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Estadistica > Intersemestrales > Flashcards

Intersemestrales Flashcards

1
Q

Definición Estadística

A

Área de las matemáticas interesada en el análisis de varios datos para la obtención de conclusiones lógicas a partir de ellos

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Q

Divisiones de la estadística

A

Descriptiva/deductiva y Inferencial/inductiva

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3
Q

Definición Descriptiva/deductiva

A

Reencuentro, ordenación y clasificación de datos obtenidos por observaciones

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4
Q

Definición Inferencial/inductiva

A

Establece previsiones y conclusiones sobre una población a partir de resultados obtenidos de una muestra

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Q

Descriptiva/deductiva se apoya de

A

Tablas, se representan en graficas, calculan parámetros que caracterizan la distribución

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6
Q

Inferencial/inductiva se apoya de

A

Cálculo de probabilidades

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7
Q

Qué es la probabilidad

A

Área de las matemáticas interesada en calcular las veces que ocurre un particular evento cuando todos los posibles resultados son conocidos

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8
Q

Estadísticos sobresalientes

A

INICIADOR: John Graunt
Laplace, Gauss, Mendel, Sir Francis Galton, Karl Pearson y William S. Gosselt

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9
Q

Qué es la Población

A

Completa y total colección de datos en un estudio estadístico.

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10
Q

Qué es un espacio Muestral

A

Conjunto de posibles resultados obtenidos de un experimento realizados en población

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11
Q

Qué es el carácter estadístico

A

Propiedad que permite clasificar a los individuos en 2: Cuantitativos y Cualitativos

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12
Q

Qué es la variable estadística

A

Conjunto de valores que pueden tomar el carácter estadístico cuantitativo: Discreta y Continua

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13
Q

Principios de la probabilidad

A

Incertidumbre de Heinserberg y Heurístico

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14
Q

Que dice la Incertidumbre de Heinsburg

A

Un observador puede predeterminar la posición exacta de una partícula o velocidad exacta pero nunca ambas cosas simultáneamente.

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15
Q

Que dice el principio Heurístico

A

Regla que sigue de manera inconsciente para formular un problema planteado y transformar en uno más simple y fácil de resolver.

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16
Q

Que es la Tabla de distribución de frecuencia

A

Representación en 2 columnas. Una de distribución y una de frecuencia

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17
Q

Distribución

A

Organización apropiada de una lista de datos, #, resultados o eventos para mostrar características precisas

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18
Q

Frecuencia

A

Veces que se repite un dato, # o evento

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19
Q

Diagramas estéticos o estadísticos

A

A partir de tabla de distribución de frecuencia
Ejemplos: histograma, polígono de frecuencia, de pastel y pictograma

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20
Q

Histograma

A

Serie de rectángulos sus longitudes representan la frecuencia, se colocan uno al lado del otro.

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21
Q

Polígono de frecuencia

A

Se localizan los puntos en el centro de la parte superior de los rectángulos y se unen los puntos por segmento de rectas

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22
Q

Circulares o de pastel

A

Circulo que representa las categorías y las divide en pedazos o sectores.

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23
Q

Pictograma

A

Representa cantidades estadísticas por medio de dibujos

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24
Q

Ojiva

A

Grafica asociada a frecuencia. Permite ver cuantas observaciones se encuentran x encima de ciertos valores en vez de solo intervalos

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25
Q

Info importante de ojivas

A

Ojiva mayor que en: extremo izquierdo y frontera menor
Ojiva menor que en: extremo derecho y frontera mayor
Pendiente -: representa frecuencias mayores que el dato que se esta comparando
Valores menores: pendiente +

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26
Q

Conceptos de probabilidad

A

Objetiva: Frecuentista
Subjetiva: Bayesiana

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27
Q

Frecuentista

A

Frecuencia relativa cuando n tiende al infinito. Niega todo significado a la probabilidad individual de un acontecimiento singular

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28
Q

Bayesiana

A

El grado de certeza que se posee sobre un asunto. Teorías a priori no son medibles

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29
Q

Que hacen las Medidas de tendencia central

A

Estiman el valor representativo de una muestra, valor promedio de un conjunto de valores

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30
Q

Medidas de tendencia central

A

Media aritmética(promedio), Mediana y Moda

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31
Q

Media Aritmética

A

Suma de todos los valores entre el # de observaciones
xi / n o N
n: muestra
N: población

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32
Q

Mediana

A

Valor central que divide al conjunto de datos
Se usa cuando: hay valores extremos y la media no es real

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33
Q

Moda

A

Valor con mayor frecuencia
Unimodal: 1 moda
Bimodal: 2 modas
Multimodal: varias modas

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34
Q

MDTC en Excel

A

Media: =promedio, selec rango
Mediana: =mediana, selec rango
Moda: =moda, selec rango

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35
Q

Qué son las Medidas de dispersion

A

Conjunto de medidas que muestran el grado de variabilidad de las observaciones
Que tanto los datos se acercan o alejan de la media

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36
Q

Medidas de dispersión

A

Rango/intervalo de variación, Varianza, Desviación estándar y coeficiente de variación

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37
Q

Rango o intervalo de variación

A

Diferencia entre el valor más pequeño y el más grande de un conjunto de observaciones
Fórmula: R= Xl-Xs

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38
Q

Varianza

A

Dispersión de datos en función de la media.
Fórmula: se resta la media de cada uno de los valores individuales , se eleva al cuadrado, se suma el resultado y se divide entre el total de observaciones menos 1

39
Q

Desviación estándar

A

Resultado de la raíz cuadrada de la Varianza

40
Q

Coeficiente de variación

A

La razón o cociente entre la desviación típica y el valor de la media aritmética.
Se expresa en %

41
Q

MDD Excel

A

Rango: = mayor-menor
Varianza: =var.s(p), selec rango
Desv. estandar: =STDEV.s(p), selec rango
Coef. varición: = desv. est/media*100, lo pones en %

42
Q

Estadística descriptiva de Posición

A

Percentiles y Cuartiles

43
Q

Estadística descriptiva de Forma

A

Asimetría y Curtosis

44
Q

Cuartiles

A

Dividen en 4 partes una n o N

45
Q

Percentiles

A

Dividen en 100 partes n o N

46
Q

Asimetría

A

Distribución de datos con respecto a la media

47
Q

Curtosis

A

Concentración de datos con respecto a la media

48
Q

Probabilidad

A

Propiedades y axiomas

49
Q

1er axioma

A

El valor de la probabilidad estara siempre entre el intervalo 0,1

50
Q

2do axioma

A

El suceso seguro tiene una probabilidad igual a la unidad.
Ocurre el 100% de las ocasiones

51
Q

3er axioma

A

Dos sucesos A y B son mutuamente excluyentes cuando no pueden acontecer al mismo tiempo

52
Q

3AX: Cuando los sucesos son compatibles
1

A

La probabilidad de su unión es la suma de las probabilidades de ambos
p(AUB)= p(A) + p(B)

53
Q

3AX:Cuando los sucesos son compatibles
2

A

La probabilidad de su inserción es mayor a 0 y la probabilidad de su unión es la suma de la probabilidad de ambos menos la prob. de intersección
p(AUB)= p(A)+p(B)-p(AnB)

54
Q

2AX dice

A

La probabilidad del suceso complementario es = a 1 menos la probabilidad del suceso inicial

55
Q

2AX dicee

A

Si un suceso esta incluido en otro, la probabilidad del 1ero ha de ser menor a 0= a la del 2do

56
Q

Probabilidad Marginal de un solo evento

A

P(e)=m/n
F: EVENTO/TOTAL
P: probabilidad
E: evento
m: evento con características que se buscan
n: conjunto de datos

57
Q

Probabilidad Conjunta, 2 eventos

A

Símbolo de intersección n significa “y”
F: Intersección/total de todo
P(AnB)=P(B) P(A/B)

58
Q

Probabilidad Condicional, 2 eventos

A

Símbolo / significa
“dado”
F: 2 eventos/total de 2do evento
P(A/B)=P(AnB)/P(B)

59
Q

Pruebas diagnosticas y probabilidad

A

Cualquier método para obtener info adicional del estado de salud del paciente.
Importantes porque ofrecen una mejora continua

60
Q

PDyP se clasifica

A

STARD: Standars for Reporting Diagnostic accuracy studies

61
Q

Eficacia de una prueba diagnostica

A

Sensibilidad, Especificidad

62
Q
A
63
Q

Seguridad de una prueba diagnostica

A

Valor predictivo positivo o negativo

64
Q
A
65
Q

Razones de probabilidad

A

Razón de probabilidad positiva o negativa

66
Q

Sensibilidad

A

Proporción de verdaderos POSITIVOS identificados por el test del total de ind. ENFERMOS según el estándar de referencia
a/(a+c)

67
Q

Especificidad

A

Proporción de verdaderos NEGATIVOS identificados por el test, del total de ind. SANOS segun el estandar de referencia
d/(b+d)

68
Q

Valor predictivo positivo

A

Probabilidad condicional de que el paciente tenga la enfermedad, dado que el test resulto POSITIVO
a/(a+b)

69
Q

Valor predictivo negativo

A

Probabilidad condicional de que el paciente tenga la enfermedad, dado que el test resulto NEGATIVO
d/(c+d)

70
Q

Razón de probabilidad positiva

A

Sensibilidad/(1-especificidad)
Valor entre 1 y el infinito

71
Q

Razón de probabilidad negativa

A

(1-sensibilidad/especificidad)
Valor entre 0 y 1

72
Q

Exactitud de prueba diagnostica

A

Probabilidad de que la prueba prediga correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad
(a+d)/(a+b+c+d)

73
Q

En tabla 2x2 la prueba de oro son

A

Las columnas

74
Q

Requisitos de pruebas diagnosticas

A
  1. Gold Standar
  2. Grupos sujetos de estudio
  3. Categorizar a los indv. en + y en -
  4. Aplicar las definiciones de probabilidad en pruebas diagnosticas
  5. Tablas 2x2 de contingencia o tetracoricas
75
Q

Ley multiplicativa de la probabilidad o de la probabilidad compuesta

A

La prob. de la intersección es igual a la prob. condicionada por la prob. de la condición

76
Q

Tipos de curtosis

A

Leptocúrtica, mesocúrtica y platicúrtica

77
Q

Prueba mas segura

A

La de oro

78
Q

Tipos de distribuciones de probabilidad

A

Binomial, Poisson y Normal

79
Q

Tipo de distribución de prob. con serie de n ensayos Bernoulli

A

Binomial

80
Q

Tipo de distr. de prob. que es de variables CONTINUAS

A

Normal

81
Q

Tipos de distr. de prob. que son de variables DISCRETAS

A

Binomial y Poisson

82
Q

Distribución de Poisson

A

Variables aleatorias que describen las repeticiones de un evento en un intervalo de tiempo. Para eventos de baja ocurrencia

83
Q

Se utiliza en muestras pequeñas

A

Poisson

84
Q

Siempre tiene una media o un intervalo

A

Poisson

85
Q

Distribución Binomial

A

Presenta los datos como la proporción de veces que ocurre un determinado evento.
Describe la frecuencia con la que ocurren dichas frecuencias

86
Q

Solo tiene dos posibles resultados: éxito o fracaso

A

Binomial

87
Q

En la Binomial la probabilidad de fracaso es

A

q=1-p

88
Q

Modelo que aproxima el valor de variable a situación real

A

Normal

89
Q

Su media es 0 y su desviación estándar de 1

A

Normal

90
Q

La normal utiliza

A

Curva con forma de campana que es simétrica y mesocúrtica

91
Q

Campana de Gauss se utiliza para

A

Variables continuas

92
Q

Distribución que se utiliza para ver estatura o peso de paciente. La temperatura ambiental o los efectos de un fármaco

A

Normal

93
Q

Distribución que se utiliza para contar el número de veces que se produce un suceso aleatorio en un determinado tiempo y periodo

A

Poisson

Estadistica (1 decks)

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