Mis fortalezasResponsabilidad en cualquier situación.Respetuosa con los demás.Tolerante con mi familia. Reconocer mis errores.

Mis debilidadesDormir demasiado.Ver mucha televisión

5. Saberes Esenciales Contenidos:

5.1 Saber Conocer:

Medidas de dispersión, varianza, desviación media, coeficiente de variación, desviación estándar, Desigualdades de Chevicheff, regresiones lineales.

5.2 Saber Ser:

- Valores: Responsabilidad – lealtad – tolerancia – legalidad de la información - Actitudes: respeto por la información en sus resultados y su interpretación - Normas: Responsabilidad social.

5.3 Saber Hacer:

Desarrolló de cuestionarios, Análisis de datos, Graficación en Excel, Vinculación Excel Word, Interpretación de las variables

6. Evidencias Requeridas:

6.1 Producto:

Portafolios, Cuestionarios, mapas mentales, mentefactos, problemas con las medidas de tendencia central interpretados

6.2 Desempeño:

Uso del Excel en el cálculo de fórmulas, Interpretación de las medidas de Dispersión.

6.3 Conocimiento:

Desarrollo de guías, informes, desarrolló de talleres, pruebas cognitivas, desarrollo de parciales, pruebas ECAES

7. Matriz de Aspectos a Valorar:

Aspectos a Valorar Excelente Bueno Por Mejorar

Las actividades no desarrolladas en el corte anterior aparecen evidenciadas.

El autodiagnóstico aparece referenciado en la tabla y su correspondiente mapa mental.

El análisis de rendimiento académico se encuentra determinado y analizado de acuerdo a los valores de las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión..

Los ejercicios propuestos en la página 117 hasta la pagina 121, del libro “Compendio de estadística descriptiva basado en el desarrollo de competencias básicas”, están desarrollados y justificados.

Los ejercicios propuestos están desarrollados y justificados.

El Marco teórico del proyecto propuesto responde a los contenidos propuestos en el tema inicial.

El análisis de los resultados de las pruebas ECAES, es apropiado.

. La asistencia y la participación en todas las actividades de la clase se encuentra evidenciada en los instrumentos de seguimiento de asesoría y listado a clase.

n∑ │X1 - X│

DM= i=1 . n

Xi = dato

X = promedio

n = muestra

l = valor absoluto n

∑ │X1 - X│. f DM = i=1 .

n

n = 20 niñosX = 66 = 3.3 = 3 gr/niño 20

Xi f Xi . F │Xi - X │ │Xi - X │ . F1 4 4 2 82 3 6 1 33 4 12 0 04 4 16 1 45 3 15 2 66 1 6 3 37 1 7 4 4 20 66 28

│Xi – X│= │1-3│= │-2│= 2

DM = 28 = 1.4 20

DM = 1.4

Esto nos quiere decir que el promedio que se había calculado para cada niño es el que verdaderamente debería recibir

FORMULA

n

∑ │X1 - X│. f DM = i=1 .

n

FORMULA

n

∑ │X1 - X│. f DM = i=1 .

n

ELEMENTOS DE LA FORMULA

Xi = marca de clase

X= promedio

n = muestra

F = frecuencia absoluta

ELEMENTOS DE LA FORMULA

Xi = marca de clase

X= promedio

n = muestra

F = frecuencia absoluta

NOTAS f Xi Xi .f │Xi - X│ │Xi - X│. F0,9-1,6 4 1,25 5 1,95 7,81,6-2,3 2 1,95 3,9 1,25 2,52,3-3,0 6 2,65 15,9 0,55 3,33,0-3,7 8 3,35 26,8 0,15 1,23,7-4,4 4 4,05 16,2 0,85 3,44,4-5,1 6 4,75 28,5 1,55 9,3

30 96,3 27,5

X= 96.3 = 3.2 30

│Xi- X│= │1.25 – 3.2│= 1.95

DM = 27.5 = 0.92 30DM = 0.92

Es la medida de dispersión usada en el calculo de

márgenes de error

n ∑ (Xi – X)²S²= i=1 . n

Si los datos están en una

tabla de frecuencia

n ∑ (Xi – X)² . fS²= i=1 . n

n ∑ (Xi – X)² . fS²= i=1 . n

n ∑ (Xi – X)² . fS²= i=1 . n

S=

n

.f

S=n

S=

n

.f

Xi f Xi . f (Xi- X) (Xi - X)².f1 4 4 -2,3 21,162 3 6 -1,3 5,073 4 12 -0,3 0,364 4 16 0,7 1,965 3 15 1,7 8,676 1 6 2,7 7,297 1 7 3,7 13,69 20 58,2

= 66 = 3.3 20

1-3.3 = -2.3

S²= 58.2 = 2.91 20

S = = 1.7 S= 1.7

Continuamos con el ejemplo expuesto en la desviación media

NOTAS f Xi f.Xi (Xi - X)² (Xi -X).f0,9-1,6 4 1,25 5 3,8 15,21,6-2,3 2 1,95 3,9 1,56 3,122,3-3,0 6 2,65 15,9 0,3 1,83,0-3,7 8 3,35 26,8 0,022 0,1763,7-4,4 4 4,05 16,2 0,72 2,884,4-5,1 6 4,75 28,5 2,4 14,4

30 96,3 37,576

= 69.3 = 3.2 30

S²= 37.576 = 1.25 30

S=

S= 1.1

Permite medir la variabilidad

de los datos en forma

porcentual

Permite medir la variabilidad

de los datos en forma

porcentual

Entre mas alto el % más des

confiable será el dato

Entre mas alto el % más des

confiable será el dato

Cv= X100%

Continuamos con el ejemplo expuesto en la desviación standart

DATOS NO AGRUPADOS DATOS AGRUPADOS

Cv= 1.7 x 100% 3.3

Cv= 0.51 = 51%

Cv = 1.1 x 100% 3.2

Cv = 0.34 = 34%

Puntos dispersos en el plano

. . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . …. . .

. . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . …. . .

Formando una recta de regresión lineal

Y

X

Y= mx +

b Y = mx + b

pendiente intercepto

X= variable independienteY= variable dependiente

X Y X.Y X²X1 Y1 X1 . Y1 X1²X2 Y2 X2 . Y2 X2²X3 Y3 X3 . Y3 X3²

Xn Yn Xn . Yn Xn²∑X ∑Y ∑XY ∑X²

=

=

n = cantidad de puntos en el plano

m =covariante

varianza

Cual será el peso de un niño cuando cumpla 10 años

X= edadY= peso en (kilos)

X Y X.Y X²0 3 0 01 6 6 12 12 24 43 15 45 94 18 72 16

10 54 147 30

Estandariza los datos en extractos

Da valor a cada extracto

Se parte del supuesto de que todos los datos están en una distribución

normal

DI

A SE

Optimo

Mo

NOTAS f Xi f.Xi (Xi - X)² (Xi -X).f0,9-1,6 4 1,25 5 3,8 15,21,6-2,3 2 1,95 3,9 1,56 3,122,3-3,0 6 2,65 15,9 0,3 1,83,0-3,7 8 3,35 26,8 0,022 0,1763,7-4,4 4 4,05 16,2 0,72 2,884,4-5,1 6 4,75 28,5 2,4 14,4

30 96,3 37,576

S²= 37.576 = 1.25 30

S= S= 1.1

3,5 2 1 1,6 2,7 1,24,3 1,8 2,7 3,3 3,3 1,35 3,3 3,4 3,8 4,8 2,4

4,4 4,4 4,7 2,7 4,5 2,73,1 2,5 5 3,4 3,2 4,5

I 6A 7S 9E 8

2.13.2 4.3

I

AS

E

0.2=20%

0.23=23%0.3=30%

0.27=27%