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TEORÍA DE MUESTRAS La estimación y inferencia son dos conceptos fundamentales en la estadística. Como no se estudia poblaciones totales por su gran dificultad, se seleccionan muestras de la población general pero esto obviamente conlleva cierto grado de error. Al seleccionar la muestra de manera aleatoria se puede ver el muestreo probabilistico y el error aleatorio, si no es aleatorio también se puede calcular. Fuente:  Inferencia Estadística Luego repasamos las idea de los diferentes muestreo ya dado en el tema 3.   Fuente: Diapositiva Tema 3 ETIC También vimos con más detalle cómo seleccionar el tamaño de la muestra. Ya que si es muy pequeña o muy grande podemos tener resultados y/o conclusiones erróneas. La formula depende de varios factores como el error aleatorio, la variabilidad del variable, y tamango de población total ...

Tras recoger los datos de la encuesta he usado el programa "R" para elaborar las siguientes tablas con mi grupo. Fue muy interesante!

TEORÍA DE LA PROBABILIDAD: Empezamos la clase viendo la probabilidad que toma valores de % o en el intervalo 0-1. Aunque ya conocía el concepto de probalibliad fue internaste aprender mas sobre las tres vertientes que tiene según la foto.  Fuente: Diapositivas tea 7 ETIC El estudio de la probabilidad dio lugar a la estadística bayesiana que trata de  expresa el estado de hechos reales en términos de  probabilidades bayesianas.  También  existe  la  probabilidad   clásica  donde se puede  calcular  las posibilidades antes de el  hecho  al conocer cierta  información  clave como el numero de lados en un dado. Este video sobre la pobabiliadad  clásica   fue  muy  útil  para mí. Formula de probabilidad clásica Aunque inicialmente puede suceder que la probabilidad calculada no se conforma a la realidad, al repetir el experimento suficientes ...

Ya hemos elaborado nuestra tabla de excel para poder usarla con el programa estadístico "R", si alguien esta interesado/a de ver nuestros datos, que dejen un comentario con un correo electrónico para poder mandarlo. Muchas gracias!

Ya estoy trabajando con mi grupo de investigación y hemos hecho el  cuestionario , por favor rellenarlo.

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN Fuente:  Ejemplos de gráficas En este tema primero vimos conceptos básicos sobre el uso de gráficas, por ejemplo deben complementar el análisis estadístico pero no debe remplazar las medidas estadísticas. Sobre todo deben ser claras en su diseño y en lo que esta tratando de comunicar.  Las gráficas de sectores, barras, y pictograma son las mejores para representar los variables cualitativos mientras que las gráficas de tronco y hoja, histogramas, y polígonos de frecuencia son mejores para comunicar los variables cuantitativos. En el caso de tener algunos datos con más de una dimensión se recomienda usar tendencias temporales, scatter plot, o diagrama de estrella. Concretamente las gráficas de sectores muestra diferentes áreas que son proporcional a la ...

ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS Tras haber estudiado en el tema anterior las tablas de frecuencia, cambiamos a ver las medidas estadísticas que son de tendencia central, de posición, y de variabilidad. La primera toma en cuenta las agrupaciones de valores en las medias y modas, mientras que la segunda divide un conjunto en grupos iguales como cuártales y percentiles. Finalmente la variabilidad muestra la heterogeneidad de las observaciones como el rango, SD, o el coeficiente de variación. Formula para calcular la media aritmética Formula para calcular la media aritmética ponderada(x) Debido a su formula, la media no cambia por una transformación lineal de escala pero sí es muy sensible a puniciones extremas. Fue muy interesante aprender sobre las otras medias que no conocía previamente. Formula para calcular la media armónica (H) Formula para calcular la media geométrica (G) (n+1)/2= med...