Universidad Central de Venezuela Facultad de Agronomía Cátedra de Estadística 1.

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1 Universidad Central de Venezuela Facultad de Agronomía Cátedra de Estadística 1

2 Universidad Central de Venezuela Facultad de Agronomía Cátedra de Estadística 2

3 3 Definición de Estadística. Importancia de la Estadística en el campo agronómico. Conceptos básicos. Escalas de medición. Análisis Exploratorio de datos: Recolección, Tabulación y Representación Gráficas de datos univariados. Métodos de agrupación de datos: Diagramas de Tallo y Hoja. Distribución de Frecuencias para datos numéricos continuos y discretos. Histogramas y Polígonos de frecuencias. Formas, Simetría y Curtosis. Interpretación de las representaciones gráficas. Objetivos Específicos Aplicar e interpretar las diferentes formas de recolectar, organizar y presentar datos de acuerdo a la escala de medición.

4  Es una rama de la matemática aplicada, que tiene por objeto la recolección, organización, interpretación, análisis y presentación de datos numéricos sujetos a variación.  La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones. 4

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8  Conjunto de elementos con características similares presentes en un espacio definido y en un tiempo determinado. 8

9  Si el valor de una variable toma igual valor para todos los elementos de una población, este se denomina constante. 9  Subconjunto representativo de una población.

10  Características que le son comunes a los elementos de una población y que varían de uno a otro. Por ejemplo: el peso de cada uno de nosotros, el promedio de calificaciones de los integrantes de esta sección de clase, el número de horas que le dedicamos a leer la prensa semanalmente, el número de horas que le dedicamos a navegar en internet. 10  El valor que toma la variable en un momento determinado.

11  Función definida sobre los valores numéricos de características medibles de una población. Valor que caracteriza a una población como un todo. 11

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14  Es aquella que se selecciona cuando a cada elemento de la población se le asigna la misma probabilidad de formar parte de la muestra. 14  En un galpón de conejos para engorde se desea de un lote de 50 animales tomar el 16% para estudiar su peso. Se procede dándole a cada una de los animales la misma probabilidad de ser parte de la muestra.

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18  Es aquella que se selecciona cuando los elementos de la población se clasifican en función de los objetivos mismos del muestreo y luego de cada estrato se selecciona una muestra al azar simple. Es importante señalar que no considerar el o los criterios de estratificación podría afectar el comportamiento de la variable bajo estudio. 18

19  Se desea estudiar la producción de leche de un rebaño compuesto por varias razas. Supongamos que de un rebaño de 200 animales debemos extraer una muestra de 20 animales. 19

20 20 POBLACIÓN 23 23 30 33 1 4 7 9 2 6 10 3 8 11 14 15 17 12 16 5 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1213 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 2727 1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21 22 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 23 24 25 26 27 28 29 30 22 13 15 16 198 1 2 4 6 9 10 1718 23 22 21 20 14 12 11 7 5 3 8 1 2 3 4 6 5 7 9 10 13 14 15 12 1717 18 16 20 19 22 7 8 11 18 19 9 10 29 28 27 26 25 24 6 4 3 16 15 33 1 1721 20 32 31 30 5 2 14 13 12 23 109 8 7 6 5 4 3 1 2 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 13 12 11

21 21 23 27 27 20 23 30 17 33 1 4 7 9 2 6 10 3 8 11 14 15 17 12 16 5 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2323 24 25 26 2727 1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21 22 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1313 14 15 16 17 18 19 20 21 23 24 25 26 27 28 29 30 22 13 15 16 19 8 1 2 4 6 9 10 17 18 23 22 21 20 14 12 11 7 5 3 8 1 2 3 4 6 5 7 9 10 13 14 15 12 1717 18 16 20 19 22 7 8 11 18 19 9 10 29 28 27 26 25 24 6 4 3 16 15 33 1 1721 20 32 31 30 5 2 14 13 12 23 10 9 8 7 6 5 4 3 1 2 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 13 12 11 MUESTRA

22 22 23 27 27 20 23 30 17 33 1 4 7 9 2 6 10 3 8 11 14 15 17 12 16 5 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2323 24 25 26 2727 1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21 22 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1313 14 15 16 17 18 19 20 21 23 24 25 26 27 28 29 30 22 13 15 16 19 8 1 2 4 6 9 10 17 18 23 22 21 20 14 12 11 7 5 3 8 1 2 3 4 6 5 7 9 10 13 14 15 12 1717 18 16 20 19 22 7 8 11 18 19 9 10 29 28 27 26 25 24 6 4 3 16 15 33 1 1721 20 32 31 30 5 2 14 13 12 23 10 9 8 7 6 5 4 3 1 2 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 13 12 11 MUESTRA

23 23 23 27 27 20 23 30 17 33 1 4 7 9 2 6 10 3 8 11 14 15 17 12 16 5 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2323 24 25 26 2727 1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21 22 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1313 14 15 16 17 18 19 20 21 23 24 25 26 27 28 29 30 22 13 15 16 19 8 1 2 4 6 9 10 17 18 23 22 21 20 14 12 11 7 5 3 8 1 2 3 4 6 5 7 9 10 13 14 15 12 1717 18 16 20 19 22 7 8 11 18 19 9 10 29 28 27 26 25 24 6 4 3 16 15 33 1 1721 20 32 31 30 5 2 14 13 12 23 10 9 8 7 6 5 4 3 1 2 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 13 12 11 MUESTRA

24 24 12 15 13 9 22 # DE ANIMALES RAZAPOBLACIONMUESTRA 232 172 202 303 232 333 273 3 6 8 178 15 11 23 5 8 27 20 13 30 7 1

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27 27 Estado de ánimo Estado del tiempo Dirección del viento Color de las flores

28 28 Concentraciones Tiempo (Duración) Temperatura Caudal

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30 30

31 31

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39 39 Clasefi Tigres55 Magallanes35 Leones45 Caribes25 Cardenales25 Tiburones20 Aguilas30

40 40 4881315201019 9181716 291723 31725101829623 11231021 62218 1323122317221827

41 41 346688910 111213 1516 17 18 192021 22 23 252729

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43 43 kLiCCLsfifrFiFr 1 2 3 4 5

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54 54 34557 737005034 8020559313 120340626379731 455580 408596 257 5 94708581482

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63 63 Valores Atípicos Outliers Promedio Límite superior admisible Límite inferior admisible Mediana (P50% o Q2) Tercer cuartil ( P75% o Q3) Primer cuartil ( P25% o Q1)

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66 66 N = ESTACIÓN Convencional Automática TMIN 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10

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69 69 Altura ( cm)Peso ( kg) 16261 15460 18078 15862 17166 16960 16654 17684 16368... En cada fila tenemos los datos de un individuo, cada columna representa los valores que toma una variable sobre cada individuo.  Dichas observaciones pueden ser representadas en un diagrama de dispersión (‘scatterplot’). En ellos, cada individuo es un punto cuyas coordenadas son los valores de las variables.  Nuestro objetivo será intentar reconocer a partir del mismo si hay relación entre las variables, de qué tipo, y si es posible predecir el valor de una de ellas en función de la otra.

70 70 OBSALTURAPESOOBSPESOALTURAOBSALTURAPES O 116095119617821190120 21838812991662216981 316212313641702317590 418410014491682418450 51806615661852516679 6183981687175 7165431789180 8189901842156 91685019150167 101504420180190

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72 72 ¿ Será lo correcto unir esos puntos?

73 73 Mide 187 cm. Mide 161 cm. Pesa 76 kg. Pesa 50 kg. Tenemos las alturas y los pesos de 30 individuos representados en un diagrama de dispersión.

74 74 Tenemos las alturas y los pesos de 30 individuos representados en un diagrama de dispersión. Parece que el peso aumenta con la altura

75 75 No correlación 30 80 130 180 230 280 330 140150160170180190200 Para valores de X por encima de la media tenemos valores de Y por encima y por debajo en proporciones similares. No correlación. Para los valores de X mayores que la media le corresponden valores de Y menores. Esto es relación inversa o decreciente. Para los valores de X mayores que la media le corresponden valores de Y mayores también. Para los valores de X menores que la media le corresponden valores de Y menores también. Esto se llama relación directa o creciente entre X e Y.

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