Las series siby son las que representan linealmente hechos sucesivos y simultaneos. En otras palabras, una serie siby representa linealmente hechos que ocurren en el espacio y el tiempo.
Ejemplo 1:
ABCDE, F:B, G:E, HI:A, JK:C
Ejemplo 2:
PQRST, U:S, V:P, WX:T, YZ:Q
Los primeros cinco eventos (letras) son llamados grupo de referencia. Los dos puntos : indican simultaneidad. Los hechos simultaneos ocurren en lugares diferentes del espacio. En el ejemplo 1, HI:A, H e I son sucesivos entre si, pero ambos son simultaneos con A. Es decir, mientras dura A ocurren H e I sucesivamente.
Algunas preguntas:
En el ejemplo 1 cual hecho ocurre primero: K o G, I o F. En el ejemplo 2: W o R, Y o U.
El proposito de este blog es la descripcion del universo tanto con variables cualitativas como con variables cuantitativas. Escrito por Bepop: "La Estadística es una de las ramas más complejas y abstractas de las matemáticas, o al menos a mí me lo parece. Y eso se nota también al aplicar esta herramienta a la modelización (matemática) de la realidad, considerar el componente estocástico asociado a todos los parámetros y variables complica "infinitamente" las cosas".
"Estas visitando el Instituto de Filocronia"
jueves, 27 de septiembre de 2012
domingo, 23 de septiembre de 2012
VARIABLES VARIADAS
PRINCIPALES RAZAS HUMANAS: amarilla, negra, blanca, india, mulata y mestiza
VARIABLE ESTETICA: muy feo, feo, promedio, bello y muy bello
VARIABLE LOGICA: falso, muy dudoso, dudoso, cierto y muy cierto
VARIABLE INTELIGENCIA: limitrofe, normal bajo, promedio, inteligente y muy inteligente. El promedio es normal medio y el inteligente es normal alto.
VARIABLE ECONOMICA (clase social): baja, media baja, promedio, media alta y alta
PREFERENCIA SEXUAL: heterosexual, homosexual, bisexual y asexual
NIVEL EDUCATIVO: analfabeto, primaria, secundaria, universitario y postgrado
VARIABLE AFECTIVA: muy inmaduro, inmaduro, promedio, maduro y muy maduro
VARIABLE ESTETICA: muy feo, feo, promedio, bello y muy bello
VARIABLE LOGICA: falso, muy dudoso, dudoso, cierto y muy cierto
VARIABLE INTELIGENCIA: limitrofe, normal bajo, promedio, inteligente y muy inteligente. El promedio es normal medio y el inteligente es normal alto.
VARIABLE ECONOMICA (clase social): baja, media baja, promedio, media alta y alta
PREFERENCIA SEXUAL: heterosexual, homosexual, bisexual y asexual
NIVEL EDUCATIVO: analfabeto, primaria, secundaria, universitario y postgrado
VARIABLE AFECTIVA: muy inmaduro, inmaduro, promedio, maduro y muy maduro
sábado, 22 de septiembre de 2012
CANTIDAD DE ESPECIES EN EL MUNDO
LAS PRINCIPALES VARIABLES BIOLOGICAS SON: GRUPO Y ESPECIE, RAZA, SEXO Y ESTATURA.
CUANTAS ESPECIES HAY?
Actualmente se han descrito más de 1 millón 600 mil especies, aunque se calcula que en el planeta puede haber 10 millones o más.
Grupo Animales: Especies en el mundo
Mamíferos 4,381
Aves 9,271
Reptiles 8,238
Ranas y sapos 4,780
Peces 27,977
Ciempiés y milpiés 15,200
Arañas y alacranes 92,909
Insectos 915,350 (mayor de animales)
Cangrejos y camarones 44,920
Estrellas y erizos 7,000
Caracoles, almejas y pulpos 93,195
Lombrices y gusanos marinos 16,500
Rotíferos 1,800
Gusanos planos 20,000
Medusas y corales 10,000
Esponjas 5,500
Grupo Plantas
Magnolias y margaritas 199,350 (mayor de plantas)
Palmeras y pastos 59,300
Cicadas y pinos 980
Helechos 13,025
Musgos y hepáticas 19,900
Algas 27,000
Otros grupos
Hongos 70,000
Total de especies descritas 1,666,576
FUENTE: http://www.biodiversidad.gob.mx/especies/cuantasesp.html
CUANTAS ESPECIES HAY?
Actualmente se han descrito más de 1 millón 600 mil especies, aunque se calcula que en el planeta puede haber 10 millones o más.
Grupo Animales: Especies en el mundo
Mamíferos 4,381
Aves 9,271
Reptiles 8,238
Ranas y sapos 4,780
Peces 27,977
Ciempiés y milpiés 15,200
Arañas y alacranes 92,909
Insectos 915,350 (mayor de animales)
Cangrejos y camarones 44,920
Estrellas y erizos 7,000
Caracoles, almejas y pulpos 93,195
Lombrices y gusanos marinos 16,500
Rotíferos 1,800
Gusanos planos 20,000
Medusas y corales 10,000
Esponjas 5,500
Grupo Plantas
Magnolias y margaritas 199,350 (mayor de plantas)
Palmeras y pastos 59,300
Cicadas y pinos 980
Helechos 13,025
Musgos y hepáticas 19,900
Algas 27,000
Otros grupos
Hongos 70,000
Total de especies descritas 1,666,576
FUENTE: http://www.biodiversidad.gob.mx/especies/cuantasesp.html
viernes, 21 de septiembre de 2012
MAGNITUDES FISICAS
Iniciamos el enfoque del U. E. con las magnitudes fisicas fundamentales. Cada magnitud debemos relacionarla con las tres escalas de medicion: el microcosmos, escala humana y el macrocosmos.
VARIABLE .................................. GRADOS
1- Tamano .................. muy peq.-peq.-prom.-grande-muy grande
2- Distancia ................ muy cerca-cerca-prom.-lejos-muy lejos
3- Masa ..................... muy lig.-lig.-prom.-pesado-muy pesado
4- Tiempo .................. muy breve-breve-prom.-durable-muy durable
5- Velocidad ............... muy lento-lento-prom.-rapido-muy rapido
6- Fuerza ................... muy debil-debil-prom.-fuerte-muy fuerte
7- Temperatura ........... muy frio-frio-tibio-caliente-muy caliente
Considerando las escalas de medicion, por ejemplo, un tamano grande en la escala humana es muy pequeno en el macrocosmos. El grado promedio corresponde a la media estadistica teorica.
VARIABLE .................................. GRADOS
1- Tamano .................. muy peq.-peq.-prom.-grande-muy grande
2- Distancia ................ muy cerca-cerca-prom.-lejos-muy lejos
3- Masa ..................... muy lig.-lig.-prom.-pesado-muy pesado
4- Tiempo .................. muy breve-breve-prom.-durable-muy durable
5- Velocidad ............... muy lento-lento-prom.-rapido-muy rapido
6- Fuerza ................... muy debil-debil-prom.-fuerte-muy fuerte
7- Temperatura ........... muy frio-frio-tibio-caliente-muy caliente
Considerando las escalas de medicion, por ejemplo, un tamano grande en la escala humana es muy pequeno en el macrocosmos. El grado promedio corresponde a la media estadistica teorica.
PROCESOS ESTOCASTICOS
En estadística, y específicamente en la teoría de la probabilidad, un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.
Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico.
Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales:
- Señales de telecomunicación
- Señales biomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc.)
- Señales sísmicas
- El número de manchas solares año tras año
- El índice de la bolsa segundo a segundo
- La evolución de la población de un municipio año tras año
- El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla
- El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidad del viento, humedad del aire, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
- Los procesos estocásticos de orden mayor a uno, como el caso de una serie de tiempo de orden 2 y una correlación de cero con las demás observaciones.
El tiempo (intervalo) es una variable estadistica y la Dualidad devenir-tiempo es el proceso estocastico mas general que podamos concebir. La dualidad D-T se aplica a todos los demas procesos estocasticos.
PARA AMPLIAR VER BLOG: http://filocronia.blogspot.com/
Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico.
Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales:
- Señales de telecomunicación
- Señales biomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc.)
- Señales sísmicas
- El número de manchas solares año tras año
- El índice de la bolsa segundo a segundo
- La evolución de la población de un municipio año tras año
- El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla
- El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidad del viento, humedad del aire, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
- Los procesos estocásticos de orden mayor a uno, como el caso de una serie de tiempo de orden 2 y una correlación de cero con las demás observaciones.
El tiempo (intervalo) es una variable estadistica y la Dualidad devenir-tiempo es el proceso estocastico mas general que podamos concebir. La dualidad D-T se aplica a todos los demas procesos estocasticos.
PARA AMPLIAR VER BLOG: http://filocronia.blogspot.com/
jueves, 20 de septiembre de 2012
PARAMETROS ESTADISTICOS
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.
Los parametros estadisticos pueden ser:
1- De centralizacion: media aritmetica, mediana y moda.
2- De posicion: cuartiles, deciles y percentiles.
3- De dispersion: el rango o recorrido, desviacion media, la varianza y la desviacion tipica.
Los parametros estadisticos pueden ser:
1- De centralizacion: media aritmetica, mediana y moda.
2- De posicion: cuartiles, deciles y percentiles.
3- De dispersion: el rango o recorrido, desviacion media, la varianza y la desviacion tipica.
TIPOS DE VARIABLES ESTADISTICAS
Una variable es el dato que puede adoptar valores diferentes. Generalmente las variables se representan por las ultimas letras del alfabeto. Las variables pueden ser cualitativas y cuantitativas.
1- CUALITATIVAS
Las variables cualitativas no son numéricas, describen conceptualmente los individuos, los objetos y los fenómenos.
..... NOMINALES: No hay un orden.
Por ejemplo, el estado civil: soltero, casado, viudo o divorciado
..... ORDINALES: Hay un orden.
Por ejemplo: la valoración de calificaciones en: no satisfactoria, satisfactoria y muy satisfactoria. Y también puede ser: reprobado, aprobado y notable.
2- CUANTITATIVAS
Son numéricas.
..... DISCRETAS: No admiten valores intermedios, solo valores enteros. Estos valores se pueden enlistar. Por ejemplo: cantidad de hermanos que tienen 5 personas.
..... CONTINUAS: Si admiten valores intermedios. El conjunto de estos valores no se puede enlistar. Por ejemplo: la estatura en metros o en pies y pulgadas de 5 personas.
1- CUALITATIVAS
Las variables cualitativas no son numéricas, describen conceptualmente los individuos, los objetos y los fenómenos.
..... NOMINALES: No hay un orden.
Por ejemplo, el estado civil: soltero, casado, viudo o divorciado
..... ORDINALES: Hay un orden.
Por ejemplo: la valoración de calificaciones en: no satisfactoria, satisfactoria y muy satisfactoria. Y también puede ser: reprobado, aprobado y notable.
2- CUANTITATIVAS
Son numéricas.
..... DISCRETAS: No admiten valores intermedios, solo valores enteros. Estos valores se pueden enlistar. Por ejemplo: cantidad de hermanos que tienen 5 personas.
..... CONTINUAS: Si admiten valores intermedios. El conjunto de estos valores no se puede enlistar. Por ejemplo: la estatura en metros o en pies y pulgadas de 5 personas.
¿QUE ES LA ESTADISTICA?
'La Estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la Estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la Física hasta las Ciencias Sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
La Estadística se divide en dos grandes áreas:
La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.
La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay también una disciplina llamada Estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros".
Fuente: wikipedia
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la Física hasta las Ciencias Sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
La Estadística se divide en dos grandes áreas:
La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.
La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay también una disciplina llamada Estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros".
Fuente: wikipedia
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