Descripción: Trabajo de laboratorio de Estadística, ejercicios completos, ejemplo; 1. El rendimiento del producto de un proceso químico está relacionado con la temperatura de operación del proceso. Se desea est...
Descripción: parcial final de estadistica
Descripción: Este proyecto de la heladería Tutti fruti
Descripción: Ejercicios resueltos de estadistica
Descripción: ESTADISTICA
momento finalDescripción completa
Descripción: FOTOINTERPRETACION Y MAPIFICACION
sistemas de comunicacionDescripción completa
Fase 4Descripción completa
microeconomia 4Descripción completa
Fase 4 metodos deterministicos UNAD
estadisticaDescripción completa
khDescripción completa
Sociologia UnadDescripción completa
Leccion fase 4 metodos deterministicos unadDescripción completa
Descripción: programacion lineal unad
paso 4
Descripción: Comparativo entre formas de administracion publica en paises de américa
Estadística descriptiva Trabajo colaborativo momento 4 Fase 4 Fase Final
Presentado por: Yeimi Yei mi Katherine Rojas Gonzales Edy Gillermo !astro "ane#as Yeison de $es%s $es%s &artínez
Grpo: '(('()*4+
Ttor Francisco !abrera ,íaz
-./"ER0/,1, .1!/2.13 1/ERT1 Y 1 ,/0T1.!/1 -.1, Escela de !iencias 0ociales5 1rtes y 6manidades 0anta &arta 06/11/2016
Tabla T abla de contenido 1.introdcci7n
' 89estrcttra del material 2 2rientaciones did;cticas y metodol7#icas 4 .ociones te7ricas 5 6 ) Ejemplos pr;cticos Tabla de contenido:
/.TR2,-!!/2.
En el campo laboral día a día se presenta muchos tipos de información la cual se debe organizar para una mayor comprensión de la misma, una manera de poder organizarla es por medio de la estadística. En este trabajo vamos a encontrar el desarrollo de unos ejercicios en los cuales observaremos, las diferentes maneras de agrupar la información obtenida mediante encuestas, estudios, investigaciones, aplicando la estadística descriptiva con el fin de mostrar las conclusiones básicas de datos obtenidos. Mediante algunos ejercicios que se pueden observar en la vida cotidiana, obtenemos muestras o datos que necesitamos para realizar la prese pr esenta ntaci ción ón de la inf infor ormac mación ión med media iante nte los mod model elos os de agr agrup upaci ación ón co como mo la muestra, la variable los diagramas estadísticos.
$-0T/F/!1!/2.:
a estadística descriptiva es la ciencia que analiza series de datos !por ejemplo, edad de una población, peso de los trabajadores de un determinado centro de trabajo, temperatura temperatura en los meses de verano, etc." y trata de e#traer conclusiones conclusiones sobre el comportamiento de estos elementos o variables. as variables que se observan y analizan pueden ser de dos tipos$ •
•
%ariables cualitativas o atributos$ no se pueden medir num&ricamente, represen repr esentan tan cara caracter cterísti ísticas cas o atri atributo butos s de las var variabl iables es !por eje ejemplo mplo$$ nacionalidad5 se
2$ET/"20: 'onocerr el con 'onoce concept cepto o de la est estadís adística, tica, aplicando aplicando sus diferentes diferentes mane maneras ras de agrupar la información en relación con los datos obtenidos y agruparlos ordenarlos y re repr pres esen enta tarl rlos os,, en lo los s di dife fere rent ntes es ti tipo pos s de di diag agra rama mas s pa para ra as asíí ad adqu quir irir ir el conocimiento de lo que se plantea en este trabajo.
2$ET/"20 E0PE!>F/!20: •
•
•
(nalizar los tipos de concepto (nalizar conceptos s básico básicos s de la estadíst estadística ica en especia especiall la descriptiva. )enerar )en erar nuevos nuevos con conocim ocimient ientos, os, sob sobre re los datos que se obti obtienen enen en una investigación de alg*n caso en especial. +resentar +resen tar ejemplos de alg*n caso respecto a la carrera, donde se pueda apl plic icar ar la pa part rte e es esta tadí díst stic icos os ju junt nto o co con n su sus s fó fórm rmul ulas as y di diag agra rama mas s representativos.
!2.TE./,2: ecogida de datos en conte#to. -dentificación de variables. 'riterios de clasificación. rganización de los datos conforme al criterio de clasificación establecido. rganización de los datos mediante gráficos 'onstrucción de tablas de frecuencia. /recuencia absoluta y n*mero total de datos. ectura e interpretación de la información gráfica.
RE!2&E.,1!/2.E0: os se os servi rvicio cios s m&d m&dico icos s en nu nuest estro ro pa país, ís, es espe pecia cialme lment nte e pa para ra la las s pe perso rsonas nas de escasos esc asos recursos, recursos, son bast bastant ante e def deficie icientes ntes.. as E+0 se limit limitan an a pre prestar star las mínimas atenciones a los usuarios. Esto se ve reflejado en gran medida, en la atención que reciben las personas en las salas de urgencias de centros hospitalarios contratados por estas empresas. Es bien conocido por parte del p*blico en general, que las salas de urgencias son sitios donde se presentan frecuentes incumplimientos en el servicio, tales como atención oportuna y adecuada a los usuarios. Es necesario entonces que se analice este fenómeno en detalle, con información de pr prime imera ra man mano o y se ha haga gan n pr prop opues uesta tas s pa para ra tra trata tarr de dar darle le so soluc lución ión a la problemática que se presenta y que sean los usuarios de escasos recursos los que se beneficien directamente. El presente trabajo es el comienzo del análisis del servicio que se presta en un centro asistencial, asistencial, la sala de urgencias urgencias del hospital hospital /ederico /ederico lleras acosta acosta de la 'iudad de -bagu&, el cual tiene como propósito generar una propuesta de solución
a di dich cha a si situ tuac ació ión n po porr pa part rte e de dell gr grup upo o co cola labo bora rati tivo vo,, ha haci cien endo do us uso o de lo los s fundamentos y herramientas proporcionadas por la estadística descriptiva.
0-GERE.!/10 de ?o ?orm rmat ato o pa para ra el in in?o ?orm rmee de dell tr trab abaj ajo o de es esta tadí díst stic icaa descriptiva9:
El trabajo tendr; la si#iente presentaci7n: '=
-ntroduccion-ntroducción
1"
Estructura del material.
2"
3ociones teóricas.
4"
Ejemplos prácticos.
5" orientación didáctica y metodológica.
!1R1!TER/@1!/2. ,E3 PR23E&1: +oblación 6ipo de muestreo
Muestra
%ariables 7nid 7n idad ad de inv invest estiga igaci ción ón 7bi bic cación tem empo porral
os pacien pacientes tes de la sala de hospit hospital al /ederico /ederico leras (costa de la ciudad de -bagu& Muestreo probabilístico os o s pa paci cien ente tes s de la sala sala de urge urgenc ncia ias s de dell hospital /ederico leras (costa de la ciudad de -bagu&. os pacientes pacientes de de la base de datos del hospital /ederico /ederic o lleras de la cuidad cuidad de -bagu&, -bagu&, se pudo identificar las variables cualitativas y cuantitativas 'ada 'a da un uno o de lo los s usua usuario rios. s. 8ospi pita tall /eder eric ico o le lerras ac aco osta de la ci ciu udad de -bagu&.
!adro donde vamos a bicar n tema o concepto o problema en el Ae podría ser aplicado: Escala Esc ala Med Medidas idas
a esc escala ala de med medidas idas es tota totalmen lmente te comparat comp arativa iva,, está la pod podemos emos util utilizar izar para pa ra la co comp mpar arac ació ión n de da dato tos s qu que e est& es t&s s e# e#tr tra9 a9am amen ente te li liga gado dos, s, no nos s ayudan a tomar decisiones más claras
epr e pres esen enta taci cion ones es )r )raf afic icas as
• •
%ariables estadísticas 'ualitativa y 'uantitativa
Población a trabajar
Unidad estadística Muestra E0B-E&1 ,E TR11$2:
y con menos margen de errores. 0on 0o n de vi vita tall im impo port rtan anci cia a pa para ra represe rep resentar ntar los dat datos os cuan cuantita titativo tivos s y cual cu alit itat ativ ivos os de un una a in info form rmac ació ión n se pued pu ede e apr aprec eciar iar co con n may mayor or fac facili ilida dad, d, que qu e nos va va a permit permitir ir interp interpre retar tar o tomar decisiones de los datos e#puestos. e# puestos. as variables estadísticas la podemos utilizar para realizar investig investigaciones aciones de servicio o producto lo cual nos ayudara a ob obte tener ner inf infor ormac mación ión pre precis cisa a de la informac info rmación ión que nec necesit esitamos amos,, con la vari va riab able le cu cual alit itat ativ iva a lo logr gram amos os te tene ner r información personal como estilos de vida, gustos etc. : con la cuantitativa logr lo gram amos os ob obte tene nerr in info form rmac ació ión n má más s precisa y profunda e#presa en datos num&ricos y porcentuales.
Pacientes a las diferentes EPS dond do nde e se ti tien enen en en cu cuen enta ta datos como su ed ad , estatura, enfermedad y conformidad d el servicio prestado. no de los 120 pacientes 120 pacientes
3uestros análisis realizados a trav&s de los trabajos colaborativos !Momentos" a la base de datos del 8ospital /ederico leras (costa de la ciudad de -bagu& dieron resultados que nos ayudan a establecer las posibles causas y tambi&n posibles soluciones a la crisis hospitalaria
se realiza un trabajo de campo os resultados obtenidos en el análisis de la base de datos del 8ospital /ederico leras (costa de la ciudad de -bagu& no son nada halagadores y son buen reflejo de la crisis hospitalaria de ahora y siempre de nuestro país.
despues de la previa investigacion se llevaran a cabo las concluciones en base a las muestras tomadas, donde se lograran analizar de manera profunda el tema e#puesto anteriormente
!1R1!TER/@1!/2. ,E3 PR23E&1:
Poblaci7n Tipo de mestreo
3os pacientes de la sala de hospital Federico 3leras 1costa 1costa de la cidad de /ba#C
Muestreo probabilístico os o s pa paci cien ente tes s de la sala sala de urge urgenc ncia ias s de dell hospital /ederico leras (costa de la ciudad de &estra -bagu&. os pacientes pacientes de de la base de datos del hospital /ederico /ederic o lleras de la cuidad cuidad de -bagu&, -bagu&, se pudo identificar las variables cualitativas y "ariables cuantitativas -nid -n idad ad de 'ada uno de los usuarios.
investi#aci7n -bicaci7n temporal
8ospital /ederico leras acosta de la ciudad de -bagu&.
33-"/1 ,E /,E10:
+lantearr una pro +lantea propue puesta sta de solu solución ción al pro problem blema a del 8osp 8ospital ital /ed /ederic erico o leras de la ciudad de -bagu&. (nalizarr la base de datos proporc (naliza proporcionada ionada para realizar la propues propuesta ta de solución. Establecer cuáles son las causas de la problemática que se presenta en el 8ospital /ederico lleras de la ciudad de -bagu& Empl Em plea earr he herr rram amie ient ntas as de es esta tadí díst stic ica a de desc scri ript ptiv iva a pa para ra an anal aliz izar ar la información. El pos no cubre medicinas enfermedades que sean esenciales para tratar enfermedades crónicas que sean de alta peligrosidad
El derecho a la salud. El gobierno no presta los recursos necesarios para una buena atención al cliente. En 'o 'olo lombi mbia a se ret retira iran n más los ho hosp spita itales les p* p*bl blico icos, s, pr privi ivileg legian iando do lo los s privados. 3o se atiende con prioridad los sectores vulnerables.
!adro donde vamos a bicar n tema o concepto o problema en el Ae podría ser aplicado: Escala &edidas
Representaciones Gra?icas
• •
"ariables estadísticas "ariables !alitativa y !antitativa
3a escala de medidas es totalmente comparativ iva5 a5 est; la podemos tiili t liza zarr par araa la co comp mpar arac acii7n de datos Ae estCs e
Población a trabajar
Unidad estadística Muestra
ase de ,atos para el ejemplo: ejemplo:
Pacientes a las diferentes EPS dond do nde e se ti tien enen en en cu cuen enta ta datos como su edad, estatura, enfermedad y conformidad del servicio prestado. no de los 120 pacientes 120 pacientes
Tabla Ta bla de ?recencia de la variable visita 5 variable cantitativa contina
Di
sF
Gi
fi
hi
/i
8i
=
1
=
1,5
A>
?,@=?@42A
A>
?,@=?@42A
1
1
=
1,5
?
?
A>
?,@=?@42A
2
1
=
1,5
A>
?,@=?@42A
A5
?,@?14@B24
4
1
=
1,5
=
?,??A1>44>
A5
?,@?14@B24
5
1
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1,5
A>
?,@=?@42A
A4
?,>B41=4AA
>
1
=
1,5
1
?,?=>51AB2
A2
?,>A5B5?4=
@
1
=
1,5
A5
?,@?14@B24
A2
?,>A5B5?4=
A
1
2
2,5
1
?,?=>51AB2
==>
?,B5A>@@>B
!umero de ombres y 'u4eres 5
6 2 0 6
3
2 0 6 66
'E)
('*)E
8%T(S Mujer 8ombre Mujer Mujer #%)$%*& E8ombre %* %*S( S(& &T T% % P( P() )-E -E!T !T% %E E 8ombre 'E) 3 6,20 ('*)E 8ombre 5 53,0 Total T otal 8ombre 15 8ombre #ariable cualitativa !7mero de ombres y 'u4eres Mujer Mujer Mujer 8ombre Mujer -ngresar al blog del curso que se encuentra en la página principal del Mujer curso, o, buscar (C(6 (6- - ! diagramas estadísticos" EG'E y 8ombre realizar los 2 e jercicios que se encuentran encuentran al al final del laborat laborat orio 8ombre 8ombre Ejercicios$ Mujer =" El entrenador del equipo de natación ha decidido clasificar a sus 8ombre deportistas teniendo en cuenta el estilo en el cual su rendimiento es Mujer Mujer muy alto. ( continuación se presentan los resultados obtenidos$ 8ombre +echo Mariposa Espalda +echo +echo Mariposa ibre +echo 8ombre E8ombre spalda ibre ibre Espalda Espalda ibre ibre Espalda M8ombre ariposa ibre Mariposa Mariposa Mariposa Espalda +echo ibre
8ombre ibre Espalda +echo +echo ibre +echo 8ombre Mujer Mujer 8ombre a. Elaborar el diagrama de barras correspondiente. 8ombre Mujer E06- %(-(CE 8ombre +E'8 A 8ombre M(-+0( > 8ombre E0+(<( A Mujer -CE =? Mujer 8ombre 8ombre Mujer 8ombre 8ombre Mujer 8ombre 8ombre 8ombre 8ombre
Espald a
ibre
VARIABLE 12 10
Axis Title
6 2 0
PE-(
'%)$P(S %
ESP%&8%
&$*)E
b. 'onstruir un diagrama circular que represente la variable. E06- +E'8 M(-+0( E0+(<( -CE
%(-(CE A > A =? 21
fH 15H =BH 15H 2=H =??H
VARIABLE PE-( 31 31
25
'%)$P(S% ESP%&8% &$*)E
19 19 25 25
b. Escribir dos conclusiones a partir del gráfico. •
•
podemos observar observar que de acuerdo al grafico grafico los deportistas deportistas que tienen su mayor rendimiento es en el estilo libre. podemos identificar que el estilo espalda y el estilo pecho el rendimiento de sus deportistas son iguales.
1" +ara verificar el efecto de un nuevo pesticida aplicado a un cultivo de caf&, se seleccionó una muestra de 41 matas y se les midió su altura en centímetros despu&s de 2 meses de haber sido plantadas plantadas y regadas regadas con el producto.
os resultados son los siguientes$ 15,4 15,1 41,2 2A,@ 14 =A,> 24,@ 1A 1B,= =B,4 15,A 21,> 24,2 1@,B 2=,> 2@,@ 41,A 1B,4 2>,1 1A,5 =>,A 1=,2 25,4 1A 21,B 2@,1 2A,2 14,2 2B 12,> ealizar un histograma de frecuencias para la variable$ altura.
r . . . . .. 3 3 6 o 3 6 a y 3 3 6 6 3 6 m 3 6 y 1 , , 3 3
, 9 2
b. Escribir dos conclusiones a partir del gráfico. .se puede observar que hay crecimiento, escalonado de las plantas en los tres meses 0e pudo comprobar con la muestra que realizaron que el insectici insecticida da influyo en la gran mayoría de plantas..
2" 7na empresa de desechables va a producir un nuevo tipo de envase, para líquidos. +or tal razón, midió el volumen de >? recipientes que se usaron en una nueva prueba de aceptación. %7ME3 !mm2" ?5 5 I =? =? I =5 =5 I 1? 1? I 15 1? I 15 15 I 2?
frecuencia 4 A =? == =1 =1 =5
a. 'onstruir un polígono de frecuencias para la variable %olumen %7ME3 !mm2" ?5 5 I =? =? I =5 =5 I 1? 1? I 15 1? I 15 15 I 2?
b.
M('( /E'7E3'
Escribir
dos
conclusiones
a
partir
del
gráfico.
V!LUME" #$$%&
RE(UE"(IA
30 25 20 15 10 5 0
% - $ ! E E )
'%)-% 8E -&%SE
1 0
1 2
'olu$en 'olu$en #$$%& #$ $%&
•
se pudo observar que en la prueba de aceptación la mayoría de la gente
•
escogieron los envases de mayor capacidad. En el grafico se puede concluir que los recipientes de menor capacidad son los que menos aceptación tienen.
"1R/13 "1 R/13E0 E0 !-1.T/T1T !-1.T/T1T/"10 /"10 1 partir de la base de datos: '9 ,eterminar la relaci7n entre dos variables cantitativas del problema de estdio:
-dent -de ntif ific icar ar do dos s relacionadas.
vari va riab able les s
cuan cu anti tita tati tiva vas s
dell de
prob pr oble lema ma
que
pued pu edan an
esta es tar r
ealizar el diagrama de dispersión de dichas variables. ca calcu lcular lar la rec recta ta de re regre gresió sión n y el co coef efici icien ente te de co corre rrela lació ción n par para a pr proba obar r estadísticamente su relación.
0olución$
a edad de los pacientes a estatura de los pacientes
E)TA E)TATURA #M& 2
1.5 EST%T)% :'; 1
0.5
0 0
10
20
30
0
50
60
"1R/13E0 "1 R/13E0 /.,EPE.,/E.TE0
Encontramos en base de datos$ as siguientes variables independientes • • •
)enero edad peso !Jg"
0
0
90
10 100
Variables Inde*endientes 100 0 60 0 20 0
r r r 4 r 4 r 4 r r e b r e 4 r e b r e 4 e e e e e e 4 b b u u ' u o m o m ' u o m o m ' ' ' u ' u / / / / #ariables $ndependientes E8%8 #ariables $ndependientes Peso :<=;
1 partir de la base de datos: =.
-dent -de ntif ific icar ar do dos s relacionadas.
vari va riab able les s
cuan cu anti tita tati tiva vas s
dell de
prob pr oble lema ma
que
pued pu edan an
esta es tar r
ealizar el diagrama de dispersión de dichas variables. ca calcu lcular lar la rec recta ta de re regre gresió sión n y el co coef efici icien ente te de co corre rrela lació ción n par para a pr proba obar r estadísticamente su relación.
Edad de los pacientes Peso en # de los pacientes a b 'uestra
Edad de los Pacientes <= 2
r
22,661 29 0,561 10 0,0295 225
Peso en K# de los los Pacientesy= =1,5
2= >1 >4 4
>? @1,5 5A =>,5
>5
5@,>
55 = =A 41 12 A @= 52 1?
@A,> 5,1 52,A 45,A >?,1 =B,@ >1,@ @A,> 51,@
>?
-orrelaci An
22,661 29@
0,02952 25
0,5611 0
,ia#rama de dispersi7n
Edad de los Pacientes :B; 90 0 0 60 50 0 30 20 10 0
0
10
20
Recta de re#resi7n
30
0
50
60
0
0
Edad de los Pacientes #x& 90 0 f:B; ? 0.6B @ 22.66 )C ? 0.6
0 60 50 0 30 20 10 0
0
10
20
30
0
50
60
0
0
0
0
El tipo de relación del diagrama de dispersión es Lineal.
coeDciente de correlaciAn correlaciAn 0,02952252
-orrelacion 90 0 0 60 50 0 30 20 10 0
0
10
20
30
0
50
60
89 ,eterminar ,eterminar la relaci7n entr entree na varia variable ble dependiente dependiente y vari varias as variables independientes si es el caso:
•
• •
-dentificar una variable dependiente y varias variables independientes del estudio de investigación. ealizar el diagrama de dispersión de dichas variables. calcular la recta de regresión y el coeficiente de correlación para probar estadísticamente su relación 0eg*n el ejemplo escogido de la base de datos$
Encontramos las si#ientes variables:
Edad de los +acientes !#"$ variable independiente Estatura de los +acientes !y"$ variable dependiente
a b 'uestra Edad Ed ad de los los Pacie Paciente ntess <= Es Estat tatra ra de de los los Pacien Pacientes tesy= y=
2
r
1,002 2 0,01031 56 0,3152 1
?,>5
2= >1 >4 4
=,@4 =,5A =,5B =
>5
=,>5
>?
-orrelaci An
1,002 0,01031 2@ 56B
0,3152 1
55 = =A 41 12 A @= 52
=,@ ?,@2 =,>1 =,52 =,>5 =,=A =,>B =,5A
1?
=,52
coeDciente de correlaciAn correlaciAn 0,31521
,ia#rama de dispersi7n
Estatura de los Pacientes:y; 2 1. 1.6 1. 1.2 1 0. 0.6 0. 0.2 0
0
10
20
30
0
50
60
0
0
Recta de re#resi7n
Estatura de los Pacientes#+& 2 1.
f:B; ? 0.01B @ 1.0 )C ? 0.5
1.6 1. 1.2 1 0. 0.6 0. 0.2 0
0
10
20
30
0
50
60
0
0
0
0
El tipo de relación del diagrama de dispersión es Lineal.
-orrelacion 2 1. 1.6 1. 1.2 1 0. 0.6 0. 0.2 0
0
10
20
30
0
50
60
LAB!RAT!RI!, SOLUCION EJERCICIOS 1) Se quiere estudiar la asociación entre consumo de sal tensión arterial. ! una serie de "oluntarios se les administra distintas dosis de sal en su dieta se mide su tensión arterial un tiempo despu#s. $ %sal)
& %presión)
1'(
1
*'*
+(
,'-
1-
'
11
',
11*
-'
1*
a) Realice el diagrama de dispersión determine el tipo de asociación entre las "aria/les.
El tipo de asociación del diagrama de dispersión es Lineal.
/) Encuentre el modelo matem0tico que permite predecir el eecto de una "aria/le so/re la otra. Es conia/le2 El modelo matem0tico que permite predecir el eecto de una "aria/le so/re la otra es3 &= a + bX; Y= 6.313X + 85.61. R²= 0.916
Se puede asegurar que la ecuación de la recta es conia/le porque el R² est0 cercano a 1 tiene un grado alto de conia/ilidad. c) 4etermine el porcenta5e de e6plicación del modelo el grado de relación de las dos "aria/les. El R² airma adem0s que el modelo e6plica el +1.7-8 de la inormación el "alor de r coeficiente de correlación lineal es e6celente porque el .+17 est0 mu cercano al e6tremo 1 positi"o que es la correlación perecta positi"a. d) Si a un paciente se le administra una dosis de sal de 7.- 9cu0l es la tensión arterial esperada2 :ara ;allar el "alor de la tensión arterial esperada para una dosis de sal de 7.- de/emos reempla
Seg=n lo anterior para dic;a dosis de sal la tensión arterial esperada es de 1*7.7
