Publications by Lina Buitrago,
Tablas
1 Introducción Una de las formas más sencillas de describir variables es a través de tablas de contingencia. Permiten detectar algunos comportamientos tales como los valores más o menos frecuentes de la variable. En general se puede utilizar para analizar variables en cualquier escala, aunque si el rango de la variable es muy amplio, resulta...
6149 sym R (2397 sym/30 pcs) 2 img 5 tbl
Taller #1
1 Introducción a la estadística Clasificar según su naturaleza (cualitativa, cuantitativa discreta, cuantitativa continua) y establecer la escala de medición de las siguientes variables. Estrato socio-económico. Sexo. Número de unidades defectuosas. Calificación de un examen (valores: aprobado, no aprobado). Nivel educativo (valores: bá...
6728 sym
Introducción-tipos de variables
1 Introducción Antes de empezar de lleno con el análisis estadístico, es preciso conocer algunos de los conceptos básicos en estadística, así como los tipos de variables y escalas de medición de las mismas. 2 Objetivos Comprender los conceptos básicos en estadística Entender el concepto de variable y sus diferentes tipos Comprender las...
7991 sym
Introducción a R
1 Introducción R es un excelente lenguaje de programación para visualización de datos e implementación de métodos estadísticos, y por lo tanto, es ideal para cualquier tipo de análisis de datos. R tiene muchas ventajas que lo hacen una excelente opción para usarlo en estadística: Hace parte de una iniciativa de software libre Dada su p...
13430 sym R (762 sym/21 pcs) 4 img
Taller #2
1 Tablas a una vía de clasificación El pH indica la concentración de iones de hidrógeno presentes en determinadas disoluciones, y determina muchas características notables de la estructura y de la actividad de las moléculas correspondientes. El pH de una disolución se puede medir de manera aproximada empleando indicadores: ácidos o bases...
2327 sym R (218 sym/1 pcs) 1 img
Tendencia y localización
1 Introducción Las variables aleatorias cuantitativas se pueden resumir con cuatro tipos de medidas, que permiten determinar el comportamiento de las mismas en la muestra o población observada: Tendencia central Localización Variabilidad Forma Dado que en general no se acostumbra a medir toda la población (censo), generalmente las medicione...
13188 sym R (3582 sym/68 pcs)
Taller #7
Sea \(\Omega = \{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\}\) el espacio muestral correspondiente a un experimento aleatorio dado y \[ A = \{0, 1, 2, 3\},\,\, B = \{4, 5, 6, 7\}, \,\, C = \{2, 4, 6\}, \,\, \,\, D = \{1, 8, 9\}. \] eventos incluidos en \(\Omega\). Listar los elementos de los conjuntos que corresponden a los siguientes eventos: \((A^C \cup...
2281 sym
Variables aleatorias
1 Introducción Para el desarrollo de técnicas de inferencia estadística, es conveniente relacionar directamente los resultados de un experimento aleatorio con números reales, ya que con tal asociación el análisis de las características de interés es más productivo. Dependiendo de si la variable resultante es discreta (solo pueden adopta...
17676 sym R (3278 sym/29 pcs) 7 img
Distribuciones discretas especiales
1 Introducción Se presentan algunas distribuciones probabilísticas discretas de uso común que son de especial importancia porque representan los modelos teóricos de los fenómenos aleatorios más frecuentes. 2 Distribución Binomial La distribución de Bernoulli es una distribución de probabilidad que consiste en la observación de un exper...
8780 sym R (1927 sym/17 pcs) 3 img
Taller #8
Una entidad educativa ha propuesto tres proyectos para la mejora de la educación en una región del país. Para \(i = 1, 2, 3\), se define \(A_i\) como el evento que representa “el proyecto \(i\) fue aceptado”. Un experto indica que \(\textsf{Pr}(A_1) = 0.30\), \(\textsf{Pr}(A_2) = 0.22\), \(\textsf{Pr}(A_3) = 0.35\), \(\textsf{Pr}(A_1 \cap ...
4230 sym