INTRODUCCIÓN
La estadística es una herramienta que nos permite analizar una muestra representativa de datos obtenidos de la observación. A mayor cantidad de datos, mayor será la similitud con la realidad, pero esto conlleva cierto grado de incerteza inevitable \cite{libre}. Esto genera un resultado en forma de intervalo conformado por el valor medio y la desviación estándar con respecto a esta medida , por este motivo, la hipótesis de nuestro trabajo practico era probar que: el desvío estándar del período medido de un faro depende del número de mediciones tomadas. Por lo tanto, el valor más probable se puede expresar como:
\(X=\vec{X}\ \pm S\) (Ec. 1)
Siendo \(\vec{X}\)el valor medio o media y S la desviación estándar. El valor medio se obtiene a partir de:
\(\vec{X}=\Sigma\frac{X_i}{N}\) (Ec. 2)
Donde Xi son los distintos valores obtenidos y N el número de mediciones. Mientras que la desviación estándar se obtiene de:
\(S=\sqrt{\frac{\Sigma\left(X_{i\ }-\vec{X}\right)^2}{N-1}}\) (Ec. 3)
donde N es el número de mediciones, Xi son los distintos valores obtenidos y \(\vec{X}\) el valor medio, esta desviación se utilizó para calcular el error estadístico ó sigma (\(\sigma\)) y se calcula como:
\(\sigma=\frac{s}{\sqrt{N}}\) (Ec. 4)
Si se tomaran todas las medias del período del faro de todos los grupos y se graficara un histograma, estos datos son aproximaciones de la desviación estándar del universo ( \(\sigma\) ) y el valor medio del universo que salen de la Distribución “Normal o Gaussiana”\cite{librea}. La misma es un gráfico de distribución que describe el comportamiento de variables continuas, la cual posee forma acampanada, es simétrica respecto al valor medio y responde a una función gaussiana, como se muestra en el siguiente gráfico: