logging in or signing up estadísticas multimedia anpesal Download Post to : URL : Related Presentations : Share Add to Flag Embed Email Send to Blogs and Networks Add to Channel Uploaded from authorPOINT lite Insert YouTube videos in PowerPont slides with aS Desktop Copy embed code: (To copy code, click on the text box) Embed: URL: Thumbnail: WordPress Embed Customize Embed The presentation is successfully added In Your Favorites. Views: 59 Category: Education License: Some Rights Reserved Like it (0) Dislike it (0) Added: February 07, 2011 This Presentation is Public Favorites: 0 Presentation Description No description available. Comments Posting comment... By: anpesal (15 month(s) ago) excelentes diapositivas Saving..... Post Reply Close Saving..... Edit Comment Close Premium member Presentation Transcript Slide 1: U NIVERSIDAD DE S AN B UENAVENTURA MODULO : MANEJO DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVA EN EL DESARROLLO DE LA MULTIMEDIA. TEMA : CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA TUTOR : Elizabeth Aguirre de OlaveSlide 2: ¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial . Que es una población y que una muestra. Que es una variable , el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es c ualitativa y cuando cuantitativa . Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal , ordinal , de intervalo y de razón¿Qué es la estadistica?: ¿Qué es la estadistica? Estadística es la ciencia de : Recolectar Describir Organizar Interpretar para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones. Datos¿Quienes usan la estadística?: ¿Quienes usan la estadística? Organismos oficiales. Diarios y revistas. Políticos. Deportes. Marketing. Control de calidad. Administradores. Investigadores científicos. Médicos etc.Tipos de Estadística: Tipos de Estadística Estadística Descriptiva: Método de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa. Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2001. Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en en el municipio. Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.Tipos de Estadística: Tipos de Estadística Estadística inferencial : Métodos usados para determinar algo acerca de la población , basado en una muestra . Población (1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. Muestra es un subconjunto de la población de interés. (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimoSlide 7: Población y Muestra Población MuestraSlide 8: Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como ser y . Ejemplos: La calificación “promedio” del secundario en el momento de admisión de todos los estudiantes que han asistido alguna vez a la Universidad de Lujan o la “proporción” de estudiantes cuyo lugar de origen era distinto del partido de Lujan. Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas como ser x y s . Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta de 150 consumidores de choripanes. Parámetro y EstadísticaSlide 9: Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo 2002, dice que el rating de radio en el Gran Buenos Aires esta encabezado por FM 98.3 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK & POP con 1.18% Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2001, el gasto mensual promedio por cliente es de $90.30. A nivel nacional. Ejemplo 3: El INDEC informó que la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del mes de mayo de 2002 reporto la tasa mas alta de desempleo que ascendió al 24.3% a nivel nacional Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)Slide 10: Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra . Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$685”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino. VariableSlide 11: Variable (cont.) Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra . Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en Escobar. Ejemplo2 : El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de SistemasSlide 12: Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas . Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc.. 1-7 Tipos de VariablesSlide 13: Tipos de Variables(cont.) Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, son significativas . Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..Slide 14: Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas . Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente. Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......) Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...) 1-9 Tipos de Variables(cont.)Slide 15: Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas . Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero Ejemplo 1: Peso al nacer. Ejemplo 2: Salario de un empleado Ejemplo 3: Tiempo de viaje en ómnibus entre Escobar y LujanC 1-9 Tipos de Variables(cont.)Slide 16: 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal . Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos . Ejemplo 2: Color de ojos Ejemplo 3: Simpatizante de un club de futbolSlide 17: 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal . Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas. Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público . Ejemplo 2: OcupaciónSlide 18: Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón . Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. Ejemplo: Temperatura en grados CelsiusSlide 19: Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón . Razon: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia de la variable medida. Ejemplo 1: Tiempo de vuelo. Ejemplo 2: Ingresos familiaresResumen de Tipos de variables y Escalas de Medición : Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición You do not have the permission to view this presentation. In order to view it, please contact the author of the presentation.
estadísticas multimedia anpesal Download Post to : URL : Related Presentations : Share Add to Flag Embed Email Send to Blogs and Networks Add to Channel Uploaded from authorPOINT lite Insert YouTube videos in PowerPont slides with aS Desktop Copy embed code: (To copy code, click on the text box) Embed: URL: Thumbnail: WordPress Embed Customize Embed The presentation is successfully added In Your Favorites. Views: 59 Category: Education License: Some Rights Reserved Like it (0) Dislike it (0) Added: February 07, 2011 This Presentation is Public Favorites: 0 Presentation Description No description available. Comments Posting comment... By: anpesal (15 month(s) ago) excelentes diapositivas Saving..... Post Reply Close Saving..... Edit Comment Close Premium member Presentation Transcript Slide 1: U NIVERSIDAD DE S AN B UENAVENTURA MODULO : MANEJO DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVA EN EL DESARROLLO DE LA MULTIMEDIA. TEMA : CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA TUTOR : Elizabeth Aguirre de OlaveSlide 2: ¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial . Que es una población y que una muestra. Que es una variable , el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es c ualitativa y cuando cuantitativa . Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal , ordinal , de intervalo y de razón¿Qué es la estadistica?: ¿Qué es la estadistica? Estadística es la ciencia de : Recolectar Describir Organizar Interpretar para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones. Datos¿Quienes usan la estadística?: ¿Quienes usan la estadística? Organismos oficiales. Diarios y revistas. Políticos. Deportes. Marketing. Control de calidad. Administradores. Investigadores científicos. Médicos etc.Tipos de Estadística: Tipos de Estadística Estadística Descriptiva: Método de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa. Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2001. Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en en el municipio. Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.Tipos de Estadística: Tipos de Estadística Estadística inferencial : Métodos usados para determinar algo acerca de la población , basado en una muestra . Población (1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. Muestra es un subconjunto de la población de interés. (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimoSlide 7: Población y Muestra Población MuestraSlide 8: Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como ser y . Ejemplos: La calificación “promedio” del secundario en el momento de admisión de todos los estudiantes que han asistido alguna vez a la Universidad de Lujan o la “proporción” de estudiantes cuyo lugar de origen era distinto del partido de Lujan. Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas como ser x y s . Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta de 150 consumidores de choripanes. Parámetro y EstadísticaSlide 9: Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo 2002, dice que el rating de radio en el Gran Buenos Aires esta encabezado por FM 98.3 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK & POP con 1.18% Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2001, el gasto mensual promedio por cliente es de $90.30. A nivel nacional. Ejemplo 3: El INDEC informó que la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del mes de mayo de 2002 reporto la tasa mas alta de desempleo que ascendió al 24.3% a nivel nacional Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)Slide 10: Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra . Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$685”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino. VariableSlide 11: Variable (cont.) Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra . Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en Escobar. Ejemplo2 : El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de SistemasSlide 12: Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas . Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc.. 1-7 Tipos de VariablesSlide 13: Tipos de Variables(cont.) Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, son significativas . Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..Slide 14: Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas . Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente. Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......) Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...) 1-9 Tipos de Variables(cont.)Slide 15: Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas . Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero Ejemplo 1: Peso al nacer. Ejemplo 2: Salario de un empleado Ejemplo 3: Tiempo de viaje en ómnibus entre Escobar y LujanC 1-9 Tipos de Variables(cont.)Slide 16: 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal . Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos . Ejemplo 2: Color de ojos Ejemplo 3: Simpatizante de un club de futbolSlide 17: 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal . Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas. Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público . Ejemplo 2: OcupaciónSlide 18: Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón . Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. Ejemplo: Temperatura en grados CelsiusSlide 19: Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón . Razon: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia de la variable medida. Ejemplo 1: Tiempo de vuelo. Ejemplo 2: Ingresos familiaresResumen de Tipos de variables y Escalas de Medición : Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición