Base de Dato Flashcards
Estadísticas
¿Qué es Estadística?
La Estadística es una ciencia que se ocupa de la
recolección, organización, presentación, análisis e
interpretación de datos.
Aplicaciones en los Administración y en la
Economía.
En Marketing: “Scanners” en cajas registradoras de supermercados se
utilizan para recopilar datos sobre preferencias del
consumidor.
Significado Datos y Base de Datos:
Datos son hechos/informaciones y cifras que se
recogen, analizan y resumen para su presentación e
interpretación.
Que es data set?
A todos los datos reunidos para un determinado
estudio se les llama conjunto de datos (data set) para
el estudio
¿Que son Variables?
es una característica de los elementos
que es de interés.
¿Qué son Elementos?
son las entidades (personas, objetos,
países, transacciones, etc.) sobre las que se almacenan
los datos recogidos.
¿Como puedo sacar el numero total?
es el número de elementos multiplicado por el
número de variables.
Que es la escala de medida?
La escala determina la cantidad de información
contenidos en los datos.
- La escala indica el resumen de datos y análisis
estadísticos más adecuados.
Dentro de lo que es la escala de medidas: Qué es la nominal?
La escala nominal se utiliza para etiquetar
variables sin ningún valor cuantitativo, son
mutuamente excluyentes (no se superponen) y ninguna
de ellas tiene significado numérico.
Dentro de lo que es la escala de medidas: ¿Que es Ordinal?
Una escala de medición para una variable es
ordinal si los datos muestran las propiedades de los
datos nominales y además tiene sentido el orden o
jerarquía de los datos.
¿Qué es el Intervalo?
Una escala de medición para una variable
es una escala de intervalo si los datos tienen las
características de los datos ordinales y el intervalo
entre valores se expresa en términos de una unidad de
medición fija.
Cualidades de Intervalos:
Los datos de intervalo siempre son numéricos.
Ejemplo: temperatura, examen de admisión a
universidades (SAT), valor mínimo es 400 y valor
máximo es 1600.
¿Qué es una ratio?
Una variable tiene una escala de ratio (razón)
si los datos tienen todas las propiedades de los datos
de intervalo y la proporción entre dos valores tiene
significado.
<Caracteristicas>
</Caracteristicas>
- Variables como distancia, altura, peso y tiempo usan
la escala de ratio en la medición. - Esta escala requiere que se tenga el valor cero para
indicar que en este punto no existe la variable. - Permite aplicar una amplia gama de estadísticas tanto
descriptivas como inferenciales. - Ejemplo:: precio de la acción, peso de frascos de café,
número de planillas radicadas con errores, etc.
Curiosidad de los datos:
- Los datos se pueden clasificar además como
cualitativos o cuantitativos. - El análisis estadístico adecuado depende sobre si los
datos de la variable son cualitativos o cuantitativo. - En general, existen más alternativas para el análisis
estadístico cuando los datos son cuantitativos.
¿Qué es dato cuantitativo?
comprenden etiquetas o
nombres que se usan para identificar un atributo de
cada elemento.
¿Qué es dato cuantitativo?
requieren valores numéricos
que indiquen cuánto o cuántos.
Caracteristicas de dato cuatitativo:
Los datos cualitativos emplean la escala nominal o la
ordinal y pueden ser numéricos o no.
También son conocidos como data categórica
Datos de sección transversal:
Son los obtenidos en el
mismo o aproximadamente el mismo momento (punto
en el tiempo).
Data de Series de Tiempo
- Tasa de desempleo de los municipios de Puerto Rico
en febrero del 2018 - Esperanza de vida de los países europeos en el año
2000 - Número de permisos de contrucción emitidos en junio
de 2007 en cada uno de los condados de Ohio
Serie de tiempo: Ejemplos
son datos obtenidos a lo largo de varios periodos.
Tasa mensual de desempleo de Puerto Rico entre enero de 1980 y diciembre de 2020.
Número de turistas (anual) que arribaron al puerto de San Juan entre 1990 y 2020.
Número de permisos de contrucción emitidos en el condado de Lucas, Ohio, en los últimos 36 meses.
Tipos de data: Univariado:
Este tipo de data consta de una sola variable. Ejemplo: Salario
Tipos de data: Bivariado:
Este tipo de datos involucra dos variables
diferentes. Ejemplo: salario y años de experiencia
Tipos de data: Multivariado:
Cuando los datos involucran tres o más
variables. Ejemplo: salario, años de experiencia,
género, lugar de residencia, nivel de educación, etc.
Fuentes de datos:
A nivel de la empresa, sea privada o pública
Estadistica inferencial:
o inferencia estadística a la rama de la Estadística encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias, a partir de una muestra tomada de una población.
