Estadística
Aprende y practica la identificación de preguntas estadísticas, la medición de la variabilidad y la realización de predicciones a partir de datos de una muestra con los recursos interactivos de GeoGebra.
Educación Media
GRADOS 6-8
Comparar distribuciones de datos
Comparar datos y distribuciones de datos, numéricos y contextuales, para extraer conclusiones considerando las medidas de tendencias central y dispersión.
Identificar preguntas estadísticas
Reconocer que una pregunta estadística es aquella que implicará recoger datos que pueden ser variables.
Inferencias a partir de muestras
Realizar inferencias acerca de una población basado en una muestra, y comparar la variación con diversas muestras.
Relaciones lineales y no lineales en conjuntos de datos
Identificar relaciones lineales y lineales en conjuntos de datos.
Medidas de variabilidad
Seleccionar la medida de variabilidad apropiada; elegir una medida de variabilidad de acuerdo a la presencia de valores atípicos, grupos y la forma de la distribución de datos.
Observación, medida y muestreo
Describir un conjunto de datos a partir del número de observaciones, de qué ha sido medido y de las unidades de medida.
Población versus muestra
Distinguir entre población y muestra, y extraer conclusiones acerca de la muestra (aleatoria o sesgada).
Predicciones a partir de muestras
Realizar predicciones a partir de resultados de encuestas y muestras.
Cuarteles y rango intercuartil de un conjunto de datos
Determinar los cuartiles y el rango intercuartil para un conjunto de datos.
Rango de un conjunto de datos
Describir datos utilizando el rango.
Teoría de conjuntos
Utilizar la notación simbólica de conjuntos para describir dominios, rangos, intersección y unión de conjuntos. Identificar el cardinal de un conjunto, conjuntos equivalentes, conjuntos disjuntos, complemento y subconjuntos.
High School
GRADES 9-12
Correlation Coefficient, Correlation and Causation- Differences, Design and Examples
Use models to make predictions and interpret the correlation coefficient of the model; distinguish between correlation and causation.
Lines of Best Fit
Derive a linear equation that models a set of data (line of best fit) using calculators. Use the model to make predictions.
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