miércoles, 5 de septiembre de 2012

En matemáticas, llamamos permutación de un conjunto a cada una de las posibles ordenaciones de todos los elementos de dicho conjunto.
Por ejemplo, en el conjunto {1,2,3}, cada ordenación posible de sus elementos, sin repetirlos, es una permutación. Existe un total de 6 permutaciones para estos elementos: "1,2,3", "1,3,2", "2,1,3", "2,3,1", "3,1,2" y "3,2,1".

Fórmula del número de permutaciones
Dado un conjunto finito A \,\! de n\,\! elementos, el número de todas permutaciones es igual a factorial de n:
n!=n(n-1)(n-2)\cdots 1\,\!.
Demostración: Dado que hay n \,\! formas de escoger el primer elemento y, una vez escogido éste, sólo tenemos (n-1) \,\! formas de escoger el segundo elemento, y así sucesivamente, vemos que cuando llegamos al elemento k-ésimo sólo tenemos [n-(k-1)] \,\! posibles elementos para escoger, lo que nos lleva a que tenemos n(n-1)(n-2) \cdots 2 \cdot 1 \,\! formas de ordenar el conjunto, justamente lo que enunciamos anteriormente. \Box \,\!.
Ejemplo: sea el conjunto A={1,2,3} en este caso hay 6 permutaciones, en forma compacta: 123, 132, 213, 231, 312, 321. En álgebra, para estudiar los grupos simétricos se presentan entre paréntesis y en dos filas, en la primera siempre aparece 1 2 3.
Una variante de lo mismo, si se va a formar un comité que involucra presidente, tesorero y secretario, habiendo tres candidatos a, b, c ; cuando se elige por sorteo los cargos sucesivamente, hay seis posibilidades u ordenaciones: abc, acb, bca, bac, cab, cba.

1) Notación Factorial: Para todo número natural n, se llama n factorial o factorial de n al producto de todos los naturales desde 1 hasta n:
Que de un modo resumido, se puede expresar como:
Se define 0! = 1, para que la relación n! = n × (n − 1)! sea también válida para n = 1. Esta relación permite definir los factoriales por recursividad. La notación n! fue popularizada por el matemático francés Christian Kramp.
Por ejemplo, 5! = 5·4·3·2·1 = 120
      1.1) Factorial de un entero Positivo: El factorial de un número entero positivo se define como el producto de todos los números naturales anteriores o iguales a él. Se escribe n!, y se lee "n factorial". (Por definición el factorial de 0 es 1: 0!=1)
2) Variaciones: Se parte de un conjunto de m elementos prescindiendo de su           naturaleza.
- Los elementos de tal conjunto lo podemos ordenar de uno en uno, de dos en dos, de tres en tres,......, de n en n
- Se pueden tomar todos los elementos del conjunto a la vez, en ese caso n = m
- Se adopta el convenio de que una ordenación se distingue de otra en algún elemento o teniendo los mismos elementos en su orden de colocación.
Ejercicio:
  * ¿Cuántos números de tres cifras se puede formar con los dígitos: 1, 2, 3, 4, 5 ?
m = 5     n = 3
No entran todos los elementos. De 5 dígitos entran sólo 3.
Sí importa el orden. Son números distintos el 123, 231, 321.
Sí se repiten los elementos. El enunciado nos pide que las cifras sean diferentes.

2.1) Propiedades de las Variaciones.
Existe dos tipos: variaciones sin repetición y variaciones con repetición, cuyos símbolos son los siguientes.
                                   
Principio básico de conteo
El principio básico o fundamental de conteo se puede utilizar para determinar los posibles resultados cuando hay dos o más características que pueden variar.
Ejemplo: El helado puede venir en un cono o una tasa y los sabores son chocolate, fresa y vainilla.
                 / tasa de chocolate
    / chocolate <
   /             \ cono de chocolate
  /
 /         / tasa de fresa
<-- fresa <
 \         \ cono de fresa
  \
   \            / tasa de vainilla
    \ vainilla <
                \ cono de vainilla
El diagrama anterior se llama diagrama de árbol y muestra todas las posibilidades. El diagrama de árbol también se puede ordenar de otra forma. Ambos diagramas tienen un total de 6 resultados.
             / tasa de chocolate
            / 
    / tasa <-- tasa de fresa
   /        \ 
  /          \ tasa de vainilla
 /              
<
 \              
  \          / cono de chocolate
   \        / 
    \ cono <-- cono de fresa
            \ 
             \ cono de vainilla
        
Para determinar la cantidad total de resultados, multiplica la cantidad de posibilidades de la primera característica por la cantidad de posibilidades de la segunda característica. En el ejemplo anterior, multiplica 3 por 2 para obtener 6 posibles resultados. Si hay más de dos resultados, continúa multiplicando las posibilidades para determinar el total de resultados.

En este caso se esta pidiendo la probabilidad de que dos elementos sucedan a la vez, o la suma de ambos eventos.
Sean A y B dos eventos cualesquiera de un experimento aleatorio y P( A ) y P( B ) sus probabilidades respectivas, entonces:
ElEMPLO No. 1
Lanzar un dado y se pide la probabilidad de que salga el 3 o que salga par.
Omega={1,2,3,4,5,6}
a){SALE 3} ={3) P(A)=1/6
b){SALE PAR}={2,4,6} P(B)= 3/6
RESPUESTA: P(A union B)= 1/6 + 3/6 = 4/6 = 0.66666666666666666666666666666667
NOTAS:
Recordar que la probabilidad debe estar dentro del rango de 0 a 1
Recordar tambien que la probabilidad de una interseccion de Eventos es el conjunto vacio. 

calcular la aparicion en una sola tirada de 2 dados nos da 8 puntos

(4,4) (5,3) (6,2) (3,5) (2,6)              5
                                                     ______  = 0.13%    o    13%
                                                         36
La unión de los conjuntos A y B es el conjunto formado por todos los elementos que pertenecen a A o a B o a ambos. Se denota: A U B. La unión de conjuntos se define como:
A U B = {x / x A o x B}.
En estadística, un evento o suceso es un subconjunto de un espacio muestral, es decir, un conjunto de posibles resultados que se pueden dar en un experimento aleatorio.
Formalmente, sea Ω un espacio muestral, entonces un evento es un subconjunto A:=\{w_1,w_2,...\}\subseteq\Omega, donde (w_1, w_2, ...) son una serie de posibles resultados.
Se dice que un evento A ocurre, si el resultado del experimento aleatorio es un elemento de A.

Intersección de conjuntos

En la teoría de conjuntos, la intersección es una operación binaria en el conjunto de todos los subconjuntos de un U, Conjunto universal, dado. Por la cual a cada par de conjuntos A y B de U se le asocia otro conjunto: (A\cap B) de U

1.- ESPECIO MUESTRAL: Es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento estadístico, se denomina con S.

2.- EXPERIMENTO ESTADISTICO: Es cualquier proceso que mas genera datos, es decir, es la actividad o la acción que se esta realizando.
3. - PARAMETRO: Es la característica que se basa en una muestra de ello.
4. - EVENTO: Es un subconjunto de un espacio muestral.
5. - COMPLEMENTO DE UN EVENTO: El complemento de un evento A con respecto a S es el conjunto de todos los elementos de S que no están en A.
6. - EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES: Es aquel evento que no tiene ningún elemento en común entre ambos eventos.
7. - CONTEO DE PUNTOS MUESTRALES: El principio fundamental del conteo es la regla generalizada de la multiplicación.
8. - PERMUTACIÓN. Es un arreglo de todos o partes de un conjunto de datos.
9. - PROBABILIDAD: Es aquella posibilidad de que ocurra un evento resultante de un determinado experimento estadístico y este se evalúa por medio de un conjunto de números reales entre los valores de 0 y 1.
10. - PROBABILIDAD CONDICIONAL: La probabilidad de que ocurra un evento B, cuando se sabe que ha ocurrido algún otro evento A se denomina probabilidad condicional.
En la teoría de probabilidades, el espacio muestral o espacio de muestreo (denotado E, S, Ω o U) consiste en el conjunto de todos los posibles resultados individuales de un experimento aleatorio.
Por ejemplo, si el experimento consiste en lanzar dos monedas, el espacio de muestreo es el conjunto {(cara, cara), (cara, cruz), (cruz, cara) y (cruz, cruz)}. Un evento o suceso es cualquier subconjunto del espacio muestral, llamándose a los sucesos que contengan un único elemento sucesos elementales. En el ejemplo, el suceso "sacar cara en el primer lanzamiento", o {(cara, cara), (cara, cruz)}, estaría formado por los sucesos elementales {(cara, cara)} y {(cara, cruz)}.
Para algunos tipos de experimento puede haber dos o más espacios de muestreo posibles. Por ejemplo, cuando se toma una carta de un mazo normal de 52 cartas, una posibilidad del espacio de muestreo podría ser el número (del as al rey), mientras que otra posibilidad sería el palo (diamantes, tréboles, corazones y picas). Una descripción completa de los resultados, sin embargo, especificaría ambos valores, número y palo, y se podría construir un espacio de muestreo que describiese cada carta individual como el producto cartesiano de los dos espacios de muestreo descritos.
Los espacios de muestreo aparecen de forma natural en una aproximación elemental a la probabilidad, pero son también importantes en espacios de probabilidad. Un espacio de probabilidad (Ω, F, P) incorpora un espacio de muestreo de resultados, Ω, pero define un conjunto de sucesos de interés, la σ-álgebra F, por la cuál se define la medida de probabilidad P.
En estadística descriptiva se denomina rango estadístico (R) o recorrido estadístico al intervalo de menor tamaño que contiene a los datos; es igual a la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto.

En teoría de probabilidad, la varianza (que suele representarse como \sigma^2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar, es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.
Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por los valores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones de las variables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se recomienda el uso de otras medidas de dispersión más robustas.

Moda

La moda es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
Se representa por Mo.
Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas.
Hallar la moda de la distribución:
2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5 Mo= 4
Si en un grupo hay dos o varias puntuaciones con la misma frecuencia y esa frecuencia es la máxima, la distribución es bimodal o multimodal, es decir, tiene varias modas.
1, 1, 1, 4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 9, 9, 9Mo= 1, 5, 9
Cuando todas las puntuaciones de un grupo tienen la misma frecuencia, no hay moda.
2, 2, 3, 3, 6, 6, 9, 9
Si dos puntuaciones adyacentes tienen la frecuencia máxima, la moda es el promedio de las dos puntuaciones adyacentes.
0, 1, 3, 3, 5, 5, 7, 8Mo = 4

Mediana

Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.

Cálculo de la mediana

1 Ordenamos los datos de menor a mayor.
2 Si la serie tiene un número impar de medidas la mediana es la puntuación central de la misma.
2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6Me= 5
3 Si la serie tiene un número par de puntuaciones la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales.
7, 8, 9, 10, 11, 12Me= 9.5



Los gráficos circulares, también denominados gráficos de pastel o gráficas de 360 grados, son recursos estadísticos que se utilizan para representar porcentajes y proporciones. El número de elementos comparados dentro de un gráfico circular puede ser de más de 5, y los segmentos se ordenan de mayor a menor, iniciando con el más amplio a partir de las 12, como en un reloj.

Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras de un diagrama de barras mediante segmentos.
También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.

HoraTemperatura
6
912°
1214°
1511°
1812°
2110°
24
dibujo
En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, y que se han agrupado en clases.

File:Histogram example.svg
Gráfico o gráfica son las denominaciones de la representación de datos, generalmente numéricos, mediante recursos gráficos (líneas, vectores, superficies o símbolos), para que se manifieste visualmente la relación matemática o correlación estadística que guardan entre sí. También puede ser un conjunto de puntos, que se plasman en coordenadas cartesianas, y sirven para analizar el comportamiento de un proceso, o un conjunto de elementos o signos que permiten la interpretación de un fenómeno. La representación gráfica permite establecer valores que no han sido obtenidos experimentalmente, sino mediante la interpolación (lectura entre puntos) y la extrapolación (valores fuera del intervalo experimental).



variacion: es la distancia mas corta entre 2 elementos cercanos
variacion= 8 9 =1

Tamaño de intervalo: corresponde ala distancia existente entre el limite inferior y limite superior d la clase:

T.I=  Rango+v
        ________
         No. I

Regla: no menos de 6 intervalos y nomas de 16 intervalos
VARIABLES DISCRETAS Y CONTINUAS:
La variable que tiene resultados o valores que tienden a variar de observación en observación debido a los factores relacionados con el azar recibe le nombre de variable aleatoria.
Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas
Una variable discreta se considera así si los valores que asume se pueden contar.
Una variable continua es aquella que pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo, por lo cual tiene un numero infinito de valores posibles.
EJERCICIOS.
Cual de las siguientes variables son discretas y cuales continuas.
  • numero de águilas en 6 lanzamientos de una moneda
    discreta
  • tiempo para resolver un examen.
    Continua
  • altura del mercurio en un barómetro
    discreta
  • numero de dientes de un niño
    discreta
  • máxima temperatura ambiental durante el día
    continua
  • numero de juegos ganados por un equipo de basketball
    continua
  • numero de hijos de una familia.
    Continua
  • litros de gasolina vendidos el martes anterior en una gasolinera.
    Continua.
    DEFINIRA LA DISTRIBUCION DE FRECUENCIA
    Una distribución de frecuencia es una tabla en la cual se agrupan los valores posibles para una variable y se registran para una variable el numero de valores observados que corresponde a cada clase.
    La siguiente es una tabla de distribución de frecuencia de alturas registradas de 100 estudiantes.
    ALTURAS ESTUDIANTES
  • 5
  • 18
  • 42
  • 27
  • 8
    100
    Conviene recordar frecuencia absoluta es él numero de datos contenidos en determinado intervalo.
    FRECUENCIA RELATIVA:
    Es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta de determinado intervalo con respecto al total de datos proporcionados.
    FRECUENCIA ACOMULADA:
    Es la suma acumulativa de las frecuencias absolutas de cada uno de los intervalos.
    FRECUENCIA ACUMULADA RELATIVA:
    Es el porcentaje que expresa la frecuencia acumulada con respecto al total de datos proporcionados.
    Los números extremos 60 y 62 de la tabla anterior se conocen como los limites de clase.
    El numero menor 60 es el limite inferior de la clase y el 62 es el superior.
    El punto medio de clase que también se llama marca de clase se obtiene sumando los limites inferior y superior y dividiendo entre dos.
    A veces se necesita obtener lo que llamamos frontera de clase o limites exactos y esto se logra efectuando una suma entre el límite inferior de la clase inmediata cuyo resultado se divide entre dos.
    1.- de la siguiente tabla de una distribución de frecuencia de salarios semanales de 65 empleados de una compañía.
    SALARIOS EMPLEADOS
    28,000 - 32,949 8
    32,950 - 37,899 10
    37,900 - 42,849 16
    42,850 - 47,799 14
    47,800 - 52,749 10
    52,750 - 57,699 5
    57,700 - 62.649 2
    65
  • el limite inferior de la sexta clase
    54,750

  • el limite superior de la cuarta clase
    47,799
  • frecuencia de la tercera clase
    16
  • marca de clase de la tercera clase
    40,374.5
  • tamaño del quinto intervalo de clase
    4949
  • la frecuencia relativa de la tercera clase
    24.6%
  • la frontera de clase de la tercera clase
    42,849.5
    En una prueba de aptitudes, 3 trabajadores recibieron calificaciones de 90, 85, 80 tres trabajadoras recibieron calificaciones de 89, 86, 92. de las siguientes declaraciones realizadas con base en estas calificaciones identifique aquellas que se derivan de la inferencia estadística y aquellas que se derivan de métodos descriptivos.
  • la calificación promedio de 3 trabajadores es de 8.5 y la calificación promedio de las trabajadoras es 8.9
    descriptiva
  • la aptitud promedio de todas las trabajadoras es probablemente mayor que la de los trabajadores.
    Inferencial
  • en la siguiente prueba de aptitudes probablemente los trabajadores reciben calificaciones más bajas que las de las trabajadoras.
    Inferencial

    PARAMETRO M.C F. A F.R
    350 - 379 3 369.5 3 1.5%
    380 - 409 8 394.5 11 4%
    410 - 139 10 424.5 21 5%
    440 - 469 13 454.5 34 6.5%
    470 - 499 33 484.5 67 16.5%
    500 - 529 40 514.5 107 20%
    530 - 559 35 544.5 142 17.5%
    560 - 589 30 574.5 172 15%
    EJERCICIO 2
    SALARIOS NO. DE EMPLEADOS
    $ 250.00 - 259.99 8
    $ 260.00 - 269.99 10
    $ 270.00 - 279.99 16
    $ 280.00 - 289.99 14
    $ 290.00 - 299.99 10
    $ 300.00 - 309.99 5
    $ 310.00 - 319.99 2
    65
    a) el limite inferior de la sexta clase: 300
    b) el limite superior se la cuarta clase: 289.99
    c) la marca de clase de la tercera clase: 274.995
    d) las fronteras de clase del quinto intervalo: 289.995
    e) la anchura del quinto intervalo de clase: 289.99 - 299.99 = 10
    f) frecuencia de la tercera clase: 16 .
    g) la frecuencia relativa de la tercera clase: 24.6%
    h) el intervalo de clase con máxima frecuencia que se llama intervalo de clase modal:
    en este caso es la tercera porque tiene de frecuencia 16 seria:
    279.99 - 270 = 9.99
    i)el porcentaje de empleados que cobran menos de 280.00 a la semana: 52.3%
    j) el porcentaje de empleados que cobran menos d 300.00 pero al menos 260.00 por semana.
    76.9%
    DE LA TABLA
    F.ACUMULADA F. R LIMITES EXACTOS
    8 12.30% 249.99 - 259.99
    18 15.38% 259.99 - 269.99
    34 24.61% 269.99 - 279.99
    48 21.53% 279.99 - 289.99
    58 15.38% 289.99 - 299.99
    63 7.69% 299.99 - 309.99
    65 3.07% 309.00 - 319.99
    HISTOGRAMA
    Definirá histogramas y polígonos de frecuencia. Un histograma es una serie de resultados cada uno proporcional en amplitud al rango de valores de una clase de valores y proporcional en altura al numero de elementos que caen en cada clase.
    Un polígono de frecuencia es una gráfica trazada sobre las marcas de clase también se puede obtener uniendo los puntos medios de los techos de los rectángulos de un histograma.
    Los datos no agrupados es un conjunto de información si ningún orden que no nos establece relación clara con lo que se pretende desarrollar a lo largo de un problema, esto se soluciona mediante una tabulación que nos conduce a una tabla de frecuencias como se ha visto anteriormente.
    El numero de intervalos de clase se toma generalmente entre 5 y 20 dependiendo de los datos.
    Para construir un histograma y polígonos de frecuencia se necesita formar distribuciones de frecuencia y para ello se sugieren las siguientes reglas:
    1.- determinar el mayor y el menor entre los datos registrados para así encontrar el rango.
    2.- dividir el rango entre un numero conveniente de intervalos de clase del mismo tamaño siempre que sea posible.
    3.- determinar el numero de observaciones que caen dentro de cada intervalo de clase esto es encontrar la frecuencia de clase.
    NUMEROS NO AGRUPADOS
    53 63 69 73 77
    57 64 70 74 78
    58 66 71 74 78
    61 67 72 75 81
    61 68 73 77 82
    82 - 53 = 29 rango 29 = 9.6= 10
    3
    frecuencia
    53 - 63 6
    63 - 73 9
    73 - 83 10
    25
    OJIVA
    Es una gráfica en donde en los ejes de x van las marcas de clase y en los ejes y la frecuencia acumulada.
    138, 146, 168, 146, 161, 164, 158, 126, 176, 145.
  • encontrar el mayor y el menor
    176 - 126 = 50
  • 50 = 12.5
    4
    frecuencia frecuencia acumulada
    126 - 138.5 2 2
  • - 151 3 5
    • - 163.5 2 7
    163.5 - 176 3 10
    marca de clase frecuencia relativa
  • 20%
  • 30%
  • 20%
    169.75 30%
    El arreglo de los ingresos obtenidos un sábado por 20 estudiantes de 4 semestre de la Alfonso reyes son los siguientes: 54, 34, 45, 80, 73, 43, 65, 90, 29, 103, 108, 75, 65, 59, 127, 108, 51, 45, 110, 126. se pide elaborar un histograma y un poligono de frecuencia.
    127 - 29 = 98
    98 = 19.6
    5
    frecuencia frecuencia acumulada
    29 - 48.6 - 5 5
    48.6 - 68.2 - 4 9
    68.2 - 87.8 - 3 12
    87.8 - 107.4 - 2 14
    107.4- 127 - 5 19
    25
    marca de clase frecuencia relativa
  • 20%
  • 16%
    78 12%
  • 8%
  • 20%
    La población en B.C. en 1990 ascendió 1660,855 habitantes distribuidos por municipios de la siguiente manera: tecate, ensenada, Mexicali, Tijuana
    Frecuencia frecuencia relativa
    51,486 0.030 10.8
    260,754 .156 56.16
    601,230 .362 130.32
    747.385 .452 162.72
    1660,855 1.000 360
  • ejemplo: poblacion de 3000 familias en san pedro totoltepec se pretende conocer cual es el no. de familias aficionadas a ver futbol por T.V. con un maximo error posible de 5%

    N=3000                       352.54=  a 353 no.a estudiar para saber cuantos son aficionados
         -------
      1+3000(0.05)2
    DATOS ESTADISTICOS
    Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.
    El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o universo.
    En un estudio estadístico los métodos que se aplican son:
    A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos pueden ser internos y externos.
    Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico,
    Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
    B) ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados.
    C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
    D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis.
    Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma.
    Una muestra es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada.


    la poblacion se deriva de poblacion finita: que es aquella que si se puede contar y puede estudiarse y la otra que es poblacion infinita: es aquella que bajo su estudio no encuentra elementos contables

     
    CONCEPTO DE POBLACION:
    Se define como la totalidad entre todas las posibles mediciones y observaciones bajo consideración en una situación dada de un problema.
    A las características medibles de una población se les denomina parámetros.
    MUESTRA:
    Es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada.
    A las características medibles de una muestra se les denomina estadístico.
    45 72 67 91 14 15 a) Población
    52 21 74 18 42 22 b)Tamaño de población
    86 71 24 82 12 60 c) Muestra
    34 21 72 92 74 21 d) Tamaño de muestra
    54 26 74 22 65 51 e) Parámetro
    f) Estadística.

    Aplicaciones de la estadística

    Aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte de los logros de la estadística se derivan del interés de los científicos por desarrollar modelos que expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los caracteres biológicos. La medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadísticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.

    Campos de aplicación

    La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos:
    • En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos termodinámicos complejos (mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre otros muchos campos.
    • En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía y la sociología aplicada.
    • En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
    • En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, etcétera.

    la estadistica

    La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.