DEFINICIONES ESTADÍSTICAS

 En esta entrada, vamos ha definir algunos términos necesarios en la estadística:

TEMA O

• Redondeo de datos: Se escoge el número más cercano que tenga la cantidad de dígitos significativos escogida. Si ambos número más cercanos con la cantidad de dígitos significativos escogidos son igual de cercanos se escoge el que tiene como último dígito significativo un número par (múltiplo de 2).
• Cifras significativas: son los dígitos de un número que consideramos NO NULOS. Cualquier dígito diferente de cero es significativo.
• Notación científica (patrón o notación en forma exponencial): es una forma de escribir los números que acomoda valores demasiado grandes o pequeños para ser escrito de manera convencional.

TEMA 1 

• Estadística: se refiere a un conjunto de métodos para manejar la obtención, presentación y análisis de observaciones numéricas. 
• Estadística descriptiva: es la encargada de la organización, condensación, presentación de los datos en tablas y gráficos y del cálculo de medidas numéricas que permitan estudiar los aspectos mas importantes de los datos.
• Estadística inferencial o inferencia estadística: está definida por un conjunto de técnicas, mediante las cuales se hacen generalizaciones o se toman decisiones en base a información parcial obtenida mediante técnicas descriptivas.
• Población: es la colección de todas las posibles mediciones u observaciones que pueden hacerse de una variable bajo estudio.
• Población finita: es aquella que incluye una cantidad limitada contable de observaciones, individuos o medidas. 
• Población infinita: es aquella que incluye un gran conjunto de observaciones o mediciones que no pueden alcanzarse por conteo.
• Muestra: es el conjunto de mediciones u observaciones tomadas a partir de una población. Es el subconjunto de una población.
• Muestra aleatoria: se considera aleatoria siempre y cuando cada observación, medición o individuo de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.
• Variables: son las características o lo que se estudia de cada individuo de la muestra.
• Datos: son los valores que toma la variable en cada caso.
• Datos cualitativos: son datos que solo toman valores asociados a las cualidades o atributos, clasificándolos en una de varias categorías, es decir, no son valores numéricos.
• Datos cuantitativos: provienen de variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente.
• Variables cuantitativas discretas: es aquella que solo puede tomar un número finito o infinito numerable de valores.
• Variables cuantitativas continuas: es la variable que puede tomar cualquier valor en una escala continua. 
• Escala nominal: los datos se pueden agrupar en categorías que no mantienen una relación de orden entre si, por lo tanto no están definidas las operaciones lógicas (>,<, ≥, ≤) sino solo las de igualdad o diferencia.

• Escala ordina: existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (>,<, ≥, ≤)
• Escala de Intervalos: valores numéricos de las variables y además de las relaciones de orden (>,<, ≥, ≤), se pueden establecer distancias, es decir, tiene sentido las operaciones de suma y resta.
• Escala de razón o proporción: es la más completa y general de todas las escalas. Se  caracteriza porque los valores de la variable son números entre los cuales, además de las relaciones de orden  (>,<, ≥, ≤) y distancia (+, -), se pueden establecer múltiplos y proporciones.
• Escala absoluta: se caracteriza porque los valores que toma la variable son el resultado de contar y está constituida por los enteros positivos y el cero.
• Datos univariantes o unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica.
• Datos bivariantes o bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población.
• Datos multivariantes o pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características.

TEMA 2

• Arreglo: es la forma más sencilla de organizar los datos en bruto, consiste en colocar las observaciones en orden según su magnitud: ascendente o descendente.
• Frecuencia absoluta de la clase (fi): cantidad de individuos que presentan cada valor de la variable.
• Frecuencia absoluta acumulada de la clase (Fi): cantidad de individuos que representan determinado valor de la variable o cualquiera que sea menos.
• Frecuencia relativa de la clase (fri): fri= fi/n. Es el cociente entre la frecuencia y la cantidad total de datos.
• Frecuencia relativa acumulada de la clase (Fri): Proporción de individuos que presentan determinado valor de la variable o cualquiera de los anteriores.

TEMA 3

• Media (X̅): es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores. Es una forma de resumir la información de una distribución suponiendo que cada observación tendría la misma cantidad de la variable.
• Media aritmética: es la cantidad total de la variable distribuida a partes iguales entre cada observación.
• Moda (mo): es la medida que se relaciona con la frecuencia con que se presenta el dato o los datos con mayor incidencia, con lo que se considera la posibilidad de que exista más de una moda para un conjunto de datos.

• Mediana de un conjunto finito de valores crecientes y decrecientes (me): es aquel valor que divide al conjunto en dos partes iguales, de forma que el número de valores mayor o igual a la mediana es igual al número de valores menores o igual a estos.