CAMPAÑA VALOR-ES

(La mini campaña de KL con sus cómplices de compu)

VALOR-ES 

Campaña propuesta por Kael Pineda a su grupo de Computación Aplicada a Medios Audiovisuales, con seis objetivos principales:

1. Como método de evaluación integral al poner en práctica todo lo aprendido en la materia
2. Crear mensajes que promuevan VALORES HUMANOS que actualmente se ven afectados
3. Difundir las producciones utilizando las redes sociales, para que éstos mensaje lleguen a un mayor número de personas
4. Que los alumnos se enfrenten a las críticas que sus trabajos reciban; para que así puedan crecer profesionalmente
5. Hacer de la materia un ejercicio cercano a la realidad laboral, en donde hay que competir con calidad y resultados.
6. Motivarlos a participar en cualquier tipo de concurso u oportunidades que se les presenten sin ningún temor o miedo

BASES

1. De manera individual; la idea y edición (la realización puede ser colectiva) de una cápsula televisiva de 3 minutos de duración como máximo.
2. La temática de los videos debe de sobresaltar la importancia de distintos valores humanos (Ej: VALOR-ES: Tolerancia, VALOR-ES: Respeto, VALOR-ES: Puntualidad, VALOR-ES: Humildad, VALOR-ES: Amistad; bla bla bla, o Etc.)
3. Cada alumn@ debe contar con un canal YouTube y un portal en Jimdo.como Blogspot
4. La idea de la cápsula debe ser entregada a más tardar el próximo JUEVES 05 de Mayo de 2011 (o publicada via web en el portal JIMDO)
5. La voz en off, VFX, y otras correcciones de audio deben de estar grabadas desde Audition (sin hiss, con silencios, normalizado a 70%)
6. El video debe llevar: barras, negros, plecas institucionales, nombre de la campaña, nombre de la cápsula, logotipo de campaña, material inédito, voz en off, supers, créditos (de ocupar material de stock, deberan utilizarcrestomatia del programa) PLECA DE EVALUACION: Trabajo audiovisual realizado para la materia de Computación Aplicada a Medios Audiovisuales, (GRUPO y TURNO) Mayo 2011. Producción realizada sin fines de lucro.
7. La video cápsula deberá ser entregada, y estar en YOUTUBE a más tardar el lunes 23 de mayo de 2011.
8. Deberá difundirse via redes sociales, y deberán invitar a que voten por su producción.
9. Las 10 producciones más votadas serán puestas a escrutinio del grupo de clase (CIERRE DE VOTOS día 6 de junio 2011, 18:00 en salón de clase por confirmar)
10. Para votarlas y calificarlas deberán tomar en cuenta MEJOR MENSAJE Y EDICION.
11. De las 10 más votadas se seleccionarán 3 para evaluación del profesor (DÍA 9 de junio 2011, salón y hora por confirmar)
12. EL TRABAJO SELECCIONADO COMO MEJOR MENSAJE Y EDICIÓN, GANARA UN KIT DE MICROFONO INALAMBRICO PATROCINADO POR EL PROFESOR.

"El éxito es perseverancia, evolución y calidad; con esos toques mágicos de suerte que se dan a veces por coincidencias,y casualidades a los que algunos le llaman también destino... Pero cada quien escribe su propio Destino"

Carlos D. Pineda

¡ÉXITO A TODOS!

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Una vez que se han calculado las medidas de tendencia central para un conjunto de datos, es necesario contar con otra medida estadística, que indique un comportamiento adicional del conjunto de datos, puesto que la media, la mediana y la moda, solo indican valores centrales de la distribución.

Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variación, indican qué tan alejados o dispersos se encuentran los datos, con respecto a sí  mismos o con respecto a la medida del conjunto de datos.

Algunas de las medidas de dispersión más usadas son: el rango, la desviación media, la varianza y la desviación estándar o típica.

VARIANZA:

La varianza se define como el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto a la media. Su valor indica la forma en que están distribuidos los datos con respecto a la media. Se representa mediante:

(aquí va el símbolo de varianza) = ∑ (x₁ – x )^{2  /} n

Donde:

x₁ : Es el valor del i-ésimo dato

x :  es la media del conjunto de datos (recuerden que la X  lleva su rayita jeje)

n:  es el número total de datos.

Ejemplo:

Determina el valor de la varianza para el siguiente conjunto de datos

a)      12           25           8             15           5             18           26           14           9             10

Primero se determina la media:

x= ∑^x_{1 /  n}

x= 12+25+8+15+5+18+26+14+9+10 / 10

_{= 14.2}

La varianza es:

_{(aquí va el símbolo de varianza) = ∑ (x1 – x )^{2  /} n}

(simbolo de varianza)=(12-14.2)²+(25-14.2)²+(8-14.2)²+(15-14.2)²+(5-14.2)²+(18-14.2)²+(26-14.2)²+(14-14.2)²+(9-14.2)²+(10-14.2)²

10

(simbolo de varianza)

= 443.6 / 10

(simbolo de varianza) = 44.36

VARIANZA PARA DATOS AGRUPADOS

Cuando el conjunto de datos se tiene agrupado en una tabla de distribución de frecuencia, la varianza se obtiene en forma aproximada por:

(símbolo de varianza)  = = ∑f_i (M_i – x )²

                                                                n

donde:

f_{i = es el valor de la frecuencia del i-ésimo} intervalo         

M_{1= es el valor de la marca de clase del i-ésimo intervalo}

x= _{es la media del conjunto de datos  (la x lleva su rayita arriba)}

n= _{es el número total de datos  (n=∑} f_{i )}

Se utiliza la marca de clase, por considerar que su valor es el representativo de los datos que se encuentran en cada intervalo.

DETERMINE LA VARIANZA  para el siguiente conjunto de datos.

INTERVALO	FRECUENCIA
0 – 50	7
50 - 100	15
100 - 150	28
150 - 200	22
200 - 250	11
250 - 300	13
300 - 350	9
350 - 400	25
400 - 450	10

Obtenemos el valor de la media:

x = ∑ f_i M_{i         (la x con su marca de media)}

                   n

Agregamos las columnas M_i   f_i M_i

INTERVALO	FRECUENCIA	Mi	fi Mi
0 – 50	7	25	175
50 - 100	15	75	1125
100 - 150	28	125	3500
150 - 200	22	175	3850
200 - 250	11	225	2475
250 - 300	13	275	3575
300 - 350	9	325	6175
350 - 400	25	375	9375
400 - 450	10	425	4250
∑	150	TOTAL	34500

x= 34500 / 150

x=230

Ahora se agregan las columnas M_i  - x   y    (M_i – x)^{2      (las X, con su marca de media)}

INTERVALO	FRECUENCIA	M1	fi M1	Mi  - x	(Mi – x)2
0 – 50	7	25	175	-205	42025
50 - 100	15	75	1125	-155	24025
100 - 150	28	125	3500	-105	11025
150 - 200	22	175	3850	-55	3025
200 - 250	11	225	2475	-5	25
250 - 300	13	275	3575	45	2025
300 - 350	9	325	6175	95	9025
350 - 400	25	375	9375	145	21025
400 - 450	10	425	4250	195	38025
∑	150	TOTAL	34500

El valor de la varianza es:

(signo de varianza)= ∑f_i (M₁ – x )^{2   (la X con su marca de media)}

                                                     n

(signo de varianza) =2133750 / 150

(signo de varianza) = 14 225

Que al sacarle la raíz cuadrada, se obtiene la DESVIACIÓN ESTÁNDAR de: 119.2686