lunes, 10 de febrero de 2014

Vocabulario semana 2 (3 - 7 de Febrero del 2014)

Base de datos: Colección de información organizada, pertenecientes a un mismo contexto y almacenada sistemáticamente para su posterior uso. Las bases de datos tradicionales se organizan por campos, registros y archivos. Un campo es una pieza única de información; un registro es un sistema completo de campos; y un archivo es una colección de registros.

Coeficiente de sesgo:  Refleja el grado de simetría respecto de la media. Un sesgo negativo da como resultado una cola de la gráfica asimétrica hacia los valores pequeños de la variable, mientras que el sesgo positivo resulta en una cola que se extiende hacia los valores grandes de la variable. Las variables simétricas como las descritas por las distribuciones normal y uniforme, tienen un sesgo igual a cero.

 Imagen obtenida de: http://ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/psicologia/analisis-de-datos-en-Psico-I/img/sesgos.gif

Coeficiente de curtosis: Describe lo puntiagudo de una distribución en comparación  con una distribución normal. Es el grado de concentración que presenta los valores alrededores de la zona central de distribución. Se definen tres tipos de distribuciones según grado de curtosis:

                -Distribución mesocúrtica: Grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal). Coef. de Curtosis = 3

                -Distribución Leptocúrtica: Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Coef. de Curtosis > 3
                -Distribución Platicúrtica: Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.  Coef. de Curtosis < 3


Imagen obtenida de : http://www.monografias.com/trabajos87/medidas-forma-asimetria-curtosis/image004.jpg

Coeficiente: El coeficiente se define como la expresión del grado o intensidad de una propiedad o característica.

Cuantil: Puntos tomados a intervalos regulares de la función de distribución de una varialbe aleatoria. Su función es informar el valor de la variable que ocupará la posición (en tanto por cien) que nos interese respecto de todo el conjunto de variables. Los Cuantiles son unas medidas de posición que dividen a la distribución en un cierto número de partes de manera que en cada una de ellas hay el mismo de valores de la variable. Los más importantes

                -Cuartiles: Dividen a la distribución en cuatro partes iguales (tres divisiones). C1, C2, C3 correspondientes a 25%, 50% y 75%

                -Deciles: Dividen a la distribución en 10 partes iguales (9 divisiones) D1, ..., D9 corresponden a 10%, ..., 90%

                -Percentiles: Dividien a la distribución en 100 prtes (99 divisiones) P1, ..., P99, correspondientes a 1%, ..., 99%
Existe un valor en cual coinciden los cuartiles, los deciles y percentiles. Este es cuando son iguales al a Mediana.

Datos:  Representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, etc) de un atributo o variable cuantitativa; que no tienen ni contexto ni correlación entre sí, sino que son meras representaciones simbólicas de algo, o bien una unidad mínima de los que posteriormente puede ser una información. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades.

Simétrico:  Es la correspondencia exacta en tamaño, forma y posición de las partes de un todo. Es la correspondencia exacta en la disposición de los puntos o partes de un cuerpo o figura respecto a un centro, eje o plano. Esta simetría puede ser esférica (existe bajo cualquier rotación posible), axial (cuando hay un eje que no conduce a ningún cambio de posición en el espacio con los giros a su alrededor) o reflectiva (definida por la existencia de un único plano).

Meso: Significado de "medio" o "intermedio".

Fractiles: Sinónimo de cuantil.

Fuentes:
  • Real Academia Española, Consultado el día 9 de Febrero del 2014, http://www.rae.es/
  • Masadelante.com, ¿Qué es una Base de Datos?, Consultado Domingo 9 de Febrero del 2014, http://www.masadelante.com/faqs/base-de-datos
  • Wikipedia, "Dato", Consultado el día 9 de Febrero del 2014, http://es.wikipedia.org/wiki/Dato
  • Universidad Jaume I, "Medidas de centralización", Consultado el día 10 de Febrero del 2014, www3.uji.es/~mateu/Tema2-D37.doc

domingo, 9 de febrero de 2014

Vocabulario Semana 1 (27-31 de enero del 2014)

Análisis:  1.- Distribución y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer sus principios o elementos. 2.- Método estadístico usado para cuantificar la importancia de cada uno de los factores actuantes en un fenómeno.

Azar:  1.-Casualidad, caso fortuito, 2.- Sin rumbo ni orden.

Campana de Gauss:  Descubierta por Carl Friedrich Gauss, es una representación gráfica de la distribución normal de un grupo de datos. Éstos se reparten en valores bajos, medios y altos, creando un gráfico de forma acampanada y simétrica con respecto a un determinado parámetro. El punto máximo de la curva corresponde a la media, y tiene dos puntos de inflexión a ambos lados.

Certeza:  1.-Conocimiento seguro y claro de algo. 2.- Firme adhesión de la mente a algo conocible, sin temor a errar.

Coeficiente de variación:  Permite la comparación de la dispersión entre dos poblaciones distintas e incluso, comparar la variación producto de dos variables diferentes ( que pueden provenir de la misma población). Equivale a la razón entre la media aritmética y la desviación estándar.
Para un conjunto de datos de una población y muestras no agrupados respectivamente






                          
Covarianza: Media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas.


Cuantificar:  Expresar numéricamente una magnitud.
Deducción:  Acción por la cual se obtienen consecuencias de un principio, proposición o supuesto.
Desviación Estándar: Medición de cuánto se separan los datos. Se trata de la raíz cuadrada de la varianza.
Para un conjunto de datos de una población y muestras no agrupados respectivamente
                        

Desviación Media:  Medida de las desviaciones absolutas y es un resumen de la dispersión estadística.

Dispersión:  Distribución estadística de un conjunto de valores.
Distribución:  Indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se lleva a cabo, es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro.
Estadística Descriptiva:  Rama de la Estadística que se encarga de analizar las reglas para recolectar, presentar y procesar los datos obtenidos al hacer una medición u observación de una característica de interés de un objeto con la finalidad de conocer su comportamiento sujeto a incertidumbre.
Estadística No Paramétrica: Rama de la Estadística que se ocupa de estudiar variables que no se pueden representar sobre una recta numérica
Estadística Paramétrica: Rama de la Estadística que se ocupa  de estudiar las medidas que se pueden representar en una recta numérica de los números reales.
Estadística: Rama de la ciencia que estudia las reglas que permiten diseñar, planear, recolectar, capturar, organizar, presentar, procesar y analizar los datos obtenidos al realizar varios ensayos repetidos de un experimento y para inferir conclusiones acerca de este último. A su vez proporciona métodos para el diseño estadístico de experimentos y para tomar decisiones cuando aparecen situaciones de incertidumbre.
Estimar:  Determinar de manera aproximada el valor de algo
Fenómenos aleatorios:  Procesos cuyo resultado no es previsible más que en razón de la intervención del azar. Su estudio queda dentro del ámbito de la teoría de la probabilidad y, en un marco más amplio, en el de la estadística.
Fenómenos determinanticos:  Procesos que bajo ciertas condiciones de observación, se presenta con regularidad deterministas, es decir, cuando siempre se percibe de la misma manera. Un fenómeno determinista es lo contrario a un fenómeno aleatorio.
Frecuencia:  Repetición mayor o menor de un acto o de un suceso.
Gráficas:  Denominación a las representaciones 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.
Inducción:  Acción por la cual se logra extraer a partir de determinadas observaciones o experiencias particulares, el principio general que en ellas está implícito.
Inferencia:  Sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa
Inferencia Estadística:  Rama de la Estadística que proporciona las reglas para estimar valores de una población, con base en los resultados de una muestra, formular hipótesis sobre la verdad de estas estimaciones y tomar decisiones con base en estos resultados.
Información Sesgada:  Información incompleta o manipulada por un ente o tercero.
Interpretación:  Acción de explicar o declarar el sentido de algo. Explicar acciones o sucesos que pueden ser entendidos de diferentes modos.
Media:  Cociente de dividir la suma de varias cantidades por el número de ellas.
Para Los datos de una población
No Agrupados:                                                                  Agrupados







Para los datos de una muestra
No Agrupados:                                                              Agrupados






Mediana:  Consiste en orden los elementos de un conjunto e identificar el elemento que se encuentra justamente en el medio de nuestro conjunto, quedando la misma cantidad de elementos a su izquierda y derecha de la mediana. Su obtención depende de la cantidad de elementos del conjunto, ya que estos pueden quedar en un conjunto par o impar.
Para Los datos de una población
No Agrupados:                                                    Agrupados








Para los datos de una muestra
No Agrupados:                                                      Agrupados










Medición:  Asignación de valores numéricos o dimensiones a un objeto u objetos mediante la utilización de determinados procedimientos. Consiste en una observación cuantitativa atribuyendo un número a determinadas características o rasgos del hecho o fenómeno observado.
Medidas de dispersión:  Nos informan sobre cúanto se alejan del centro los valores de la distribución. Estas medidas son:
·         Rango o recorrido
·         Desviación media
·         Varianza
·         Desviación Estándar
Moda: Aquellos elementos que aparecen con mas frecuencia en un conjunto
Para los datos de una población y muestra agrupados


Muestra:  Parte de la población, seleccionada de acuerdo a una regla o plan.
Muestreo Aleatorio:  Una muestra es representativa si es obtenida aleatoriamente. Se considera Aleatorio si cumple con:
Muestreo Estratificado: División de la población total en estratos o clases, y elegir en cada uno una muestra aleatoria. Los elementos de cada estrato deben ser más semejantes entre si que respecto a la población. El total de sub-muestras, constituye el total de la muestra de la población, y para cada una de ellas, son aplicables los procedimientos expuestos para un muestreo aleatorio simple.
Muestreo:  Rama de la Estadística que se encarga de definir las reglas para tomar muestras de una población específica, el tamaño de dichas muestras y los parámetros que indicarán la representatividad de éstas. Su principal objetivo del muestreo es obtener muestras representativas de la población en estudio.
Parámetro:  Un número derivado de una población
Población:  Totalidad de valores posibles (mediciones o conteos) de una característica particular de un grupo específico de objetos.
Predecir:  Anunciar de antemano algo que va a suceder
Predicción: Expresión que anticipa aquello que supuestamente, va a suceder. Se puede deducir algo a partir de conocimientos científicos, relevación de algún tipo, hipótesis o indicios.
Probabilidad Bayesiana: El matemático Thomas Bayes (172- 1761) se interesó por el desarrollo de una nueva forma de cálculo probabilista que se basa en partir del análisis de los efectos observables de un fenómeno hacia las causas o la hipótesis posibles que explican su ocurrencia, forma de pensamiento inductivo que justamente es conocido como "Teorema de Bayes", "Probabilidad Inversa" o "Probabilidad Bayesiana.
Probabilidad: Medida de la certidumbre que se le asocia a la ocurrencia u observación de un fenómeno o al hecho de que una característica de interés tome cierto valor.
Solo es aplicable cuando se conoce la ocurrencia de unos cuantos datos, hechos o resultados aleatorios aislados (efectos), pero desconociendo con total exactitud cuál es la regla general (causa) que los entrelaza y condiciona, y por lo tanto debe procede inductivamente para valorar el grado de probabilidad existente para creer que un conjunto de hipótesis puedan ser la causa que genero los resultado analizados.
Rango:  Medición de la amplitud de los valores de la muestra y se calcula por diferencia entre el valor más elevado y el valor más bajo.
Para Los datos de una población y muestra no agrupados:

Teoría Probabilística:  Rama de la matemática que proporciona los fundamentos, modelos matemáticos y el lenguaje que se usa en la estadística.
·         Todos los posibles resultados del experimento deben tener la misma posibilidad de ocurrir.
·         Los resultados deben ser independientes entre sí.
Unidades experimentales:  Conjunto de elementos sobre los cuales se hacen las mediciones y a los cuales un tratamiento puede ser asignado independientemente.
Variable: Cualquier propiedad o característica de algún evento, objeto o persona, que puede tener diversos valores en diferentes instantes, según las condiciones.
Varianza:  Mide la distancia existente entre los valores de la serie y la media. Se calcula como sumatorio de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la media, multiplicadas por el número de veces que se ha repetido cada valor. El sumatorio obtenido se divide por el tamaño de la muestra. La varianza siempre será mayor que cero. Mientras más se aproxima a cero, más concentrados están los valores de la serie alrededor de la medida.
Para Los datos de una población
No Agrupados                                                             Agrupados
     
Para los datos de una muestra
No Agrupados                                                                Agrupados
         
Definiciones obtenidas de

Real Academia Española, Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.rae.es/

  • Octavio Estrada Castillo, "Conceptos Básicos de Probabilidad y Estadística", Consultado el día 30 de enero del 2014,http://www.ingenieria.unam.mx/calyesd/Docs/docs_proEsd/Notas_proEsd/Conceptos_Proba_Est.pdf
  • "Ingeniería Perú", "Muestreo estratificado", Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.ingenieria.peru-v.com/estadistica_muestreo/muestreo_estratificado.htm
  • "Fundamentos de probabilidad", Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.dcb.unam.mx/users/gustavorb/Probabilidad/PE11.pdf
  • Marín de la Fuente Yovana, "Distribución en probabilidad", Consultado el día 30 de de enero del 2014, http://www.slideshare.net/yovana93/tipos-de-12071948
  • Saberia, "¿Qué es la campana de Gauss?, Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.saberia.com/2011/01/que-es-la-campana-de-gauss/
  • "Eye in the sky", "Probabilidad Bayesiana o Teorema de Bayes en Juegos de Azar", Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.eyeintheskygroup.com/Azar-Ciencia/Probabilidad-Estadistica-Juegos-de-Azar/Teorema-de-Bayes-Juegos-de-Azar.htm
  • "Oaca54","Coeficiente de variación", Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.slideshare.net/oaca54/coeficiente-de-variacin-13163623
  • "Aula fácil", "Rango, varianza, desviación típica y coeficiente de variación", Consultado el día 30 de enero del 2014, www.aulafacil.com/CursoEstadistica/Lecc-6-est.htm‎
  • "Mendoza Rivera Henry" "Escalas de medición o clasificación", Consultado el día 30 de enero del 2014, http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un1/cont_103_03.html