Estas son las ojivas la representacion de fa< y fa>

Estos son los histogramas se grafican las frecuencias de los limites y se inicia y termina en cero 

IMC de la escuela

 Calificaciones

Para sacar la fx se debe de multiplicar la frecuencia f por la x marca de clase

La marca de clase x se saca suma el L.R.I y el L.R.S y se divide entre dos

Ahora sacaremos el mayor que y el menor que 
fa< empezaremos desde el total de datos y le iremos restando la frecuencia
fa> se empieza desde la primera frecuencia y se le irán sumando las demas

Para sacar la frecuencia relativa vamos a dividir la frecuencia entre el total de todas las frecuencias también conocidas como el numero de población y lo multiplicaremos por 100 y obtendremos el porcentaje

La frecuencia se representara como f y esta sera los números que entren dentro de la clase por ejemplo si es 46-52 dentro de esta clase entraran estos numero 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52

Estas son tablas que hiciemos en la escuela sobre el Imc y calificasiones con las que ponemos en practica lo anterior y un poco mas
En esta tabla sacamos las clases que es el numero mas chico menos el numero mas grande buscamos un numero que se multiplique y nos de si no hay le agregamos un numero hasta poder sacar las clases y uno va hacer el numero de las clases y el otro que va a ir a ser la distancia de un numero entre otro y empezaremos con el numero mas chico
Para sacar el L.R.I se le restara a la clase primera 0.5 ejemplo si tenemos 46 y le restamos obtenemos 45.5
Y para el L.R.S le  se le sumara a la clase 0.5 si tenemos esto 46-52 tomaremos el 52 y obtendremos 52.5

Tipos de probabilidad:

Existen dos tipos de probabilidad: la probabilidad clásica, también llamada teórica o matemática, y la probabilidad frecuencial o empírica.

La probabilidad clásica o teórica se aplica cuando cada evento simple del espacio muestral tiene la misma probabilidad de ocurrir.

Fórmula para obtener la probabilidad clásica o teórica:

Probabilidad de un evento = Numero de resultados favorables al evento/Numero total de resultados posibles. En símbolos: P(E) = n(E)/n(S).

La probabilidad frecuencial se obtiene cuando se experimenta un gran número de veces el mismo fenómeno en condiciones semejantes.

Fórmula de la probabilidad frecuencial o empírica:
Probabilidad Frecuencial = Numero de aciertos / numero de experimentos. Empleando símbolos: P(E) = f /n.

Un Evento es un subconjunto del espacio muestral de un experimento aleatorio
Conjunto de uno o más resultados de un experimento

 VARIANZA

La varianza 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

LA DESVIACION ESTANDAR

La desviación estándar (o desviación típica) es una medida de dispersión para variables de razón (ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estadística descriptiva. Es una medida (cuadrática) de lo que se apartan los datos de su media, y por tanto, se mide en las mismas unidades que la variable.

Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que representan los datos en su si con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad a la hora de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones. 

El coeficiente de variación
Es una medida que se emplea fundamentalmente para:
1. Comparar la variabilidad entre dos grupos de datos referidos a distintos sistemas de unidades de medida. Por ejemplo, kilogramos y centímetros.
2. Comparar la variabilidad entre dos grupos de datos obtenidos por dos o más personas distintas.
3. Comparar dos grupos de datos que tienen distinta media. 4. Determinar si cierta media es consistente con cierta varianza. end(enumerate)

La media es la suma de los valores de los elementos dividida por la cantidad de éstos. Es conocida también como promedio, o media aritmética.  
Ejemplo: 5, 4, 5, 6,7 =  27/5 = 5.4
La mediana es el numero que se encuentra exactamente a la mitad de los números ya ordenados
Ejemplo: 3, 2, 4, 5, 6,7,2 = 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = 4
La moda es el numero que se repite mas veces
Ejemplo: 2, 3, 4, 4, 5, 9= 4 porque se repite dos veces
Puede ser Amodal por que no tiene moda bimodal por que hay dos modas o polimodal porque existen mas de una moda

Distribución: Es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. Nos proporciona la base del desarrollo de procedimientos para hacer inferencias con respecto de una población normal.

TIPOS DE DISTRIBUCION:

«  Distribución binomial: Utilizada de una variable discreta es la que describe los procesos de interés. Se ajusta a la distribución de probabilidades de variable discreta.

«  Distribución normal: Permite moldear números fenómenos naturales, sociales es una distribución variable continua con campo de variación, un gran número de fenómenos reales.

«  Distribución gamma: Aparece con dos parámetros su función de valores x>0 es adecuada para modelizar el comportamiento de variables aleatorias continuas con asimetría positiva.

«  Campana de gauss: Es un modelo de distribución es una  función de probabilidad continua y simétrica cuyo máximo es la medida tiene dos puntos de inflexión.

Media aritmética: Es el valor característico en una serie de datos cuantitativos esta resulta al sumar todos los datos y dividir el resultadi entre el numero total de datos

Un conjunto de datos numéricos es muy frecuente utilizarla  ya que puede encontrar un valor representativo de un conjunto de números

Media geometrica: Se define como la raíz n-ésima del producto de los números

Es para promediar porcentajes, índices y cifras relativas determina incrementos pocentuales en ventas.

Rango: Intervalo a  la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo, por ello comparte unidades con los datos.

Frecuencias: Es la magnitud de un suceso que mide el número de repeticiones por unidad de tiempo.

Cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable.

Proporciones: Es la igualdad entre dos razones corresponde y equilibra dos partes y el todo aparece frecuentemente como una notación fraccionaria.

Tipos de variable:

Variable cuantitativa: Se expresa mediante números puede realizar operaciones aritméticas con ella tiene dos tipos

«  Variable discreta: Toma los valores aislados no admite valores intermedios.

«  Variable continua: Puede tomar valores comprendidos entre dos números.

«  Variable aleatoria: Se asocia a cada elemento del espacio y muestra un número real.

Podemos encontrar dos clases:

§      Continuas : Puede adquirir los valores existentes entre dos números.

§      Discreta: No puede adquirir valores intermedios entre dos números sino aislados.

Cualitativos: Puede medir numéricamente.

                   Variable cualitativa ordinal o cuasicuantitativa

                   Variable cualitativo

Aleatorias: Asocian un numero real a cada elemento del espacio muestra.

                  Variable aleatoria discreta

                  Variable aleatoria continua

                  Variable aleatoria binomial

Variable estadística bidimensional: A cada individuo lo divide con 2 características que son a su vez variables estadísticas.

VARIABLE:
Es la designación de cantidad susceptible de tomar distintos valores numéricos dentro de un conjunto de números.
Es adaptable a distintos valores.

TIPOS DE ESTADÍSTICA:
Estadística descriptiva: Se dedica ala descripción  visualización y resumen de datos organizando a partir de los fenómenos de estudio los datos pueden ser resumidos  o numéricos gráficamente.
Incluye la obtención, organización y descripción  de información numérica.
Estadística inferencial: Esta trata de llevar a conclusiones que sobrepasan el alcance de los datos analizados.
En especial se dedica a la generación de los problemas interferencias y predicciones asociadas a los fenómenos.

Conceptos básicos:

• Encuesta: Es un estudio de observasion que busca recaudar datos por medio de un cuestionario, y no modifica el entorno ni controla el proceso que está en observación nos ayuda a obtener información de la muestra
• Muestra:Esta mide las características que se estudian tienen un máximo de 30 datos
• Muestreo:Este extrae una muestra a partir de una población
  

POBLACION O UNIVERSO...

Es el conjunto de individuos que son el objeto del estudio este termino se puede utilizar para referirse a personas,  objetos o los elementos que estamos usando

ESTADÍSTICA 

es la ciencia cuyo objetivo es reunir información  expresada en términos numéricos, concerniente a individuos, grupos, series, hechos, etc y todo lo deduce gracias al análisis de datos precisos y previsiones al futuro. "La ciencia encargada que tiene por objeto el estudio cuantitativo de los cualitativos"

En este blog daremos definiciones y ejercicios que ayudaran a entender mejor la materia