Variables

Definición

Una variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.

Variable continua

Son aquellas que pueden tomar cualquier valor entre dos intervalos o números. Por ejemplo, si necesitas escribir la estatura de un grupo de basquetbolistas, seguramente, no podrás utilizar los números 1 y 2, pero si las variables 1.78, 1.65, 1.45, porque la altura suele expresarse de esa manera.

Clasificación

Existen diferentes tipos de variables: cualitativa nominal, cualitativa ordinal, cuantitativa continua, cuantitativa discreta.

VARIABLES

Variable discreta

Generalmente, las variables discretas son resultado de un conteo y no permiten los números decimales. Por ejemplo: número de pacientes, número de alumnos, número de motos por modelo.

Tabular

Una tabla de variables es un objeto que agrupa varias variables.

Funciones de distribución de probabilidad y densidad

Gráfica

VARIABLES ALEATORIAS

Datos de procesos de medición continua, tales como longitud o presión, en una secuencia ordenada por tiempo.

Es la probabilidad definida sobre un espacio de probabilidad y una medida unitaria sobre el espacio muestral.

Analítica

Es una técnica que analiza en forma simultánea varias variables que son sometidas a investigación.

Distribución poisson

Distribución multinomial

Distribución binomial

Distribución de probabilidad discreta que se utiliza para predecir la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en un número fijo de intentos

Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurran un determinado numero de eventos durante cierto periodo de tiempo.

Probabilidad de un número de éxitos en N sucesos independientes, con la misma probabilidad de éxito en cada suceso.

DISTRIBUCIONES DISCRETAS

Binomial negativa

Hipergeométrica multivariada

Es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prueba hasta conseguir un número determinado de resultados favorables.

Justo como la distribución hipergeométrica toma el lugar de distribución binomial para el muestreo sin reemplazo, tambien existe una distribuciónmultivariada analoga a la distribucion multinomial que aplica el muestreo sin reemplazo.

Distribución hipergeométrica

Distribución geométrica

Modela el numero de eventos en una muestra de tamaño fijo cuando usted conoce el numero total de elementos en la poblacion de la cual proviene la muestra. Cada elemento de la muestra tiene dos resultados posibles.

Nos permite calcular la probabilidad de que haya que realizar un numero de experimentos para que se produzca un suceso.

Distribución uniforme

Distribución normal

Normal estandar

Distribución F-fisher.

Distribución normal de valores estandarizados llamados puntuaciones z. Una puntuación z se mide en unidades de la desviación típica. La media de la distribución normal estándar es cero y la desviación típica es uno.

Distribución de variable continua con campo de variación [-¥ ,¥ ], que queda especificada a través de dos parámetros ( que acaban siendo la media y la desviación típica de la distribución).

Distribución de probabilidad continua y se refiere a eventos que tienen la misma probabilidad de ocurrir.

Distribución continua de muestreo de la relación de dos variables aleatorias independientes con distribuciones de chi-cuadrada, cada una dividida entre sus grados de libertad.

Distribución weibull

Es un tratamiento especial de la distribución de la confiabilidad que incluye el perfil de riesgo como una función del tiempo.

Distribución ji-cuadrada

DISTRIBUCIONES CONTINUAS

Teorema del límite central

Distribución de la suma del cuadrado de variables aleatorias independientes con distribución normal estándar.

Estudia el comportamiento de la suma de variables aleatorias, cuando crece el número de sumandos, asegurando su convergencia hacia una distribución normal en condiciones muy generales.

Distribución gamma

Distribución beta

Distribución t-student

Exponencial negativa

La suma de dos variables gamma aleatorias con los parámetros de forma a1 y a2, ambos con un parámetro de escala b, es una variable gamma aleatoria con el parámetro de forma a = a1 + a2 y el parámetro de escala b.

Es una distribución de probabilidad continua que se utiliza para modelar eventos que tienen valores límite o que están limitados entre dos valores fijos

Puede emplearse para modelar el lapso de tiempo entre dos eventos consecutivos de Poisson que ocurren de manera independiente y a una frecuencia constante.

Técnica utilizada para determinar si la media de una muestra es estadísticamente diferente de una media poblacional conocida o hipotética.

Distribución exponencial

Se utiliza para modelar tiempos de espera para la ocurrencia de un cierto evento.

Distribución continua

Distribución discreta

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