# data[].attributes.body
En estadística, la frecuencia de un evento es el número de veces en que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística.​ Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histograma.

ABREVIATURA: f

EJEMPLO: si se miden los colores de 20 caramelos y 5 son rojos, la frecuencia del color rojo sería 5

# data[].attributes.body
Aleatorio es una característica que presenta todo aquello que depende del azar. En otras palabras, algo aleatorio es algo que no es certero, sino que presenta una probabilidad de que lo sea.

ABREVIACION: ria

EJEMPLO: Se seleccionó una muestra aleatoria de médicos de todo el país para el estudio. Catamos los vinos en orden aleatorio y los calificamos.

# data[].attributes.body
Una variable estadística es una herramienta o instrumento matemático que representa una característica de estudio de un objeto observable que puede cambiar y cuyo cambio o variación es representado por un "número" (un número es un concepto abstracto que se emplea para contar -cantidades-, medir -magnitudes- y etiquetar).

Es decir, los distintos valores numéricos que toma la variable equivalen a los distintos comportamientos/cambios que se producen en la característica que queremos estudiar/medir del objeto observable y que son "representados/recogidos en su observación" mediante dicha "variable".

ABREVIATURA: "X" o "y"

EJEMPLO: la edad de una persona, la estatura de un árbol, o el color de un auto son variables estadísticas.

# data[].attributes.body
La amplitud estadística es un termino usado en estadística para describir la diferencia entre la puntuación de mayor valor y de menor valor, es decir, el rango entre el intervalo de valores dentro de una serie de datos

ABREVIACION: AT

EJEMPLO: Calcular el rango de edades de un grupo de personas (el rango seria la diferencia entre la edad mas joven y mas vieja), el rango de precios de un producto en diferentes tiendas, o el rango de temperaturas registradas en un día.

# data[].attributes.body
Se refiere a datos numéricos que pueden ser medidos y expresados con números

ABREVIACION: cant.

EJEMPLO: incluyen la edad de una persona, la alturas de un árbol, el peso de un objeto, o la cantidad de productos vendidos

# data[].attributes.body
Es el recuento de individuos que conforman una población estadística definidas como un conjunto de elementos de referencia sobre que se realiza observaciones

ABREVIATURA: CNSO

EJEMPLO: la recopilación de datos demográficos, económicos y sociales de una población, como el Censo Nacional de Población y Vivienda que realiza DANE en Colombia. Este censo, que se realiza cada cierto tiempo, recopila información detallada sobre la población, hogares y viviendas, incluyendo datos sobre edad, sexo, educación, ocupación, características de la vivienda y otros indicadores relevantes.

# data[].attributes.body
Es el numero de subconjunto en que se han agrupado los datos. cada clase se puede dominar mediante una letra, un numero o alguna característica del subconjunto intervalo de clase

ABREVIACION: cl.

EJEMPLO: si se analizan los ingresos de 100 personas, se podrían crear clases como "0-5000", "5001-10000", "10001-15000", etc.

# data[].attributes.body
Es una medida de dispersión que permite el análisis de la desviaciones de los datos con respeto a la media y al mismo tiempo a las dispersiones que tiene los datos dispersos entre si.

ABREVIACION: CV.

EJEMPLOS:Una población de alumnos tiene una estatura media de 160 cm con una desviación estándar de 16 cm. Estos mismos alumnos, tienen un peso medio de 70 kg con una desviación estándar de 14 kg. ¿Cuál de las 2 variables presenta mayor variabilidad relativa?

Solución:

Vamos a comparar la dispersión de 2 variables, la estatura y el peso, usando el coeficiente de variación.

Podemos que ver que  CVP > CVE , por eso, el peso de esta población de alumnos tiene mayor variabilidad relativa que la estatura.

# data[].attributes.body
El coeficiente de determinación mide la precisión con la que un modelo estadístico predice un resultado. El resultado se representa mediante la variable dependiente del modelo .

El valor más bajo posible de R² es 0 y el valor más alto posible es 1. En pocas palabras, cuanto mejor sea un modelo para hacer predicciones, más cerca estará su R² de 1.

ABREVIATURA: R²

EJEMPLO: Coeficiente de determinación

Imagine que realiza una regresión lineal simple que predice las calificaciones de los exámenes de los estudiantes (variable dependiente) a partir del tiempo que dedican al estudio (variable independiente).

Si R ² es 0, el modelo de regresión lineal no permite predecir los puntajes de los exámenes mejor que simplemente estimar que todos tienen un puntaje promedio en los exámenes.

Si el R² está entre 0 y 1, el modelo permite predecir parcialmente las puntuaciones de los exámenes. Las estimaciones del modelo no son perfectas, pero son mejores que usar simplemente la puntuación media de los exámenes .

Si R ² es 1, el modelo permite predecir perfectamente la puntuación del examen de cualquier persona.

# data[].attributes.body
Es aquella variable que no siguen ninguno orden en especifico.

ABREVIACION: C.N.

EJEMPLO: Es la religión de las personas. Los valores posibles serian católico, protestante, musulmán, judío, etc.

# data[].attributes.body
Es aquella que siguen un orden o jerarquía

ABREVIACION: C. ORDINAL

EJEMPLO: Nivel socioeconómico (bajo, medio, alto), Nivel de educación (primaria, secundaria, superior), o grado de satisfacción (insatisfecho, neutral, satisfecho).

# data[].attributes.body
Es aquella variable que utiliza valores finitos y objetivos, y suele caracterizarse por utilizar valores decimales

ABREVIACION: C.

EJEMPLO: La altura que tienen los semáforos de una ciudad puede ser 10,51 m; 11,32 m; etc.

# data[].attributes.body
Es la ciencia de recopilar, explorar y representar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias implícitos.

ABREVIATURA: a.

EJEMPLO: Estudiarla efectividad de un nuevo medicamento para la gripe Se tomaría una muestra de personas con gripe, se les daría el nuevo medicamento a un grupo y un placebo al otro, y luego se mediría la duración de los síntomas en ambos grupos. El análisis estadístico, como una prueba t o un análisis de varianza, podría determinar si la duración de los síntomas fue significativamente menor en el grupo que recibió el medicamento, lo que sugeriría que el medicamento es efectivo.

# data[].attributes.body
Un parámetro es el numero que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística, el calculo de este numero esta bien definido, usualmente mediante una formula aritmética obtenida a partir de datos de la población.

ABREVIACION: μ

EJEMPLO: un ejemplo de un parámetro seria la media de la población, en otro caso seria saber la longitud promedio de una mariposa

# data[].attributes.body
El percentil es una medida de posición usada en estadística que indica, una vez ordenados los datos de menor a mayor, el valor de la variable por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de observaciones en un grupo.

ABREVIATURA: P

EJEMPLO: el percentil 20 es el valor bajo el cual se encuentran el 20 % de las observaciones, y el 80 % restante son mayores.

# data[].attributes.body
En estadística, una población es un conjunto de elementos o eventos similares que son de interés para alguna pregunta o experimento.​​ Una población estadística puede ser un grupo de objetos existentes o una hipotética y potencialmente infinita grupo de objetos concebidos como una generalización de la experiencia.​

ABREVIATURA: pbl

EJEMPLO: Por ejemplo, consideremos un estudio para estudiar el peso de 1000 estudiantes en un gimnasio. Digamos que se eligen 50 individuos y se anotan sus respectivos pesos. La variable aleatoria a observar es el "peso". La población está formada por 1000 estudiantes y la muestra está formada por los 50 estudiantes cuyos pesos fueron medidos. Lo que se espera es que esta muestra, si se elige adecuadamente, tenga características similares (llamadas parámetros ) a las de la población en estudio.

# data[].attributes.body
En matemáticas y estadística, se llama porcentaje a la expresión de una cantidad determinada como una fracción de cien (100) partes iguales. Dicho más fácilmente, el porcentaje es la relación de proporcionalidad entre dos unidades o entre una unidad y un conjunto de ellas, expresado en términos de x por cada 100 unidades, es decir, de tanto por ciento (literalmente: tanto por cada ciento o cada centena).

ABREVIATURA: %

EJEMPLO: Si tenemos en una bolsa cien manzanas, esa cifra total representa el 100 % de las manzanas (o sea, 100 manzanas de cada 100); si regalamos cincuenta manzanas a un amigo (50 de cada 100 manzanas iniciales) nos quedaremos entonces con el 50 % de lo que teníamos, es decir, la mitad; y si de esa mitad resultan estar dañadas 25 manzanas (25 de cada 100 manzanas iniciales), acabaremos únicamente con 25 % de la cifra inicial, es decir, un cuarto del total.

# data[].attributes.body
La probabilidad es la expresión del grado de certeza que se tiene de que algo ocurra. Es decir, es la medida de la posibilidad de que un evento tenga lugar, a menudo expresada en términos porcentuales o fraccionarios.

ABREVIATUTA: P

EJEMPLO: al lanzar un dado de seis caras, la probabilidad de que salga un numero par (2,4,6) es: P(n

# data[].attributes.body
Es el resultado que se obtiene al generar una división con la sumatoria de diversas cantidades por el dígito que las represente en total. Claro que esta noción también se utiliza para nombrar al punto en que algo puede ser dividido por la mitad o casi por el medio y para referirse al término medio de una cosa o situación.

ABREVIATURA: Avd

EJEMPLO: Si en una cena, ocho personas beben cinco litros de vino, puede decirse que los comensales han bebido un promedio de 0,625 litros de vino por persona.

# data[].attributes.body
Es aquella variable que utiliza valores enteros y no finitos

ABREVIATURA: D.

EJEMPLO: La cantidad de semáforos que hay en una ciudad puede ser 47, pero no 47,3

# data[].attributes.body
Son valores que dividen una muestra de datos en cuatro partes iguales, estos se dividen en 25%, 50%, 75%.

ABREVIARURA: Q

EJEMPLO:

Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos: 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50.

1. 1. Primer Cuartil (Q1):

Calculamos la posición del Q1: (9 + 1) * 0.25 = 2.5.

El valor en la posición 2.5 se encuentra entre los valores 15 y 20.

Interpolamos: Q1 = 15 + 0.5 * (20 - 15) = 17.5.

2. 2. Segundo Cuartil (Q2) - Mediana:

Calculamos la posición del Q2: (9 + 1) * 0.5 = 5.

El valor en la posición 5 es 30.

Por lo tanto, Q2 = 30.

3. 3. Tercer Cuartil (Q3):

Calculamos la posición del Q3: (9 + 1) * 0.75 = 7.5.

El valor en la posición 7.5 se encuentra entre los valores 40 y 45.

Interpolamos: Q3 = 40 + 0.5 * (45 - 40) = 42.5.

En resumen:

Q1 = 17.5, Q2 (Mediana) = 30, Q3 = 42.5.

# data[].attributes.body
El Rango es la diferencia numérica entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, aún más dispersos están los datos (sin considerar la afectación de los valores extremos). El rango, también es llamado amplitud o recorrido de medida.

ABREVIATURA: R

EJEMPLO: para una serie de datos de carácter cuantitativo, como lo es la estatura medida en centímetros, tendríamos:

x1=185,x2=165,x3=170,x4=182,x5=155

es posible ordenar los datos como sigue:

x(1)=155,x(2)=165,x(3)=170,x(4)=182,x(5)=185

donde la notación x(i) indica que se trata del elemento i-ésimo de la serie de datos. De este modo, el rango sería la diferencia entre el valor máximo x(k) y el mínimo x(1); o, lo que es lo mismo:

R=x(k)−x(1)

En nuestro ejemplo, con cinco valores, nos da que R=185−155=30.

# data[].attributes.body
El redondeo es la operación o proceso a través del cual se modifica un número o dígito hasta que alcance un valor determinado de acuerdo a una serie de normas. Durante el redondeo podemos optar por aumentar el valor de una cifra, o de reducirlo a otro valor diferente, esta operación es muy frecuente en cualquier situación o contexto en la que utilicemos los valores numéricos.

ABREVIATURA: Rnd

EJEMPLO: El número 55,1564 puede ser redondeado a estos valores:

55,16

55,2

55

Todos ellos son un redondeo válido, pues estamos reduciendo sus cifras teniendo en cuenta distintos valores. Mientras que el primer valor numérico redondea al alza en su tercer decimal, la última cifra lo hace a la baja eliminando todos los decimales.

# data[].attributes.body
La regresión lineal es una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos desconocidos mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido. Modela matemáticamente la variable desconocida o dependiente y la variable conocida o independiente como una ecuación lineal.

ABREVIATURA: RLS

EJEMPLO: Supongamos que tiene datos sobre sus gastos e ingresos del año pasado. Las técnicas de regresión lineal analizan estos datos y determinan que tus gastos son la mitad de tus ingresos. Luego calculan un gasto futuro desconocido al reducir a la mitad un ingreso conocido futuro.

# data[].attributes.body
En el campo de la estadística, el sesgo estadístico es un error que se detecta en los resultados de un estudio y que se debe a factores en la recolección, análisis, interpretación o revisión de los datos.

ABREVIATURA: SESGO

EJEMPLO: Es la diferencia entre su esperanza matemática (media) y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.

# data[].attributes.body
Una tabla de frecuencias es una herramienta estadística que organiza y resume la información sobre la distribución de datos. Consiste en una estructura de columnas que muestra las distintas categorías o valores de una variable, junto con el número de veces que cada categoría ocurre en un conjunto de datos. Esta tabla proporciona una visión general y ordenada de la frecuencia con la que aparecen los valores en una muestra o población, lo que permite analizar patrones, identificar tendencias y extraer conclusiones significativas.

ABREVIATURA: TF

EJEMPLO: Supongamos que se recolectan las edades de 20 estudiantes y se agrupan en intervalos de 5 años. Los datos podrían ser: 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34. La tabla de frecuencias agrupada sería:

Intervalo Frecuencia

15-19 5

20-24 5

25-29 5

30-34 5

En este ejemplo, se pueden calcular también frecuencias relativas (la frecuencia de cada intervalo dividida por el total de datos) y frecuencias acumuladas (la suma de las frecuencias hasta cada intervalo)

# data[].attributes.body
Una variable cualitativa describe una característica. A veces, también se denominan variables categóricas porque pueden clasificarse en categorías. Suelen ser descriptivas, pero a veces se les puede asignar un valor numérico.

ABREVIATURA: Var. Cual.

EJEMPLO: un conjunto de datos puede representar el color de los ojos de una persona mediante números como 1, 2 y 3, donde 1 = azul, 2 = marrón y 3 = verde. En este caso, no se obtendría información significativa calculando el promedio de la variable "color de ojos".

# data[].attributes.body
Una variable cuantitativa es aquella variable estadística que, a diferencia de la cualitativa, puede expresarse a través de cifras.

Dicho de una manera más sencilla, una variable cuantitativa es simplemente algo que podemos medir con números.

Piensa en cosas como tu altura, el dinero que tienes en el bolsillo, o cuántas manzanas hay en una bolsa. Si se puede contar o medir y ponerle un número, entonces es una variable cuantitativa.

ABREVIATURA: CV

EJEMPLO: El peso de una maleta puede ser de 23,5 kg. Este es un valor exacto. Sin embargo, una variable cualitativa podría ser el nivel de satisfacción del servicio en un restaurante, donde se puede pedir una calificación del 1 al 5. No obstante, seguirá siendo una variable cualitativa y la forma de medirla será más inexacta que en el ejemplo de la maleta. Una persona podría dudar si poner una calificación de 3 o 4 si su nivel de satisfacción fue moderado.

# data[].attributes.body
En términos de estadística descriptiva, la varianza puede ser definida como la media de los cuadrados de las desviaciones sobre la media. A partir de esta definición, nos puede surgir la duda de por qué calculamos una media de cuadrados de las desviaciones y no de las desviaciones en sí.

ABREVIATURA: σ2

EJEMPLO: Queremos calcular el salario medio de dos empresas de solo dos trabajadores. En la empresa A, los salarios son de 24.500 y 23.500 euros. En la B, son de 16.000 y 32.000 euros. Vemos que, en ambos casos, la media es la misma: 24.000 euros. Sin embargo, esa media es más representativa en la empresa A, ya que los 2 valores se encuentran mucho más próximos a la media que en la empresa B.

# data[].attributes.body
Las medidas de asimetría son indicadores que permiten establecer el grado de simetría (o asimetría) que presenta una distribución de probabilidades de una variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica.

ABREVIATURA: Asim

EJEMPLO: las relaciones de parentesco: si A y B son hermanos se trata de una relación simétricas, pero si A es padre de B, entonces es asimétrica

# data[].attributes.body
Un quintil es otra medida estadística que divide un conjunto de datos en cinco partes iguales. Cada quintil representa el 20% de los puntos de datos, lo que proporciona una visión más granular de la distribución en comparación con los cuartiles. El primer quintil (Q1) corresponde al percentil 20, el segundo quintil (Q2) al percentil 40, y así sucesivamente, hasta el quinto quintil (Q5), que representa el percentil 100. Los quintiles son particularmente útiles en campos como la economía y las ciencias sociales, donde comprender la distribución del ingreso u otras variables es fundamental para el análisis.

ABREVIATURA: Q

EJEMPLO: Supón que tienes los siguientes datos de ingresos mensuales (en dólares) de 10 personas:

500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400

Primero, asegúrate de que los datos estén ordenados (en este caso ya lo están).

Para encontrar los quintiles, usamos la fórmula:

Qk=valor en la posicioˊn (k(n+1)5)Q_k = \text{valor en la posición } \left(\frac{k(n+1)}{5}\right)Qk​=valor en la posicioˊn (5k(n+1)​)

Donde:

QkQ_kQk​ es el k-ésimo quintil (k = 1, 2, 3, 4)

nnn es el número de datos (aquí, 10)

Cálculo del segundo quintil (Q2):

Q2=2(10+1)5=225=4.4Q_2 = \frac{2(10+1)}{5} = \frac{22}{5} = 4.4Q2​=52(10+1)​=522​=4.4

Esto significa que Q2 está entre el 4º y 5º dato:

4º dato = 800

5º dato = 900

Interpolamos:

Q2=800+0.4(900−800)=800+40=840Q_2 = 800 + 0.4(900 - 800) = 800 + 40 = 840Q2​=800+0.4(900−800)=800+40=840

Así que el segundo quintil (Q2) es 840 dólares.

Puedes hacer lo mismo para los demás quintiles (Q1, Q3, etc.).

# data[].attributes.body
Son valores que se obtienen para cada variable

ABREVIATURA: X

EJEMPLOS: La edad de una persona es un dato numérico que puede ser analizado para conocer la distribución de edades en una población

# data[].attributes.body
Mide cuanto se desvían los puntos de datos entre si. tienen en cuenta los valores atípicos (puntos de datos muy altos o bajos) y calcula el valor promedio.

ABREVIACION: σ

EJEMPLO: si tienes una lista de calificaciones de un examen y la desviación estándar es alta, significa que hay una gran variación en las calificaciones, con algunas muy altas y otras muy bajas. Por el contrario, si la desviación estándar es baja, significa que las calificaciones están más agrupadas alrededor de la media.

# data[].attributes.body
Describen como se distribuyen los valores para un campo. en otras palabras, la distribución estadística muestra que valores son comunes y poco comunes.

ABREVIACION: N

EJEMPLO: la altura de las personas sigue una distribución, con más personas en el rango medio y menos en los extremos.

# data[].attributes.body
Los estadígrafos son medidas numéricas que se utilizan para resumir y describir un conjunto de datos. Son herramientas estadísticas que nos permiten obtener información sobre la distribución, la tendencia central y la dispersión de los datos. Los estadígrafos más comunes son la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y el rango.

ABREVIATURA: Est.

EJEMPLO: la media, mediana y desviación estándar. La media es el promedio de un conjunto de datos, la mediana es el valor central de un conjunto de datos ordenados y la desviación estándar mide la dispersión de los datos alrededor de la media.

# data[].attributes.body
Es una disciplina, basada en determinadas metodologías y conceptos, que consiste en producir, analizar, procesar, interpretar y presentar una serie de datos.

ABREVIACION: Estad.

EJEMPLO: Puede ser el calculo del promedio de altura de los estudiantes de un colegio.

# data[].attributes.body
Ofrecen un resumen conciso de los datos. Puedes resumir los datos en forma numérica o grafica.

ABREVIACION: Est. Desc. o E.D.

EJEMPLOS: El gerente de un restaurante de comida rápida analiza el tiempo de espera de los clientes a la hora de comer durante una semana y luego resume los datos.

# data[].attributes.body
Utiliza una muestra aleatoria de datos de una población para describirla y hacer inferencias sobre ella. Las estadísticas inferenciales son pertinentes cuando es difícil o imposible examinar a todos os miembros de una población entera.

ABREVIACION: E.I.

EJEMPLOS: No resulta practico medir el diámetro de todos los clavos fabricados, pero se pueden medir los diámetros de una muestra aleatoria representativa de clavos y utilizar esta información para extraer conclusiones generales sobre los diámetros de todos los clavos fabricados.

# data[].attributes.body
Es una medida estadística que nos da información acerca de la cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un numero determinado de experimentos aleatorios

ABRAVIACION: fa

EJEMPLO: si estas contando cuantas manzanas hay en una cesta de frutas, la frecuencia absoluta seria el numero exacto de manzana

# data[].attributes.body
Es la suma de las frecuencias absoluta que se va acumulando hasta ese dato, es decir, la frecuencia absoluta acumulada de un dato en concreto se obtiene sumando su frecuencia absoluta a las frecuencias absolutas de los datos que son menores que él.

ABREVIACION: Fa

EJEMPLO: Considera el ejemplo de las calificaciones de un estudiante de secundaria: 18, 13, 12, 14, 11, 8, 12, 15, 5, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 11.

La frecuencia absoluta acumulada hasta la nota 11 es 8, porque hay 8 notas menores o iguales a 11.

# data[].attributes.body
La frecuencia relativa de un valor Xi es la proporción de valores iguales a Xi en el conjunto de datos (X₁, X₂,…, XN). Es decir, la frecuencia relativa es la frecuencia absoluta dividida por el número total de elementos N.

ABREVIATURA: fi

EJEMPLO: Considera el ejemplo de las calificaciones de un estudiante de secundaria: 18, 13, 12, 14, 11, 8, 12, 15, 5, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 11.

La frecuencia relativa de la nota 11 es 0.22, porque 4 (la frecuencia absoluta) se divide entre el total de notas (18).

# data[].attributes.body
Definimos la frecuencia relativa acumulada de un valor Xi como la proporción de valores iguales o menores a Xi en el conjunto de datos (X₁, X₂,…, XN). Es decir, la frecuencia relativa acumulada es la frecuencia absoluta acumulada dividida por el número total de sujetos N

ABREVIACION: Fi

EJEMPLO: Considera el ejemplo de las calificaciones de un estudiante de secundaria: 18, 13, 12, 14, 11, 8, 12, 15, 5, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 11.

# data[].attributes.body
las fórmulas estadísticas son herramientas esenciales para el análisis de datos en estadística, permitiendo calcular valores clave y obtener información útil sobre un conjunto de datos.

ABREVIACION:

EJEMPLO: Un ejemplo de fórmula estadística común es la fórmula para calcular la media aritmética, Media (x̄) = (∑xᵢ) / n

# data[].attributes.body
En estadística, una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro que sucede de la población (como la media o desviación típica), .Es un punto de partida para la investigación que no se rechaza a menos que los datos de la muestra parezcan evidenciar que es falsa (es decir, que sí hay una relación entre los parámetros o fenómenos)

ABREVIATURA: H0

EJEMPLO: se quiere demostrar que una batería dura más (o menos) de seis horas, la hipótesis nula será:

H₀: La duración promedio de una batería no es igual a seis horas.

Es decir, no hay relación entre la duración de la batería y el parámetro matemático: μ=6 horas. La hipótesis alternativa (a probar) es H₁: La duración promedio de la batería es diferente de 6 horas.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Colaboradores de los proyectos Wikimedia

# data[].attributes.attachment_link.title
Hipótesis nula - Wikipedia, la enciclopedia libre

# data[].attributes.body
En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Sirven para obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribución de la población, o de la muestra, respecto a una característica, cuantitativa y continua (como la longitud o el peso). De esta manera ofrece una visión de grupo permitiendo observar una preferencia, o tendencia, por parte de la muestra o población por ubicarse hacia una determinada región de valores dentro del espectro de valores posibles (sean infinitos o no) que pueda adquirir la característica.

ABREVIATURA: HIST

EJEMPLO: El histograma de una imagen representa la frecuencia relativa de los niveles de gris de la imagen. Las técnicas de modificación del histograma de una imagen son útiles para aumentar el contraste de imágenes con histogramas muy concentrados. Sea una imagen de tamaño N×N, la función de distribución del histograma es:

Fu(l)=[Número de pixels (a,b) tales que u(i,j)≤l]/N2

# data[].attributes.body
Un logaritmo es una forma de expresar el exponente al que debe elevarse un numero dado (la base) para obtener otro numero. Los logaritmo se utilizan a menudo para resolver ecuaciones.

ABREVIATURA: log

EJEMPLO: El logaritmo en base 5 de 625 es 4, ya que 625 es igual a 5 a la potencia 4: 5x5x5x5=625

# data[].attributes.body
La longitud determina la distancia que hay entre dos puntos, o dicho de otra manera, longitud es la cantidad de espacio que hay entre dos puntos.

ABREVIATURA: "lon"

EJEMPLO: seria la altura de un grupo de estudiantes.

# data[].attributes.body
La marca de clase estadística es un concepto fundamental en la estadística descriptiva. Se trata de un valor numérico que se utiliza para representar una clase o intervalo de valores en una distribución de datos. En otras palabras, la marca de clase es el punto medio de un intervalo de datos.

ABREVIATURA: X

EJEMPLO: La clase dada es 25 - 35,donde 25 es el limite inferior es 35 es el limite superior.

por lo tanto la nota de la clase 25 - 35 es 30.

# data[].attributes.body
Una media o promedio es una medida de tendencias central. Es una cantidad numérica que representa el centro de una colección de números y valor intermedio a los extremos de un conjunto de números.

ABREVIATURA: x̄

EJEMPLO: El promedio de 2,3,3,5,7y10 a 30 dividido por 6, que es 5.

# data[].attributes.body
Es el valor que, ordenando a todos los individuos de menor a mayor ingreso, deja una mitad de los mismos por debajo de dicho valor y a la otra mitad por encima. Por lo tanto , por tratarse de un medida relativa, su valor depende del nivel de renta y de como se distribuya la renta entre la población.

ABREVIATURA: Me

EJEMPLO: La mediana de 2,3,3,5,7y 10 es 4

# data[].attributes.body
En estadística, la moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos, Esto va en forma de una columna cuando encontremos dos modas , es decir dos datos que tenga la misma frecuencia absoluta máxima.

ABREVIATURA: Mo

EJEMPLO: Encuentre la moda del conjunto {2,3,5,5,7,9,9,9,10,12}

El 2,3,7,10 y 12 aparecen una vez cada uno.

El 5 aparece dos veces y el 9 aparece tres veces.

Así, el 9 es la moda.

# data[].attributes.body
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población .En diversas aplicaciones, interesa que un muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria.

ABREVIATURA: M

EJEMPLO: 3.500 vehículos que circulan por la ciudad y que fueron seleccionados de una población de 500.000.

# data[].attributes.body
En estadística, un intervalo se refiere a un rango de valores que se utiliza para estimar un parámetro de población. Es un concepto fundamental en la estadística inferencial, donde los investigadores intentan hacer inferencias sobre un grupo más grande basándose en una muestra. El intervalo proporciona una forma de expresar la incertidumbre asociados a estas estimaciones, lo que permite a los estadísticos transmitir la confiabilidad de sus hallazgos.

ABREVIATURA: I

EJEMPLO: (6-8) (9-11)

# data[].attributes.body
En el ámbito de la estadística, los números sirven como bloques de construcción fundamentales para análisis de los datos Representan valores cuantitativos que se pueden manipular e interpretar para obtener información significativa. Los números se pueden clasificar en varios tipos, incluidos los números enteros, los números racionales y los números reales, cada uno de los cuales desempeña un papel crucial en los cálculos estadísticos. Comprender la naturaleza de estos números es esencial para cualquier persona que se dedique a la ciencia de datos, ya que forman la base de los modelos y algoritmos estadísticos.

ABREVIATURA: N

EJEMPLO: 1,2,3,4,5...

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El término «grados de libertad» es un concepto estadístico asociado con multitud de cálculos como pueden ser la obtención de intervalos de confianza o la realización de contrastes de hipótesis.

ABREVIATURA: GL

EJEMPLO: si tienes una muestra de 10 valores y conoces la media, solo puedes variar 9 de ellos libremente, porque el décimo valor está determinado por la media.