Relevant bibliographies by topics / Estadística

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Estadística'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 29 July 2024

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Journal articles on the topic "Estadística"

1

Corica, Ana Rosa, and Claudia Noemí Ferrari. "Análisis de las praxeologías estadísticas que se proponen estudiar en la formación de estudiantes de profesorado en matemática." Revista Eletrônica de Educação Matemática 15, no. 2 (December 10, 2020): 1–24. http://dx.doi.org/10.5007/1981-1322.2020.e75590.

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Abstract:
El estudio de la estadística es un requisito indiscutible para desenvolverse como ciudadano democrático de este siglo. Sin embargo, la estadística se encuentra ausente a pesar de los esfuerzos de las autoridades educativas por incorporar nociones estadísticas en las aulas de nivel secundario. Modificar esta situación depende en gran medida, de los profesores de matemática que tienen a su cargo la enseñanza de estas nociones. Así es que este trabajo se ubica dentro de la problemática de la formación estadística de profesores en matemática de nivel secundario. Con fundamento en la Teoría Antropológica de lo Didáctico presentamos los resultados de una investigación en la que indagamos la formación en estadística de estudiantes para profesor en matemática, que realizan sus estudios en instituciones terciarias no universitarias en Argentina. Dichas instituciones son las que hoy respalda una gran parte de la oferta de formación docente en Argentina. Los principales resultados indican un reduccionismo en las praxeologías en torno a la estadística que se proponen estudiar en la formación de profesores en matemática. Estas praxeologías matemáticas se centran en aspectos estadísticos descriptivos y resultan ser puntuales y rígidas. Las tareas se caracterizan por ser cerradas, demandando la aplicación de una técnica específica para su hacer. Se destaca la ausencia de tareas relativas a los géneros recolectar e interpretar, los que se asumen fundamentales en el estudio estadístico.
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2

LINO CALLE, VICTOR ALEJANDRO, Daniel David Carvajal-Rivadeneira, Diego Sornoza-Parrales, José Luis Vergara-Ibarra, and Yandry Marcelo Intriago-Delgado. "Herramienta tecnológica Jamovi en el análisis e interpretación de datos en proyectos de Ingeniería Civil." Innovaciones Educativas 26, no. 41 (July 4, 2024): 151–65. http://dx.doi.org/10.22458/ie.v26i41.5145.

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Abstract:
El avance de la tecnología de la información ha llevado a un aumento en el empleo de la estadística como una herramienta para analizar datos en diversas áreas académicas. La estadística se ha convertido en un requisito primordial en cualquier programa de estudio, debido a la variedad de aplicaciones en la industria y la investigación. Por consiguiente, los programas educativos en la educación superior necesitan formar graduados que posean conocimientos estadísticos teóricos y aplicados. Existen diferentes herramientas tecnológicas estadísticas, cada una con sus propias ventajas y desventajas para el análisis de datos. Sin embargo, en este trabajo se ha considerado el software estadístico Jamovi por ser un recurso tecnológico versátil, gratuito y de código abierto. A raíz de lo expuesto, este artículo estudia el impacto de la integración del software Jamovi en la enseñanza de la estadística en el área de la Ingeniería Civil. La población de estudio fue de 40 estudiantes de la Maestría en Planificación Física de Obras Civiles de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, durante los meses de noviembre a diciembre de 2023. La metodología aplicada fue observacional analítica con un diseño cuantitativo, para ello se emplearon técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales. Los resultados mostraron un rendimiento superior de las personas estudiantes que utilizaron Jamovi en comparación con quienes emplearon Excel. Esto se corroboró mediante análisis descriptivos y pruebas de hipótesis. De acuerdo con los resultados, se pudo concluir que Jamovi facilitó el proceso de enseñanza y aprendizaje de la estadística en la Ingeniería Civil.
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3

Aguilar Fernández, Eduardo, José Andrey Zamora Araya, and Helen Susana Guillén Oviedo. "Alfabetización, razonamiento y pensamiento estadísticos: competencias específicas que requieren promoverse en el aula." IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH 12 (September 4, 2021): e1118. http://dx.doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v12i0.1118.

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Abstract:
El objetivo principal del ensayo consiste en analizar cómo el enfoque por competencias puede contribuir al cumplimiento de los fines de la educación estadística. Se realiza una revisión sobre el concepto de competencias, sus tipos y enfoque. Posteriormente se analiza la relación entre el enfoque por competencias y la educación estadística, de tal manera que la incorporación de la alfabetización, razonamiento y pensamiento estadístico se consideren como competencias por desarrollar. Asimismo se brindan definiciones de competencias matemáticas y estadísticas, enfatizando en que son diferentes pero complementarias. Finalmente se rescatan las recomendaciones del informe de la Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) para la enseñanza de la estadística y sugerencias de cómo podrían implementarse las competencias estadísticas en las aulas bajo un enfoque por competencias.
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4

Flores-Ruiz, Eric, María Guadalupe Miranda-Novales, and Miguel Ángel Villasís-Keever. "El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Estadística inferencial." Revista Alergia México 64, no. 3 (October 16, 2017): 364. http://dx.doi.org/10.29262/ram.v64i3.304.

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Abstract:
El análisis estadístico se divide en 2 grandes componentes: el análisis descriptivo y el análisis inferencial. Una inferencia es la elaboración de conclusiones a partir de las pruebas que se realizan con los datos obtenidos de una muestra. Las pruebas estadísticas se emplean con la finalidad de establecer la probabilidad de que una conclusión que se obtiene a partir de una muestra sea aplicable a la población de la cual se obtuvo. Sin embargo, la elección de la prueba estadística apropiada, en general, representa un reto para los investigadores principiantes. Para elegir la prueba estadística es necesario tomar en cuenta 3 aspectos: el diseño de la investigación, el número de mediciones y la escala de medición de las variables. Las pruebas estadísticas se dividen en 2 conjuntos: las paramétricas y las no paramétricas. Las pruebas paramétricas solamente se pueden utilizar si los datos muestran una distribución normal. La elección de la prueba estadística adecuada facilitará la comprensión y aplicación de los resultados de cualquier estudio de investigación.
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5

Demunter, Christophe. "Estadísticas de turismo en el sistema europeo de estadísticas." Revista de Estudios Turísticos, no. 184 (September 11, 2023): 17–70. http://dx.doi.org/10.61520/et.1842010.1090.

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Abstract:
Europa sigue siendo el destino turístico más importante y seis de los Estados Miembros se encuentran entre los diez principales destinos de turistas del mundo. El turismo es, pues, un sector de especial relevancia por su potencial económico y de creación de empleo y, además, por las consecuencias sociales y medioambientales de su actividad; esta doble vertiente exige una estadística fiable y armonizada dentro de este ámbito. Dada la reconocida importancia del papel del turismo como vía de desarrollo e integración socioeconómica, su conocimiento queda garantizado a través de las estadísticas fundamentales relacionadas con el sector y, en este sentido, se ha establecido un sistema estadístico del turismo en la Directiva no. 95/57/CE del Consejo, de 23 de noviembre de 1995 sobre la recogida de información estadística en el ámbito del turismo. Este instrumento jurídico requiere de los gobiernos nacionales de los Estados Miembros de la Unión Europea que proporcionen un conjunto de datos estadísticos que permitan la comparación entre los distintos países. Este artículo tiene como finalidad ofrecer una visión general de las estadísticas disponibles sobre el sector turístico en el ámbito de la Unión Europea de acuerdo con los resultados disponibles más recientes. Se hará especial hincapié en los datos con una dimensión europea, pero el análisis incluye también datos de cada Estado Miembro y la comparación de los indicadores del turismo entre países. Además de las estadísticas centradas especialmente en el turismo recopiladas sobre la base de la Directiva, el artículo incluye también resultados de otros campos de la estadística oficial que puedan ser de interés para el análisis del turismo en Europa.
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6

Lorenzo Valentín, G., and P. Juan Verdoy. "La Estadística en Educación Secundaria y Grados de Ciencias Sociales en España (Relaciones Laborales Y Recursos Humanos y Gestión y Administración Pública). Necesidades, perfiles y realidades." REDU. Revista de Docencia Universitaria 15, no. 1 (June 29, 2017): 105. http://dx.doi.org/10.4995/redu.2017.5988.

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Abstract:
<p>En este artículo presentamos un estudio acerca de las necesidades de conocimiento estadístico del alumnado de grados de Ciencias Sociales, en concreto las titulaciones de Gestión y Administración Pública y Relaciones Laborales y Recursos Humanos, durante distintos cursos escolares. El objetivo que nos planteamos en este trabajo es determinar las implicaciones que tiene la formación en Estadística que recibe un estudiante en la etapa de educación secundaria y analizar el nivel competencial con el que llega a estas titulaciones, presentando una propuesta que mejora la transición, además conocer cómo se implican en el conocimiento de la Estadística. Para ello se analiza el currículo de secundaria en clave de competencias y los programas universitarios, también los perfiles profesionales de estas titulaciones obteniéndose unas habilidades estadísticas que deben haber adquiridas por el estudiante en todo el proceso. ¿Por qué estos estudiantes perdieron sus conocimientos en Estadística y por qué los mismos estudiantes no ven la necesidad de la misma?</p><p>Con este trabajo, se puede concluir que los elementos que afectan al carente conocimiento de la Estadística cuando el alumnado pasa a la universidad, son intrínsecos de la situación real del sistema docente en matemáticas, y este es conocimiento debe ser mejorado a través del currículum y todos los elementos que lo rodean. Se han identificado los errores vinculados a algunos contenidos matemáticos y estadísticos que tienen incidencia en el desarrollo de ideas específicas de la materia, como puede ser que el alumnado se le somete a empezar continuamente con los conocimientos de estadística, sin tener en cuenta si tiene asumidos los conocimientos previos necesarios.</p>
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7

Urure Tejada, Luisa Graciela, Matilde Peña Casa, and Danny Dominguez Pillaca. "Programa Estining de R-Studio para estudiantes universitarios de Ingeniería." Revista de Climatología 23 (December 31, 2023): 3931–39. http://dx.doi.org/10.59427/rcli/2023/v23cs.3931-3939.

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Abstract:
El manuscrito (artículo) se centra en el software R-Studio para la enseñanza de la estadística de los estudiantes universitarios de Arequipa, destacando su importancia en la educación superior. Se discute cómo los estudiantes universitarios comienzan a desarrollar habilidades fundamentales en la competencia analítica de la estadística, el software R-Studio ha transformado la enseñanza de la estadística, ya que, al ser un software libre resulta ser novedoso y de mucha ventaja para los estudiantes de nivel superior, sobre todo en la ciencia de la ingeniería, ya que permitirá que aprendan estadística inferencial en forma más práctica, sencilla y resolver problemas. El artículo subraya la importancia del desarrollo de habilidades para el éxito del análisis estadístico. Por otra parte, muchos estudiantes tienen dificultades para comprender los conceptos estadísticos complejos que se brindan en clase también en la estadística inferencial que es parte de la estadística debido a su abstracción ello, demanda un nivel elevado de comprensión y habilidades de razonamiento lógico. El enfoque de la investigación fue cuantitativo de tipo aplicada el diseño cuasiexperimental y se ubica en el nivel explicativo causal. Se realizó un estudio de investigación científica y revisión de forma sistemática descriptiva de todo tipo de artículos de revistas que se encuentran indexadas a partir del año 2018 hasta el presente año 2023, en las siguientes plataformas de búsqueda: Scopus, SciElo, Redalyc, Latindex, ProQuest, etc. para ello, se utilizó los descriptores: “Programa R” “análisis inferencial” “estadística inferencial”, “Pensamiento complejo”, “transformación de la enseñanza para el desarrollo de habilidades estadísticas”, “Desarrollo del pensamiento crítico reflexivo”, “Desarrollo del pensamiento matemático” combinándolos entre ellos con los booleanos AND y OR. Como conclusión se determinó que, la importancia la experiencia exitosa en la instalación, elección y promoción del software, ha resaltado la versatilidad, y el potencial de esta herramienta digital de programaciones en disciplinas vinculadas con la Ingeniería. Esto demuestra que se puede aplicar en otras áreas de la carrera, aprovechando paquetes disponibles en la web de forma gratuita.
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8

Urure Tejada, Luisa Graciela, Matilde Peña Casa, and Danny Dominguez Pillaca. "Programa Estining de R-Studio para estudiantes universitarios de Ingeniería." Revista de Climatología 24 (February 4, 2024): 953–61. http://dx.doi.org/10.59427/rcli/2024/v24cs.953-961.

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Abstract:
El manuscrito (artículo) se centra en el software R-Studio para la enseñanza de la estadística de los estudiantes universitarios de Arequipa, destacando su importancia en la educación superior. Se discute cómo los estudiantes universitarios comienzan a desarrollar habilidades fundamentales en la competencia analítica de la estadística, el software R-Studio ha transformado la enseñanza de la estadística, ya que, al ser un software libre resulta ser novedoso y de mucha ventaja para los estudiantes de nivel superior, sobre todo en la ciencia de la ingeniería, ya que permitirá que aprendan estadística inferencial en forma más práctica, sencilla y resolver problemas. El artículo subraya la importancia del desarrollo de habilidades para el éxito del análisis estadístico. Por otra parte, muchos estudiantes tienen dificultades para comprender los conceptos estadísticos complejos que se brindan en clase también en la estadística inferencial que es parte de la estadística debido a su abstracción ello, demanda un nivel elevado de comprensión y habilidades de razonamiento lógico. El enfoque de la investigación fue cuantitativo de tipo aplicada el diseño cuasiexperimental y se ubica en el nivel explicativo causal. Se realizó un estudio de investigación científica y revisión de forma sistemática descriptiva de todo tipo de artículos de revistas que se encuentran indexadas a partir del año 2018 hasta el presente año 2023, en las siguientes plataformas de búsqueda: Scopus, SciElo, Redalyc, Latindex, ProQuest, etc. para ello, se utilizó los descriptores: “Programa R” “análisis inferencial” “estadística inferencial”, “Pensamiento complejo”, “transformación de la enseñanza para el desarrollo de habilidades estadísticas”, “Desarrollo del pensamiento crítico reflexivo”, “Desarrollo del pensamiento matemático” combinándolos entre ellos con los booleanos AND y OR. Como conclusión se determinó que, la importancia la experiencia exitosa en la instalación, elección y promoción del software, ha resaltado la versatilidad, y el potencial de esta herramienta digital de programaciones en disciplinas vinculadas con la Ingeniería. Esto demuestra que se puede aplicar en otras áreas de la carrera, aprovechando paquetes disponibles en la web de forma gratuita.
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9

Badillo, Patricio, and Rubén Pazmiño. "COMPARACIÓN ENTRE TAMAÑOS DE MUESTRAS DE MEDIAS PAREADAS CON ANÁLISIS DE PODER USANDO PAQUETES DEL SOFTWARE R Y EL SOFTWARE G*POWER." Perfiles 1, no. 23 (January 31, 2020): 48–53. http://dx.doi.org/10.47187/perf.v1i23.269.

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Abstract:
La verificación de hipótesis requiere un previo planteamiento de factores como el tamaño de muestra y su fiabilidad de las pruebas estadísticas para abordar estudios experimentales, dado que se puede rechazar la presencia de un efecto derivado de un tratamiento, cuando en realidad no hay suficiente poder estadístico para arribar a dicha conclusión. El objetivo de este artículo es definir que es el poder de una prueba estadística, explicar su cálculo y determinar el nivel de aproximación de los tamaños de muestras de la prueba estadística de medias pareadas generados por tres paquetes del software R, identificar si existen similitudes en la generación de resultados con el software G*power; dando un grado de seguridad y confianza para las pruebas estadísticas en el análisis de poder.
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10

Rondini, Carina Alexandra, Thaís Souza Paulillo, Viviane Suzano Martinhão, Bianca Molica Marinheiro, and Raul Aragão Martins. "Leitura crítica dos procedimentos estatísticos aplicados no campo da psicologia." Avances en Psicología Latinoamericana 34, no. 3 (September 8, 2016): 605. http://dx.doi.org/10.12804/apl34.3.2016.12.

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Abstract:
Presentamos una lectura crítica del uso y la aplicación de la estadística en artículos científicos de psicología, señalando las principales dificultades de su aplicabilidad. Investigando la base de datos Biblioteca Virtual en Salud BVS Psicología ULAPSI Brasil, y utilizando las palabras clave “estadística” y “psicología”, encontramos 24 artículos que adoptaban estadística básica para la colecta y análisis de sus datos. A través del estudio bibliográfico y del análisis de contenido, identificamos las posibles fallas en el empleo de la estadística, observando los ítems: definición correcta de la muestra/población, presentación y justificación de los test estadísticos escogidos, empleo correcto de los test y análisis adecuado de los resultados. Verificamos que 21 artículos dejaron de presentar por lo menos una información estadística relevante; 9 demostraron claramente la muestra; 9 definieron un método estadístico para el análisis de los resultados y justificaron su utilización; 12 no describieron el método utilizado; 18 hicieron sus análisis correctamente. La adopción inadecuada o ineficiente de la estadística puede llevar a conclusiones precipitadas o incluso equivocadas de los resultados. Un uso cuidadoso y atento de la estadística garantiza una producción científica coherente y responsable con los hechos estudiados.
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Dissertations / Theses on the topic "Estadística"

1

Limachi, Abregú Katerine Raquel. "Un enfoque bayesiano del método de captura-recaptura en poblaciones cerradas." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013. https://hdl.handle.net/20.500.12672/12354.

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Abstract:
Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Presenta el método de captura-recaptura, bajo los enfoques clásicos y bayesianos, para estimar el tamaño poblacional, a través del número de animales distintos en las diversas épocas de captura. Presenta las nociones básicas del Teorema de Bayes, el método de captura-recaptura en su forma más simple (sólo dos épocas muestrales) y en su forma múltiple, a su vez presenta el modelo estadístico clásico sobre el método de captura-recaptura en poblaciones cerradas a través de la función verosimilitud, lo cual es la base esencial de este trabajo, luego se hizo un análisis exhaustivo sobre el modelo bayesiano, demostrando las distribuciones a priori y a posteriori necesarias para la estimación del tamaño poblacional, usando distribuciones a priori no informativas, además se presenta aplicaciones con simulaciones numéricas sobre este método a través de dos técnicas: Marginal casi exacta y el algoritmo de Gibbs Sampling.
Tesis
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2

Cuadros, Gonzalo, and Enit Huamán. "Cuaderno de trabajo para muestreo, intervalos de confianza y prueba de hipótesis." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2007. http://hdl.handle.net/10757/272700.

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Abstract:
Cuaderno de trabajo para los alumnos de UPC, donde se puede ver los capítulos de muestreo, intervalos de confianza y prueba de hipótesis. Contiene: 1. Teoría; 2. Problemas desarrollados; 3. Problemas propuestos.
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3

Laines, Blanca. "Estadística (MA86), ciclo 2013-1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/271236.

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Abstract:
El curso de Estadística para estudiantes de Ingeniería Civil, Electrónica y Telecomunicaciones, comprende el estudio de los métodos más utilizados de la estadística descriptiva e inferencial como: estadística descriptiva, probabilidad, distribuciones especiales (binomial, Poisson, normal, exponencial, Weibull), inferencia estadística (intervalos y pruebas de hipótesis para uno y dos parámetros) y regresión lineal y no lineal.
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4

Chávez, Ramos Manuel Raymundo. "Separata de Estadística Aplicada 1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2007. http://hdl.handle.net/10757/272705.

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5

Laines, Blanca. "Estadística (MA86), ciclo 2013-2." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/296302.

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Abstract:
El curso de Estadística para estudiantes de Ingeniería Civil, Electrónica y Telecomunicaciones, comprende el estudio de los métodos más utilizados de la estadística descriptiva e inferencial como los siguientes: Estadística descriptiva. Probabilidades. Variables aleatorias. Distribuciones probabilísticas discretas y continuas. Estimación y prueba de hipótesis. Aplicaciones de la chi-cuadrado. Regresión linea simple y correlación.
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6

Estadística, Profesores de la línea de. "Estadística (MA86), ciclo 2014-0." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/306102.

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7

Estadística, Profesores de la Línea de. "Estadística (MA86), ciclo 2014-1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2014. http://hdl.handle.net/10757/313836.

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8

Ciro, Acosta Ramirez Salomon, Piña Rucoba Gilber Francisco, Gutierrez Flores Silvia Melina, Chavez Conde Jimmy Richard, and Chavez Melgarje John Dorian. "Estadística Descriptiva (Online)-CE19-201300." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2012. http://hdl.handle.net/10757/636988.

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Abstract:
El curso de Estadística Descriptiva Online comprende el estudio de los métodos de la estadística descriptiva y las bases de las probabilidades los cuales constituyen herramientas muy útiles en la toma de decisiones. Para afianzar los contenidos teóricos del curso se ha considerado clases prácticas donde se empleará software de hoja de cálculo para el desarrollo de casos relacionados con la especialidad enfatizando las bondades del programapara el cálculo de medidas de resumen modelación de variables y presentación de resultados.
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9

Ciro, Acosta Ramirez Salomon, Piña Rucoba Gilber Francisco, and Chavez Conde Jimmy Richard. "Estadística Descriptiva (Online)-CE19-201301." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2013. http://hdl.handle.net/10757/636989.

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Abstract:
El curso de Estadística Descriptiva Online comprende el estudio de los métodos de la estadística descriptiva y las bases de las probabilidades los cuales constituyen herramientas muy útiles en la toma de decisiones. Para afianzar los contenidos teóricos del curso se han considerado clases prácticas donde se empleará software de hoja de cálculo para el desarrollo de casos relacionados con la especialidad enfatizando las bondades del programa para el cálculo de medidas de resumen modelación de variables y presentación de resultados.
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10

Isaias, Luna Flores Walter, Acosta Ramirez Salomon Ciro, Piña Rucoba Gilber Francisco, Santos Pacheco Percy Alberto, and Chavez Conde Jimmy Richard. "Estadística Descriptiva (Online)-CE19-201302." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2013. http://hdl.handle.net/10757/636991.

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Abstract:
El curso de Estadística Descriptiva Online comprende el estudio de los métodos de la estadística descriptiva y las bases de las probabilidades los cuales constituyen herramientas muy útiles en la toma de decisiones. Para afianzar los contenidos teóricos del curso se han considerado clases prácticas donde se empleará software de hoja de cálculo para el desarrollo de casos relacionados con la especialidad enfatizando las bondades del programa para el cálculo de medidas de resumen modelación de variables y presentación de resultados.
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Books on the topic "Estadística"

1

F, Reif. Física estadística. Barcelona [etc.]: Reverté, 1993.

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2

Agustín, Llerena Achútegui, ed. Matemáticas estadística. Barcelona: Biblograf, 1990.

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3

España, Ministerio de Educación y Ciencia., ed. Estadísticas de la educación en España, 2003-04: Estadística de las enseñanzas no universitarias, estadística del gasto público en educación, estadística de becas: resultados detallados. Madrid: Ministerio de Educación y Cultura, 2006.

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4

Bencardino, Ciro Martínez. Estadística básica aplicada. Santa Fe de Bogotá, D.C: ECOE Ediciones, 2000.

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5

translator, García Espada Alfredo, ed. Estadística para dummies. México, D.F: Editorial Planeta Mexicana, 2013.

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6

Chávez, Ernesto Rodríguez. Estadística migratoria: Síntesis 2010. México, D.F: Centro de Estudios Migratorios, Instituto Nacional de Migración, Secretaría de Gobernación, 2012.

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7

Izquierdo, Juan Santiago Murgui. Estadística aplicada. Inferencia estadística. Editorial Tirant lo Blanch, 1994.

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8

Izquierdo, Juan Santiago Murgui. Estadística aplicada. Inferencia estadística. Editorial Tirant lo Blanch, 1994.

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9

Análisis estadístico con SPSS 14 : estadística básica. McGraw-Hill, 2017.

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10

Estadística. Editorial Universidad de Antioquia, 2006.

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Book chapters on the topic "Estadística"

1

Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco. "Papel cero en las asignaturas de estadística: Python como lenguaje vehicular." In https://files.griddo.comillas.edu/apl-comillas.pdf?, 205–12. Universidad Pontificia Comillas, 2024. http://dx.doi.org/10.14422/9788484687627.028.

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Abstract:
Es muy habitual, dentro de las titulaciones de ingeniería, que las asignaturas de estadística básica se impartan con un enfoque tradicional basado en la resolución de problemas con lápiz y papel, con la ayuda de una calculadora. Sin embargo, en el ejercicio profesional de la ingeniería, siempre se utiliza algún tipo de software estadístico. En la actualidad el uso de cuadernos Jupyter con lenguaje Python se ha convertido en un estándar en las empresas, siendo una competencia muy demandada. ¿No sería posible impartir estas asignaturas de Estadística con un enfoque innovador que permita a los alumnos desarrollar las competencias necesarias para poder resolver problemas reales sin descuidar el aprendizaje profundo de los conceptos estadísticos? La asignatura anual de Probabilidad y Estadística, del reciente Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial (IMAT) en Comillas ICAI, se está impartiendo utilizando Python como lenguaje vehicular. El aprendizaje observado en los alumnos, y su opinión sugiere que ha sido un acierto. Todos los exámenes se están realizando utilizando Python con cuadernos Jupyter. No hay papel. En muchos exámenes los alumnos se han enfrentado a problemas reales con miles de datos y trabajando con modelos estadísticos complejos, únicamente manejables con un entorno software como el utilizado.
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2

Moncho Vasallo, Joaquín, and Andreu Nolasco Bonmatí. "Inferencia estadística." In Estadística aplicada a las ciencias de la salud, 45–95. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-84-9022-446-5.00002-1.

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3

"Estadística descriptiva." In Estadística para ciencias sociales, 11–74. Universidad del Externado, 2017. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18msqdq.4.

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4

"Estadística inferencial." In Manual de bioestadística y demografía, 63–146. Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021. http://dx.doi.org/10.2307/jj.9165167.5.

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5

Pérez, Mariela Borda, and Edgar Navarro Lechuga. "ESTADÍSTICA INFERENCIAL." In Métodos cuantitativos, 285–330. Editorial Universidad del Norte, 2013. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvdf0jvj.11.

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6

Cobo, Erik, Pilar Muñoz, José Antonio González, Joan Bigorra, Cristina Corchero, Francesc Miras, Albert Selva, and Sebastià Videla. "Estadística descriptiva." In Bioestadística Para no Estadísticos, 19–39. Elsevier, 2007. http://dx.doi.org/10.1016/b978-84-458-1782-7.50002-x.

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7

Medinaceli, Ximena. "Lectura “estadística”." In ¿Nombres o apellidos?, 185–260. Institut français d’études andines, 2003. http://dx.doi.org/10.4000/books.ifea.4450.

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8

"Estadística descriptiva." In Elementos de estadística descriptiva y probabilidad, 12–51. Universidad Piloto de Colombia, 2021. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv25dh3j7.3.

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9

"Estadística descriptiva." In M??todos y t??cnicas de medici??n en turismo, 81–120. Universidad del Externado de Colombia, 2017. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv1ddctkd.8.

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10

"Estadística Descriptiva." In Análisis exploratoria de datos, 15–64. Universidad Jorge Tadeo Lozano, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvc5pc9g.4.

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Conference papers on the topic "Estadística"

1

Pérez, Adriana, Gerardo Cueto, María Fernández, Julieta Filloy, Stella Diez, Diana Kelmansky, and Carlos Pomilio. "Mejorando las competencias para la enseñanza de la estadística de profesores de secundaria en formación a través de talleres participativos." In Advances in Statistics Education: Developments, Experiences, and Assessments. International Association for Statistical Education, 2015. http://dx.doi.org/10.52041/srap.15204.

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Abstract:
Se describe una intervención didáctica cuyo objetivo fue acompañar el trayecto formativo en estadística de los futuros profesores de Matemática de la escuela media. Se diseñaron talleres sobre estadística descriptiva y probabilidad que comprendieron una revisión conceptual, la identificación de los obstáculos epistemológicos, el desarrollo de actividades didácticas y un espacio de reflexión final. Las actividades incluyeron material manipulativo, simulaciones y análisis de datos reales. Se dictaron 5 talleres en institutos de formación docente de Buenos Aires. Los 280 asistentes mostraron un alto grado de participación y evaluaron positivamente la iniciativa en cuanto a contenidos, pertinencia y aplicabilidad. Se diseñó una página web para facilitar la comunicación e interacción con la comunidad educativa. Esta iniciativa promueve el razonamiento estadístico y una mejor actitud hacia la estadística en los profesores, lo cual es imprescindible si se desea obtener egresados de la escuela media capaces de interpretar información estadística de manera fundamentada, crítica e independiente.
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Gaviria-Bedoya, Jaime, Difariney González-Gómez, and Jhony Villa-Ochoa. "Measurement Instrument for Statistical Reasoning of Postgraduate Students of Health Sciences." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t8g3.

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Abstract:
This paper presents the design and validation of a measuring instrument for statistical reasoning of postgraduate students of health sciences of a Colombian public university. The items were adapted from instruments such as CAOS and GOALS, and from research and articles published in health sciences. Content validity was performed by experts in statistical education and/or statistics. The judges assessed each item on an ordinal scale. Descriptive statistics and psychometric indexes of percentage agreement and content validity were calculated. The review process of the instrument resulted in a final version of 41 items and the obtained statistics showed evidence of a high level of agreement among the expert judges. Se presenta el diseño y validación de un instrumento de medida para el razonamiento estadístico de estudiantes de posgrado de Ciencias de la Salud, de una universidad pública colombiana. Los ítems fueron adaptados de instrumentos como el CAOS y el GOALS, y de investigaciones y artículos publicados en Ciencias de la Salud. La validez de contenido se realizó mediante juicio de expertos en educación estadística y/o estadística. Los jueces evaluaron cada ítem en una escala ordinal. Se calcularon estadísticos descriptivos e índices psicométricos de porcentaje de acuerdo y de validez de contenido. El proceso de revisión del instrumento dio como resultado una versión final de 41 ítems y los estadísticos obtenidos mostraron evidencia de un alto nivel de acuerdo entre los jueces expertos.
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Chirino Gutierrez, Alvaro, Sherli Mamani Huanca, and Beatriz Mamani Mamani. "Statistical Curriculum In Bolivia, Changes In The Era Of Big Data." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t7c3.

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Abstract:
This paper presents the development of the statistical curriculum in the school and university system in Bolivia, a review of the current regulations is performed, and the contents related to statistics in the primary and secondary cycle are described. For the undergraduate degree in the university, the process of the last curriculum at the Universidad Mayor de San Andrés is described and the statistical profile described through interviews with the career directors of the only two universities that offer the program in statistics is included El presente documento presenta el desarrollo de la currícula estadística en el sistema escolar y universitario en Bolivia, se realiza una revisión de la normativa vigente, se describen los contenidos vinculados a la estadística en el ciclo primario y secundario. Para el pregrado en la universidad se describe el proceso del último plan de estudios en la Universidad Mayor de San Andrés y se incluye el perfil estadístico descrito mediante entrevistas a los directores de carrera de las dos únicas universidades que ofrecen el programa en estadística
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García-García, Jamie, Gonzalo Chávez, Liliana Tauber, and Nicolás Fernández. "Knowledge Elements of Statistical Literacy in Informal Inferential Reasoning of Middle School Students." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t14f1.

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Abstract:
This study evaluates the knowledge elements of statistical literacy (literacy skills, statistical knowledge, mathematical knowledge, context knowledge, and critical skills) mobilized by thirty students of secondary education, against questions of informal statistical inference. Based on the SOLO taxonomy, four hierarchical levels (prestructural, unistructural, multistructural, and relational) are defined to analyze the responses. The study shows that ‘critical skills’ and ‘statistical knowledge’ are the elements that move students most often, classified as unistructural, because they perform an analysis about the implications of the information and use a concept akin to statistical inference, commonly, variability and representativeness. The levels proposed can be considered as indicators of achievement to evaluate the informal inferential reasoning of the students. En este estudio se evalúan los elementos de conocimiento de la alfabetización estadística (habilidades de alfabetización, conocimiento estadístico, conocimiento matemático, conocimiento del contexto y habilidades críticas) que movilizan treinta estudiantes de educación media, frente a preguntas de inferencia estadística informal. Con base en la taxonomía SOLO, se definen cuatro niveles jerárquicos (preestructural, uniestructural, multiestructural, y relacional) para analizar las respuestas. El estudio evidencia que ‘habilidades críticas’ y ‘conocimiento estadístico’ son los elementos que movilizan los estudiantes con mayor frecuencia, clasificándose en uniestructural, puesto que realizan un análisis acerca de las implicancias de la información y utilizan un concepto afín a la inferencia estadística, comúnmente, variabilidad y representatividad. Los niveles propuestos pueden ser considerados como indicadores de logro para evaluar el razonamiento inferencial informal del estudiantado.
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Lac Prugent, Nora. "Estadísticas laborales y la incorporación de tics en la universidad nacional de rosario, argentina." In Advances in Statistics Education: Developments, Experiences, and Assessments. International Association for Statistical Education, 2015. http://dx.doi.org/10.52041/srap.15112.

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Abstract:
Este trabajo muestra la aplicación de herramientas estadísticas en el análisis de fuentes de datos oficiales para el estudio de la relación trabajo-condiciones de vida. De esta manera, es fruto de la experiencia en la enseñanza de la Estadística aplicada a las Ciencias Sociales plasmado en el dictado de la signatura Metodologías Cuantitativas Aplicadas en la Universidad Nacional de Rosario. Así, resulta de interés que aquellos que están cursando un postgrado aborden el tratamiento integral de temas de candente actualidad como los relacionados con las condiciones socio- económico por la que están atravesando los habitantes de la región. Adicionalmente, surge la necesidad de relacionar la enseñanza tradicional de la Estadística con las nuevas herramientas computacionales. Se posibilita, de esta manera, no sólo preparar a los maestrandos para el ejercicio profesional, sino también ampliar y flexibilizar el razonamiento propio de esta ciencia.
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Casasús-Estellés, Trinidad, Antonia Ivars-Escortell, María Isabel López-Rodríguez, and Félix Ruiz-Ponce. "Uso de la metodología e-learning en matemáticas y estadística en la Facultat d’Economia de la Universitat de València: una herramienta más en el proceso de auto-aprendizaje." In INNODOCT 2020. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/inn2020.2020.11790.

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Abstract:
El recorte de horas presenciales al que han sido sometidas las asignaturas cuantitativas en algunas facultades impide, en muchos casos, dedicar un tiempo suficiente a la revisión de los conocimientos básicos necesarios para seguir con fluidez algunas materias. Este es el caso de la Facultat d’Economia de València. El MOOC (Massive Open Online Course) “Matemáticas y Estadística, entiéndelas, úsalas” tiene como objetivo que los estudiantes de nuevo acceso a la universidad sedimenten los conocimientos básicos adquiridos durante sus estudios preuniversitarios en materias cuantitativas, específicamente, matemáticas y estadística, e intentar paliar alguna laguna, si la hubiera. Dichos conocimientos son indispensables para todo aquel estudiante que quiera seguir, con fluidez, unos estudios universitarios en los que haya que superar algún curso de Matemáticas y/o Estadística. También, este curso puede resultar útil para cualquier persona que en algún momento quiera o necesite adquirir unos conocimientos básicos de carácter matemático o estadístico, abriéndose así las puertas a un mundo en el que los datos se generan continuamente.Se describe aquí el MOOC diseñado, la aceptación recibida en las dos ediciones ofrecidas hasta ahora, la tipología de estudiante, así como el porcentaje de estudiantes que han terminado el curso. Se concluye con algunas reflexiones sobre las previsiones de futuro
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García-Alonso, Israel, and Claudia Vásquez. "Statistical Education Present in the Ibero-American Curricula in the First Primary Education Courses." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t2c1.

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Abstract:
This study analyzes the statistical knowledge collected in eleven mathematics curricula in Latin America in the first three grades of Primary Education (6-9 years). The research recommends starting their learning at an early age. Through theoretical and qualitative analysis, the contents and phases of the statistical research cycle of curricula have been explored and compared. Only five of the eleven curricula complete the statistical research cycle in the three courses studied, and the data collection and analysis phases are the most frequent. An atomized and disconnected teaching of statistics continues to be shown in many curricula. Este estudio analiza el conocimiento estadístico que se recoge en once currículos de matemáticas de Iberoamérica en los primeros tres cursos de la Educación Primaria (6–9 años). La investigación recomienda iniciar su aprendizaje a edades tempranas. Mediante el análisis teórico y cualitativo se han explorado y comparado los contenidos y las fases del ciclo de investigación estadística de los currículos. Sólo cinco de los once currículos completan el ciclo de investigación estadística en los tres cursos estudiados, y las fases recoger datos y analizar, son las más frecuentes. Se sigue mostrando una enseñanza de la estadística atomizada y desconectada, en muchos currículos.
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Batista, Saneth, and Aranzazu Berbey-Alvarez. "ANÁLISIS Y REGRESIÓN DE ESTADÍSTICAS DE TURISMO EN PANAMÁ." In V Congreso de Investigación Desarrollo en Innovación de la Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología. Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología, 2021. http://dx.doi.org/10.47300/978-9962-5599-8-6-07.

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Abstract:
En este artículo se presentan datos estadísticos sobre el flujo de visitantes e ingresos turísticos de enero a diciembre de 2019, estos de acuerdo con distintos puntos de entrada y se comparan con los datos obtenidos de la Autoridad de Turismo de Panamá (ATP) para 2017 y 2018. Estos resultados se analizaron con ayuda de la técnica estadística de regresión lineal.
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Terán, Teresita, and Augusto Nascimbene. "El material didáctico que aporta el alumno. Una experiencia de construcción significativa del aprendizaje a través de proyectos." In Advances in Statistics Education: Developments, Experiences, and Assessments. International Association for Statistical Education, 2015. http://dx.doi.org/10.52041/srap.15208.

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Abstract:
En este trabajo se destaca el valor del Proyecto como eje del aprendizaje. Esta posición se basa en la existencia de dificultades en la comprensión de los conceptos matemáticos, desajustes entre los Significados Institucionales y el Significado Personal construido por el alumno y la posibilidad de diseñar algunas metodologías alternativas a la enseñanza tradicional en la Universidad que faciliten el aprendizaje. La experiencia se desarrolló durante el año 2014 en las comisiones de Bioestadística, en la Facultad de Ciencias Veterinarias de la U.N.R. Se describe la trayectoria didáctica en temas de Estadística Descriptiva, Probabilidad y breves nociones de Inferencia. Entre los resultados se pudo observar que el método de proyectos mejora sustancialmente la asimilación de diversos contenidos estadísticos, siendo la “formulación y comunicación en terminología estadística” y “la validación y la expresión de conclusiones en términos del problema”, siendo los más ausentes en la construcción de los conceptos.
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Álvarez Alfonso, Ingrith, and John Edison Niño Parra. "Teaching Materials for the Development of the Transnumeration Component in an Inclusive Education Space." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t11b3.

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Abstract:
This proposal is made within the framework of the Research Seedbed in Statistical Education [SIEdEst] of the National Pedagogical University. It focuses on socializing with the academic community didactic materials built to contribute to the development of skills and abilities of the transnumeration component, as part of the training of statistically educated citizens. These materials are the result of the study that was carried out during the development of the degree work called Statistical Culture from the Transnumeration: An Inclusive Space for the Teaching of Statistics. A data table written in Braille, a 3D contingency table, a statistical conveyor, among other materials, allowed the management of virtual classes with a blind student and a regular student. La presente propuesta se formula en el marco del Semillero de Investigación en Educación Estadística [SIEdEst] de la Universidad Pedagógica Nacional. Se centra en socializar con la comunidad académica materiales didácticos construidos para aportar al desarrollo de las destrezas y habilidades propias del componente de transnumeración, como parte de la formación de ciudadanos estadísticamente cultos. Estos materiales son fruto del estudio que se llevó a cabo durante el desarrollo del trabajo de grado denominado Cultura estadística desde la transnumeración: un espacio inclusivo para la enseñanza de la estadística. Una tabla de datos escrita en Braille, una tabla de contingencia en 3D, un transportador estadístico, entre otros materiales, permitieron la gestión de clases virtuales con un estudiante ciego y un educando regular.
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Reports on the topic "Estadística"

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Obando-Bastidas, Jorge Alejandro, and María Teresa Castellanos Sánchez. Gráficos estadísticos: guía práctica para estadística descriptiva. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, September 2021. http://dx.doi.org/10.16925/gcgp.32.

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Abstract:
Los gráficos estadísticos son objetos de la estadística con los que se pretende establecer un grado de comunicación, breve, sencillo y didáctico. El propósito general que motiva el desarrollo de este documento es la apropiación de las características de los gráficos construidos en las tablas de frecuencias y en los datos no agrupados que provienen de bases de datos reales. La importancia de adquirir la habilidad de diseñar un gráfico radica principalmente en la necesidad de comunicar datos de una manera visual, de manera que sea comprendido ampliamente por muchos grupos. Generalmente, los gráficos están en todos los medios de comunicación visuales y transmiten la realidad de los acontecimientos; el presente documento contiene, desde la definición de variables hasta la construcción de gráficos, estableciendo diferencias entre las variables de tipo numérico y las variables de tipo categórico. Los gráficos que aquí se muestran parten de la construcción de una tabla de frecuencias y son datos agrupados; sin embargo, gráficos como los Boxplot, no necesitan agrupación de los datos, puesto que, por su característica, estos gráficos salen de las bases de datos y proponen una información más precisa, ya que provienen de la fuente tal y como se conciben. Finalmente, en el trabajo se proponen algunos ejercicios de bases de datos reales y como propósito de evaluación se entrega un cuestionario de diez preguntas, diseñado con base en los lineamientos y los requerimientos de la taxonomía SOLO.
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Nova Martínez, Manuel Arturo, and Elkin Giovani Sorza Álvarez. Gráficos con R-Studio para estadística descriptiva en ingeniería. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, December 2022. http://dx.doi.org/10.16925/gcgp.65.

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Abstract:
La estadística descriptiva proporciona herramientas que tienen por objeto resumir, representar e interpretar información contenida en un conjunto de datos; entre ellas se encuentran los gráficos estadísticos. En ingeniería resulta importante desarrollar competencias para el diseño y la creación de gráficos, principalmente por la necesidad de comunicar información de manera visual, que sea comprendida fácilmente, incluso por personas que carezcan de conocimientos de estadística. Existen programas no estadísticos de uso general (por ejemplo, Excel) que integran funciones para construir algunos gráficos, a raíz de la necesidad transversal de presentar información; sin embargo, cuando se estudia estadística es más conveniente hacerlo en un entorno estadístico que tenga todas las funcionalidades propias del área. R es actualmente el software estadístico más potente, el programa más flexible y de mayor capacidad para la construcción de gráficas. En esta guía se muestra cómo construir los gráficos estadísticos básicos, propios de un curso de introducción a la estadística descriptiva, en el entorno de desarrollo integrado (IDE) R-Studio.
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Daza Garzón, Claudia Liliana. Toma de decisión estadística. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, December 2022. http://dx.doi.org/10.16925/gcnc.31.

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Abstract:
La finalidad del presente material, de tipo académico, es concienciar y exhortar, a cualquier futuro profesional o a los que ya se encuentran en el ejercicio de su profesión, a ser objetivos en momentos de toma de decisión en un entorno cotidiano, laboral, científico o de índole profesional. Esta nota de clase se encuentra distribuida en tres partes: 1) conceptos generales de tipo estadístico y terminología específica sobre pruebas de hipótesis, 2) procedimiento de pruebas de hipótesis mediante el cálculo del estadístico de prueba y 3) desarrollo de situaciones que implican dicho proceso. Es de anotar que cada una de las partes por tratar se hará de forma sencilla y práctica y se restringirá al máximo la formalidad de los modelos de índole probabilístico y estadístico que se pudieran necesitar; únicamente nos dedicaremos a su uso de acuerdo con la necesidad de lo que se pretenda analizar. En la primera parte, la de los conceptos generales, se establece como una especie de glosario de términos, tanto estadísticos como específicos, sobre las pruebas de hipótesis, con el objeto de que cuando se llegue a la etapa del procedimiento, únicamente se nombren. En la segunda parte, se presenta el paso a paso, de índole universal, del procedimiento de pruebas de hipótesis, específicamente para muestras grandes o varianza poblacional conocida, mediante el cálculo del estadístico de prueba. Y en la última parte, se ejemplificará el procedimiento en dos escenarios específicos: uno cotidiano (o “casero”) y otro de índole académico, extraído de la interpretación, de tipo estadístico, de los resultados de las pruebas Saber Pro del 2021, donde se puede recrear fácilmente un escenario de toma de decisión estadística. Finalmente, el alcance de esta nota de clase es proporcionar el proceso de medición estadística para generar objetividad ante la presencia de una toma de decisiones que se pudiera presentar en cualquier momento y desde cualquier escenario.
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Beccaria, Luis. Capacidad estadística: Una propuesta para su medición. Inter-American Development Bank, May 2017. http://dx.doi.org/10.18235/0000711.

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Alessandro, Martín. La economía política de la capacidad estadística: Una aproximación práctica. Inter-American Development Bank, February 2017. http://dx.doi.org/10.18235/0009625.

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Abstract:
En las últimas décadas se ha generalizado un consenso sobre la importancia de las variables de economía política en el éxito de los procesos de reforma gubernamental. Hasta el momento, sin embargo, no se ha estudiado sistemáticamente la economía política de las capacidades estatales para la producción de estadística oficial. Este informe busca cubrir dicho vacío, al presentar una propuesta teórica y metodológica para el estudio de la economía política de las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) y de los Sistemas Estadísticos Nacionales (SEN). La propuesta se basa en la literatura más general sobre capacidades del Estado y en estudios de caso sobre las ONE y los SEN de tres países de América Latina y el Caribe. Así, se proponen hipótesis y una metodología para avanzar en el estudio de factores de economía política que expliquen los diferentes niveles de capacidad estadística que presentan los países.
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Echavarría-Soto, Juan José, Enrique Antonio López-Enciso, and Martha Misas A. La persistencia estadística de la inflación en Colombia. Bogotá, Colombia: Banco de la República, October 2010. http://dx.doi.org/10.32468/be.623.

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Roque Loyola, Heinz G. Elementos de estadística financiera para análisis de riesgo. Inter-American Development Bank, January 2010. http://dx.doi.org/10.18235/0007744.

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Abstract:
Presentación expuesta durante el Tercer Encuentro Técnico sobre la Estructuración de Proyectos de Asociación Público-Privada, llevado a cabo en Mérida, Yucatán, México, el 20, 21 y 22 de enero de 2010. El objetivo de esta presentación es analizar las herramientas de estadística que existen para elaborar el Análisis de Riesgo dentro de un proyecto económico.
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Alessandro, Martín. La economía política de la capacidad estadística: Una revisión de la literatura. Inter-American Development Bank, August 2016. http://dx.doi.org/10.18235/0007698.

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Abstract:
Este documento presenta una revisión de la literatura sobre la economía política de la capacidad estadística. Los estudios específicos sobre el desarrollo estadístico son muy escasos, razón por la cual la revisión que se presenta se extendió a los factores que influyen sobre la producción y el uso de evidencia en un sentido más amplio. Se clasifican los factores de economía política en cuatro categorías las cuales, según la literatura, influyen en la generación de evidencia y el desarrollo de capacidad estadística: factores del contexto económico y social; factores de economía política interna; factores al interior de la administración pública; y factores internacionales. El conocimiento existente sobre los factores que afectan la producción y el uso de la evidencia es todavía incipiente. La limitación es aún mayor en cuanto al conocimiento sobre el efecto del uso de evidencia en el logro de resultados para la sociedad. Este documento propone líneas de investigación para el futuro, atendiendo las complejidades antes indicadas.
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Guaipatín, Carlos. Observatorio MIPYME: Compilación estadística para 12 países de la Región. Inter-American Development Bank, April 2003. http://dx.doi.org/10.18235/0010226.

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Abstract:
El presente informe constituye un intento de conocer en detalle las micro, pequeñas y medianas empresas y una muestra del interés por desarrollar un Observatorio de la Mipyme para Latinoamérica. Se presenta una compilación estadística sobre las Mipyme de 12 países de América Latina y el Caribe. En la segunda sección del informe se presenta un panorama general sobre la definición, fuentes de información, número de Mipymes en América Latina, su contribución al empleo y su importancia económica, utilizando la información más reciente disponible para una muestra de 12 países. En la siguiente sección, se presenta información sobre Mipymes desglosada por país y de acuerdo a 3 tipos de fuentes de información: 1) las más recientes, 2) las principales, y 3) otras fuentes. Finalmente, se esbozan unas breves conclusiones sobre el estado actual de las fuentes de información sobre Mipymes en América Latina y el Caribe y algunas recomendaciones para mejorarlas, homogeneizarlas y permitir su permanente actualización.
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Correa-Gómez, Ismael Eduardo. Cálculo de las medidas de tendencia central. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, September 2023. http://dx.doi.org/10.16925/gcgp.117.

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Abstract:
La presente guía práctica sobre medidas de tendencia central (media, moda y mediana), perteneciente a la rama de la estadística descriptiva, pretende ilustrar al estudiante la manera de calcularlas, mediante el desarrollo de tres métodos: 1) manualmente, 2) en la hoja de cálculo Microsoft Excel y 3) por medio del software estadístico InfoStat. Cada resultado de la medida utilizada estará acompañado de un análisis, lo que permitirá su comprensión. Encontrará también conceptos básicos de estadística que aportarán al desarrollo de la competencia en cuanto al descripción de los datos. La guía está desarrollada de forma procedimental en donde cada uno de los tres métodos conducirán al estudiante a obtener el resultado de estas medidas. Como el primer método explicado es de forma manual, se contemplan las fórmulas utilizadas para el cálculo. Finalmente, encontrará una conclusión general y un ejercicio de práctica.
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