótesis estadística.
• Pruebas de bondad de ajuste y análisis de tablas de contingencias.
• Métodos para el control de calidad y muestreo para aceptación.
• Diseño y análisis de experimentos estadísticos.
• Análisis de regresión: el modelo lineal simple.
• Análisis de regresión: el modelo lineal general.
• Métodos no paramétricos.
• Tablas. 
• Respuestas a problemas impares
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La práctica del análisis de correspondencias

Título del libro: La práctica del análisis de correspondencias
Autor: Greenacre Michael
Idioma: Castellano
Acerca de La práctica del análisis de correspondencias
La práctica del análisis de correspondencias es el fruto de más de 30 años de investigación del autor, Michael Greenacre (catedrático en la Universidad Pompeu Fabra, Barcelona), en ciencias sociales y ambientales. El análisis de correspondencias es un método estadístico que permite visualizar e interpretar grandes conjuntos de datos, y de aplicación en casi todas las ramas de la investigación científica; por ejemplo, para analizar datos obtenidos de encuestas sociales, buscar pautas en datos de micromatrices dentro de la investigación genética, identificar las relaciones entre variables biológicas y medioambientales y, en el estudio de mercados, conocer cómo los consumidores perciben los productos de marcas rivales. El libro tiene un formato didáctico de fácil comprensión, con los aspectos técnicos presentados en un apéndice. Se analizan un total de trece conjuntos de datos diferentes, facilitando al lector una amplia variedad de casos prácticos.
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Clases particulares de estadisticas

Clases particulares de estadísticas y probabilidades

Contenidos
Estadística descriptiva e inferencial ( Contenidos que realizo)
- Estadística Descriptiva Univariada y Multivariada (Medición, medidas de tendencia central, escalas, recopilación, manejo y análisis de datos).
- Medidas de Probabilidad, Variables aleatorias (Modelos más comunes de Ingeniería).
- Todos los modelos probabilísticos (bernulli, geometrica, poisson, hipergeometrica, pascal o binomial negativa, weibull, exponencial, etc)
- Distribuciones. Funciones de variables aleatorias (costo Esperado, Utilidad Esperada). Modelos Estadísticos y Elementos de Inferencia Estadística (Modelos estadísticos y la aplicación de alguno de ellos a la teoría de la confiabilidad, Nociones de Estimación y Contraste de hipótesis).
- Intervalos de confianza e hipótesis. Introducción a diseño de experimentos y control estadístico de la calidad

- Hipótesis parametrica y no parametrica

- Regresión simple y múltiple

Me puedes contactar al correo Lgonzale@uc.cl o el wsp +56935181566

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Que es la estadísticas??

La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados.

La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.

El origen de la palabra estadística se suele atribuir al economista Gottfried Achenwall (prusiano, 1719-1772) que entendía la estadística como “ciencia de las cosas que pertenecen al Estado”.

Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza herramientas de las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la economía, pero eso no las hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación estrecha, pero la estadística y las matemáticas son disciplinas diferentes.

Transversalidad de la estadística

Una de las características fundamentales de la estadística es su transversalidad. Su metodología es aplicable al estudio de diversas disciplinas tales como: biología, física, economía, sociología, etc.

La estadística ayuda a obtener conclusiones relevantes para el estudio de todo tipo de agentes como: humanos, animales, plantas, etc. Generalmente lo hace a través de muestras estadísticas.

Ramas de la estadística

La estadística se puede subdividir en dos grandes ramas: descriptiva e inferencial.

         Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas.

• Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente.

La estadística inferencial se subdivide a su vez en dos grandes tipos: estadística paramétrica y no paramétrica.

• Estadística paramétrica: Se caracteriza porque asume que los datos tienen una determinada distribución o se especifican determinados parámetros que deberían cumplirse. Así por ejemplo, en un análisis paramétrico podemos trabajar bajo el supuesto de que la población se distribuye como una Normal (hay que justificar nuestro supuesto) y luego sacar conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple.
• Estadística no paramétrica: En ella no es posible asumir ningún tipo de distribución subyacente en los datos ni tampoco un parámetro específico. Un ejemplo de este tipo de análisis es la prueba binomial.

Ejemplo de uso de la estadística en economía

La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico. Nos ayuda a comprobar la aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del uso de estadística en Economía son:

• Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
• Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
• Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.
• Calcular la tasa de paro.
• Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios, PIB, etc.