837 Variable cualitativa         → 373 Aquella carácterística que se expresa con palabras

487 Estadística descriptiva      → 487 Analiza, estudia y describe la totalidad de los individuos de una población

387 Población                    → 372 Es el conjunto de personas, cosas u objetos en estudio

873 Muestreo probabilístico      → 873 Todos los sujetos de la población de estudio tienen la misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra

847 Muestreo                     → 418 Proceso mediante el cual se seleccionan los sujetos de estudio

374 Muestreo no probabilístico   → 473 Utiliza uno o más criterios de elección

877 Muestra                      → 875 Es el subconjunto de la población

874 Variable cuantitativa continua → 417 Puede tomar cualquier valor numérico en uno o varios intervalos

378 Frecuencia absoluta          → 378 Número de veces que se repite cierto valor

774 Muestreo estratificado       → 178 Se refiere a subgrupos de interés relacionados con las variables

478 Variable cuantitativa        → 376 Cualquier carácterística que puede expresarse con números

783 Variable cualitativa ordenable → 483 Sugiere una ordenación

377 Variable                     → 377 Es una carácterística o medida que puede determinarse para cada miembro de una población
348 Estadística inferencial      → 348 Hace conclusiones y generalizaciones sobre una población a partir de una muestra

433 Muestreo accidental          → 867 Los sujetos se encuentran en lugar y momento determinado

787 Muestreo aleatorio simple    → 187 La selección de la muestra se hace al azar

438 Variable cualitativa no ordenable → 438 No establecen orden por su naturaleza

833 Muestreo por conglomerados   → 771 Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas

477 Variable cuantitativa discreta → 874 Puede asumir una cantidad finita de valores o una sucesión infinita de ellos

887 Muestreo sistemático         → 633 Se utilizan intervalos para seleccionar la muestra

1. Valor numérico que describe una carácterística de toda la población: Parámetro

2. Símbolo que representa la media muestral: x̄

3. Representa el valor con mayor frecuencia absoluta en un conjunto de datos: Moda

4. Símbolo que representa la varianza poblacional: o²

5. Diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos: Rango

6. Símbolo que representa el tamaño de la población: N

7. Valor central en un conjunto de datos ordenados de menor a mayor: Mediana

8. Dividen un conjunto de datos ordenados en cuatro partes porcentualmente iguales: Cuartiles

9. Símbolo que representa la desviación estándar de la muestra: s

10. Utilizado para agrupar datos o para estimar parámetros poblacionales desconocidos: Estadístico

11. Valor calculado a partir de una muestra: Estadístico

12. Símbolo que representa la media poblacional: μ

13. Indica un valor representativo de un conjunto de datos: Medida de tendencia central

14. Símbolo que representa el tamaño de la muestra: n

15. Representa el nivel de confianza: 1 – α

Población: Todas las solicitudes de inicio de sesíón procesadas por el servidor durante un turno de trabajo

Muestra: Las 60 solicitudes seleccionadas aleatoriamente

Parámetro: Tiempo promedio poblacional (en milisegundos) que tarda el servidor en procesar solicitudes

Estadístico: Tiempo promedio de las 60 solicitudes muestreadas

Variable: Tiempo de procesamiento (en milisegundos)

Datos: 95, 105, 110, 125, 140 ms (y los otros 55 valores no especificados)

Fórmula: n = (Z² × p × (1-p)) / e² Datos:

Nivel de confianza: 95% → Z = 1.96

Margen de error: e = 0.05

Proporción estimada (sin datos previos): p = 0.5n = (1.96² × 0.5 × 0.5) / (0.05)²

N = (3.8416 × 0.25) / 0.0025

N = 0.9604 / 0.0025

N = 384.16

Tamaño de la muestra: 385 usuarios

Intervalo   MC(x)   f   fac   fr    x·f    x – x̄    (x – x̄)²    f·(x – x̄)²

1.0-1.4      1.2     5    5      0.10   6.0    -1.182    1.397      6.985

1.5-1.9      1.7     9    14    0.18   15.3   -0.682    0.465      4.185

2.0-2.4      2.2     14   28    0.28   30.8   -0.182    0.033      0.462

2.5-2.9      2.7     11   39    0.22   29.7   0.318     0.101      1.111

3.0-3.4      3.2     7    46    0.14   22.4   0.818     0.669      4.683

3.5-3.9      3.7     4    50    0.08   14.8   1.318     1.737      6.948

Total                   50               119.0                        24.374

Media x̄ = Σ(xi·f) / n = 119.0 / 50 = 2.382 GB

N/2 = 25 → Clase mediana: 2.0 – 2.4 (fac hasta 14, clase con fac 28 supera 25)

Linf = 2.0, fac anterior = 14, f clase = 14, c = 0.4

Mediana = 2.0 + ((25 – 14)/14) × 0.4

Mediana = 2.0 + (11/14) × 0.4 = 2.0 + 0.3143 = 2.314 GB

Clase moda: 2.0 – 2.4 (mayor frecuencia = 14)

Linf = 2.0, d1 = 14-9 = 5, d2 = 14-11 = 3, c = 0.4

Moda = 2.0 + (5/(5+3)) × 0.4

Moda = 2.0 + (5/8) × 0.4 = 2.0 + 0.25 = 2.25 GB

Media (2.382) > Mediana (2.314) > Moda (2.25)

Distribución asimétrica positiva (sesgada a la derecha)

La mayoría de las aplicaciones consumen alrededor de 2.3 GB de RAM,

Pero existen algunas con consumos más altos que alargan la cola derecha

N/4 = 12.5 → Clase Q₁: 1.5 – 1.9 (fac hasta 5, clase con fac 14 supera 12.5)

Linf = 1.5, fac anterior = 5, f clase = 9, c = 0.4

Q₁ = 1.5 + ((12.5 – 5)/9) × 0.4

Q₁ = 1.5 + (7.5/9) × 0.4 = 1.5 + 0.8333×0.4 = 1.5 + 0.3333 = 1.833 GB

Interpretación: El 25% de las aplicaciones consumen menos o igual a 1.833 GB de RAM

Varianza muestral: s² = Σf·(xi – x̄)² / (n-1) = 24.374 / 49 = 0.497 GB²

Desviación estándar muestral: s = √0.497 = 0.705 GB  Interpretación: Los valores de consumo de RAM se desvían en promedio 0.705 GB

Con respecto a la media de 2.382 GB. Esto indica que los datos tienen una

Dispersión moderada