NOMBRE: CARLOS ENRIQUE RUEDA OLMOS

FECHA DE NACIMIENTO 23 DE AGOSTO DEL 1990

LUGAR DE NACIMIENTO: BOGOTA D.C

ESTADO CIVIL: SOLTERO

DIRECCION: CLL 24B No 19B-34 CANAIMA

TELEFONO 311 503 5366

ESTUDIOS REALIZADOS

BACHILLER: NORMAL SUPERIOR DE V/CIO

TECNICO: CONTABILIDAD Y FINANZAS

UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA

YENNY SULAY QUINTERO

NOMBRE: YENNY SULAY QUINTERO BOHORQUE

FECHA DE NACIMIENTO 28 DE DICIEMBRE DEL 1985

LUGAR DE NACIMIENTO: VILLAVICENCIO META

ESTADO CIVIL: SOLTERA

DIRECCION: ALTOS DE PANORAMA II

TELEFONO 3202366377

ESTUDIOS REALIZADOS

PRIMARIA: ESCULA EL JORDAN

SEGUNDARIA: COLEGIO JUANPABLO II

TECNICO: SECRETARIADO CONTABLE

UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA

ANDREA CERON CHAVEZ

INFORMACION PERSONAL

Fecha de Nacimiento 04 Febrero 1980Lugar de Nacimiento Cosaca - Nariño.

Estado Civil: Soltera

Edad: 30 Años

Tel: 3132706474Dirección: Cll 35D # 20C–21 Jordán reservado

e-mail: ceronchavez@hotmail.com

FORMACION ACADEMICA

Primaria: Centro educativo mercedario

Pasto – Nariño

1991

Secundaria: Colegio Sta. Rita de Casia

Villavicencio-Meta

1997

Universitarios: Universidad Cooperativa de Colombia

IIISem contaduría publica

2.010

http://www.consultoraseb.com.ar/images/departamentos/legal_sm.jpg

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA

CURRÍCULO POR COMPETENCIAS

Unidad Formativa No. 3

I. IDENTIFICACIÓN

1. Sede: Villavicencio

2. Facultad: Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables

3. Programa: Contaduría

4. Asignatura : Estadística Descriptiva

5. Facilitador: JORGE ALEJANDRO OBANDO BASTIDAS

II. FORMACIÓN POR COMPETENCIAS

COMPETENCIA:

Diseñar informes estadísticos basados en las normas de presentación de informes, en los conceptos adquiridos y en los valores mínimos de

responsabilidad, respeto y cumplimiento.

1. Subcompetencia:

Diferenciar las diferentes medidas de dispersión mediante aplicaciones a problemas propios del contexto

2. Criterios de Desempeño:

2.1 Saber Conocer:

Diferencia las medidas de dispersión basándose en los conceptos y las aplicaciones desarrolladas al interior del aula

2.2 Saber Ser:

Valora las medidas de dispersión teniendo en cuenta y la aplicación práctica de los conceptos en su vida profesional.

2.3 Saber Hacer:

Diseña un informe de análisis de un problema especifico de la universidad basándose en las interpretaciones dadas a problemas prácticos

de las medidas de dispersión.

3. Rango de Aplicación:

En el contexto regional, internacional

En los espacios en donde el estudiante pueda representar los datos numéricos.

4. Incertidumbre:

La calidad de la información y el grado de veracidad de los datos recogidos.

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 variables6. 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. Créditos Académicos:

RUTA FORMATIVA ESTRATEGIAS

Hora de

Acompañamie

nto Directo

Hora de

Actividades

independient

es

TOTAL

HORAS

Momento Presencial

Exposición contextual.

Ejemplificación del contexto

Contraste con panoramas nacionales e internacionales.

Talleres de aplicación.

12 12

Momento de Aprendizaje Autor regulado

Uso de TIC’s en el proceso de formación.

Los blogger como procesos de aplicación de un

portafolio.

Las Tic’s en la evaluación.

El taller como estrategia de Az

8 8

Momento de Trabajo en EquipoDesarrollo de guías de trabajo.

Implementación de TIC’s8 8

Momento de AcompañamientoAsesorías taller equipos de trabajo Ensayo y error –

comprensión de la tarea – desarrollo de problemas8 8

Momento de SocializaciónAutodiagnóstico - portafolio Diseño mapas mentales

individuales y por equipo Explicitación.12 12

TOTAL HORAS 24 24 48

8. Recursos:

Estadística y muestreo, Ciro Martínez.

probabilidad y estadística, Paulo Alfonso López

Estadística Aplicada al sector agropecuario, Fabio Suárez

Compendio de estadística descriptiva basado en el desarrollo de competencias Básicas, Jorge Obando. Editorial EDUC.

www. e-libro

www.lafacu.edu.com

www.monografias.com

Desviación media

Mide las distancias promedio de los datos a la media.

VALOR ABSOLUTOAquel que convierte cualquier numero en valor positivo

Varianza

Medida de dispersión usada en el calculo de márgenes de error

Desviación estándar

Analiza la varianza en una distribución de datos, se calcula extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza.

Coeficiente de variación

Permite medir la variabilidad de los datos en forma porcentual

distanciaQu

e se aleja o acerca

Los datos de una medida de tendencia central

Promedia distancias

Si los datos son muy dispersos, puede ser que la media sea muy variable.

Xn = 100 X = 96

Sn = 10 S = 5

X = 96

60

7584

Distancias promedio de los datos a la media

Valor absoluto

Aquel que convierte cualquier numero en valor positivo.

- 5 = 5

DATOS AGRUPADOSn

DM = Xi – X . fi=1

nXi=marca de claseX =promedion= muestraf= frecuencia absoluta

=valor absoluto

DATOS NO AGRUPADOSn

DM = Xi – X i=1

nXi= datosX = promedion = muestra

n = 20 niñosX = 66/20 = 3 gr

Xi f Xi . f Xi - X Xi – X . f

1 4 4 2 8

2 3 6 1 3

3 4 12 0 0

4 4 16 1 4

5 3 15 2 6

6 1 6 3 3

7 1 7 4 4

20 66 281-3= -2 = 22-3= -1 = 1

DM = 28/20 = 1.4 esta medida es desconfiadle invalida el concepto de justicia ya que el 1.4 es la mitad con respecto a 3 y esta muy lejos de la media.

notas f Xi Xi . f Xi - X Xi – X . f

0,9- 1,6 4 1.25 5 1.95 7.8

1,6-2.3 2 1.95 3.9 1.25 2.5

2.3-3.0 6 2.65 15.9 0.55 3.3

3.0-3.7 8 3.35 26.8 0.15 1.2

3.7-4.4 4 4.05 16.2 0.85 3.4

4.4-5.1 6 4.75 28.5 1.55 9.3

X = 96.3/30 = 3.2

30 96.3 27.5

DM = 27.5/30 = 0,92 Es confiable, si representa el rendimiento académico.

Usada en el calculo de márgenes de error

DATOS NO AGRUPADOSn

S = ∑ ( Xi – X )i=1

n

Xi = es dato no hay intervalos

2 2Si los datos no agrupados están en una tabla de frecuencia

n

S = ∑ ( Xi – X ) . fi=1

n

2 2

DATOS AGRUPADOSn

S = ∑ ( Xi – X ) . fi=1

n

Xi=marca de clase ,existen intervalos.

2 2

En una distribución de datos se utiliza la desviación estándar

Se c

alcu

la

Extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza

DATOS NO AGRUPADOSn

S= ∑ ( Xi – X ) i=1

n

nS = ∑ ( Xi – X ) . f

i=1n

2

2

DATOS AGRUPADOS

nS = ∑ ( Xi – X ) . f

i=1n

2

Xi f Xi . f ( Xi – X ) ( Xi – X ) . f

1 4 4 -2.3 21.16

2 3 6 -1.3 5.07

3 4 12 -0.3 0.36

4 4 16 0.7 1.96

5 3 15 1.7 8.67

6 1 6 2.7 7.29

7 1 7 3.7 13.69

2

20 66 58.2

X = 66/20 = 3.3

S = 58.2/20 = 2.91

S = 2.91 = 1.7 la media es verídica

Se calcula la varianza para encontrar la desviación estándar

2

notas f Xi Xi . f ( Xi – X ) ( Xi – X ) . f

0.9 - 1.6 4 1.25 5 3.8 15.2

1.6 – 2.3 2 1.95 3.9 1.56 3.12

2.3 – 3.0 6 2.65 15.9 0.30 1.8

3.0 – 3.7 8 3.35 26.8 0.02 0.16

3.7 – 4.4 4 4.05 16.2 0.72 2.88

4.4 – 5.1 6 4.75 28.5 2.40 14.4

2 2

30 96.3 37.56

X = 96.3/30 = 3.2

S = 37.56/30 = 1.252

S = 1.252 = 1.1

2varianza

Desviación estándar

medir

La variabilidad de los datos en forma porcentual

CVCoeficiente de variación

es

CV = 1.7/3.3 * 100%

CV = 51.5%

Esta medida no es justa

Que relacionan 2 variables

Se ub

ican

Puntos dispersos en el plano formando una nube de puntos

establece

Una recta que promedia todos los puntos dispersosEn el plano

generandoRecta de regresión lineal.

Y = mx + b

Variable dependiente

Variable independiente

intercepto

X Y X . Y X

X1 Y1 X1 . Y1 ( X1 )

X2 Y2 X2 . Y2 ( X2)

X3 Y3 X3 . Y3 ( X3)

Xn Yn

∑ X ∑ Y ∑ X. Y ∑ X

2

2

2

2

2

X = ∑ Xn

Y = ∑ Yn

m = ∑ X . Y - X . Yn

∑ X - ( X )n

b = Y - mx

2 2

Covarianza ( X.Y) = ∑X.Y – X . Yn

Varianza S = ∑X – (X)n

m = Cov ( X . Y)

S

2 22

2

INTERPRETACION

Es un pronostico de lo que puede pasar en el tiempo

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0 1 2 3 4 5

Valores Y(peso, kilos)

X Y X .Y X

0 3 0 0

1 6 6 1

2 12 24 4

3 15 45 9

4 18 72 16

10 54 147 30

2

X = 10/5 = 2Y = 54/5 = 10,8Cov (xy) = 147/5 - 2.108Cov(xy9 = 29.4 – 21.6 = 7.8

S = 30/5 – 4 = 6 – 4 = 2m = 7.8/2 = 3.9b = 10.8 – 3.9 (2) = 3Y = mx + bY = 3.9x + 3Y = 3.9 (10) + 3 = 42 k

A la pregunta:Cuantos kilos pesara un niño de 10 años?

R/TA: un niño de 10 años pesara 42 k2

Los datos

En estratos y darle valor a cada uno

Se parte d

el su

pu

esto

Que todos los datos están en una distribución normal.

Se puede dividir y se necesita la media y la desviación estándar.

Cada porción de curva da en porcentaje y es una frecuencia relativa