{"id":4719,"date":"2020-09-24T17:30:41","date_gmt":"2020-09-24T20:30:41","guid":{"rendered":"http:\/\/elbibliote.com\/libro-pedia\/manual_matematica\/?p=4719"},"modified":"2020-09-24T17:30:41","modified_gmt":"2020-09-24T20:30:41","slug":"capitulo-8-tema-5-revision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elbibliote.com\/libro-pedia\/manual_matematica\/?p=4719","title":{"rendered":"CAP\u00cdTULO 8 \/ TEMA 5 (REVISI\u00d3N)"},"content":{"rendered":"

estad\u00edstica y probabilidad \u2502 \u00bfQU\u00c9 APRENDIMOS?<\/h1>\n

recolecci\u00f3n y conteo de datos<\/h2>\n

La recolecci\u00f3n y conteo de datos<\/strong> es el procedimiento que se lleva a cabo para la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n o respuesta de diferentes variables. Los datos pueden clasificarse como\u00a0cualitativos <\/strong>cuando expresan cualidades o cuantitativos\u00a0<\/strong>cuando expresan cantidades. Los datos cuantitativos se diferencian en continuos\u00a0<\/strong>si tienen cualquier valor dentro de un intervalo; y discretos<\/strong>\u00a0si solo ciertos valores est\u00e1n en un intervalo.<\/p>\n

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Los t\u00e9rminos “ni\u00f1o” y “adulto” son datos cualitativos sobre una persona, mientras que la estatura, como “1,65 metros” o “1,2 metros” son datos cuantitativos.<\/figcaption><\/figure>\n

gr\u00e1ficos estad\u00edsticos<\/h2>\n

Los gr\u00e1ficos estad\u00edsticos<\/strong> son una herramienta fundamental para lograr la correcta interpretaci\u00f3n de los datos recolectados, ya que ofrecen un gran recurso visual. Existen diversos tipos de estos como el gr\u00e1fico de barras<\/strong>, el poligonal <\/strong>o el circular.\u00a0<\/strong>Los elementos principales de cada uno de estos son el t\u00edtulo, el cuerpo y la escala.<\/p>\n

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Los gr\u00e1ficos de barras representan variables cualitativas o cuantitativas discretas, los poligonales representan magnitudes y frecuencias de diferentes variables y los circulares expresan porcentajes y proporciones de una variable en particular.<\/figcaption><\/figure>\n

medidas de tendencia central<\/h2>\n

Las medidas de tendencia central<\/strong> se utilizan para poder representar una distribuci\u00f3n de datos en un solo valor caracter\u00edstico. Para esto puede calcularse la moda (Mo)<\/strong>, la mediana (Md)<\/strong> o la media (\"\\fn_phv)<\/strong>. Estas estimaciones pueden hacerse a partir de la organizaci\u00f3n de todos los datos.<\/p>\n

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La moda es el valor de m\u00e1s frecuencia, la mediana es el valor central de la distribuci\u00f3n de todos los datos y la media se calcula como la sumatoria de todos los valores dividido entre la cantidad total.<\/figcaption><\/figure>\n

eventos y probabilidad<\/h2>\n

Los eventos aleatorios<\/strong> pueden ser seguros o imposibles, por ejemplo, al lanzar un moneda es seguro que saldr\u00e1 cara o sello, pero es imposible que salga una tercera opci\u00f3n. La probabilidad<\/strong> de que ocurra un evento se mide al dividir la cantidad de casos favorables entre la cantidad de casos posibles, as\u00ed, la probabilidad de que salga cara al lanzar una moneda es de 1\/2. La probabilidad tambi\u00e9n se puede expresar como porcentaje. Por otro lado, los diagramas de Venn<\/strong> tambi\u00e9n nos ayudan a determinar visualmente probabilidades.<\/p>\n

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En los juegos de azar la suerte tiene un papel importante, no siempre el que tiene mejor habilidad gana.<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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