Que no te aburran las M@TES

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Este Blog participa en los premios 20Blog 2013. Tienes que registrarte en http://lablogoteca.20minutos.es/ para votame y luego pinchar el siguiente enlace:

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Antonio Pérez Sanz nació el 11 de enero de 1954. Hoy 10 de Enero del 2014 se jubila después de  37 años y 4 meses como docente, toda una vida y como homenaje se ha retransmitido su última clase en directo en el I.E.S. Salvador Dalí. Madrid a través de Internet desde las 10:05 de mañana. Mas que una clase ha sido una lección de lo bonitas que son las Matemáticas.

aperezFUENTE: Blog Antonio Perez

Empezó dando clase en segundo de Bachillerato y según él ponían cara de marcianos al explicarles que era el límite de una función, descubrió que no solo había que saber Matemáticas sino que había que habla en el lenguaje del receptor y saber transmitirlas….

Su interacción como docente ha sido espectacular haciendo ponencias, colaborando en artículos de la revista SUMA, ganador del premio “Dragón de Oro” en el festival internacional de cine y documentales científicos de Pekín en 2002, por el documental “Pitágoras: mucho más que un teorema” de la serie Universo Matemático de TVE………

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Escuchando su última clase en directo en el Blog http://aperez4.blogspot.com.es/ o desde el Blog de su compañero y amigo José Luis Muñoz http://jlmat.blogspot.com.es/2014/01/ultima-clase-de-antonio-perez.html) nos deleita con todo tipo de anécdotas y curiosidades sobre Matemáticas….descubriendo irregularidades de los números, según el sorpresas que da la vida que no se pagan con nada. Sigue hablando sobre Diofanto que dijo: “Todo número entero positivo se puede escribir como suma de cuatro números elevado al cuadrado” y esto como se demuestra…Llama chorraditas aritméticas a lo que están escrito en un libro de Gauss, pero de chorradas nada….Que hay más allá, el infinito…¿Hay orden en el infinito?……

Euler realizó ciego la producción matemática más grande que hay en la historia y es el maestro de todas las matemáticas. Galileo dice que entre las figuras y los números se pueden interpretar la realidad. Habla de Platón y los pitagóricos, no tiene desperdicio……..

Reta a utilizar el Geogebra, ver la película Hipatia y muchas más cosas que dejo que lo descubráis vosotros mismos viendo el video.

Termina su lección magistral diciendo:

Las matemáticas siguen siendo el gran sueño del ser humano  para entender el mundo que nos rodea el sueño de cualquier matemático es buscar el orden y la armonía. Debemos entrar en una clase con  la idea de aprender algo no sólo de enseñar”. Las matemáticas hermosas, bonitas, las de verdad  hay que aprender a quererlas y cogerlas el gustillo y uno sufre mucho menos”

Los alumnos le despiden con una emotiva carta que leen donde expresan el buen hacer del profesor y que ha conseguido el objetivo que se proponía con ellos: Pensar en forma matemática

Mientras la retransmisión esto es lo que pasó en Twitter: Twitter CLASE_ANTONIO_PÉREZ

ENLACES DE INTERES

DivulgaMAT (Bibliografía simpática):

http://divulgamat2.ehu.es/divulgamat15/index.php?option=com_content&view=article&id=3444:pz-sanz-antonio&catid=46:caricaturas-de-matemcos-espas&Itemid=33

Web:http://platea.pntic.mec.es/~aperez4/

Blog:http://aperez4.blogspot.com.es/

Esta entrada participa en la edición 4.1231056256 del Carnaval de Matemáticas cuyo blog anfitrión es Cuentos Cuánticos

Bueno, a falta de menos de media hora para que termine el Carnaval de Matematicas de diciembre del 2013, voy a hacer mi última entrada, este año he realizado una cada día, todo un reto para mi, ya que no tengo mucho tiempo para ello, pero ahi quedan 8 entradas en los 8 dias que ha durado la  Edición 4.123105625 del Carnaval de Matemática.

Y como no, es sobre Estadística, para dejar constancia en este Año Internacional de la Estadística que está terminando, en concreto voy a hablar sobre las variables en la Estadística. Aqui os la dejo:

variables

A.LA ESTADÍSTICA

 Digamos, resumiendo, que la estadística es la ciencia de recolectar, describir e interpretar datos. Un objetivo típico en estadística es describir la población con base a una información obtenida mediante la observación de relativamente pocos elementos individuales. Cuando se le da una solución estadística a un problema, se desarrolla una secuencia de pasos que constituyen el del arte de la investigación estadística, que podríamos resumir en:

1. La situación bajo investigación se define cuidadosa y completamente.

2.  Se recolecta una muestra de la población siguiendo un procedimiento establecido e idóneo.

3.    Los datos de la muestra se convierten en información útil (esta información útil, numérica o gráfica, se denomina estadísticas de la muestra).

4. Se aplican las teorías de inferencia estadística a la información de la muestra para obtener conclusiones sobre la población muestreada (estas conclusiones o respuestas se denominan inferencias).

5.    Se realiza el informe del estudio.

Ponemos aquí el acento a lo que en el punto 3 se denominó datos. El término datos se refiere a las mediciones o bien a las observaciones documentadas que se recolectan de un experimento o fenómeno; es decir, los datos son las diferentes mediciones que se obtienen al observar cierta característica en cada una de las unidades experimentales. A cada una de las características, cualidades, atributos, o propiedades que se observan en las unidades experimentales y que es susceptible de ser cuantificada de alguna manera (no necesariamente de manera numérica) se le conoce como variable ó variable respuesta.

Resumiendo, de cada unidad experimental se pueden observar y registrar una o varias variables de respuesta, y los valores que pueden tomar estas variables son los datos.

B.TIPOS DE VARIABLES

De los tipos de variables hice una breve introducción, acta para todos los públicos, en el post TERMINOLOGIA ESTADISTICA, comenté que una variable estadística es la propiedad que se desea estudiar en una población, de manera que esa propiedad sea observable en todos los individuos de dicha población y que se dividían en dos tipos: Discretas y continuas, pero eso no es del todo cierto, vamos a profundizar más, fijaros la tabla siguiente:

 

Tipos de variable

Valores de las variables

Escala de Medición

Cualitativa

Discreta

Nominal

Ordinal

Cuantitativa

Discreta

Intervalo

Razón

Continua

Intervalo

Razón

 a.   Variables cualitativas

La definición de una variable como cualitativa es el resultado de un proceso que categoriza (clasifica) o describe un elemento de una población. Las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativos para datos que resultan de una variable cualitativa. Podemos resumirlo en aquellas que no aparecen en forma numérica, sino como categorías o atributos, también se llaman variables categóricas.

         Una variable cualitativa es aquella de la que podemos decir si una unidad de observación (persona u objeto) la posee o no, pero no cuánto de ella posee. Por ejemplo, una persona puede ser mujer o no, puede tener ojos azules o no, puede tener como profesión la psicología o la medicina o la abogacía, o puede ser artista o docente. Con los atributos podemos clasificar a los datos de acuerdo a si poseen o no un determinado atributo, pero no su magnitud. Decir que las variables cualitativas siempre son de tipo discreto. Estas categorías o clases deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas con el propósito de que cada dato quede clasificado en una y sólo una de las categorías.

Ejemplos: Sexo, color de ojos, profesión de una persona

Las variables cualitativas pueden ser a su vez, binomiales o multinomiales.

1. Variable Cualitativa Binomial: Se pueden hacer observaciones sobre este tipo de variables en sólo dos categorías. Así por ejemplo una variable binomial sería Sexo (hombre ó mujer) o Situación laboral (empleado o en paro).

2.    Variable Cualitativa Multinomial: Se pueden hacer tales observaciones en más de dos categorías. Por ejemplo Color, Idiomas, Religiones, etc.

b.   Variables Cuantitativas

Es el resultado de un proceso que cuantifica, es decir que cuenta o mide a un elemento de una población. Es decir, es una variable que de ordinario se expresa numéricamente, porque difiere en grado y no en clase entre las unidades elementales bajo estudio. En estas variables tenemos dos clases fundamentales; las variables cuantitativas discretas y las variables cuantitativas continuas.

 1.Variable Cuantitativa discreta: es una variable que podemos contar pero no medir. Por ejemplo, el número de hijos de una familia pueden ser 2, 3  4 o 6, pero nunca uno y medio. Es decir, en las variables cuantitativas discretas entre una unidad y otra no hay valores intermedios, no hay continuidad.

2.  Variable Cuantitativa continua: es aquella que puede admitir todo tipo de subdivisiones. Por ejemplo, la edad de una persona puede ser 6 años, o 6 años y tres meses, o 6 años 3 meses y cinco días. Entre un valor y otro de la variable existe una cantidad infinita de valores posibles, sólo limitados por el instrumento de medición que usemos. En algunas ocasiones en que se tienen datos cuantitativos, sin embargo, puede resultar conveniente agruparlos en categorías para así manejarlos como datos cualitativos. Por ejemplo si agrupamos los valores que se pueden observar para la variable edad en las categorías “joven” y “viejo”, en base a cierto criterio, podrían utilizarse como datos cualitativos.

 C.ESCALAS DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES

      Si tomamos en cuenta la precisión con la cual se realiza la medición de los diferentes valores de una variable, podemos clasificarlas en uno de los siguientes cuatro niveles o escalas de medición, cada una de las cuales requiere de diferentes modelos matemáticos y, por consiguiente, de tratamientos distintos.

a.   Escala Nominal

     En este nivel, que es el más bajo de medición, se realiza la operación más sencilla y básica: la clasificación de los diferentes valores que asume la variable en categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas. Sin embargo, no es posible establecer una relación de orden entre las diferentes categorías, simplemente se puede decir si una observación pertenece o no a una determinada categoría. Son variables cualitativas que se convierten en cuantitativas asignando números a las categorías.

Ejemplos: Dando el valor 1 al sexo femenino y 2 al masculino, o etiquetando con un número cada una de las profesiones que aparezcan en un estudio.

b.   Escala Ordinal

      En este caso no sólo se agrupan los valores de la variable en categorías, sino que además se establece una relación de orden entre las categorías de acuerdo al grado de posesión de cierto atributo (“mayor que”, “menor que”). Sin embargo, en esta escala no es posible hacer uso de las operaciones usuales de suma, resta, multiplicación y división ya que no existe implicación de distancia entre los diferentes puntos en la escala. Estas recogen la idea de orden, pero no tiene sentido realizar operaciones aritméticas con ellas.

Ejemplo: Pedir a una persona que indique sus preferencias sobre tres objetos asignando el valor 3 al preferido, 2 al siguiente y 1 al menos deseado.

c.   Escala de intervalo

      Al alcanzar este nivel, los valores de la variable no sólo se clasifican en base al grado de posesión del atributo sino que además es posible medir exactamente la intensidad con la que se posee esa característica. Para ello se requiere de una unidad de medida aceptada como norma común cuyo origen o “cero” se establece en base a conveniencias prácticas. Las operaciones de suma o resta pueden llevarse a cabo entre las mediciones. En otras palabras, existen diferencias iguales entre puntos sucesivos en la escala, pero el punto cero es arbitrario. Por ejemplo, las escalas de temperatura pertenecen a esta escala ya que el cero en ellas no implica ausencia de temperatura. Incluyen la noción de orden y admiten las operaciones aritméticas de suma y resta.

Ejemplo: Si en vez de solicitar a una persona que ordene tres objetos, le pedimos que indique sus preferencias en una escala del 0 al 100. Supongamos que los valores obtenidos son 90, 55 y 40; ahora las diferencias tienen sentido y se puede afirmar que hay más diferencia entre las preferencias del primero y el segundo que entre las del segundo y el último.

d.   Escala de razón

      En este nivel de medición, además de la unidad de medida empleada, es posible situar un punto cero absoluto no arbitrario y fijo, en donde el “cero” implica ausencia del atributo. De este modo se pueden realizar operaciones aritméticas de producto o cociente, y así comparar mediante proporciones o razones. Estas admiten cualquier tipo de operación matemática.

Ejemplos: Los ingresos de un individuo o los gastos, número de hijos en un hogar, ingreso mensual en el hogar, longitud de caminos pavimentados, estatura de un alumno encuestado, etc.

     Es importante destacar que las diferentes escalas de medición son acumulativas, es decir; la escala ordinal posee todas las propiedades de una nominal además del orden entre categorías; por lo tanto la escala ordinal es más fuerte que la nominal ya que sus datos poseen más información. Asimismo, la escala de intervalo es a su vez nominal y ordinal, mientras que la escala de razón tiene todas las propiedades de la escala de intervalo. Siempre es posible transformar datos que se encuentran en cierta escala, a una más débil, simplemente ignorando la información extra que contienen.

La relación entre las escalas de medición es:

RAZÓN  INTERVALO  ORDINAL  NOMINAL

D.OTRAS CLASIFICACIONES

      Supongamos que un investigador quiere estudiar “la influencia del alcohol en los procesos complejos de información”. En este problema existen dos variables fundamentales en juego. Una es el antecedente, la probable causa, la ingesta de alcohol. Esta es pues la variable independiente. Pero el investigador está interesado especialmente en lo que sucede cuando esta variable influye sobre otra variable, en este caso ”los procesos complejos de información”. Esta segunda es la variable dependiente. La variable dependiente, que en este momento todavía está en forma de constructo y que el investigador puede operacionalizar, por ejemplo, midiendo la cantidad de errores que cometen los sujetos jugando al ajedrez bajo la influencia del alcohol. La variable dependiente, es el supuesto efecto, es el consecuente, es la respuesta o el criterio.

     Estas dos variables, la independiente y la dependiente, se llaman variables explicativas. La variable dependiente siempre debe ser medida. La variable independiente puede tener solo dos valores, ausencia y presencia, o puede tener distintas condiciones o tratamientos Si, por ejemplo, el investigador planea dar a un grupo de sujetos alcohol y a otro grupo no y luego medir en ambos grupos los resultados en errores en una prueba, se llamará a un grupo, el de la condición, experimental y al otro grupo de control. Pero se podría trabajar con varios grupos con distintas cantidades de ingesta de alcohol.

      Inevitablemente debe reconocerse la existencia de otras fuentes de variación que se suelen llamar variables extrañas, por ser las que precisamente, no interesan al investigador. Estas se pueden dividir en:

1.     Variables controladas por el diseño de investigación. Por ejemplo, se puede controlar la influencia de la edad o del sexo tomando todos los sujetos de la misma edad y sexo.

2.    Variables perturbadoras: son variables que no podemos controlar y que pueden ser confundidas con las variables explicativas. Por ejemplo, si tenemos un diseño para ver la diferencia de aprendizaje de un idioma con un determinado método de enseñanza y hay algunos alumnos que pertenecen a familias que hablan dicho idioma, perturbarán los resultados del trabajo.

3.  Variables aleatorizadas son variables extrañas no controladas por el diseño pero que se tratan como errores aleatorios. Por ejemplo, si tenemos una investigación para ver la influencia de un método de enseñanza y no podemos medir la inteligencia de los alumnos, como ésta es una variable que tiene influencia sobre el aprendizaje, la controlamos eligiendo al azar los niños que tomarán parte en el estudio.

Esta entrada participa en la Edición 4.123105625 del Carnaval de Matemáticas, del Carnaval de Matemáticas cuyo blog anfitrión es precisamente mi Blog Que no te aburran las M@TES 

Ahora me queda el laborioso trabajo de recopilar todas las entradas del Carnaval, que me da han sido bastantes y realizar el resumen, que intentare publicar antes de final de Año.

portada_muestreo

Hoy la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO), como comente en la entrada anterior clausura el Año Internacional de la Estadística, y quiero poner mi granito de arena con está entrada sobre una de las cosas más importantes que tenemos que hacer antes de realizar un estudio estadístico es elegir la muestra que vamos a estudiar, para ello en estadística se utilizan los métodos de muestreo, que consisten en seleccionar una muestra partir de una población.  Se utilizan para no tener que trabajar con toda la población de manera que sea más rápido y de menor coste (ahorrando dinero, trabajo y tiempo), obteniéndose una muestra verdaderamente representativa del universo, colectivo o población de estudio. En el caso de que la muestra coincidiera con la población, estaríamos hablando de un Censo o investigación exhaustiva de la población.

Si llamamos N al tamaño de la población y n al número de elementos que forman la muestra, o tamaño muestral, se denomina:

a)      Fracción de muestreo: f=n/N

Indica, multiplicado por 100, el porcentaje de población encuestada.

b)      Factor o coeficiente de elevación: k=1/f =N/n

Representa el número de unidades que hay en la población por cada elemento de la muestra.

EJEMPLO: El número de viviendas de un Barrio es 10.000, si tomamos una muestra de 400 viviendas, el porcentaje de encuestados es el 4%, y cada vivienda entrevistada representa a 25 viviendas del barrio.

Los métodos de muestreo se dividen en dos bloques:

   Muestreo no probabilístico: no se usa el azar, sino el criterio del     investigador, suele presentar grandes sesgos y es poco fiable.

    Muestreo probabilístico: se utilizan las leyes del azar mediante diferentes procedimientos de muestreo que se describen a continuación:

1.       Muestreo aleatorio simple (m.a.s) (es el más importante y básico): Consiste en seleccionar una muestra de tamaño n de una población de tamaño N con elementos homogéneos, de modo que  cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido para la muestra, las observaciones se realizan con reemplazamiento, de manera que la población es idéntica en todas las extracciones, o sea , que la selección de un individuo no debe afectar a la probabilidad de que sea seleccionado otro cualquiera aunque ello comporte que algún individuos pueda ser elegido más de una vez . (“se hacen tantas papeletas numeradas como individuos hay, se coge una y se devuelve, se vuelve a coger otra  y se devuelv , etc.”).

       También se pueden realizar sin reemplazamiento, de forma que al no ser devuelta la unidad otra vez a la población, la probabilidad de que salga unelemento depende de las extracciones anteriores, en el caso de ser una población finita.El número total de muestras posibles será igual al número de combinacionesque se pueden hacer con N elementos tomados de n en n.

Para elegir una muestra de una población finita se utilizan frecuentemente los números aleatorios (tabla elaborada para ese fin o generándolos con el ordenador).

2.       Muestreo sistemático: Se utiliza cuando el número de elementos de la población es elevado y están ordenados por listas. Se toma un individuo al azar y a continuación a intervalos constantes se eligen todos los demás hasta completar la muestra. Si el orden de los elementos es tal que los individuos próximos tienden a ser más semejantes que los alejados, el muestreo sistemático tiende a ser más preciso que el aleatorio simple, al cubrir más homogéneamente toda la población. Si se sospecha que pueda presentarse algún tipo de periodicidad, se procedería a cambiar, al azar, cada cierto tiempo el punto de partida o se utilizaría el muestreo aleatorio simple.

Los intervalos constantes se calculan tomando el valor recíproco de la fracción de muestro, que recibe el nombre de factor de elevación k.

EJEMPLO: Se necesita tomar una muestra de 250 estudiantes de un colegio que cuenta con 1.000, entonces el intervalo de selección sería 4. Para iniciarla, se toma un número al azar entre 1 y 4, a partir de él, se aplica a la lista el intervalo 4. Si por ejemplo elegimos el 2, la muestra estaría compuesta por las personas 2, 6, 10, 14, 18, 22,…….

3.       Muestreo estratificado: Se utiliza sobre todo en encuestas de opinión, donde los elementos (personas) son heterogéneos en razón de su sexo, edad, etc… Interesa que la muestra tenga la misma composición a la de la población la cual se divide en clases o estratos. Si por ejemplo en la población el 20% son mujeres y el 80% hombres, se mantendrá la misma proporción en la muestra. La muestra se toma asignando un número o cuota de miembros a cada estrato, esto se conoce en la literatura estadística como afijación de la muestra y escogiendo los elementos por m.a.s. dentro de cada estrato.

Existen diversos tipos de afiliación, cuya utilización depende de las características de la población a investigar, son entre otros afijación simple (es el menos recomendable, consiste en repartir la muestra total en partes iguales para cada estrato), afijación proporcional (es el más utilizado, consiste en dividir la muestra total en partes proporcionales a la población de cada estrato) , afijación óptima, óptima por costes variables, valoral, etc..

EJEMPLO: El número de viviendas de un barrio es de 10.000 y tenemos 2.000 del tipo A,  7.000 del tipo B y 1.000 del tipo C. Se realizan 400 entrevistas ¿Cómo se dividiría la muestra, utilizando la afijación proporcional?.

    Si consideramos n1, n2 y n3 al tamaño de la muestra en cada uno de los estratos, tendríamos:

                        n1/2000=n2/7000=n3/1000=400/10000

Es decir:    n1=(2000*400/10000) = 8,  n2= 280  y n3 = 40

   4.       Muestreo por conglomerados: la muestra se obtiene al seleccionar directamente cierto número de grupos en los cuales aparecen distribuidas las unidades de la población original – llamados conglomerados – . En cada etapa del muestreo, en lugar de seleccionar elementos al azar, seleccionamos conglomerados tan  homogéneos entre sí como sea posible y heterogéneos internamente como la población de estudio.

Puede ser:

              a)      Monoetápico: En una sola etapa

              b)      Bietápico: En dos etapas

        c)Polietápico: generalización para un número cualquiera  de etapas. Se utiliza para investigar poblaciones complejas, donde se combinan las ideas de conglomerados y estratificados con él muestro aleatorio simple entre las unidades finales del muestreo. Consiste en muestrear conglomerados dentro de cada conglomerado.

Los métodos de muestreo no probabilístico más utilizados son: Muestreo por cuotas, Muestreo por rutas aleatorias, Muestreo “bola de nieve”.

Carnaval-de-MatemáticasEsta entrada es la tercera aportación de mi Blog en la Edición 4.123105625 del Carnaval de Matemáticas, del Carnaval de Matemáticas cuyo blog anfitrión es precisamente mi Blog Que no te aburran las M@TES 

Lo primero dar las gracias a Tito Eliatron Dixit si no me avisa, con tanto lio de exámenes, evaluaciones, se me pasa.

Esta es la tercera vez que me meto en semejante lio en Fiestas Navideñas, ¡todo sea por fomentar y divulgar las Matemáticas!, siendo la anfitriona de la siguiente Edición 4.123105625 del Carnaval de Matemáticas el año pasado lo convoque el 12-12-12,y hoy me he dado cuenta que es 11-12-13, otra fecha curiosa en el calendario: el 11 de diciembre es el 345.º (tricentésimo cuadragésimo quinto) día del año en el calendario gregoriano y el 346.º en los años bisiestos. Quedan 20 días para finalizar el año. (seguro que alguno se le ocurre publicar una entrada sobre esta fecha en este carnaval) y con mucha prisa estoy escribiendo para convocaros mis queridos compañeros de camino a lo largo de estos casi cuatro años desde que comenzó este tinglado a participar en esta edición navideña.

En las dos pasadas ediciones de Diciembre en las que fui la anfitriona, en mi Blog se realizó la propuesta para numerar las ediciones de los siguientes años: tercer año (Edición 2.9) por Jesús Soto http://pimedios.es/ y la cuarto año (Edicion 3.141592653) por David Ordenhttp://cifrasyteclas.com/, a ver con que nos sorprendéis para el quinto año.

Buscando por Internet tenemos que hoy 11 de Diciembre pero en el año 1882 nació Max Born, que fue un matemático y físico alemán. Obtuvo el Premio Nobel de Física en 1954 por sus trabajos en mecánica cuántica, y compartió este galardón con el físico alemán Walter Bothe. Durante los estudios para su doctorado, su tesis de matemáticas, intitulada “Estudios sobre la estabilidad de la línea elástica en el plano y el espacio, bajo diferentes condiciones de contorno”. Estuvo en contacto con muchos destacados científicos y matemáticos, entre ellos David Hilbert.

200px-Max_BornFUENTE: wikipedia.org

Felicitar a todos los que participáis y sin más ahí va la convocatoria:

COMO PARTICIPAR

1.  Publicar un post o entrada con contenido matemático en vuestro Blog ó si no tienes te registras en Web del Carnaval de Matemáticas y escribes tu artículo.

2.Indicar en el artículo que es una contribución para la Edición 4.123105625 del Carnaval de Matemáticas, podéis poner el siguiente logo.

Carnaval-de-Matemáticas

3.      Poner un enlace a la Web del Carnaval.

4.      Poner un enlace al blog anfitrión, de esta edición Que no te aburran las M@tes

COMO DIFUNDIR LA PARTICIPACIÓN

Para facilitar las cosas al anfitrión y que no me olvide de nadie os agradecería si dejáis un comentario en este Blog con el enlace de vuestro post en esta entrada, enviando un correo a elysabeni@gmail.com y en Twitter RT a @EbeniTIC

Después, además lo podéis difundirlo en los siguientes sitios:

a.       Web del Carnaval de Matemáticas (debes registrarte)

b.      Dejando un comentario en la página de Facebook del Carnaval

c.       Escribiendo un tuit con la etiqueta #CarnaMatDiciembre, mencionando la cuenta @EbeniTIC y la del carnaval @CarnaMat

FECHAS PUBLICACION ENTRADAS

Desde el 18 al 25 de diciembre del 2013 (ambos incluidos), utilizaremos los últimos días de diciembre para publicar el resumen en este Blog con todos los post participantes en esta edición para votar Al Mejor Post de la Edición.

EDICIONES ANTERIORES

·

PROXIMAS EDICIONES

¡Os Animo a participar en esta Edición!!

Los que me conocéis y seguís desde hace tiempo ya sabéis lo que me interesa la Estadística y este será el Año Internacional de la Estadística  (Statistics2013), se trata de una celebración a nivel mundial y del reconocimiento de las contribuciones de la Estadística a la ciencia, en la que van a participar muchas organizaciones, sociedades, etc………..así que tenía que hacer una entrada en mi Blog sobre este tema. Aún es pronto y no me ha dado tiempo a investigar mucho,  echando un vistazo rápido a Internet he encontrado ya varias cosas interesantes y enlaces que he recopilado.

Lo primero deciros que los objetivos que se persiguen en este Año son:

– Aumentar la conciencia pública sobre el poder y el impacto de la estadística en todos los aspectos de nuestra sociedad.
– Promover la estadística como una profesión, especialmente entre la gente joven.
– Fomentar la creatividad y el desarrollo de las ciencias de la probabilidad y la estadística

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STAT2013WordBubblePoster

Página oficial: http://www.statistics2013.org/

logo

Vídeo-presentación del 2013 Año Internacional de la Estadística (está en ingles pero podemos seleccionar subtítulos en español)

Improving Human Welfare in 2013 International Year of Statistics

Para este año tan importante  2013 la  Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) llevara a cabo eventos e iniciativas que compartirán objetivos con la celebración de este evento entre las iniciativas está Billete conmemorativo del Año Internacional de la Estadística…

CONCURSOS:

Concurso de vídeos. Año Internacional de la Estadística 2013

NOTICIAS:

http://www.elboletin.com/index.php?noticia=67542&name=contraportada

http://www.laverdad.es/murcia/v/20130110/cartagena/politecnica-celebra-internacional-estadistica-20130110.html

http://www.cylstat.es/noticia_completa.aspx?id_noticia=8

Gobierno deAragón, InstitutoAragonesEstadistica

Red de la Organización de Estados Iberoamericanos

CIMAT(Mexico)

ALGUNOS BLOG QUE HABLAN DE ELLO

Gaussianos

http://matemalabo.blogspot.com.es/2013/01/curiosidades-2013-ano-de-la-estadistica.html

http://canalbiblos.blogspot.com.es/2013/01/2013-ano-internacional-de-la-estadistica.html

http://e2013.wordpress.com/

http://unamatematicaseltigre.blogspot.com.es/2013/01/2013-ano-internacional-de-la-estadistica.html

http://blogs.ua.es/violeta/category/videos-y-videojuegos-estadisticaim/

http://emilopezcano.blogspot.com.es/2012/07/ano-internacional-de-la-estadistica.html

Tambien queria comentaros que participe y fui la ganadora del  I concurso Proyectos Educativos en Estadistica e IO, organizado por la SEIO con “Aventúrate y aprende investigando con la Estadística usando las Nuevas Tecnologías” publicado en el Boletín electrónico Vol 23 enero 2007

Para terminar esta entrada os dejo videos curiosos sobre estadística sacasos del  INE (Instituto Nacional de Estadística)

Video de animación con datos estadísticos de España

y el resto del mundo

Si España fuese un pueblo de 100 habitantes

[youtube=]

Podemos seguir en la Redes sociales este evento importante:FACEBOOK

PD: Esta entrada participa en la Edición 3.1415926535 del Carnaval de Matemáticas cuyo anfitrión es La Aventura de la Ciencia.

En abril del este año 2011 realice una entrada sobre el Año internacional de la química y el Dia escolar de la MAtematicas en la que la química tenia un papel importante, dicha entrada fue mi contribución para el Carnaval de Matemáticas y me gustaría que tambien participara en la X edición del Carnaval de química edición es muy especial, donde BioUnalm es anfitrión.

Empezaba así…..La Asamblea General de la ONU proclamó al 2011 como el Año Internacional de la Química, este año coincide con el centenario del Premio Nobel otorgado a Marie Curie(1911) por sus aportes a la química y de la fundación de la Asociación Internacional de Sociedades Químicas….LEER MAS

Elisa Benitez. Colegio Rafaela Ybarra. Madrid

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