Sesion 01a - Introduccion a la Estad. Inferencial

Docente: Ing. Marco Luis Pérez SilvaEmail: [email protected]

Facultad de Ciencias EmpresarialesUCV-Tarapoto

Facultad de Ciencias Empresariales - UCV Tarapoto

• Es la totalidad de individuos sobre los cuales se desea hacer un estudio; puede ser finita o infinita.

• Es el conjunto de todas las unidades que tienen una característica común, la cual se desea estudiar.

Por ejemplo:• Conjunto de familias de una ciudad.• Conjunto de bombillas eléctricas producidas en un día.


• Es una parte de la población, seleccionada para hacer el estudio de dicha población; es finita.

• Si la muestra es representativa de la población, las conclusiones de la muestra se infieren a la población.

• Es cualquier subconjunto de unidades elementales, elegidas de una población.

Por ejemplo:• 200 familias elegidas de una cuidad.• 80 bombillas eléctricas elegidas de las producidas en un día.


• Son aquellas cuyos elementos que son elegidos usando algún criterio probabilístico.


Es una función de todas las observaciones de una población. Un parámetro resume la información contenida de las observaciones que comprenden a una población, por lo cual su valor es único y constituye usualmente la incógnita que todo investigador desea conocer. Algunos de los parámetros que estudiaremos son:• Media Poblacional, cuya notación es : μ• Varianza Poblacional, cuya notación es: δ2

• Moda Poblacional, cuya notación es: Mo


• Ciencia que estudia los métodos científicos en la toma, organización, presentación y análisis de datos, para la deducción de conclusiones y/o toma decisiones razonables.


• Estadística Descriptiva: Es la parte de la estadística que estudia un grupo de datos dado, sin inferir sus conclusiones a un grupo mayor.

• Estadística Inferencial o inductiva: Es la parte de la estadística que estudia condiciones bajo las cuales las conclusiones de la muestra son validas para la población, la Estadística . inferencial usa el concepto de PROBABILIDAD, que es la medida de la incertidumbre.


• La variable es una característica de la población que se va a investigar y puede tomar diferentes valores. Se clasifican en:

Cualitativas.Cuantitativas.


• Variable CualitativaSe denomina así cuando está asociada a una característica cualitativa que toma niveles de valorización.• Variable Cuantitativa

Se llama así cuando está asociada a una característica cuantitativa. Estas variables se divide en discretas y continuas.

Tipos de Variable Cuantitativa• Variable Discreta

Se dice que una variable es discreta si sólo asume valores enteros o mejor dicho que varían de uno en uno.• Variable Continua

Cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo, dependiendo éste principalmente de la precisión con que se trabaje.


• Se usa generalmente para uniformizar datos de variable continua, aproximando a una determinada cifra: milésimas, centésimas, décimas, unidades, decenas, centenas, millares, millones, etc. Con el fin de minorizar los errores, sobre todo cuando con los datos se van a efectuar operaciones.


• Si la cifra a eliminar es 0, 1, 2, 3 o 4: se desecha la cifra.

• Si la cifra a eliminar es 6, 7, 8 o 9: se desecha la cifra y se aumenta en una unidad la cifra de orden superior.

• Si la cifra a eliminar es 5: se aplica el criterio del “par más cercano”.

• Si el dígito precedente es par, este no se modifica.

• Si el dígito precedente es impar, este será aumentado en una unidad.


• Es la obtención de datos tal como se encuentran en la realidad. Puede ser directamente de la realidad, mediante conteos o medicines, o de archivos, formatos,…, encuestas, experimentos, etc.

• Ordenación: es la colocación de los datos en orden creciente, decreciente, u otro criterio necesario para el trabajo final.

• Rango: es la diferencia entre el dato mayor y el dato menor.


• Es distribuir los datos en clases, determinando el número de datos pertenecientes a cada clase, denominado frecuencia de clase (f).


Para determinar el número de clases hay varios criterios:• Generalmente varían de 5 a 20 dependiendo de

los datos.• Nº de clases = √n• Nº de clases =1+3.322 log N


• 60 – 62 es el intervalo de clases y 60,62 son los limites de clases


• Es el punto medio del intervalo de clase. Se obtiene como la semisuma de los límites de clases.

• los datos de cada clase se consideran que coincide con su correspondiente marca de clases.


• Se determina al rango.• Se divide el rango en un numero conveniente de intervalos

(5 a 20) o usando alguno de los criterios mencionados.• Se determina el tamaño del intervalo y las clases con

C =_____R_____Nº de clases

• Se determina las marcas de clase.


• Ejemplo: El número de miembros de una familia o el número de personas que habitan la casa; el número de alumnos aprobados en una asignatura.


• Ejemplo: La talla de los individuos medida con la precisión de un centímetro y expresada en metros: 1,69 m; 1,74 m; etc.


E1. 47.340 => 47.3447.341 47.34 47.342 47.34 47.343 47.34 47.344 47.34 47.345 47.3447.346 47.35 47.347 47.3547.348 47.3547.349 47.35 47.350 47.35

E2. 7.730 => 7.737.731 7.737.732 7.737.733 7.737.734 7.737.735 7.747.736 7.747.737 7.747.738 7.747.739 7.747.740 7.74


• Corresponde a una muestra sobre las tallas de los alumnos, expresada en metros:

B = 1,60 1,70 1,55 1,68 1,72 1,70 1,63 1,76 1,54 1,71 1,78 1,74 1,65 1,63 1,55 1,68 1,69 1,74 1,80 1,66, 1,65 1,69 1,59 1,68 1,70 1,73 1,74 1,76 1,75 1,69, 1,78 1,77 1,69 1,71 1,70 1,75 1,76 1,77 1,68 1,64, 1,69 1,70 1,71 1,76 1,71 1,72 1,74 1,69 1,58 1,59, 1,60 1,63 1,64 1,65 1,68 1,70 1,70 1,72 1,75 1,58, 1,71 1,75 1,74 1,71 1,70 1,69 1,68 1,73 1,72 1,74, 1,71 1,70 1,72 1,79 1,78 1,82 1,80 1,79 1,71 1,71, 1,70 1,72 1,76 1,75 1,70 1,71 1,69 1,68 1,60 1,62, 1,59 1,58 1,61 1,65 1,69 1,71 1,75 1,74 1,70 1,78.En este caso n = 100. Tamaño de la muestra


Clases(Alturas)

Frecuencias (f)(Número de Estudiantes)

60 – 62 5

63 – 65 18

66 – 68 42

69 – 71 27

72 – 74 8

N = 100Facultad de Ciencias Empresariales - UCV

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