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25 Memes Ñoños XVIII

El Internet es una fuente inagotable de información, de imágenes y de memes, y en esta ocasión se comparten 25 memes con la temática de tener una referencia que no es captable para todos, pero para quien los entendió, son bastante satisfactorios y agradables, por lo que los invito a disfrutar de la 18° parte de esta colección de "25 Memes Ñoños"

¡¡¡Viva México y las Matemáticas!!!

Para los que me conocen puede que esto ya hasta parezca trillado y repetitivo, la ventaja es que estos medios siempre atraen un público nuevo, y la idea es que como suele ocurrir cada 15 de Septiembre, tratar de celebrar (con sus detalles incluidos por supuesto) una conmemoración más del Grito de Inicio de Independencia de México, realizándolo a mi peculiar estilo donde en vez de hacer la arenga a favor de ciertos personas históricos, voy vinculándolas a diferentes áreas de las siempre satanizadas Matemáticas, para de esa manera despertar en el alumnado y el público en general una mejor idea sobre esta ciencia, dar un “toque divertido”, y celebrar a nuestra nación sin olvidar que también hay otras cosas que también es importante seguir ejerciendo, como los cálculos matemáticos.

Analista de Datos

Sigue un proceso básico de análisis aplicado a proyectos, cuyo objetivo es tomar decisiones que ayuden de la mejora de la organización. 

Proceso general de análisis de datos.

Un analista de datos debe dominar las herramientas y conocimientos para realizar las siguientes actividades:

Diagramas de Dispersión

Los diagramas de dispersión son el componente gráfico del análisis de regresión; aun cuando no proporcionan un análisis estadístico riguroso, a menudo indican relaciones importantes entre las variables, como el porcentaje de un ingrediente en una aleación y la dureza de la aleación. Por lo regular, las variables en cuestión representan las posibles causas y efectos obtenidos de los diagramas de Ishikawa. Por ejemplo, si un fabricante sospecha que el porcentaje de un ingrediente en una aleación ocasiona problemas de calidad al cumplir con las especificaciones de dureza, un grupo de empleados podría recopilar los datos de las muestras sobre la cantidad del ingrediente y la dureza, y representar los datos en un diagrama de dispersión.

Histogramas

Un histograma es una herramienta básica de estadística que muestra gráficamente la frecuencia o número de observaciones de un valor en particular o en un grupo específico. Los histogramas proporcionan claves acerca de las características de la población principal de la cual se toma una muestra. Se vuelven evidentes los patrones, los cuales resultaría muy difícil de observar en una tabla ordinaria de números.

25 Imágenes de Humor Matemático I

En esta ocasión es momento de compartir otra muestra de imágenes de una página de Facebook donde se conjugan las matemáticas y la diversión, que es la de Humor Matemático, de la cual se comparte la siguiente muestra de imágenes.

Ajustes al modelo de regresión lineal en lenguaje de programación

En ocasiones, te encontrarás con modelos que puedes volver más precisos si los divides en partes a través de Python. Para hacer ajustes a un modelo en Python es necesario descargar las siguientes bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Statsmodels, Pandas, Math.

Regresión Lineal con software

Con ayuda del software de análisis estadístico, obtendrás las correlaciones entre columnas de una tabla de datos, es decir, encontrar relaciones entre variables. Lo primero que debes hacer es obtener los datos históricos.

Herramientas Estadísticas

La Estadística es una ciencia que reúne, ordena y clasifica datos para encontrar sus correlaciones. En conjunto con la probabilidad, buscan describir la ocurrencia de un evento de forma aleatoria o bajo ciertas condiciones. Hay dos Tipos de Estadística:

Estimación por Intervalo (Media Poblacional σ conocida)

En esta ocasión se comparte otro tema de Estadística que espero se comprenda de la mejor manera posible. Advierto que la extensión de este material es bastante amplia, pero si pones de tu paciencia, el tema quedará mejor comprendido. En esta publicación conocerás qué es la estimación por intervalo para los casos de la media poblacional en la que se conoce la desviación estándar, existen muchos otros cálculos de intervalos, por eso mismo se aclara el tema en concreto.

Medidas de Asociación entre dos variables

Con frecuencia los administradores o quienes toman decisiones necesitan conocer la relación entre dos variables. A continuación se presentan la covarianza y la correlación como medidas descriptivas de la relación entre dos variables.

25 Datos de Estadística I

 

1

Los datos cuantitativos son discretos o continuos. Datos cuantitativos que miden cuántos son discretos. Datos cuantitativos que miden cuánto son continuos porque entre los posibles valores de los datos no hay separación.

2

Una observación es el conjunto de mediciones obtenidas para cada elemento de un conjunto de datos. Por tanto, el número de observaciones es siempre igual al número de elementos. El número de mediciones de cada elemento es igual al número de variables. Entonces, el número total de datos se determina multiplicando el número de observaciones por el número de variables.

3

En el teorema de Chebyshev se requiere que z >1, pero z no tiene que ser entero.

4

La regla empírica está basada en la distribución de probabilidad normal.

5

Es conveniente determinar si hay observaciones atípicas antes de tomar decisiones con base en el análisis de los datos. Al escribir los datos o al ingresarlos en la computadora suelen cometerse errores. Las observaciones atípicas no necesariamente deben ser eliminadas, pero sí debe verificarse su exactitud y que sean adecuadas.

6

Los diagramas de caja proporcionan otra manera de identificar observaciones atípicas. Pero no necesariamente se identifican los mismos valores que los correspondientes a un punto z menor que 3 o mayor que 3. Puede emplear cualquiera de estos procedimientos, o los dos.

7

Una ventaja de los procedimientos del análisis exploratorio de datos es que son fáciles de usar; son necesarios pocos cálculos. Simplemente se ordenan los datos de menor a mayor y se identifican los cinco números del resumen de cinco números. Después se construye el diagrama de caja. No es necesario calcular la media ni la desviación estándar de los datos.

8

El mayor estudio estadístico experimental jamás realizado se cree que es el experimento del Servicio de Salud Pública para la vacuna Salk contra la polio. Se eligieron casi 2 millones de niños de 1o., 2o. y 3er. grados en Estados Unidos.

9

Los estudios sobre fumadores y no fumadores son estudios observacionales porque los investigadores no determinan o controlan quién fuma y quién no.

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La covarianza es una medida de la asociación lineal entre dos variables.

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El coeficiente de correlación muestral rxy proporciona un estimador del coeficiente de correlación poblacional xy.

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El coeficiente de correlación va desde -1 hasta +1. Los valores cercanos a -1 o a +1 corresponden a una relación lineal fuerte. Entre más cercano a cero sea el valor de la correlación, más débil es la relación lineal.

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El cálculo de las calificaciones es un buen ejemplo del uso de la media ponderada.

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En el control de calidad, las gráficas de barras se usan para identificar las principales causas de problemas. Las gráficas se acomodan en orden de alturas descendentes de izquierda a derecha colocando primero la causa de frecuencia más común en primer lugar. A esta gráfica de barras se le llama diagrama de Pareto en honor a su inventor Wilfredo Pareto, un economista italiano.

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Hacer las clases de una misma amplitud reduce la posibilidad de que los usuarios hagan interpretaciones inapropiadas.

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No hay una distribución de frecuencia que sea la mejor para un conjunto de datos. Distintas personas elaboran diferentes, pero igual de aceptables, distribuciones de frecuencia para un conjunto de datos dado. El objetivo es hacer notar el agrupamiento y la variación natural de los datos.

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En una distribución de frecuencia acumulada, la última frecuencia siempre es igual al número total de observaciones. En una distribución de frecuencia relativa acumulada la última frecuencia siempre es igual a 1.00 y en una distribución de frecuencia porcentual acumulada la última frecuencia es siempre 100.

18

Los valores adecuados para los límites de clase cuando se tienen datos cuantitativos dependen del nivel de precisión de los datos.

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Una clase abierta sólo necesita el límite inferior de la clase o el límite superior de la clase. La mayor parte de las clases abiertas aparecen en el extremo superior de la distribución. Algunas veces se encuentran clases abiertas en el extremo inferior y rara vez están en ambos extremos.

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Una gráfica de barras y un histograma son en esencia lo mismo; ambas son representaciones gráficas de una distribución de frecuencia. Un histograma es sólo una gráfica de barras sin separación entre las barras.

21

En un diagrama de tallo y hojas se usa un solo dígito para definir cada hoja. La unidad de hoja indica por qué número debe multiplicar los números del tallo y la hoja para aproximar el dato original. Las unidades de hoja son 100, 10, 1, 0.1 etcétera.

22

En un diagrama expandido de tallo y hojas, siempre que un tallo aparece dos veces, al primero le corresponden las hojas 0–4 y al segundo las hojas 5–9.

23

Las tabulaciones cruzadas y los diagramas de dispersión son empleados para presentar un resumen de datos, de tal manera que revele la relación entre las dos variables.

24

A los datos cualitativos se les suele llamar datos categóricos.

25

El método estadístico adecuado para resumir los datos depende de si los datos son cualitativos o cuantitativos.



Fuente:
Anderson, Sweeney & Williams - Estadística para Administración y Economía, Ed. Cengage Learning.

Pronósticos Cuantitativos

Métodos de Suavizamiento.
Estos métodos tienen por objeto suavizar las fluctuaciones aleatorias ocasionadas por el componente irregular de la serie de tiempo, razón por la que se les conoce como métodos de suavizamiento.

Concepto de Pronósticos

Pronósticos.
Un aspecto esencial en la administración de cualquier organización es la planeación para el futuro. En efecto, el éxito a largo plazo de una organización está estrechamente relacionado con la capacidad que tenga la administración de anticipar el futuro y elaborar estrategias adecuadas.

Prueba de Hipótesis

Uno de los objetivos de la prueba estadística es el de probar una hipótesis relacionada con los valores de uno o más parámetros poblacionales. Por lo general, disponemos de una teoría (una hipótesis de investigación) respecto a los parámetros, que queremos sustentar.

Estimación

Los estimadores puntuales son la base teórica para el desarrollo de la inferencia estadística. Sea una población con parámetro θ y x1, x2,…, xn una muestra aleatoria de la población con Θ = U (X1,…, Xn) la estadística correspondiente de θ, en la parte de estimación a Θ se le llama estimador de θ, mientras que al valor de θ de Θ obtenido de una realización de la muestra aleatoria se le llama estimador puntual de θ.

Distribución Normal

Conocida también como Ley de Probabilidad de Gauss, según la cual una magnitud sufre la influencia de numerosas causas de variación, todas muy pequeñas e independientes entre sí, de tal forma que los resultados se acumulan alrededor de la media, distribuyéndose  de manera simétrica a su alrededor con una frecuencia que disminuye con rapidez al alejarse del centro.

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