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Introducción a la Estadística Descriptiva para las Ciencias Agrarias - Prof. Rodriguez, Apuntes de Bioestadística

tarea de ultima evaluacion de bioestadistica

Tipo: Apuntes

2022/2023

Subido el 27/05/2023

camilo-gomez-45
camilo-gomez-45 🇨🇴

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Estadística Descriptiva (Para Agrarias)
Fase 5 – Desarrollar la evaluación final prueba objetiva abierta
Presentado Por:
Laura Camila
Velasco Código De
Grupo: 300046_44
Presentado A:
Héctor Fabio
López
Universidad Nacional Abierta A Distancia
Escuela Ambiente (ECAPMA de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del
Medio) Zootecnia.
Código:
1007714966
Mayo 23 del 2019
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¡Descarga Introducción a la Estadística Descriptiva para las Ciencias Agrarias - Prof. Rodriguez y más Apuntes en PDF de Bioestadística solo en Docsity!

Estadística Descriptiva (Para Agrarias) Fase 5 – Desarrollar la evaluación final prueba objetiva abierta Presentado Por: Laura Camila Velasco Código De Grupo: 300046_ Presentado A: Héctor Fabio López Universidad Nacional Abierta A Distancia Escuela Ambiente (ECAPMA de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio) Zootecnia. Código: 1007714966 Mayo 23 del 2019

Introducción Las ciencias agrarias para ser eficientes, en el trabajo de campo, se apoyan acertadamente en la estadística descriptiva; toma datos de una población determinada obteniendo unos resultados que den solución a la problemática objeto de la investigación, puesto que el propósito es mejorar la calidad de los productos y procedimientos en la agricultura.

  1. Consulten el texto de Balzarini, la publicación de la Universidad Nacional de Colombia del Dr. Mendoza y relacionen como grupo las siguientes definiciones básicas del curso: Vector de datos: Es una estructura de datos que almacena un conjunto de datos del mismo tipo. Con un único nombre se define un vector y por medio de subíndices hacemos referencia a cada elemento del mismo. Matriz de datos: Es un conjunto ordenado en una estructura de filas y columnas Variable cuantitativa continua: Dentro de las distintas operaciones, funciones y fórmulas, representada generalmente con una letra (x, y, z, etc.) asume valores distintos Variable cuantitativa discreta: Cuando los valores posibles de unas variables cuantitativas son números enteros y provienen de unos procesos de conteo, la variable es de tipo discreta. Ejemplo: Cantidad de frutos por planta. Variable cualitativa nominal: Cada clase representa una cualidad que no tiene ningún sentido ordenar (como mayor o menor) respecto a otra clase de variables. Variable cualitativa categórica: Indican un orden de la clasificación y si se usan códigos es posible establecer un orden jerárquico entre los mismos.  Que es una tabla de frecuencias, como es la tabla de frecuencias de una variable continua. una discreta y de una cualitativa, ¿cuál tiene intervalos? Puede agregar pantallazos registrando la fuente Las frecuencias asociadas indican la cantidad de veces que un valor de la variable fue observado en el conjunto de unidades de análisis. Las tablas de frecuencias organiza los datos de manera talque en una columna se muestran diferentes tipos de frecuencias asociadas a esos valores (frecuencias absolutas),frecuencias relativas, frecuencias absolutas acumuladas y frecuencias relativas acumuladas y su presentación a través de tablas.

Como es la taba de frecuencias de una variable continua? Como es la tabla de frecuencias de variable de una variable discreta? Los valores registrados para la variable peso (teóricamente pueden ser muchos y todos distintos a ser continua) han sido agrupados.  Como es la tabla de frecuencias de variable de una variable cualitativa? Las frecuencias de individuos que pertenecen a cada una de las clases, pueden presentarse en una tabla similar a las anteriores. Para éste tipo de variables no se usan frecuencias acumuladas porque la relación de mayor a menor carece de sentido entre sus valores o categorías.

datos con respecto a la media. Mientras mayor sea la desviación estándar, mayor será la dispersión de los datos.  Defina Mediana: Es el valor que separa por la mitad las observaciones ordenadas de menor a mayor, de tal forma que el 50% de estas son menores que la mediana y el otro 50% son mayores.  Defina Moda : Es el valor de la variable que más veces se repite, es decir, aquella cuya frecuencia absoluta es mayor.  Tema variables aleatorias y probabilidades.Espacio muestral y con qué letra se denota: Es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio. Se denota con la letra “E” mayúscula.  Punto muestral: Se denomina punto muestral a cada uno de los posibles resultados de un estudio aleatorio, es decir a cada elemento de   Evento aleatorio: Es aquel acontecimiento de un hecho p proceso o que está por venir. Es aleatorio, si no es posible determinarlo con exactitud.  Para una variable de conteo no acotado que modelo se utiliza? Modelo probabilístico Binomial y para conteos no acotados en el modelo Poisson.  Para variables de proporciones que modelo se utiliza? El espacio generatriz es discreto porque la base de la variable es el conteo  Que variables tienen función de probabilidad y que variables tienen función de densidad Las funciones de probabilidad y densidad, de las variables aleatorias discretas y continuas, contienen toda la información sobre los procesos que generan los datos de la variable.

Cuáles son los parámetros más usados en estadística para estudiar y utilizar funciones de distribución de variables aleatorias. El valor esperado y la varianza son los parámetros más usados en estadística, para estudiar y utilizar funciones de distribución de variables aleatorias. -El valor esperado -La varianza  Que es la esperanza matemática de una variable aleatoria, como se denota? Denotada por E. Solo proporciona información parcial acerca de la función de probabilidad o (densidad) ya que explica dónde está posicionada la distribución de valores sobre la recta real.  Conceptos capítulo tres modelos probabilísticos.DISTRIBUCION NORMALQué tipo de histograma se seleccionar un modelo probabilístico para una variable aleatoria continua cuando se tienen datos de esa variable. Cuando se tiene datos de esa variable, resulta recomendable graficar un histograma de frecuencias relativas y observar la forma del mismo. Fig 3.1 presentan 4 histogramas de frecuencias relativas diferentes.

La distribución de Poisson también sirve como modelo probalistico para variables discretas de tipo de conteo. En agronomía la distribución Poisson suele usarse para modelar el número de insectos sobre una planta.  ¿Cómo se denota el único parámetro de esta distribución?Responda falso o verdadero en la distribución de Poisson es igual la media y la varianza. Verdadero. Fase 4

FRECUENCIAS RELATIVAS CONTEO

8 12 16 19 22 25 28 32 36 40 43 47 Gráfico de barras CONTEO 8 12 16 19 22 25 28 32 36 40 43 47 Frecuencias relativas 0.0 0 0.0 1 0.0 2 0.0 3 0.0 4 0.0 5 0.0 6 Frecuencias absolutas

  1. 0
  2. 5
  3. 0
  4. 5
  5. 0
  6. 5
  7. 0

Probabilidad de un conteo mínimo 2.5e-06 3.5e-06 4.5e-06 5.5e- Distribución (^) de (^) Poisson (^5) (^6) (^7) (^8) (^9) 01 11 o Conte

EXPLICACIÓN

En la Variable discreta 1: número de casas que reciclan en 50 manzanas, se realizó el procesamiento de los datos obtenidos, en el cual se quiere saber cuántas casas de cada manzana realizan reciclaje, teniendo como resultado después de procesar los datos que en una las 50 manzanas solo reciclan ocho hogares y el máximo de hogares que reciclan por manzana son 49 y la media serian 28 hogares teniendo en cuenta que cada manzana tiene un promedio de 60 viviendas, podemos observar en el gráfico de frecuencia relativa los 50 hogares se agrupan en tres grupos el primero se sitúa en 0,02 el segundo en el 0,04 y el tercero en el 0,06, en la gráfica de frecuencia absoluta al se conforman al igual que la anterior en tres grupos pero con diferente escala el primer grupo se ubica en el 1 el segundo en el 2 y el tercero en el 3 escalando de 1 en 1, en la gráfica de frecuencia relativa acumulada está conformada por 12 grupos en la que el mínimo grupo se encuentra en la escala de 8 y el máximo en 47 y en la gráfica de Poisson observamos que la mínima probabilidad es del 4,1 lo que equivalente a 8 Discreta 2: número de personas que llevan su bolsa reutilizable a mercar en 50 supermercados. Fuente internet FRECUENCIAS RELATIVAS CONTEO 1 3 6 8 10 14 16 18 23 29 36 Frecuencias relativas 0.0 0 0.0 2 0.0 4 0.0 6 0.0 8 0.1 0

Probabilidad de un conteo mínimo 4e-05 5e-05 6e-05 7e-05 8e- Distribución (^) de (^) Poisson 6 0. 8 0. 0 1. 2 1. 4 1. o Conte

EXPLICACIÓN

En la variable discreta 2: número de personas que llevan su bolsa reutilizable a mercar en 50 supermercados, después de realizar los procedimientos estadísticos de la variable discreta podemos concluir que el mínimo número de personas que lleva5on bolsas reutilizables a los supermercados, para llevar sus productos fue 1 persona, la media está alrededor del 12,26 y el máximo número de personas que llevaron bolsas fueron 56. Como podemos observar en la grafía de frecuencia relativa la probabilidad de que una persona lleve bolsa es del 0, equivalente al 8%, la probabilidad más alta que existe es que 5 personas lleven bolsas es del 0,10 equivalente al 10% y la probabilidad que 56 personas lleven bolsas