Datos Discretos y Continuos Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC
Datos Discretos y Continuos La inferencia estadística a través del análisis de estudios observacionales o de diseños experimentales se utiliza en muchas áreas científicas. Los datos reunidos pueden ser discretos o continuos, según el área de aplicación.
Ejemplo1 Un ingeniero químico podría estar interesado en un experimento que lo lleve a condiciones en que se maximice la producción. Aquí, por supuesto, la producción se expresaría en porcentaje, o gramos/libra, medida en un continuo
Ejemplo 2 Por otro lado, un toxicólogo que realice un experimento de combinación de fármacos quizás encuentre datos que son binarios por naturaleza (es decir, el paciente responde o no lo hace).
Datos por conteo En la teoría de la probabilidad se hacen distinciones importantes entre datos discretos y continuos que nos permiten hacer inferencias estadísticas. Con frecuencia las aplicaciones de la inferencia estadística se encuentran cuando se trabaja con datos por conteo).
Ejemplo 3 Por ejemplo, un ingeniero podría estar interesado en estudiar el número de partículas radiactivas que pasan a través de un contador en, digamos, 1 milisegundo.
Ejemplo 4 Al personal responsable de la eficiencia de una instalación portuaria podría interesarle conocer las características del número de buques petroleros que llegan diariamente a cierta ciudad portuaria.
Proporción muestral En efecto, la situación binaria implica dos categorías. Si en los datos hay n unidades y x se define como el número que cae en la categoría 1, entonces n - x cae en la categoría 2. Así, x/n es la proporción muestral en la categoría 1 y 1 - x/n es la proporción muestral en la categoría 2
Ejemplo 5 En la aplicación biomédica, por ejemplo, 50 pacientes representarían las unidades de la muestra y si, después de que se les suministra el medicamento, 20 de los 50 experimentaran mejoría en sus malestares estomacales (que son comunes en los 50), entonces 20/50=0.4 sería la proporción muestral para la cual el medicamento tuvo éxito, y 1 - 0.4 = 0.6 sería la proporción muestral para la cual el fármaco no tuvo éxito
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