introducción a la estadística

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Introducción a la Estadística. Introducción a la Estadística. Introducción a la Estadística Descripción de los conjuntos de datos Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos Probabilidad Variables aleatorias discretas Variables aleatorias normales. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Introducción a la Estadística
Page 2: Introducción a la Estadística

1. Introducción a la Estadística

2. Descripción de los conjuntos de datos

3. Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos

4. Probabilidad

5. Variables aleatorias discretas

6. Variables aleatorias normales

Page 3: Introducción a la Estadística
Page 4: Introducción a la Estadística

2.1 Introducción

2.2 Tablas y gráficas de frecuencias

2.3 Datos agrupados e histogramas

2.4 Gráficas de tallos y hojas

2.5 Conjuntos de datos apareados

Page 5: Introducción a la Estadística

Es muy importante que los

resultados numéricos de cualquier

estudio se presenten en forma clara

y concisa, de modo que

rápidamente se pueda tener una

idea de las características

esenciales de los datos.

Page 6: Introducción a la Estadística

Esto es particularmente necesario

cuando se trata de un gran

conjunto de datos, como

frecuentemente ocurre en las

encuestas o en los experimentos

controlados.

Page 7: Introducción a la Estadística

Realmente, una presentación efectiva de los datos a menudo revela con rapidez elementos tales como su categoría, su grado de simetría, lo concentrados o dispersos que están, dónde se concentran, etcétera.

Page 8: Introducción a la Estadística

2.1 Introducción

2.2 Tablas y gráficas de frecuencias

2.3 Datos agrupados e histogramas

2.4 Gráficas de tallos y hojas

2.5 Conjuntos de datos apareados

Page 9: Introducción a la Estadística
Page 10: Introducción a la Estadística

La frecuencia es el

número de veces que un

dato aparece en el

conjunto total de datos.

Page 11: Introducción a la Estadística

Cuando se tiene un conjunto de

datos que contiene un número

relativamente pequeño de valores

diferentes, conviene representarlo en

una tabla de frecuencias, la cual

incluye cada valor distinto junto con

su frecuencia de ocurrencia.

Page 12: Introducción a la Estadística

En dicha tabla, la columna

de frecuencias representa el

número de ocurrencias de

cada valor distinto del

conjunto de datos.

Page 13: Introducción a la Estadística

El experimento consiste en tirar un dado 200 veces.La variable aleatoria es la cara del dado que queda hacía arriba; le podemos asignar el número que dicha cara tiene, pero igual podría tener un gatito, un color o lo que sea.

Page 14: Introducción a la Estadística

La tabla muestra los resultados obtenidos:

# # # # # # # # # #3 3 3 5 5 2 3 2 2 23 4 2 4 5 4 2 4 1 66 6 6 3 6 5 1 1 2 1

1 4 6 1 5 3 2 6 3 12 2 3 6 2 2 2 4 2 54 1 2 5 2 6 3 1 6 14 6 1 6 4 1 4 2 2 26 1 5 6 4 4 4 1 3 44 4 5 2 2 6 5 5 5 46 6 1 5 5 5 3 2 1 64 6 3 3 6 4 5 3 2 63 2 4 2 2 3 3 1 4 62 1 5 1 2 5 5 6 5 62 5 6 3 4 1 2 2 6 12 1 3 3 2 6 4 5 3 11 2 6 5 3 1 1 1 2 21 1 1 4 1 4 2 1 6 16 2 5 3 3 6 3 3 6 61 6 4 3 2 2 2 4 1 46 4 3 2 6 3 2 2 4 2

Page 15: Introducción a la Estadística

La tabla muestra los resultados obtenidos ordenados en orden creciente:

# # # # # # # # # #1 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 5 6

1 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 6

Page 16: Introducción a la Estadística

# # # # # # # # # #1 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 5 6

1 1 2 2 3 3 4 5 5 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 3 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 1 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 61 2 2 2 3 4 4 5 6 6

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Page 17: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Esta es la tabla de frecuencias:

Page 18: Introducción a la Estadística

En un grupo de 75 alumnos se pone un examen.La variable aleatoria, que es cuantitativa, es la calificación obtenida por el estudiante.La siguiente tabla muestra la frecuencia observada de las diferentes calificaciones:

Page 19: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos

0 11 22 43 74 125 236 127 78 49 2

10 1TOTAL 75

Esta es la tabla de frecuencias:

Page 20: Introducción a la Estadística

En un estudio sociológico, con la participación de un grupo minoritario, se registró el nivel educativo de los participantes.El nivel educativo se codificó de la siguiente manera: menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.Los resultados fueron: 1 1 2 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3

Page 21: Introducción a la Estadística

1 1 11 2 32 3 33 3 24 2 23 2 22 1 22 1 22 2 12 2 21 2 21 2 21 2 22 2 22 1 1    3

Menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.

Page 22: Introducción a la Estadística

1 1 11 2 32 3 33 3 24 2 23 2 22 1 22 1 22 2 12 2 21 2 21 2 21 2 22 2 22 1 1    3

Ordenandode menora mayor

1 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 31 2 31 2 31 2 32 2 32 2 32 2 3    4

Page 23: Introducción a la Estadística

Contandola

apariciónde cadanúmero

1 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 21 2 31 2 31 2 31 2 32 2 32 2 32 2 3    4

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 24: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Esta es la tabla de frecuencias:

Page 25: Introducción a la Estadística
Page 26: Introducción a la Estadística

Se pueden mostrar gráficamente los datos de una tabla de frecuencias mediante un gráfico de líneas, en el que los valores sucesivos se representan sobre el eje horizontal y sus correspondientes frecuencias se representan mediante la altura de una línea vertical.

Page 27: Introducción a la Estadística

Gráfico de una tabla de frecuencias.La abscisa especifica el valor de un dato, y la frecuencia de ocurrencia de tal valor se identifica con la altura de una línea vertical.

Page 28: Introducción a la Estadística

El experimento consiste en tirar un dado 200 veces.La variable aleatoria es la cara del dado que queda hacía arriba; le podemos asignar el número que dicha cara tiene, pero igual podría tener un gatito, un color o lo que sea.

Page 29: Introducción a la Estadística

La tabla muestra los resultados obtenidos:

# # # # # # # # # #3 3 3 5 5 2 3 2 2 23 4 2 4 5 4 2 4 1 66 6 6 3 6 5 1 1 2 1

1 4 6 1 5 3 2 6 3 12 2 3 6 2 2 2 4 2 54 1 2 5 2 6 3 1 6 14 6 1 6 4 1 4 2 2 26 1 5 6 4 4 4 1 3 44 4 5 2 2 6 5 5 5 46 6 1 5 5 5 3 2 1 64 6 3 3 6 4 5 3 2 63 2 4 2 2 3 3 1 4 62 1 5 1 2 5 5 6 5 62 5 6 3 4 1 2 2 6 12 1 3 3 2 6 4 5 3 11 2 6 5 3 1 1 1 2 21 1 1 4 1 4 2 1 6 16 2 5 3 3 6 3 3 6 61 6 4 3 2 2 2 4 1 46 4 3 2 6 3 2 2 4 2

Page 30: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Page 31: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 352 453 304 305 246 36

Page 32: Introducción a la Estadística

1. Determina uno el área rectangular del

papel en la cual quiere uno hacer la gráfica.

En este ejemplo use 20 cm horizontal

por 14 cm vertical.

Page 33: Introducción a la Estadística

20 cm

14 cm

Page 34: Introducción a la Estadística

2. Traza uno los ejes perpendiculares,

uno horizontal y otro vertical,

las abscisas y las ordenadas,

respectivamente.

Mide uno sus respectivas longitudes.

En este ejemplo use 18 cm en el eje X

y 12 cm en el eje Y.

Page 35: Introducción a la Estadística

18 cm

12 cm

Page 36: Introducción a la Estadística

3. En el eje horizontal, el de las abscisas,

marca uno los valores. Para ello, mide uno

la longitud horizontal del área de la gráfica,

y divide uno dicha longitud entre el número

de marcas que se van a colocar en el eje.

Se colocan las marcas.

En este caso son 6, así que cada marca está a

3 cm.

Page 37: Introducción a la Estadística

3 cm

12 cm

Page 38: Introducción a la Estadística

4. En el eje vertical, mide uno la longitud del

eje y para determinar la altura de cada línea

utiliza uno una proporción directa.

En este ejemplo la primera linea es 35, así que

35 35 12 7 6 42

50 12 50 5

xx

8.4

5

Page 39: Introducción a la Estadística

3 cm

8.4 cm

Page 40: Introducción a la Estadística

4. En el eje vertical, mide uno la longitud del

eje y para determinar la altura de cada línea

utiliza uno una proporción directa.

La segunda línea es 45, así que

45 45 12 9 6 5410.8

50 12 50 5 5

xx

Page 41: Introducción a la Estadística

3 cm

8.4 cm

10.8 cm

Page 42: Introducción a la Estadística

En un estudio sociológico, con la participación de un grupo minoritario, se registró el nivel educativo de los participantes.El nivel educativo se codificó de la siguiente manera: menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.Los resultados fueron: 1 1 2 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3

Page 43: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 44: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 45: Introducción a la Estadística
Page 46: Introducción a la Estadística

En ocasiones, las frecuencias no se representan mediante líneas sino mediante barras de una cierta anchura. Estas gráficas, llamadas gráficas de barras, se utilizan muy a menudo.

Page 47: Introducción a la Estadística

La abscisa especifica el valor de un dato, y la frecuencia de ocurrencia de tal valor se identifica con la altura de una barra vertical.

Page 48: Introducción a la Estadística

Causa de muerte Número

Coche 30,500

Otros accidentes 27,500

Suicidio 20,234

Homicidio 8,342

Las principales causas de muerte no natural en Inglaterra están resumidas en la siguiente tabla:

Page 49: Introducción a la Estadística

Causa de muerte Número

Coche 30,500

Otros accidentes 27,500

Suicidio 20,234

Homicidio 8,342

Page 50: Introducción a la Estadística

Causa de muerte Número

Coche 30,500

Otros accidentes 27,500

Suicidio 20,234

Homicidio 8,342

Page 51: Introducción a la Estadística
Page 52: Introducción a la Estadística

El experimento consiste en tirar un dado 200 veces.La variable aleatoria es la cara del dado que queda hacía arriba; le podemos asignar el número que dicha cara tiene, pero igual podría tener un gatito, un color o lo que sea.

Page 53: Introducción a la Estadística

La tabla muestra los resultados obtenidos:

# # # # # # # # # #3 3 3 5 5 2 3 2 2 23 4 2 4 5 4 2 4 1 66 6 6 3 6 5 1 1 2 1

1 4 6 1 5 3 2 6 3 12 2 3 6 2 2 2 4 2 54 1 2 5 2 6 3 1 6 14 6 1 6 4 1 4 2 2 26 1 5 6 4 4 4 1 3 44 4 5 2 2 6 5 5 5 46 6 1 5 5 5 3 2 1 64 6 3 3 6 4 5 3 2 63 2 4 2 2 3 3 1 4 62 1 5 1 2 5 5 6 5 62 5 6 3 4 1 2 2 6 12 1 3 3 2 6 4 5 3 11 2 6 5 3 1 1 1 2 21 1 1 4 1 4 2 1 6 16 2 5 3 3 6 3 3 6 61 6 4 3 2 2 2 4 1 46 4 3 2 6 3 2 2 4 2

Page 54: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Page 55: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Page 56: Introducción a la Estadística
Page 57: Introducción a la Estadística

En un grupo de 75 alumnos se pone un examen.La variable aleatoria, que es cuantitativa, es la calificación obtenida por el estudiante.La siguiente tabla muestra la frecuencia observada de las diferentes calificaciones:

Page 58: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos

0 11 22 43 74 125 236 127 78 49 2

10 1TOTAL 75

Page 59: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnos

0 1

1 2

2 4

3 7

4 12

5 23

6 12

7 7

8 4

9 2

10 1

TOTAL 75

Page 60: Introducción a la Estadística
Page 61: Introducción a la Estadística

En un estudio sociológico, con la participación de un grupo minoritario, se registró el nivel educativo de los participantes.El nivel educativo se codificó de la siguiente manera: menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.Los resultados fueron: 1 1 2 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3

Page 62: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 63: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 64: Introducción a la Estadística
Page 65: Introducción a la Estadística
Page 66: Introducción a la Estadística
Page 67: Introducción a la Estadística
Page 68: Introducción a la Estadística
Page 69: Introducción a la Estadística

Densidad de población por entidad federativa

Page 70: Introducción a la Estadística
Page 71: Introducción a la Estadística

Otro tipo de gráfica utilizada para

representar una tabla de frecuencias es

el polígono de frecuencias, en el que se

muestran gráficamente las frecuencias

de los diferentes valores de los datos y

luego se conectan los puntos de la

gráfica mediante líneas rectas.

Page 72: Introducción a la Estadística

El experimento consiste en tirar un dado 200 veces.La variable aleatoria es la cara del dado que queda hacía arriba; le podemos asignar el número que dicha cara tiene, pero igual podría tener un gatito, un color o lo que sea.

Page 73: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Page 74: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Page 75: Introducción a la Estadística
Page 76: Introducción a la Estadística

En un grupo de 75 alumnos se pone un examen.La variable aleatoria, que es cuantitativa, es la calificación obtenida por el estudiante.La siguiente tabla muestra la frecuencia observada de las diferentes calificaciones:

Page 77: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos

0 11 22 43 74 125 236 127 78 49 2

10 1TOTAL 75

Page 78: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnos

0 1

1 2

2 4

3 7

4 12

5 23

6 12

7 7

8 4

9 2

10 1

TOTAL 75

Page 79: Introducción a la Estadística
Page 80: Introducción a la Estadística

En un estudio sociológico, con la participación de un grupo minoritario, se registró el nivel educativo de los participantes.El nivel educativo se codificó de la siguiente manera: menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.Los resultados fueron: 1 1 2 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3

Page 81: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 82: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 83: Introducción a la Estadística
Page 84: Introducción a la Estadística
Page 85: Introducción a la Estadística

0

0 0

Se dice que un conjunto de datos

es simétrico con respecto al

valor , si las frecuencias de los

valores   y   son

iguales para todo .

x

x c x c

c

Page 86: Introducción a la Estadística

0

0

Es decir, para cada constante ,

existe el mismo número de datos

con un valor igual a unidades

por debajo de que con un valor

igual a unidades por encima de .

c

e

x

e x

Page 87: Introducción a la Estadística

En un grupo de 75 alumnos se pone un examen.La variable aleatoria, que es cuantitativa, es la calificación obtenida por el estudiante.La siguiente tabla muestra la frecuencia observada de las diferentes calificaciones:

Page 88: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos

0 11 22 43 74 125 236 127 78 49 2

10 1TOTAL 75

Page 89: Introducción a la Estadística
Page 90: Introducción a la Estadística
Page 91: Introducción a la Estadística

Los datos "próximos" a ser

simétricos se dice que son

aproximadamente

simétricos.

Page 92: Introducción a la Estadística

Los datos "próximos" a ser simétricos se dice que son aproximadamente simétricos.

La forma más fácil de determinar si

un conjunto de datos es

aproximadamente simétrico consiste

en representarlos gráficamente.

Page 93: Introducción a la Estadística

Simétrico Aproximadametesimétrico

Asimétrico

Page 94: Introducción a la Estadística
Page 95: Introducción a la Estadística

Frecuencia de un valor dividida entre el número total de datos del conjunto.

Page 96: Introducción a la Estadística

Si representa la frecuencia de

ocurrencia del valor , y representa

el número total de observaciones del

conjunto de datos, se define la

frecuencia relativa como

f

x n

fn

Page 97: Introducción a la Estadística

En ocasiones, es más

conveniente considerar y

representar gráficamente las

frecuencias relativas que las

frecuencias absolutas de los

datos.

Page 98: Introducción a la Estadística

Si representa la frecuencia de ocurrencia

del valor , se puede mostrar gráficamente

la frecuencia relativa frente a ,

donde representa el número total de

observaciones del conjunto de datos.

f

x

fx

nn

Page 99: Introducción a la Estadística

Una gráfica de frecuencias relativas

tiene la misma apariencia que la

gráfica análoga de frecuencias

absolutas, aunque los valores del eje

vertical se han dividido entre el

número total de observaciones del

conjunto de datos.

Page 100: Introducción a la Estadística

1. Ordene el conjunto de datos

en forma creciente en valores.

Page 101: Introducción a la Estadística

2. Determine los valores distintos

y sus frecuencias de ocurrencia.

Page 102: Introducción a la Estadística

3. Liste los citados valores distintos

junto con sus frecuencias y sus

frecuenciasrelativas , donde

es el número total de observaciones

del conjunto de datos.

f

fn

n

Page 103: Introducción a la Estadística

1. Ordene el conjunto de datos

en forma creciente en valores.

2. Determine los valores distintos

y sus frecuencias de ocurrencia.

3. Liste los citados valores distintos junto

con sus frecuencias y sus frf ecuencias

relativas , donde es el número total

de observaciones del conjunto de datos.

fn

n

Page 104: Introducción a la Estadística

El experimento consiste en tirar un dado 200 veces.La variable aleatoria es la cara del dado que queda hacía arriba; le podemos asignar el número que dicha cara tiene, pero igual podría tener un gatito, un color o lo que sea.

Page 105: Introducción a la Estadística

La tabla muestra los resultados obtenidos:

# # # # # # # # # #3 3 3 5 5 2 3 2 2 23 4 2 4 5 4 2 4 1 66 6 6 3 6 5 1 1 2 1

1 4 6 1 5 3 2 6 3 12 2 3 6 2 2 2 4 2 54 1 2 5 2 6 3 1 6 14 6 1 6 4 1 4 2 2 26 1 5 6 4 4 4 1 3 44 4 5 2 2 6 5 5 5 46 6 1 5 5 5 3 2 1 64 6 3 3 6 4 5 3 2 63 2 4 2 2 3 3 1 4 62 1 5 1 2 5 5 6 5 62 5 6 3 4 1 2 2 6 12 1 3 3 2 6 4 5 3 11 2 6 5 3 1 1 1 2 21 1 1 4 1 4 2 1 6 16 2 5 3 3 6 3 3 6 61 6 4 3 2 2 2 4 1 46 4 3 2 6 3 2 2 4 2

Page 106: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Total 200

Page 107: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 352 453 304 305 246 36

Page 108: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Page 109: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

1 35

2 45

3 30

4 30

5 24

6 36

Page 110: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

Frecuencia relativa

1 35 0.175

2 45 0.225

3 30 0.150

4 30 0.150

5 24 0.120

6 36 0.180

Total 200 1.000

Page 111: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

Frecuencia relativa

1 35 0.175

2 45 0.225

3 30 0.150

4 30 0.150

5 24 0.120

6 36 0.180

Total 200 1.000

Page 112: Introducción a la Estadística
Page 113: Introducción a la Estadística

Número obtenido Frecuencia

Frecuencia relativa

1 35 0.175

2 45 0.225

3 30 0.150

4 30 0.150

5 24 0.120

6 36 0.180

Total 200 1.000

Page 114: Introducción a la Estadística
Page 115: Introducción a la Estadística

En un grupo de 75 alumnos se pone un examen.La variable aleatoria, que es cuantitativa, es la calificación obtenida por el estudiante.La siguiente tabla muestra la frecuencia observada de las diferentes calificaciones:

Page 116: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos

0 11 22 43 74 125 236 127 78 49 2

10 1TOTAL 75

Page 117: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnos

0 1

1 2

2 4

3 7

4 12

5 23

6 12

7 7

8 4

9 2

10 1

TOTAL 75

Page 118: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnos

0 1

1 2

2 4

3 7

4 12

5 23

6 12

7 7

8 4

9 2

10 1

TOTAL 75

Page 119: Introducción a la Estadística

Calificación Número de alumnos Frecuencia relativa0 1 0.0131 2 0.0272 4 0.0533 7 0.0934 12 0.1605 23 0.3076 12 0.1607 7 0.0938 4 0.0539 2 0.027

10 1 0.013TOTAL 75 1.000

Page 120: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnosFrecuencia

relativa

0 1 0.013

1 2 0.027

2 4 0.053

3 7 0.093

4 12 0.160

5 23 0.307

6 12 0.160

7 7 0.093

8 4 0.053

9 2 0.027

10 1 0.013

TOTAL 75 1.000

Page 121: Introducción a la Estadística
Page 122: Introducción a la Estadística

CalificaciónNúmero de

alumnosFrecuencia

relativa

0 1 0.013

1 2 0.027

2 4 0.053

3 7 0.093

4 12 0.160

5 23 0.307

6 12 0.160

7 7 0.093

8 4 0.053

9 2 0.027

10 1 0.013

TOTAL 75 1.000

Page 123: Introducción a la Estadística
Page 124: Introducción a la Estadística

En un estudio sociológico, con la participación de un grupo minoritario, se registró el nivel educativo de los participantes.El nivel educativo se codificó de la siguiente manera: menos de la escuela secundaria fue codificada como 1, la escuela secundaria fue codificado como 2, graduado de la universidad fue codificado como 3, y de postgrado que se cifraron como 4.Los resultados fueron: 1 1 2 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3

Page 125: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 12

2 26

3 7

4 1

Total 46

Page 126: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

1 122 263 74 1

Total 46

Page 127: Introducción a la Estadística
Page 128: Introducción a la Estadística
Page 129: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas Frecuencia relativa

1 12 0.261

2 26 0.565

3 7 0.152

4 1 0.022

Total 46 1.000

Page 130: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

Frecuencia relativa

1 12 0.2612 26 0.5653 7 0.1524 1 0.022

Total 46 1.000

Page 131: Introducción a la Estadística
Page 132: Introducción a la Estadística

EscolaridadNúmero de personas

Frecuencia relativa

1 12 0.2612 26 0.5653 7 0.1524 1 0.022

Total 46 1.000

Page 133: Introducción a la Estadística
Page 134: Introducción a la Estadística

Los siguientes datos representan los tiempos de progresión, medidos en meses, de un tipo particular de tumor cerebral, llamado glioblastoma, en 65 pacientes:6, 5, 37, 10, 22, 9, 2, 16, 3, 3, 11, 9, 5, 14, 11, 3, 1, 4, 6, 2, 7, 3, 7, 5, 4, 8, 2, 7, 13, 16, 15, 9, 4, 4, 2, 3, 9, 5, 11, 3, 7, 5, 9, 3, 8, 9, 4, 10, 3, 2, 7, 6, 9, 3, 5, 4, 6, 4, 14, 3, 12, 6, 8, 12, 7

Page 135: Introducción a la Estadística

6, 5, 37, 10, 22, 9, 2, 16, 3, 3, 11, 9, 5, 14, 11, 3, 1, 4, 6, 2, 7, 3, 7, 5, 4, 8, 2, 7, 13, 16, 15, 9, 4, 4, 2, 3, 9, 5, 11, 3, 7, 5, 9, 3, 8, 9, 4, 10, 3, 2, 7, 6, 9, 3, 5, 4, 6, 4, 14, 3, 12, 6, 8, 12, 7

Meses Meses Meses6 7 85 5 9

37 4 410 8 1022 2 3

9 7 22 13 7

16 16 63 15 93 9 3

11 4 59 4 45 2 6

14 3 411 9 14

3 5 31 11 124 3 66 7 82 5 127 9 73 3

Page 136: Introducción a la Estadística

Meses Meses Meses6 7 85 5 9

37 4 410 8 1022 2 3

9 7 22 13 7

16 16 63 15 93 9 3

11 4 59 4 45 2 6

14 3 411 9 14

3 5 31 11 124 3 66 7 82 5 127 9 73 3

Meses Meses Meses1 4 92 5 92 5 92 5 92 5 92 5 93 5 103 6 103 6 113 6 113 6 113 6 123 7 123 7 133 7 143 7 144 7 154 7 164 8 164 8 224 8 374 9

Page 137: Introducción a la Estadística

Meses Meses Meses1 4 92 5 92 5 92 5 92 5 92 5 93 5 103 6 103 6 113 6 113 6 113 6 123 7 123 7 133 7 143 7 144 7 154 7 164 8 164 8 224 8 374 9

Meses Pacientes Frecuencia relativa

1 1 0.015

2 5 0.077

3 10 0.154

4 7 0.108

5 6 0.092

6 5 0.077

7 6 0.092

8 3 0.046

9 7 0.108

10 2 0.031

11 3 0.046

12 2 0.031

13 1 0.015

14 2 0.031

15 1 0.015

16 2 0.031

22 1 0.015

37 1 0.015

Total 65 1.000

Page 138: Introducción a la Estadística

Meses Pacientes Frecuencia relativa

1 1 0.015

2 5 0.077

3 10 0.154

4 7 0.108

5 6 0.092

6 5 0.077

7 6 0.092

8 3 0.046

9 7 0.108

10 2 0.031

11 3 0.046

12 2 0.031

13 1 0.015

14 2 0.031

15 1 0.015

16 2 0.031

22 1 0.015

37 1 0.015

Total 65 1.000

Page 139: Introducción a la Estadística

Meses Pacientes

1 1

2 5

3 10

4 7

5 6

6 5

7 6

8 3

9 7

10 2

11 3

12 2

13 1

14 2

15 1

16 2

22 1

37 1

Total 65

Page 140: Introducción a la Estadística

Meses Pacientes

1 1

2 5

3 10

4 7

5 6

6 5

7 6

8 3

9 7

10 2

11 3

12 2

13 1

14 2

15 1

16 2

22 1

37 1

Total 65

Page 141: Introducción a la Estadística

Meses PacientesFrecuencia

relativa1 1 0.0152 5 0.0773 10 0.1544 7 0.1085 6 0.0926 5 0.0777 6 0.0928 3 0.0469 7 0.108

10 2 0.03111 3 0.04612 2 0.03113 1 0.01514 2 0.03115 1 0.01516 2 0.03122 1 0.01537 1 0.015

Total 65 1.000

Page 142: Introducción a la Estadística

Meses PacientesFrecuencia

relativa1 1 0.0152 5 0.0773 10 0.1544 7 0.1085 6 0.0926 5 0.0777 6 0.0928 3 0.0469 7 0.108

10 2 0.03111 3 0.04612 2 0.03113 1 0.01514 2 0.03115 1 0.01516 2 0.03122 1 0.01537 1 0.015

Total 65 1.000

Page 143: Introducción a la Estadística

Frecuencia absoluta

Page 144: Introducción a la Estadística
Page 145: Introducción a la Estadística
Page 146: Introducción a la Estadística

Es una gráfica que representa las frecuencias relativas mediante la división deun círculo en sectores.

Page 147: Introducción a la Estadística

Las gráficas de pastel

suelen utilizarse para

representar las frecuencias

relativas cuando los datos

no son numéricos.

Page 148: Introducción a la Estadística

Se construye un círculo

que luego se divide en

sectores, uno por cada

valor diferente de los

datos.

Page 149: Introducción a la Estadística

El área de cada sector, con la que se pretende

representar la frecuencia relativa de un valor,

se determina como sigue:

Si la frecuencia relativa del valor es ,

el área de su sector debe coincidir con l

f

na

fracción del área total del círculo.f

n

Page 150: Introducción a la Estadística

Si un determinado valor tiene una

frecuencia relativa , su sector

correspondiente puede obtenerse

con la selección de un ángulo

igual a 360 grados.

f

n

f

n

Page 151: Introducción a la Estadística

La tabla siguiente muestra el número de muertes que hubo en las carreteras británicas durante 1987 distribuidas por clases:

Clases Número de muertes

Peatones 1699

Ciclistas 280

Motociclistas 650

Automovilistas 1327

Page 152: Introducción a la Estadística

Clases Número de muertes % Grados

Peatones 1699 0.43 155

Ciclistas 280 0.07 25

Motoristas 650 0.16 59

Automovilistas 1327 0.34 121

Total 3956 1.00 360

Page 153: Introducción a la Estadística

Clases Número de muertes

Peatones 1699

Ciclistas 280

Motoristas 650

Automovilistas 1327

Total 3956

Page 154: Introducción a la Estadística
Page 155: Introducción a la Estadística

La tabla siguiente muestra la composición de la actual cámara de diputados en nuestro país:

Page 156: Introducción a la Estadística

Partido Total

PRI 237

PAN 143

PRD 71

PVEM 21

PT 13

NA 9

CONV 6

TOTAL 500

Page 157: Introducción a la Estadística

Partido Total % Grados

PRI 237 0.47 171

PAN 143 0.29 103

PRD

71 0.14 51

PVEM

21 0.04 15

PT

13 0.03 9

NA

9 0.02 6

CONV

6 0.01 4

TOTAL 500 1.00 360

Page 158: Introducción a la Estadística

Partido Total

PRI 237

PAN 143

PRD

71

PVEM

21

PT

13

NA

9

CONV

6

TOTAL 500

Page 159: Introducción a la Estadística
Page 160: Introducción a la Estadística

Partido Total

PRI 237

PAN 143

PRD

71

PVEM

21

PT

13

NA

9

CONV

6

TOTAL 500

Page 161: Introducción a la Estadística

Causa de muerte Número

Coche 30,500

Otros accidentes 27,500

Suicidio 20,234

Homicidio 8,342

Las principales causas de muerte no natural en Inglaterra están resumidas en la siguiente tabla:

Page 162: Introducción a la Estadística

Causa de muerte Número % Grados

Coche 30,500 0.35 127

Otros accidentes 27,500 0.32 114

Suicidio 20,234 0.23 84

Homicidio 8,342 0.10 35

Total 86,576 1.00 360

Page 163: Introducción a la Estadística

Causa de muerte NúmeroCoche 30,500 Otros accidentes 27,500 Suicidio 20,234 Homicidio 8,342

Page 164: Introducción a la Estadística
Page 165: Introducción a la Estadística
Page 166: Introducción a la Estadística

Población cuya lengua materna es el inglés

Page 167: Introducción a la Estadística

2.1 Introducción

2.2 Tablas y gráficas de frecuencias

2.3 Datos agrupados e histogramas

2.4 Gráficas de tallos y hojas

2.5 Conjuntos de datos apareados

Page 168: Introducción a la Estadística

Como hemos visto, el uso de gráficas de barras o líneas es una forma bastante efectiva de representar las frecuencias de los diferentes valores.

Page 169: Introducción a la Estadística

Sin embargo, en algunos conjuntos de datos el número de valores distintos es demasiado grande para que se puedan utilizar los gráficas citados.

Page 170: Introducción a la Estadística
Page 171: Introducción a la Estadística

En su lugar, es posible clasificar dichos valores en grupos o intervalos de clase, para luego representar gráficamente el número de datos que corresponden a cada clase.

Page 172: Introducción a la Estadística

En la elección del número de intervalos de clase se debe ponderar entre:

(i)elegir pocos a costa de perder mucha información sobre los datos reales de cada intervalo de clase,o

(ii)elegir muchos, con lo que las frecuencias resultantes de cada intervalo de clase pueden ser demasiado pequeñas para que se reconozcan los patrones de forma.

Page 173: Introducción a la Estadística

Aunque lo más habitual suele ser entre 5 y 10 intervalos de clase, el número apropiado es una elección subjetiva, y uno puede, como es natural, probar distintos números de intervalos de clase para ver cuál de las gráficas resultantes revela más información sobre los datos.

Page 174: Introducción a la Estadística

Es corriente, aunque no esencial, elegir intervalos de clase de igual longitud.

Page 175: Introducción a la Estadística

Los puntos inicial y final de cada intervalo de clase se llaman extremos o límites del mismo, extremo inferior y extremo superior respectivamente.

Page 176: Introducción a la Estadística

Nosotros utilizaremos el convenio de inclusión por la izquierda, lo que significa que el intervalo de clase incluye el extremo de la izquierda pero no el de la derecha.

Page 177: Introducción a la Estadística

Es la diferencia entre los extremos de clase que la forman.

Page 178: Introducción a la Estadística

La marca de clase es el punto medio del intervalo de clase, y se obtiene sumando los extremos inferior y superior de la clase y dividiendo entre 2.

Page 179: Introducción a la Estadística

Los siguientes datos (en miles de pesos) representan las rentas netas anuales de una muestra de contribuyentes:47,55,18,24,27,41,50,38,33,29,15,77,64,22,19,35,39,41,67,55,121,77,80,34,41,48,60,30,22,28,84,55,26,105,62,30,17,23,31,28,56,64,88,104,115,39,25,18,21,30,57,4038,29,19,46,40,49,72,70,37,39,18,22,29,52,94,86,23,36

Page 180: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso47 19 22 88 4055 35 28 104 4918 39 84 115 7224 41 55 39 7027 67 26 25 3741 55 105 18 3950 121 62 21 1838 77 30 30 2233 80 17 57 2929 34 23 40 5215 41 31 38 9477 48 28 29 8664 60 56 19 2322 30 64 46 36

Page 181: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso15 25 35 47 6717 26 36 48 7018 27 37 49 7218 28 38 50 7718 28 38 52 7719 29 39 55 8019 29 39 55 8421 29 39 55 8622 30 40 56 8822 30 40 57 9422 30 41 60 10423 31 41 62 10523 33 41 64 11524 34 46 64 121

Page 182: Introducción a la Estadística

Si queremos 5

intervalos, hacemos

121 1521.1

5

Así que el tamaño

de cada intervalo

lo tomamos de 22.

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Page 183: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Intervalo Frecuencia

15-37 30

37-59 22

59-81 10

81-103 4

103-125 4

Page 184: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Si queremos 10

intervalos, hacemos

121 1510.6

10

Así que el tamaño

de cada intervalo

lo tomamos de 11.

Page 185: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Intervalo Frecuencia

15-26 15

26-37 15

37-48 13

48-59 9

59-70 5

70-81 5

81-92 3

92-103 1

103-114 2

114-125 2

Page 186: Introducción a la Estadística

Intervalo Ancho Cantidad (miles)

0 5 4,1805 5 13,687

10 5 18,61815 5 19,63420 5 17,98125 5 7,19030 5 16,36935 5 3,21240 5 4,12245 15 9,20060 30 6,46190 60 3,435

Tiempo que tardan 124,089,000 gringos en ir al trabajo (Encuesta realizada por la Oficina de censos en el año 2000):

Page 187: Introducción a la Estadística
Page 188: Introducción a la Estadística

Una gráfica de barras en la que las barras sean adyacentes se llama histograma.

Page 189: Introducción a la Estadística

Gráfica en la que los datos se dividen en intervalos de clase, cuyas frecuenciasse muestran en una gráfica de barras.

Page 190: Introducción a la Estadística

El eje vertical de un histograma puede representar, bien las frecuencias de los intervalos de clase o bien sus frecuencias relativas. En el primer caso, el histograma se llama histograma de frecuencias; en el segundo, se trata de un histograma de frecuencias relativas.

Page 191: Introducción a la Estadística

Es importante notar, que una tabla de frecuencias de intervalos de clase o un histograma basado en tal tabla, no contiene toda la información del conjunto de datos originales.

Page 192: Introducción a la Estadística

Ambas representaciones utilizan sólo el número de valores dentro de cada intervalo de clase, y no los valores reales de los datos. Así pues, aunque las tablas y los gráficas citados son un útil reflejo de los datos, el conjunto de datos originales se debe mantener siempre.

Page 193: Introducción a la Estadística

1. Ordene los datos en forma creciente.

2. Elija los intervalos de clase de manera que todos los datos aparezcan en alguno de ellos.

3. Construya una tabla de frecuencias.

4. Dibuje las barras adyacentes con alturas iguales a las frecuencias del paso 3.

Page 194: Introducción a la Estadística

Los siguientes datos (en miles de pesos)

representan las rentas netas anuales de una

muestra de contribuyentes:

47,55,18,24,27,41,50,38,33,29,15,77,64,22,19,

35,39,41,67,55,121,77,80,34,41,48,60,30,22,2

8,84,55,26,105,62,30,17,23,31,28,56,64,88,10

4,115,39,25,18,21,30,57,40,38,29,19,46,40,49,

72,70,37,39,18,22,29,52,94,86,23,36

Page 195: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso47 19 22 88 4055 35 28 104 4918 39 84 115 7224 41 55 39 7027 67 26 25 3741 55 105 18 3950 121 62 21 1838 77 30 30 2233 80 17 57 2929 34 23 40 5215 41 31 38 9477 48 28 29 8664 60 56 19 2322 30 64 46 36

Page 196: Introducción a la Estadística
Page 197: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso15 25 35 47 6717 26 36 48 7018 27 37 49 7218 28 38 50 7718 28 38 52 7719 29 39 55 8019 29 39 55 8421 29 39 55 8622 30 40 56 8822 30 40 57 9422 30 41 60 10423 31 41 62 10523 33 41 64 11524 34 46 64 121

Page 198: Introducción a la Estadística
Page 199: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Intervalo Frecuencia

15-37 30

37-59 22

59-81 10

81-103 4

103-125 4

Page 200: Introducción a la Estadística

Intervalo Frecuencia

15-37 30

37-59 22

59-81 10

81-103 4

103-125 4

Page 201: Introducción a la Estadística
Page 202: Introducción a la Estadística

Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso Ingreso

15 25 35 47 67

17 26 36 48 70

18 27 37 49 72

18 28 38 50 77

18 28 38 52 77

19 29 39 55 80

19 29 39 55 84

21 29 39 55 86

22 30 40 56 88

22 30 40 57 94

22 30 41 60 104

23 31 41 62 105

23 33 41 64 115

24 34 46 64 121

Intervalo Frecuencia

15-26 15

26-37 15

37-48 13

48-59 9

59-70 5

70-81 5

81-92 3

92-103 1

103-114 2

114-125 2

Page 203: Introducción a la Estadística

Intervalo Frecuencia

15-26 15

26-37 15

37-48 13

48-59 9

59-70 5

70-81 5

81-92 3

92-103 1

103-114 2

114-125 2

Page 204: Introducción a la Estadística
Page 205: Introducción a la Estadística
Page 206: Introducción a la Estadística

Tiempo que tardan 124,089,000 gringos en ir al trabajo (Encuesta realizada por la Oficina de censos en el año 2000):

Intervalo Ancho Cantidad (miles)

0 5 4,1805 5 13,687

10 5 18,61815 5 19,63420 5 17,98125 5 7,19030 5 16,36935 5 3,21240 5 4,12245 15 9,20060 30 6,46190 60 3,435

Page 207: Introducción a la Estadística
Page 208: Introducción a la Estadística

La importancia de un histograma estriba en que permite organizar y presentar los datos gráficamente para que se pueda prestar atención a determinadas características importantes de los datos.

Page 209: Introducción a la Estadística

Un histograma puede indicar:

1. La simetría de los datos

2. La dispersión de éstos.

3. Si existen intervalos que tienen un alto nivel de concentración de datos.

4. Si existen brechas entre los datos.

5. Si algunos valores de datos están muy separados de otros.

Page 210: Introducción a la Estadística

Simétrico

Page 211: Introducción a la Estadística

Asimétrico

Page 212: Introducción a la Estadística

Disperso

Page 213: Introducción a la Estadística

Concentrado

Page 214: Introducción a la Estadística

Con una brecha

Page 215: Introducción a la Estadística

Con datos separados unos de otros

Page 216: Introducción a la Estadística

Un histograma es, en esencia, un diagrama de barras que muestra gráficamente las frecuencias o las frecuencias relativas de los datos que aparecen dentro de los distintos intervalos de clase.

Page 217: Introducción a la Estadística
Page 218: Introducción a la Estadística

Dichas frecuencias de clase también se pueden representar gráficamente mediante polígonos de frecuencias absolutas o de frecuencias relativas.

Page 219: Introducción a la Estadística

Cada intervalo de clase es identificado por un valor, que generalmente coincide con el punto medio del intervalo.

Page 220: Introducción a la Estadística

Después, estos valores se representan gráficamente frente a las frecuencias de los intervalos de clase que representan y los puntos de la gráfica se conectan mediante líneas rectas para conseguir el polígono de frecuencias.

Page 221: Introducción a la Estadística

Estas gráficas son especialmente útiles para comparar conjuntos de datos, puesto que en una misma gráfica se pueden mostrar varios polígonos de frecuencias.

Page 222: Introducción a la Estadística

Intervalo Europa México1821–1830 98,797 4,817 1831–1840 495,681 6,599 1831–1850 1,597,442 3,271 1851–1860 2,452,577 3,078 1861–1870 2,064,141 2,191 1871–1880 2,271,925 5,162 1881–1890 4,735,484 1,913 1891–1900 3,555,352 971 1901–1910 8,056,040 49,642 1911–1920 4,321,887 219,004 1921–1930 2,463,194 459,287 1931–1940 347,566 22,319 1941–1950 621,147 60,589 1951–1960 1,325,727 299,811 1961–1970 1,123,492 453,937 1971–1980 800,368 640,294 1981–1990 761,550 1,655,843 1991–2000 1,359,737 2,249,421

Migración a los Estados Unidos

Page 223: Introducción a la Estadística
Page 224: Introducción a la Estadística
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Page 226: Introducción a la Estadística
Page 227: Introducción a la Estadística
Page 228: Introducción a la Estadística
Page 229: Introducción a la Estadística

2.1 Introducción

2.2 Tablas y gráficas de frecuencias

2.3 Datos agrupados e histogramas

2.4 Gráficas de tallos y hojas

2.5 Conjuntos de datos apareados

Page 230: Introducción a la Estadística

En ocasiones, los conjuntos de datos consisten en pares de valores con algún tipo de relación entre ellos.

Page 231: Introducción a la Estadística

En ocasiones, los conjuntos de datos consisten en pares de valores con algún tipo de relación entre ellos.

Cada individuo del conjunto de datos

presenta un valor y un valor .

Por lo general, el par -ésimo se

denota mediante

, , 1,... , .i i

x y

i

x y i n

Page 232: Introducción a la Estadística

Para determinar la relación entre la temperatura que hay al mediodía (medida en grados Celsius) y el número de piezas defectuosas producidas dicho día, una compañía registró los datos siguientes correspondientes a 22 días laborables:

Page 233: Introducción a la Estadística

Para determinar la relación entre la temperatura que hay al mediodía (medida en grados Celsius) y el número de piezas defectuosas producidas dicho día, una compañía registró los datos siguientes correspondientes a 22 días laborables:

Temperatura Piezas defectuosas24.2 2522.7 3130.5 3628.6 3325.5 1932.0 2428.6 2726.5 2525.3 1626.0 1424.4 2224.8 2320.6 2025.1 2521.4 2523.7 2323.9 2725.2 3027.4 3328.3 3228.8 3526.6 24

Total 569

Page 234: Introducción a la Estadística

Para determinar la relación entre la temperatura que hay al mediodía (medida en grados Celsius) y el número de piezas defectuosas producidas dicho día, una compañía registró los datos siguientes correspondientes a 22 días laborables.

En este caso los pares de datos son la temperatura y el numero de piezas defectuosas.Tenemos un conjunto de 22 parejas de datos, cuya primera componente es la temperatura y la segunda componente el número de piezas defectuosas encontradas en ese momento.Por ejemplo, el tercer día la temperatura era de 30.5 grados centígrados y el número de piezas defectuosas halladas fue de 36.

Page 235: Introducción a la Estadística

Una posibilidad de representación de esos conjuntos de datos consiste en considerar separadamente cada uno de los datos apareados y en representar cada uno de ellos mediante histogramas o gráficas de tallos y hojas.

Page 236: Introducción a la Estadística

Sin embargo, dicha representación por separado, en general no nos dicen nada acerca de la relación existente entre ambas variables.Así por ejemplo, no son útiles por sí mismas para ayudar a discernir si existe algún tipo de correlación o dependencia entre las dos variables.

Page 237: Introducción a la Estadística

Para responder a cuestiones de este tipo, es preciso considerar simultáneamente los valores apareados de cada dato puntual.

Page 238: Introducción a la Estadística

Para determinar la relación entre la temperatura que hay al mediodía (medida en grados Celsius) y el número de piezas defectuosas producidas dicho día, una compañía registró los datos siguientes correspondientes a 22 días laborables:

Temperatura Piezas defectuosas24.2 2522.7 3130.5 3628.6 3325.5 1932.0 2428.6 2726.5 2525.3 1626.0 1424.4 2224.8 2320.6 2025.1 2521.4 2523.7 2323.9 2725.2 3027.4 3328.3 3228.8 3526.6 24

Total 569

Page 239: Introducción a la Estadística
Page 240: Introducción a la Estadística
Page 241: Introducción a la Estadística
Page 242: Introducción a la Estadística

Una posibilidad para considerar simultáneamente los valores apareados de cada dato puntual, es mediante un diagrama de dispersión.

Page 243: Introducción a la Estadística

Una forma útil de mostrar un conjunto de datos con valores apareados es la de representarlos mediante un gráfico cartesiano con dos ejes perpendiculares.

Page 244: Introducción a la Estadística

En el eje X aparecerían los valores x de los datos, mientras que los valores y estarían en el eje Y.

Tales gráficas se denominan diagramas de dispersión.

Page 245: Introducción a la Estadística

Para determinar la relación entre la temperatura que hay al mediodía (medida en grados Celsius) y el número de piezas defectuosas producidas dicho día, una compañía registró los datos siguientes correspondientes a 22 días laborables:

Temperatura Piezas defectuosas24.2 2522.7 3130.5 3628.6 3325.5 1932.0 2428.6 2726.5 2525.3 1626.0 1424.4 2224.8 2320.6 2025.1 2521.4 2523.7 2323.9 2725.2 3027.4 3328.3 3228.8 3526.6 24

Total 569

Page 246: Introducción a la Estadística
Page 247: Introducción a la Estadística

Aparte de que representan los patrones conjuntos de dos variables y de que nos permiten hacer predicciones, los diagramas de dispersión resultan útiles para detectar outliers, los datos puntuales que aparentemente no siguen los patrones de los demás datos.

Page 248: Introducción a la Estadística

El tiempo de espera entre las erupciones y la duración de la erupción del géiser Old Faithful en el Parque Nacional Yellowstone, Wyoming, EE.UU..

Esta gráfica sugiere que por lo general hay dos "tipos" de erupciones en cuanto a la espera: cortos y largos.

Page 249: Introducción a la Estadística
Page 250: Introducción a la Estadística

La siguiente tabla nos muestra las

calificaciones de 15 alumnos en

dos examenes, el primero es de

matemáticas y el segundo de

comprensión de la lectura.

Page 251: Introducción a la Estadística

Matemáticas Comprensión de lectura

750 750

700 710

720 700

790 780

700 680

750 700

620 610

640 630

700 710

710 680

540 550

570 600

580 600

790 750

710 720

Page 252: Introducción a la Estadística

Matemáticas Lectura

750 750

700 710

720 700

790 780

700 680

750 700

620 610

640 630

700 710

710 680

540 550

570 600

580 600

790 750

710 720

Page 253: Introducción a la Estadística

Matemáticas Lectura

750 750

700 710

720 700

790 780

700 680

750 700

620 610

640 630

700 710

710 680

540 550

570 600

580 600

790 750

710 720

Page 254: Introducción a la Estadística

Matemáticas Lectura

750 750

700 710

720 700

790 780

700 680

750 700

620 610

640 630

700 710

710 680

540 550

570 600

580 600

790 750

710 720

Page 255: Introducción a la Estadística

Matemáticas Lectura

750 750

700 710

720 700

790 780

700 680

750 700

620 610

640 630

700 710

710 680

540 550

570 600

580 600

790 750

710 720

Page 256: Introducción a la Estadística

A pesar de algunas pequeñas incongruencias, lectura y matemáticas tienen una fuerte relación lineal: personas con altos niveles de comprensión de lectura tienden a tener altas calificaciones en matemáticas y viceversa, y aquellos con puntuaciones más bajas en un área tienden a tener peores puntuaciones en la otra.

Page 257: Introducción a la Estadística

Los datos siguientes relacionan el periodo de atención (en minutos) y la puntuación en un test de inteligencia (IQ) de 18 niños en edad preescolar.

Periodo de atención Puntuación IQ

Periodo de atención Puntuación IQ

Periodo de atención Puntuación IQ

2.0 82 6.3 105 5.5 118

3.0 88 5.4 108 3.6 128

4.4 86 6.6 112 5.4 128

5.2 94 7.0 116 3.8 130

4.9 90 6.5 122 2.7 140

6.1 99 7.2 110 2.2 142

Page 258: Introducción a la Estadística