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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD ESCUELA DE CIENCIAS AGRÍCOLAS PECUARIAS Y DEL MEDIO AMBIENTE Curso: Microbiología del Suelo l

UNIDADES 1 Y 2: EXAMEN FINAL: FASE 5 - DESARROLLAR LA EVALUACIÓN FINAL PRUEBA OBJETIVA ABIERTA (POA)

VIVIANA BRIYIHT LEÓN GUZMÁN CÓD:1119887015

GRUPO: 300046_90

PRESENTADO A: TUTORA: JESSICA ALMEIDA BRAGA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA (UNAD) ESCUELA DE CIENCIAS AGRÍCOLAS, PECUARIAS Y DEL MEDIO AMBIENTE CEAD – CUMARAL MAYO – 2019

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Introducción

En este trabajo colaborativo de la fase final encontramos las respuestas a las preguntas orientadoras en expuestas en la guía del curso de estadística descriptiva para agrarias, Todas las respuestas son obtenidas del libro de Balazarini y Mendoza, donde podemos analizar e interpretar los diferentes conceptos. Para el desarrollo de los tipos de variables discretas, continuas y cualitativas mediante el programa R.

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Objetivos Objetivo General

 Realizar e interpreta los diferentes conceptos y fundamentos de los diferentes tipos de variables estadísticas.

Objetivos específicos:

 Responder las preguntas orientadoras suministradas por Guía práctica de acuerdo al libro de Balazarini y Mendoza.  Realizar tablas de frecuencia y gráficos de barras de variables discretas, continuas y cualitativas, en el programa R para un sistema agropecuario.  Realizar el procesamiento estadístico descriptivo, dando los análisis de los resultados.

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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 crecen y decrecen dinámicamente, según se necesite. Matriz de datos: es un conjunto ordenado en una estructura de filas y columnas. Los elementos de este conjunto pueden ser objetos matemáticos muy variados. Variable cuantitativa continúa: es aquella variable que toman valores numéricos correspondientes a un valor fijo, perteneciente a un intervalo determinado. Variable cuantitativa discreta: es una variable que puede tomar o asumir un número de valor contable Variable cualitativa nominal: es aquella que presenta modalidades no numéricas, es decir que no admite un criterio de orden. Variable cualitativa categórica: es una variable que puede tomar un número limitado y fijo, de posibles valores, cualidades o categorías. 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 tablas de frecuencias miden el número de individuos que cumplen cierta característica, donde permiten la organización y presentación de un conjunto de datos de acuerdo con la variable estudiada. Variable continúa: estas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo de valores. Las continuas trabajan por intervalos.

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Deaza, Diego Alverto. (2019). [Figuras]. Las variables discretas son variables que no tienen intervalos, pero si tienen formas numéricas entre dos valores cualesquiera. Así Deaza, Diego Alberto. (2019). [Figuras]. Recuperado de web conferencia. Variable cualitativa, explique el cuadro: En la tabla de frecuencias de variables cualitativas no se pueden calcular las frecuencias acumuladas pues no es posible establecer un orden en las clases dentro de la modalidad.

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Deaza, Diego Alberto. (2019). [Figuras]. Recuperado de web conferencia. En esta tabla la representación se hace a un grupo de 500 individuos que han entrado para una muestra del grupo sanguíneo. La presentación de cada individuo tiene el grupo establecido, donde dice, el grupo sanguíneo A, tiene 150 individuos, el grupo sanguíneo B, tiene 75 individuos, el grupo sanguíneo AB, tiene 25 individuos y el grupo sanguíneo O, tiene 250 individuos. Histograma, en que variables se usa: Histograma es una representación gráfica de un conjunto de datos de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Estas variables se usan para representar variables continuas, aunque también se puede usar para variables discretas. Ya que mediante un histograma se puede mostrar gráficamente la distribución de una variable cuantitativa o numérica. Gráficos de barras, en que variables se usa: Gráficos de barras es una representación visual de tablas que están formadas por barras rectangulares en horizontales y verticales, cuya longitud es proporcional a la

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frecuencia de cada uno de los valores de la variable. Se utiliza para representar datos de variables cualitativas, categóricas, también se utilizan en variables cuantitativas o discretas. Defina Varianza muestral. Registrar fórmulas de cálculo: La varianza muestral es una varianza de un conjunto de datos que indica qué tan dispersos están los puntos de datos. Su fórmula es

Defina desviación estándar: La desviación estándar es la medida de dispersión más común, que indica qué tan dispersos están los datos con respecto a la media. Mientras mayor sea la desviación estándar, mayor será la dispersión de los datos. La desviación estándar muestral se define como:

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Defina Mediana: Es el valor medio cuando un conjunto de datos se ordena de menor a mayor. Si y1, y2....., yn constituyen una muestra aleatoria de tamaño n entonces la mediana muestral es el cuartil 0,50 de su distribución de frecuencia muestral. Moda: Es el valor más frecuente en una distribución de datos. Tema en variables aleatorias y probabilidades Espacio muestral y con qué letra se denota: Se le dice espacio muestral al conjunto de todos los resultados posibles de un estudio aleatorio experimental u observacional. Donde se puede dar una definición de probabilidad que se basa en la observación de los elementos del espacio muestral. Este se lo denota con la letra griega omega (Ω).

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Punto muestral: Se le llama punto muestral o evento elemental a cada uno de los elementos del conjunto Ω. Es decir, un resultado particular del experimento y esta denotado genéricamente como Evento aleatorio: es un subconjunto de un espacio muestral, es decir, un conjunto de posibles resultados que se pueden dar en un experimento. En el caso de distribuciones de variables aleatorias cuando una variable es continua y simétrica que modelo se usa. Para una variable continua y de distribución simétrica, es común el uso del modelo Normal. Para una variable de conteo no acotado ¿qué modelo se utiliza? Para una variable de conteo no acotado se utiliza el modelo Poisson. Para variables de proporciones ¿qué modelo se utiliza? Para las variables de proporciones se utiliza el modelo probabilístico Binomial. Que variables tienen función de probabilidad y que variables tienen función de densidad: La función de distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta y la función de densidad de una variable aleatoria continúa denotada como f (.) contienen exhaustivamente toda la información sobre la variable. La distribución de una variable aleatoria, independientemente del tipo de variable, puede representarse también por su función de distribución, denotada como F (y). Esta función asigna a cada valor de la variable un valor entre 0 y 1 que indica la probabilidad de que la variable, observada para un caso particular, asuma un valor menor o igual al valor en que se está evaluando la función. Cuáles son los parámetros más usados en estadística para estudiar y utilizar funciones de distribución de variables aleatorias: Desde el punto de vista estadístico, un parámetro es una función de todos los valores distintos que asume la variable aleatoria en la población, donde una función de los 8

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valores la variable en una muestra, se conoce con el nombre de estadístico. Luego, los parámetros se derivan de poblaciones y los estadísticos desde muestras. Que es la esperanza matemática de una variable aleatoria, ¿cómo se denota? La esperanza matemática de una variable aleatoria, usualmente denotada por E (.) o la letra griega Mu (μ) es, desde un punto de vista intuitivo, un promedio de los valores asumidos por la variable, donde cada valor es ponderado por su probabilidad de ocurrencia. Conceptos capítulo tres modelos probabilísticos Distribución normal. Qué tipo de histograma se seleccionar un modelo probabilístico para una variable aleatoria continúa, cuando se tienen datos de esa variable: Para un modelo probabilístico de una variable aleatoria continua se utiliza un gráfico de barras, llamado histograma de la distribución de probabilidad, para ilustrar las probabilidades de que X se queda en rangos seleccionados. A través de una definición apropiada de histograma, para una situación de intervalos de clase desiguales hace que la definición y los procesos operativos con variables aleatorias sean más naturales y con una buena componente intuitiva. Que es la estandarización, cuál es su fórmula: Podemos decir es un proceso por el cual tenemos un valor más específico, ya que se le denomina valor z, donde podemos obtener el valor z con la fórmula que es la media menos el valor x y lo dividimos con la desviación estándar y nos sirve para comparar valores obtenidos en distintas distribuciones con el valor z y poder ser más específicos con el área en una curva normal.

La transformación, estandarización, tiene la siguiente forma:

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Dónde Z: es la variable aleatoria obtenida de la transformación. Y: la variable aleatoria original.  Y 2 son respectivamente. La esperanza y la varianza de la distribución de Y. Distribución binomial. Qué tipo de conteos se trabajan con la distribución Binomial: La distribución Binomial puede usarse para el cálculo de probabilidades de eventos provenientes de conteos acotados. Se supone que se realizan cierto número (n) de experimentos aleatorios y en cada experimento se registra uno de dos resultados posibles, éxito o fracaso donde el éxito tiene una cierta probabilidad (P) de ocurrencia. En la distribución binomial que es n y que es P, esta se usa donde P es la probabilidad de éxito y n es el número de ensayos Bernouille independientes. A que es igual la esperanza y la varianza en esta distribución: La esperanza de la variable es el número de lanzamientos que resultan en los juegos de azar y hace referencia a la ganancia promedio esperada por un jugador. La varianza es el cuadrado de la desviación estándar: σ2, se define con la media de las diferencias elevadas al cuadrado. Distribución de Poisson. Que tipos de conteos se trabaja con la distribución de Poisson: La distribución de Poisson también sirve como modelo probabilístico para variables discretas de tipo conteo. A diferencia de la Binomial, donde el conteo se realizaba sobre n experimentos independientes, en el caso de la Poisson, los conteos se refieren al número de veces que un evento ocurre en una unidad de tiempo o espacio dada (hora, kilo, m2, m3, planta, etc.) y por tanto los valores de la variable no están acotados. Es decir, mientras los valores de Y en una Binomial podían pertenecer a los naturales 10

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entre 0 y n inclusive, en el caso de una Poisson pueden pertenecer a los naturales entre 0 e infinito. Como se denota el único parámetro de esta distribución: El único parámetro de la distribución Poisson es. Si una variable aleatoria Y se distribuye como Poisson lo denotamos como: Y~ Poisson (). Esta distribución tiene un único parámetro, que representa la esperanza y también a la varianza, es decir que cuando Y~ Poisson (), se cumple: = E (Y) =  donde 2= V (Y) =. La propiedad de esperanza igual a varianza de la distribución Poisson implica que al aumentar el promedio de los conteos, aumenta también su varianza. La varianza de una Poisson es función de la media. Responda falso o verdadero, en la distribución de Poisson es igual la media y la varianza: La varianza de la distribución Poisson implica que, al aumentar el promedio de los conteos, aumenta también su varianza, ya que la varianza de la distribución de Poisson es función de la media. Por lo tanto, es verdadero. 2. Cada estudiante debe registrar el foro de la actividad el documento del desarrollo de su trabajo de la fase 4, se recuerda que solo se trabaja una variable continua, una discreta y una cualitativa, en el documento Word de la presente actividad registrar una síntesis como se describe en la columna siguiente. Sin este requisito no se recibe el trabajo individual de la presente fase.

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Conclusiones

 En el anterior trabajo podemos reconocer algunos conceptos básicos de la estadística descriptiva para agrarias.  Logre identificar, recolectar, analizar e interpretar los datos de las diferentes variables como la cualitativa, discreta y cuantitativa.

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Referencias bibliográficas

 Primera

web

conferencia

curso

periodo

611.

http://conferencia2.unad.edu.co/pmyu3wmxau8d/?proto=true  Las imágenes de tablas versión power point.

Recuperado

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https://drive.google.com/file/d/1nkF7tCqOnhJQAPNS8JxY0pEaeQF-woeW/view? usp=sharing  Balzarini, M. (2013). Estadística y biometría: ilustraciones del uso e infostat en problemas de agronomía. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2460/lib/unadsp/reader.action? docID=3221775&query=bioestadistica  Matus, R., Hernández, M., & García, E. (2010). Estadística. Recuperado de:http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2460/lib/unadsp/reader.action? ppg=1&docID=3187261&tm=1519661894239  Mecabot. (2017). El software R, una herramienta para implementar métodos numéricos. Recuperado de: http://mecabot-ula.org/tutoriales/r-project-metodosnumericos/

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