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▷ ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
es la rama de las matemáticas que se encarga del estudio, recolección, análisis e interpretación de los datos de una variable o más, extraídos de una muestra.
▷ ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.
▷ POBLACIÓN.
es el conjunto de cosas, personas, animales o situaciones que tiene una o varias características o atributos comunes.
Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.
▷ MUESTRA.
Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla. Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia.
▷ MEDICIÓN.
es el proceso de asignar un valor numérico a una variable.
▷ VARIABLE.
llamamos variable a toda característica en una población (sujetos u objetos) de interés individual, grupal, social o laboral (opinión, preferencia, magnitud, vector o número) que puede ser medida o contada.
▷ VARIABLE DISCRETA: (cuantitativa).
esta variable tiene como dominio todos los números reales (-∞ a ∞).
▷ VARIABLE CONTINUA: (cuantitativa).
su dominio son solo los valores enteros.
▷ VARIABLE CUANTITATIVA.
esta variable conlleva información respecto a cantidad/ conteo de algo.
▷ VARIABLE CUALITATIVA.
conlleva información respecto a características o cualidades.
ESCALA NOMINAL: produce clasificaciones de personas o cosas con base a una evaluación cualitativa; su eso no brinda información respecto a la cantidad. (Hace referencia a categorías).
▷ ESCALA DE RAZÓN: es similar a la de escala de intervalo, posee un verdadero punto 0 (el cero es real/no relativo).
▷ ESCALA ORDINAL.
las clasificaciones producidas por esta escala incorporan los atributos mayor que o menor que. (importancia de mayor a menor).
▷ ESCALA DE INTERVALO.
esta escala agrega los atributos de cuanto más y cuanto menos a aquellos de la escala ordinal. Se utilizan por lo general para variables cuantitativas. Tienen un cero 0 relativo.
▷ MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL.
como su nombre lo indica, tienden al centro de una distribución de datos, y estas son media o promedio, mediana y moda.
▷ MEDIA.
es el promedio de una distribución de datos.
▷ MEDIANA.
es el dato que se ubica exactamente a la mitad de la distribución de datos, es el dato que se encuentra a 50% de la distribución.
▷ MODA.
es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
▷ MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
estas medidas indican que tan alejados están los datos entre sí y que tan alejados se encuentran respecto a la media.
Las medidas de dispersión son: percentiles, desviación estándar, varianza, coeficiente de variación.
Los diagramas que se utilizan para estas medidas son: diagrama de caja, ojiva, de bigotes.
▷ VARIANZA.
es el cuadrado de la desviación estándar: σ2. Es la media de las diferencias con la media elevadas al cuadrado.
▷ DESVIACIÓN ESTÁNDAR.
mide que tan alejados se encuentran los datos respecto a su media.
▷ COEFICIENTE DE VARIACIÓN.
indica que tan alejados se encuentran los datos entre sí. Si el coeficiente es cercano al 50% los datos varían mucho entre sí. Si el coeficiente está cercano a cero, los datos se distribuyen uniformemente.
▷ CUARTIL.
indican la división exacta en 4 partes de la distribución.
▷ COMBINACIÓN.
es una selección de r elementos en n elementos seleccionados en una muestra. El orden de selección NO IMPORTA .
▷ PERMUTACIÓN.
acomodación u ordenamiento. son acomodamientos o cambios de posición de r elementos en n elementos. el orden SI IMPORTA.
▷ CARDINALIDAD.
es el número de elementos que tiene un conjunto y de expresa con el símbolo #.
▷ UNIÓN.
esta operación consiste en agrupar a los elementos que pertenecen a un conjunto A o a un conjunto B ó a ambos. AUB (A ó B).
▷ INTERSECCIÓN.
son los elementos que se encuentran en ambos conjuntos al ismo tiempo. A∩B (A y B).
▷ COMPLEMENTO.
el complemento de un conjunto A son todos los elementos que no pertenecen al conjunto A pero sí pertenecen al universo.
▷ DIFERENCIA.
son todos los elementos que se encuentran en un conjunto A pero no en B. A-B.
▷ DISTRIBUCIÓN BINOMIAL: se deriva de un procedimiento conocido como ensayo de Bernoulli. (variable discreta)
▷ PROCESO DE BERNOULLI.
cuando un proceso aleatorio o experimento, llamado ensayo, puede ocurrir solo uno de los resultados mutuamente excluyentes (no hay intersección).
1. En cada ensayo, ocurre uno de dos posibles resultados, mutuamente excluyentes.
2. La probabilidad de un éxito, denotado con p, permanece constante, y la probabilidad de fracaso se denota con q.
3. Los ensayos son independientes.
▷ DISTRIBUCIÓN DE POISSON:
1. Las ocurrencias de los eventos son independientes ( no depende uno del otro).
2. La probabilidad de una sola ocurrencia es proporcional a la dimensión del intervalo.
3. Se utiliza cuando se cuentan los eventos distribuidos al azar en espacio o tiempo.
4. Por lo general se utilizan para muestras grandes.