Medidas de Variación o Dispersión. Dra. Noemí L. Ruiz 2007 Derechos de Autor Reservados Revisada 2010

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Medidas de Variación o Dispersión. Dra. Noemí L. Ruiz 2007 Derechos de Autor Reservados Revisada 2010"

Transcripción

1 Medida de Variación o Diperión Dra. Noemí L. Ruiz 007 Derecho de Autor Reervado Reviada 010

2 Objetivo de la lección Conocer cuále on la medida de variación y cómo e calculan o e determinan Conocer el ignificado o interpretación de cada una de la medida Aplicar la medida de variación en un conjunto de dato Conocer lo diagrama de caja y bigote y u aplicación

3 Medida de Variación o Diperión

4 Medida de Variación Son medida que indican cuánto varía o cuánto e dipera un grupo de dato. Alguna de eta medida on: rango, rango intercuartil, deviación intercuartil, deviación promedio, varianza, deviación etándar y coeficiente de variación. Eta medida miden el grado de diperión, deviación, o variación, que tienen la puntuacione, entre í, o en relación al centro de una ditribución.

5 Medida de Variación Ayudan a determinar cuán homogéneo e un grupo de dato. La puntuacione que etán relativamente junta tienen una medida de variación má pequeña. La puntuacione que etán má dipera tienen una medida de variación má grande. Meno diperión ignifica que el grupo de dato e má homogéneo. Má diperión implica mayor heterogeneidad.

6 Medida de Variación Muetra Valor 1 Valor Valor 3 Valor 4 Valor 5 Muetra A Muetra B Muetra C Lo valore en la muetra C on iguale, por lo tanto, no eite variabilidad entre ello. Al calcular cualquier medida que cuantifique la variabilidad de eta muetra, el reultado ería igual a cero.

7 Medida de Variación Muetra Valor 1 Valor Valor 3 Valor 4 Valor 5 Muetra A Muetra B Muetra C Si e comparan lo valore de la muetra A con lo de la muetra B e puede obervar que en la Muetra A lo valore etán má lejano uno de otro.

8 Medida de Variación Muetra Valor 1 Valor Valor 3 Valor 4 Valor 5 Muetra A Muetra B Muetra C Si e fuee a calcular cualquier medida que cuantifique la variabilidad en cada una de eta muetra, el reultado ería mayor para la muetra A que para la muetra B. En general, mientra mayor e la variabilidad entre lo dato, mayor erá la medida de diperión

9 Medida de Variación o Diperión

10 Dice cuál e la diperión total del grupo de dato Rango El rango e la medida que indica cuánto e dipera un grupo de dato. Se le conoce también, como: alcance, amplitud, recorrido, o campo de valore E la medida má encilla pero meno confiable. Se determina retando el valor mayor meno el valor menor. Rango = (Valor mayor) (Valor menor)

11 Rango Aunque la mayoría de la vece e determina con la fórmula: Rango = (Valor mayor) (Valor menor) Para propóito del libro de Hinkle e utilizará la iguiente fórmula que ajuta la incluión de ambo etremo: Rango =[ (Valor mayor) (Valor menor) ] + 1

12 Rango Si el valor mayor e 5 y el menor e 3, al retar 5 3 e obtiene. 5 3 = indica que hay do unidade de diferencia entre eto valore. Si e uma 1, (5-3) + 1, tenemo el total de valore que hay en ee intervalo de 5 a 3. (5-3) + 1 = + 1 = 3 Hay 3 valore: 5, 4, 3

13 Rango Grupo Valor 1 Valor Valor 3 Valor 4 Valor 5 Valor 6 Valor 7 Grupo Grupo La mediana de ambo grupo e 3, pero lo rango varían. El rango del grupo 1 e 7 ( = 7) El rango del grupo e 1 ( = 1) El grupo 1 e má variado que el grupo.

14 Limitacione del Rango Se afecta por valore etremo. Si el último valor del grupo 1 hubiera ido 64 en vez de 37, el rango e duplacaría. Se afecta por el tamaño de n, o ea, la cantidad de ujeto en la muetra. Lo rango de do grupo que tienen diferente número de ujeto (n) no e pueden comparar.

15 Dice cuál e la diperión de lo valore que etán en el centro Rango Intercuartil Indica cuánto e diperan lo valore que etán en el centro de un grupo de dato. Se conidera el centro como lo valore que e concentran entre el primer y tercer cuartil. El rango intercuartil no e afectado por valore etremo. Se determina uando la iguiente fórmula: Rango Intercuartil= Q 3 Q 1

16 Repreenta el punto medio del rango intercuartil Deviación Intercuartil E la ditancia promedio que eite entre el primer y tercer cuartil. Eta medida no dice, en promedio, cuán amplio o dipero etán lo dato que e concentran en el centro (de Q 3 a Q 1 ). El centro e concentra entre el primer y tercer cuartil. La fórmula para hallarlo e: Q 3 - Q 1

17 Diagrama de Caja y Bigote E una repreentación viual imple pero que brinda gran información obre la diperión de un grupo de dato. Utiliza la mediana y el rango intercuartil (Q 3 Q 1 ) para el análii. Lo dearrolló el prominente etadítico llamado Tuckey. Se puede uar para determinar valore que repreentan valore inuuale llamado outlier que requieren conideración epecial.

18 Diagrama de Caja y Bigote Para trazar el diagrama e neceitan 5 número o valore. Por eo a vece e le conoce como el análii de lo 5 número. Eto 5 valore on: Valor mayor (puntuación máima) Q 3 Mediana Q 1 Valor menor (puntuación mínima)

19 Diagrama de Caja y Bigote Ejemplo: Traza el diagrama de caja y bigote uando lo iguiente valore: Valor mayor = 69 Q 3 = 56.6 Mediana = 49.6 Q 1 = Valor menor =

20 Outlier Son valore inuuale que podrían coniderare etremo y que requieren conideración epecial. Para determinar eto valore e utiliza el rango intercuartil: (Q 3 Q 1 ). El límite uperior razonable de una ditribución etá dado por la fórmula: Límite Superior Razonable (LSR) = Q (Q 3 Q 1 ) El límite inferior razonable de una ditribución etá dado por la fórmula: Límite Inferior Razonable (LIR) = Q (Q 3 Q 1 )

21 Outlier Si un valor dado cae fuera de eto límite razonable, el valor e conidera un etremo y habría que coniderarlo cuando e tomen deciione obre el grupo. Determine i lo valore a continuación on razonable: 68, 75, 3, 1 LIR LSR

22 Repreenta el promedio de la deviacione de todo lo valore repecto a la media Deviación Media E la uma de lo valore aboluto de la deviacione de lo valore repecto a la media aritmética de la muetra. La fórmula para hallarlo e: Deviación media i n 1 i n

23 i i i Totale = 4 = 0 = 0 Deviación Media n i 1 i n i n 1 i n

24 Deviación Media Se puede uar la deviación media para comparar la variación de ditinta ditribucione. La ditribucione con mayor deviación media erán la que tengan la variación mayor. Sin embargo, la utilidad de eta medida e limitada debido a que e ua el valor aboluto como medio para hallarla. Lo análii etadítico má avanzado requieren manejo algebraico má complejo, como la varianza.

25 La varianza no e interpreta por er una unidad cuadrada Varianza E una medida que repreenta una unidad cuadrada. Eta medida promedia lo cuadrado de la deviacione de lo valore repecto a la media aritmética. La varianza toma en conideración cada valor de la muetra. La fórmula para hallar la varianza de una población e: i n Fórmula 1 e deviación etándar de la población e media aritmética de la población

26 Ver cuando e ua cada fórmula Varianza La fórmula para hallar la varianza de una muetra e: Fórmula La fórmula anterior e equivalente también a la iguiente fórmula: Fórmula 3 i i n n 1 1 n i

27 Varianza Se ua la fórmula 1 cuando e va a determinar la varianza de una población. Se ua la fórmula y fórmula 3 cuando e va a determinar la varianza de una muetra. Se ua la fórmula cuando e tiene una muetra pequeña y la media aritmética e un número entero, ya que e torna má compleja y difícil de utilizar cuando hay mucho valore o cuando la media repreenta un valor decimal. En ete cao, e ua mejor la fórmula 3.

28 Varianza Má adelante e preentarán ejemplo de cómo e utilizan eta fórmula. El elevar al cuadrado la deviacione de la puntuacione repecto a la media aritmética, e un método alterno al uo del valor aboluto para eliminar lo igno negativo ante de umar la deviacione. Cuando e utilizan lo cuadrado en vez de lo valore aboluto de la deviacione e facilita el manejo algebraico y e elimina la retricción que tiene la deviación media.

29 i 6 Ejemplo Deviación Media i i Totale = 4 = 0 = 76 = 104 i 8

30 E un promedio que mide cuánto e devían todo lo dato en relación a la media aritmética Deviación Etándar E una medida que repreenta una unidad lineal. Se halla etrayendo la raíz cuadrada de la varianza. La fórmula para hallar la deviación etándar e: ó Para hallar la deviación etándar de una población e ua la última fórmula.

31 Varianza y Deviación Etándar para dato agrupado Cuando lo dato etán agrupado e utiliza la iguiente fórmula: Fórmula 4 n i 1 i f i n 1 i n 1 i n f i

32 Ver la columna que e neceitarían añadir en una tabla de ditribución de frecuencia para poder aplicar la fórmula 4. Varianza y Deviación Etándar para dato agrupado n n f f n i i i n i i i

33 Coeficiente de Variación Repreenta una medida relativa (por ciento) que permite comparar grupo ditinto. Relaciona la deviación etándar con la media aritmética. No dice cuál e el por ciento de variación de un grupo repecto a la media aritmética. La fórmula e: deviación etándar media aritmética

34 Ejemplo para aplicar la fórmula

35 Ejemplo 1: Dato Crudo Halla el rango, varianza y deviación etándar uando fórmula. Rango = 10-6 = i n Segundo de reacción ante de conumir un gramo de droga THC X (egundo) ( ) ( - ) = = = = = = = = = = =

36 Ejemplo : Dato Crudo El mimo ejercicio anterior pero uando la fórmula 3 para calcular. i n n i Segundo de reacción ante de conumir un gramo de droa THC X (egundo)

37 Halla la deviación intercuartil Q 3 = 3(n+1) = 36 = 9 ó 9na poición Q 3 = Q 1 = n+1 = 1 = 3 ó 3era po. Q 1 = 6 Q 3 - Q Ejemplo 3 = 10-6 = Interpreta ete reultado Q 3 - Q DI = 1 Segundo de reacción ante de conumir un gramo de droa THC X (egundo)

38 Halla el coeficiente de variación Coeficiente de Variación = Deviación etándar = Media aritmética Ejemplo = = 0.1=1% 8 Interpreta ete reultado Segundo de reacción ante de conumir un gramo de droa THC X (egundo)

39 Ver qué columna e neceitan, f, f Ejemplo 5: Dato en Clae Halla la varianza y deviación etándar del grupo de dato a continuación (Completar Tabla) Reultado de eamen de etadítica Clae f. f. f

40 Ejemplo 5: Dato en Clae Halla la varianza y deviación etándar del grupo de dato a continuación (Clic para ver proceo) Reultado de eamen de etadítica Clae f. f. f

41 Continuación Ejemplo 5 f ( n 1) ( f) (3755) 14,100,05 91, , ,85 8, n

42 Fin de la Lección

MEDIDAS DE DISPERSION

MEDIDAS DE DISPERSION MEDIDAS DE DISPERSION Un promedio puede er engañoo a meno que ea identicado y vaya acompañado por otra información que informe la deviacione de lo dato repecto a la medida de tendencia central eleccionada.

Más detalles

Medidas de Posición Preparado por: Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2007 Derechos de Autor Reservados Revisado 2010

Medidas de Posición Preparado por: Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2007 Derechos de Autor Reservados Revisado 2010 Medidas de Posición Preparado por: Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2007 Derechos de Autor Reservados Revisado 2010 Objetivos de Lección 1. Conocer las medidas de posición o localización más comunes y cómo se

Más detalles

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. PRIMERO DE BACHILLERATO. TEORÍA Y EJERCICIOS DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. PRIMERO DE BACHILLERATO. TEORÍA Y EJERCICIOS DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES DISTRIBUCIOES BIDIMESIOALES. PRIMERO DE BACHILLERATO. TEORÍA Y EJERCICIOS DISTRIBUCIOES BIDIMESIOALES RESULTA DE ESTUDIAR FEÓMEOS E LOS QUE PARA CADA OBSERVACIÓ SE OBTIEE U PAR DE MEDIDAS Y, E COSECUECIA,

Más detalles

Medidas de Tendencia Central. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo Derechos de Autor Reservados Revisado 2010

Medidas de Tendencia Central. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo Derechos de Autor Reservados Revisado 2010 Medidas de Tendencia Central Dra. Noemí L. Ruiz Limardo Derechos de Autor Reservados Revisado 2010 Objetivos de Lección Conocer cuáles son las medidas de tendencia central más comunes y cómo se calculan

Más detalles

LENTE CONVERGENTE 2: Imágenes en una lente convergente

LENTE CONVERGENTE 2: Imágenes en una lente convergente LENTE CONVERGENTE : Imágene en una lente convergente Fundamento En una lente convergente delgada e conidera el eje principal como la recta perpendicular a la lente y que paa por u centro. El corte de eta

Más detalles

ANÁLISIS DEL LUGAR GEOMÉTRICO DE LAS RAÍCES

ANÁLISIS DEL LUGAR GEOMÉTRICO DE LAS RAÍCES CAPITULO 3 ANÁLISIS DEL LUGAR GEOMÉTRICO DE LAS RAÍCES 3. INTRODUCCIÓN La etabilidad relativa y la repueta tranitoria de un itema de control en lazo cerrado etán directamente relacionada con la localización

Más detalles

ÓPTICA GEOMÉTRICA. ; 2s s 40 + =

ÓPTICA GEOMÉTRICA. ; 2s s 40 + = ÓPTICA GEOMÉTRICA Modelo 06. Pregunta 4a.- Se deea obtener una imagen virtual de doble tamaño que un objeto. Si e utiliza: a) Un epejo cóncavo de 40 cm de ditancia focal, determine la poicione del objeto

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 9: Medidas de Posición para Datos Agrupados por Clases

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 9: Medidas de Posición para Datos Agrupados por Clases 1 Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas Lección 9: Medidas de Posición para Datos Agrupados por Clases Creado por: Dra. Noemí L. Ruiz Limardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetivos 1. Calcular

Más detalles

Medidas de dispersión

Medidas de dispersión Medidas de dispersión Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son: Rango o recorrido El rango es la diferencia

Más detalles

s s El radio de curvatura se calcula con la ecuación fundamental de los espejos esféricos.

s s El radio de curvatura se calcula con la ecuación fundamental de los espejos esféricos. Modelo 04. Pregunta 4B.- Un objeto etá ituado a una ditancia de 0 cm del vértice de un epejo cóncavo. Se forma una imagen real, invertida y tre vece mayor que el objeto. a) Calcule el radio de curvatura

Más detalles

s 4 1,65 8 f 4 = +20 cm = 50,8 cm 1,65 1,00 1,00 8 f = 20 cm = 30,8 cm 1,65 1,00

s 4 1,65 8 f 4 = +20 cm = 50,8 cm 1,65 1,00 1,00 8 f = 20 cm = 30,8 cm 1,65 1,00 TEMA 0: ÓPTICA GEOMÉTRICA NOMBRE DEL ALUMNO: CURSO: ºBach GRUPO: ACTIVIDADES PARES DE LAS PAGINAS 320-322 2. Qué ignificado tiene la aproximación de rao paraxiale? Conite en uponer que lo rao inciden obre

Más detalles

Automá ca. Ejercicios Capítulo5.Estabilidad. JoséRamónLlataGarcía EstherGonzálezSarabia DámasoFernándezPérez CarlosToreFerero MaríaSandraRoblaGómez

Automá ca. Ejercicios Capítulo5.Estabilidad. JoséRamónLlataGarcía EstherGonzálezSarabia DámasoFernándezPérez CarlosToreFerero MaríaSandraRoblaGómez Automáca Ejercicio Capítulo.Etabilidad JoéRamónLlataGarcía EtherGonáleSarabia DámaoFernándePére CarloToreFerero MaríaSandraRoblaGóme DepartamentodeTecnologíaElectrónica eingenieríadesitemayautomáca Problema

Más detalles

CAPÍTULO 4. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES 4.1. Introducción 4.2. Raíces comunes 4.3. División entera de polinomios 4.4. Descomposición de un

CAPÍTULO 4. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES 4.1. Introducción 4.2. Raíces comunes 4.3. División entera de polinomios 4.4. Descomposición de un CAPÍTULO. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES.. Introducción.. Raíce comune.. Diviión entera de polinomio.. Decompoición de un polinomio en producto de factore.5. Método de fraccione imple.6. Método de

Más detalles

TEMA I DIAGRAMAS DE BLOQUES, FLUJOGRAMAS Y SUS OPERACIONES. Universidad de Oriente Núcleo de Anzoátegui Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas

TEMA I DIAGRAMAS DE BLOQUES, FLUJOGRAMAS Y SUS OPERACIONES. Universidad de Oriente Núcleo de Anzoátegui Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas Título Univeridad de Oriente Núcleo de nzoátegui Ecuela de Ingeniería y Ciencia plicada Dpto de Computación y Sitema TEM I DIRMS DE OQUES, FUJORMS Y SUS OPERCIONES Ec. De Ing. Y C. plicada Tema I: Diag

Más detalles

Academia de Análisis Mecánico, DSM-DIM. Cinemática de Mecanismos. Análisis de Velocidades de Mecanismos por el Método del Polígono.

Academia de Análisis Mecánico, DSM-DIM. Cinemática de Mecanismos. Análisis de Velocidades de Mecanismos por el Método del Polígono. Cinemática de Mecanimo Análii de elocidade de Mecanimo por el Método del Polígono. DEFINICION DE ELOCIDAD La velocidad e define como la razón de cambio de la poición con repecto al tiempo. La poición (R)

Más detalles

COLEGIO LA PROVIDENCIA

COLEGIO LA PROVIDENCIA COLEGIO LA PROVIDENCIA Hna de la Providencia y de la Inmaculada Concepción 2013 ALLER MOVIMIENO CIRCULAR UNIFORME DOCENE: Edier Saavedra Urrego Grado: décimo fecha: 16/04/2013 Realice un reumen de la lectura

Más detalles

El estudio teórico de la práctica se realiza en el problema PTC0004-21

El estudio teórico de la práctica se realiza en el problema PTC0004-21 PRÁCTICA LTC-14: REFLEXIONES EN UN CABLE COAXIAL 1.- Decripción de la práctica a) Excitar un cable coaxial de 50 metro de longitud con un pulo de tenión de 0 a 10 voltio, 100 Khz frecuencia y un duty cycle

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 7: Medidas de Posición para Datos Crudos

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 7: Medidas de Posición para Datos Crudos 1 Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas Lección 7: Medidas de Posición para s Crudos Creado por: Dra. Noemí L. Ruiz Limardo, EdD 010 Derechos de Autor Objetivos 1. Definir las medidas de

Más detalles

Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución.

Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. CONTENIDO: MEDIDAS DE DISPERSIÓN INDICADOR DE LOGRO: Determinarás y aplicarás, con perseverancia las medidas de dispersión para datos no agrupados y agrupados Guía de trabajo: Las medidas de dispersión

Más detalles

9.7 Sin hacer cálculos, indica las características de la imagen que se formará en un espejo de 15 cm de radio, cuando el objeto está situado a 7 cm.

9.7 Sin hacer cálculos, indica las características de la imagen que se formará en un espejo de 15 cm de radio, cuando el objeto está situado a 7 cm. 9 Óptica geométrica EJERCICIOS PROPUESTOS 9. Indica la caracterítica de la imagen que oberva una perona que e etá mirando en un epejo plano. La imagen e virtual derecha. Virtual, porque e puede ver pero

Más detalles

Función Longitud de Arco

Función Longitud de Arco Función Longitud de Arco Si al extremo final de la curva Lt = t f t dt e deja variable entonce el límite uperior de la a integral depende del parámetro t y e tiene que la longitud de arco de una curva

Más detalles

FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- BLOQUE ESTADÍSTICA: ESTADÍSTICA VARIABLE UNIDIMENSIONAL. Estadística variable unidimensional

FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- BLOQUE ESTADÍSTICA: ESTADÍSTICA VARIABLE UNIDIMENSIONAL. Estadística variable unidimensional FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- Estadística variable unidimensional 1. Conceptos de Estadística 2. Distribución de frecuencias 2.1. Tablas de valores con variables continuas 3. Parámetros

Más detalles

Regresión Lineal. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos Reservados, Rev 2010

Regresión Lineal. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos Reservados, Rev 2010 Regresión Lineal Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 008 Derechos Reservados, Rev 010 Objetivos de la Lección Conocer el significado de la regresión lineal Determinar la línea de regresión cuando ha correlación

Más detalles

Estadística. Análisis de datos.

Estadística. Análisis de datos. Estadística Definición de Estadística La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un

Más detalles

Actividades del final de la unidad

Actividades del final de la unidad Actividade del final de la unidad. Explica brevemente qué entiende por foco ditancia focal para un dioptrio eférico. Razona cómo erá el igno de la ditancia focal objeto la ditancia focal imagen egún que

Más detalles

ELEMENTOS DEL MOVIMIENTO

ELEMENTOS DEL MOVIMIENTO 1 ELEMENTOS DEL MOVIMIENTO Poición 1.- Ecribe el vector de poición y calcula u módulo correpondiente para lo iguiente punto: P1 (4,, 1), P ( 3,1,0) y P3 (1,0, 5); La unidade de la coordenada etán en el

Más detalles

Probabilidad y Estadística, EIC 311

Probabilidad y Estadística, EIC 311 Probabilidad y Estadística, EIC 311 Medida de resumen 1er Semestre 2016 1 / 105 , mediana y moda para datos no Una medida muy útil es la media aritmética de la muestra = Promedio. 2 / 105 , mediana y moda

Más detalles

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Materia: Estadística I Maestro: Dr. Francisco Javier Tapia Moreno Semestre: 015- Hermosillo, Sonora, a 14 de septiembre de

Más detalles

Transformaciones geométricas

Transformaciones geométricas Tranformacione geométrica Baado en: Capítulo 5 Del Libro: Introducción a la Graficación por Computador Fole Van Dam Feiner Hughe - Phillip Reumen del capítulo Tranformacione bidimenionale Coordenada homogénea

Más detalles

MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros

MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Lic. Esperanza García Cribilleros ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Diagrama de tallo y hojas Diagrama de caja DESCRIPCIÓN N DE LOS DATOS Tablas

Más detalles

REGULACIÓN AUTOMATICA (8)

REGULACIÓN AUTOMATICA (8) REGULACIÓN AUOMAICA 8 Repueta en frecuencia Nyquit Ecuela Politécnica Superior Profeor: Darío García Rodríguez -4.-Dada la función de tranferencia de lazo abierto de un itema con imentación unitaria, para

Más detalles

Modelos de generadores asíncronos para la evaluación de perturbaciones emitidas por parques eólicos

Modelos de generadores asíncronos para la evaluación de perturbaciones emitidas por parques eólicos eunión de Grupo de Invetigación en Ingeniería Eléctrica. Santander Modelo de generadore aíncrono para la evaluación de perturbacione emitida por parque eólico A. Feijóo, J. Cidrá y C. Carrillo Univeridade

Más detalles

U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: Propuesta: 1.1 Distribución de frecuencias. Variables Cualitativas: Ejemplo

U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: Propuesta: 1.1 Distribución de frecuencias. Variables Cualitativas: Ejemplo U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: - Población: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determinada característica. Ej.: Alumnos del colegio. - Individuo:

Más detalles

Z i

Z i Medidas de Variabilidad y Posición. Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 010 Cuando trabajamos el aspecto denominado Medidas de Tendencia Central se observó que tanto la media como la mediana y la moda

Más detalles

UNIDAD 7 Medidas de dispersión

UNIDAD 7 Medidas de dispersión UNIDAD 7 Medidas de dispersión UNIDAD 7 MEDIDAS DE DISPERSIÓN Al calcular un promedio, por ejemplo la media aritmética no sabemos su representatividad para ese conjunto de datos. La información suministrada

Más detalles

1,567 f 4 = R 8 f 4 = 15 cm = 41,5 cm. 1,000 f = R 8 f = 15 cm = 26,5 cm. El dioptrio esférico es, por tanto, como el que se muestra en la imagen:

1,567 f 4 = R 8 f 4 = 15 cm = 41,5 cm. 1,000 f = R 8 f = 15 cm = 26,5 cm. El dioptrio esférico es, por tanto, como el que se muestra en la imagen: 0 Óptica geométrica Actividade del interior de la unidad. Tenemo un dioptrio eférico convexo de 5 cm de radio que epara el aire de un vidrio de índice de refracción,567. Calcula la ditancia focal e imagen.

Más detalles

RELACIÓN DE EJERCICIOS TEMA 2

RELACIÓN DE EJERCICIOS TEMA 2 1. Sea una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: Calcular: x i 61 64 67 70 73 f i 5 18 42 27 8 a) La moda, mediana y media. b) El rango, desviación media, varianza y desviación

Más detalles

PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012

PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL INSTITUTO DE CIENCIAS FÍSICAS PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012 NOMBRE: Ete examen conta de 22 pregunta, entre pregunta conceptuale y problema

Más detalles

M i. Los datos vendrán en intervalos en el siguiente histograma de frecuencias acumuladas se ilustra la mediana.

M i. Los datos vendrán en intervalos en el siguiente histograma de frecuencias acumuladas se ilustra la mediana. Medidas de tendencia central y variabilidada para datos agrupados Media (media aritmética) ( X ) Con anterioridad hablamos sobre la manera de determinar la media de la muestra. Si hay muchos valores u

Más detalles

Medidas de tendencia central y dispersión

Medidas de tendencia central y dispersión Estadística Aplicada a la Investigación en Salud Medwave. Año XI, No. 3, Marzo 2011. Open Access, Creative Commons. Medidas de tendencia central y dispersión Autor: Fernando Quevedo Ricardi (1) Filiación:

Más detalles

Puntuaciones Estándarizadas, Distribución Normal y Aplicaciones. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos de Autor Reservados, Revisado 2010

Puntuaciones Estándarizadas, Distribución Normal y Aplicaciones. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos de Autor Reservados, Revisado 2010 Puntuaciones Estándarizadas, Distribución Normal y Aplicaciones Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos de Autor Reservados, Revisado 2010 Objetivos de Lección Conocer características principales de una

Más detalles

GRUPO A GRUPO B Total = 225 Total = 250. Medidas de tendencia central.

GRUPO A GRUPO B Total = 225 Total = 250. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión o variabilidad Tema 5 Profesor Tevni Grajales G. A dos grupos diferentes de estudiantes se les preguntó cuánto deseaban pagar como cuotas de graduación. En ambos casos el promedio

Más detalles

Lugar Geométrico de las Raíces

Lugar Geométrico de las Raíces Lugar Geométrico de la Raíce N de práctica: 9 Tema Correpondiente: Lugar geométrico de la raíce Nombre completo del alumno Firma N de brigada: Fecha de elaboración: Grupo: Elaborado por: Reviado por: Autorizado

Más detalles

Lupa. [b] Vamos a suponer que el objeto se encuentra a 18 cm de la lupa (véase la ilustración anterior).

Lupa. [b] Vamos a suponer que el objeto se encuentra a 18 cm de la lupa (véase la ilustración anterior). íica de 2º Bachillerato Actividad Para ver un objeto con mayor detalle, utilizamo un dipoitivo compueto de una única lente, llamado corrientemente lupa. [a] Indica el tipo de lente que debemo utilizar

Más detalles

Describe, en función de la diferencia de fase, qué ocurre cuando se superponen dos ondas progresivas armónicas de la misma amplitud y frecuencia.

Describe, en función de la diferencia de fase, qué ocurre cuando se superponen dos ondas progresivas armónicas de la misma amplitud y frecuencia. El alumno realizará una opción de cada uno de lo bloque. La puntuación máxima de cada problema e de punto, y la de cada cuetión de 1,5 punto. BLOQUE I-PROBLEMAS Se determina, experimentalmente, la aceleración

Más detalles

PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2

PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 Preg. 1. Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de individuos, utilizamos

Más detalles

Medidas de tendencia central

Medidas de tendencia central Medidas de tendencia central Medidas de tendencia central Medidas de Posición: son aquellos valores numéricos que nos permiten o bien dar alguna medida de tendencia central, dividiendo el recorrido de

Más detalles

Movimiento rectilíneo uniformemente variado (parte 2)

Movimiento rectilíneo uniformemente variado (parte 2) Semana (parte 1) 9 Semana 8 (parte ) Empecemo! Apreciado participante, neceitamo que tenga una actitud de éxito y dipoición de llegar hata el final, aún en medio de la dificultade, por ello perevera iempre!

Más detalles

Unidad Nº 3. Medidas de Dispersión

Unidad Nº 3. Medidas de Dispersión Unidad Nº 3 Medidas de Dispersión 1.-Definición.- Las medidas de tendencia central nos enseñaban a localizar el centro de la información en una serie de observaciones o distribución, pero no a realizar

Más detalles

SOLUCIONARIO Medidas de tendencia central y posición

SOLUCIONARIO Medidas de tendencia central y posición SOLUCIONARIO Medidas de tendencia central y posición SGUICEG046EM32-A16V1 1 TABLA DE CORRECCIÓN GUÍA PRÁCTICA Medidas de tendencia central y posición Ítem Alternativa 1 C 2 E Aplicación 3 E 4 E Comprensión

Más detalles

CENTRO DE ENSEÑANZA TÉCNICA INDUSTRIAL. Un fasor es un numero complejo que representa la amplitud y la fase de una senoide

CENTRO DE ENSEÑANZA TÉCNICA INDUSTRIAL. Un fasor es un numero complejo que representa la amplitud y la fase de una senoide Faore La enoide e exprean fácilmente en término de faore, e má cómodo trabajar que con la funcione eno y coeno. Un faor e un numero complejo que repreenta la amplitud y la fae de una enoide Lo faore brinda

Más detalles

1. Breves Apuntes de la Transformada de Laplace

1. Breves Apuntes de la Transformada de Laplace Ingeniería de Sitema. Breve Apunte de la Tranformada de Laplace Nota: Eto apunte tomado de diferente bibliografía y apunte de clae, no utituyen la diapoitiva ni la explicación del profeor, ino que complementan

Más detalles

Definiciones generales

Definiciones generales Deiniciones generales Objetivo Brindar al participante los conceptos teóricos básicos sobre Media Aritmética para datos no agrupados y agrupados En esta sesión Conceptos básicos de Media Aritmética para

Más detalles

TEMA - IV ESPEJOS. 1. ESPEJOS ESFÉRICOS.

TEMA - IV ESPEJOS. 1. ESPEJOS ESFÉRICOS. IV - 0 TEMA - IV ESPEJOS.. ESPEJOS ESFÉRICOS... Poición de la imagen..2. Foco y ditancia focal..3. Potencia..4. Formación de imágene..4.. Marcha de lo rayo..4.2. Imágene en epejo cóncavo..4.3. Imágene

Más detalles

Análisis del lugar geométrico de las raíces

Análisis del lugar geométrico de las raíces Análii del lugar geométrio de la raíe La araterítia báia de la repueta tranitoria de un itema en lazo errado e relaiona etrehamente on la ubiaión de lo polo en lazo errado. Si el itema tiene una ganania

Más detalles

MEDIDAS DE VARIABILIDAD

MEDIDAS DE VARIABILIDAD MEDIDAS DE VARIABILIDAD 1 Medidas de variabilidad Qué son las medidas de variabilidad? Las medidas de variabilidad de una serie de datos, muestra o población, permiten identificar que tan dispersos o concentrados

Más detalles

Capítulo VI FRICCIÓN. s (max) f en el instante que el movimiento del cuerpo es inminente. En esa 6.1 INTRODUCCIÓN 6.2 FRICCIÓN ESTÁTICA

Capítulo VI FRICCIÓN. s (max) f en el instante que el movimiento del cuerpo es inminente. En esa 6.1 INTRODUCCIÓN 6.2 FRICCIÓN ESTÁTICA RICCIÓ Capítulo VI 6.1 ITRODUCCIÓ La ricción e un enómeno que e preenta entre la upericie rugoa de do cuerpo ólido en contacto, o entre la upericie rugoa de un cuerpo ólido un luido en contacto, cuando

Más detalles

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales REGRESIÓN CORRELACIÓN Método Etadítico Aplicado a la Auditoría Sociolaborale Francico Álvarez González http://www.uca.e/erv/fag/fct/ francico.alvarez@uca.e DISTRIBUCIONES BIVARIANTES El etudio de la relación

Más detalles

Transmisión Digital Paso Banda

Transmisión Digital Paso Banda Tranmiión Digital Pao Banda PRÁCTICA 9 ( eione) Laboratorio de Señale y Comunicacione 3 er curo Ingeniería de Telecomunicación Javier Ramo Fernando Díaz de María y David Luengo García 1. Objetivo Simular

Más detalles

Lugar geométrico de las raíces

Lugar geométrico de las raíces Lugar geométrio de la raíe Análii del lugar geométrio de la raíe La araterítia báia de la repueta tranitoria de un itema en lazo errado e relaiona etrehamente on la ubiaión de lo polo en lazo errado. Si

Más detalles

Segmento: Sustituye a: --- Procedimiento para el cálculo de la Garantía Inicial. Se detalla el cálculo de la Garantía Inicial.

Segmento: Sustituye a: --- Procedimiento para el cálculo de la Garantía Inicial. Se detalla el cálculo de la Garantía Inicial. Número: Segmento: C-IRS-04/2015 IRS Circular Fecha: 30 de julio de 2015 Fecha entrada en vigor: 30 de noviembre de 2015 Sutituye a: --- Aunto Procedimiento para el cálculo de la Garantía Inicial. Reumen

Más detalles

Capítulo 6: Entropía.

Capítulo 6: Entropía. Capítulo 6: Entropía. 6. La deigualdad de Clauiu La deigualdad de Clauiu no dice que la integral cíclica de δq/ e iempre menor o igual que cero. δq δq (ciclo reverible) Dipoitivo cíclico reverible Depóito

Más detalles

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO LICENCIATURA EN TURISMO UNIDAD DE APRENDIZAJE: ESTADISTICA TEMA 1.5 : ESTADISTICA DESCRIPTIVA M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA:

Más detalles

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases: Recogida de datos. Organización y representación de datos. Análisis de datos.

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases: Recogida de datos. Organización y representación de datos. Análisis de datos. La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un estudio estadístico consta de las siguientes

Más detalles

Medidas de posición para variables cuantitativas

Medidas de posición para variables cuantitativas Medidas de posición para variables cuantitativas Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Qué es el valor mínimo y el máximo Qué es la moda o modo y como se interpreta Qué son los percentiles,

Más detalles

UNIDAD 6. Estadística

UNIDAD 6. Estadística Matemática UNIDAD 6. Estadística 2 Medio GUÍA N 1 MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS ACTIVIDAD Consideremos los siguientes conjuntos de valores referidos a las edades de los jugadores de dos

Más detalles

Medidas de posición relativa

Medidas de posición relativa Medidas de posición relativa Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 3.1-1 Medidas de posición relativa Las medidas de posición relativa son también llamadas cuantiles o

Más detalles

CAPITULO IV Teoría del Portafolio

CAPITULO IV Teoría del Portafolio 4 Teoría de l C O N T E N I D O 1. Concepto Báico 1.1.Selección de Cartera 1.2.Cartera Eficiente (Frontera Eficiente) 1.3.Pao en la Selección de Cartera 2. Razone para la Diverificación 3. Medida del Riego

Más detalles

SEGUNDO PARCIAL - Física 1 30 de junio de 2010

SEGUNDO PARCIAL - Física 1 30 de junio de 2010 Intituto de Fíica Facultad de Ingeniería Univeridad de la República SEGUNDO PARCIAL - Fíica 1 30 de junio de 010 g= 9,8 m/ Cada pregunta tiene ólo una repueta correcta. Cada repueta correcta uma 6 punto.

Más detalles

Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda

Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda Preparado por: Roberto O. Rivera Rodríguez Coaching de matemática Escuela Eduardo Neuman Gandía 1 Introducción En muchas ocasiones el conjunto

Más detalles

Medidas de variabilidad (dispersión)

Medidas de variabilidad (dispersión) Medidas de posición Las medidas de posición nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de esta serie de datos. Las

Más detalles

Descripción Diagramas de bloques originales CONMUTATIVA PARA LA SUMA. Diagramas de bloques equivalentes MOVIMIENTO A LA IZQUIERDA DE UN

Descripción Diagramas de bloques originales CONMUTATIVA PARA LA SUMA. Diagramas de bloques equivalentes MOVIMIENTO A LA IZQUIERDA DE UN Decripción Diagrama de bloue originale ONMUTATIVA AA A SUMA Diagrama de bloue euivalente 8 MOVIMIENTO A A IZUIEDA DE UN UNTO DE BIFUAIÓN DISTIBUTIVA A A SUMA 9 MOVIMIENTO A A DEEA DE UN UNTO DE BIFUAIÓN

Más detalles

Errores y Tipo de Sistema

Errores y Tipo de Sistema rrore y Tipo de Sitema rror dinámico: e la diferencia entre la eñale de entrada y alida durante el período tranitorio, e decir el tiempo que tarda la eñal de repueta en etablecere. La repueta de un itema

Más detalles

Guía para maestro. Medidas de dispersión. Guía para el maestro. Compartir Saberes

Guía para maestro. Medidas de dispersión. Guía para el maestro.  Compartir Saberes Guía para maestro Guía realizada por Bella Peralta C. Magister en Educación Matemática bellaperaltamath@gmail.com bperalta@colegioscompartir.org Determinan si la media de la distribución de los datos es

Más detalles

ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES

ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES Simpoio de Metrología 00 7 al 9 de Octubre ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES Suana Padilla-Corral, Irael García-Ruiz km 4.5 carretera a Lo Cué, El Marqué, Querétaro

Más detalles

Física P.A.U. ÓPTICA 1 ÓPTICA

Física P.A.U. ÓPTICA 1 ÓPTICA íica P.A.U. ÓPTICA ÓPTICA INTRODUCCIÓN MÉTODO. En general: Se dibuja un equema con lo rayo. Se compara el reultado del cálculo con el equema. 2. En lo problema de lente: Se traza un rayo paralelo al eje

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Definición de Estadística: La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer

Más detalles

INTRODUCCIÓN TIPOS DE CONSULTA UNIDAD 4. Consultas. Consulta de selección

INTRODUCCIÓN TIPOS DE CONSULTA UNIDAD 4. Consultas. Consulta de selección Curo Báico 2003 UNIDAD 4 Conulta INTRODUCCIÓN Una conulta e una pregunta que le realizamo a una bae de dato para que no dé información concreta obre lo dato que contiene. No permiten: Etablecer criterio

Más detalles

Uso de las medidas de dispersión en un análisis de datos

Uso de las medidas de dispersión en un análisis de datos Grado 11 Matematicas - Unidad 5 Un análisis de información con criterios estadísticos Tema Uso de las medidas de dispersión en un análisis de datos Nombre: Curso: El uso de la información estadística va

Más detalles

Teoría de la decisión

Teoría de la decisión 1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Medidas de tendencia central y de dispersión Giorgina Piani Zuleika Ferre 1. Tendencia Central Son un conjunto de medidas estadísticas que determinan un único valor que define el

Más detalles

INSTITUCIÓN EDUCATIVA NUESTRA SEÑORA DEL PALMAR SEDE LICEO FEMENINO GUÍA DE ESTADÍSTICA GRADO DÉCIMO

INSTITUCIÓN EDUCATIVA NUESTRA SEÑORA DEL PALMAR SEDE LICEO FEMENINO GUÍA DE ESTADÍSTICA GRADO DÉCIMO GUÍA DE ESTADÍSTICA GRADO DÉCIMO MEDIDAS DE POSICIÓN Las medidas de posición son medidas que permiten dividir el conjunto de datos en partes porcentuales. Estas medidas se usan para describir la posición

Más detalles

Medidas de posición relativa

Medidas de posición relativa Medidas de posición relativa Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 3.1-1 Medidas de posición relativa Son medidas que pueden utilizarse para comparar valores de diferentes

Más detalles

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN, POSICIÓN Y DISPERSIÓN. Matemáticas PAI 5 (4ºESO)

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN, POSICIÓN Y DISPERSIÓN. Matemáticas PAI 5 (4ºESO) CENTRALIZACIÓN, POSICIÓN Y DISPERSIÓN Matemáticas PAI 5 (4ºESO) Ejercicio 2 Actividad de aula 3 Medidas estadísticas Recupera la tabla de frecuencias que realizaste en el ejercicio 2 de la actividad de

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMERICA) MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 20/05/2008 Ing. SEMS 2.1 INTRODUCCIÓN En el capítulo anterior estudiamos de qué manera los

Más detalles

DETERMINACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LAS POBLACIONES DE PECES E INVERTEBRADOS MEDIANTE LA VARIACIÓN DE CAUDALES A TRAVÉS UNA SIMULACIÓN EN SIMULINK

DETERMINACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LAS POBLACIONES DE PECES E INVERTEBRADOS MEDIANTE LA VARIACIÓN DE CAUDALES A TRAVÉS UNA SIMULACIÓN EN SIMULINK DETERMINACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LA POBLACIONE DE PECE E INERTEBRADO MEDIANTE LA ARIACIÓN DE CAUDALE A TRAÉ UNA IMULACIÓN EN IMULINK ÁREA TEMÁTICA: ECOHIDRÁULICA MODALIDAD DE PREENTACIÓN: PREENTACIÓN

Más detalles

ÓPTICA GEOMÉTRICA 12.1. FORMACIÓN DE IMÁGENES EN UN ESPEJO PLANO

ÓPTICA GEOMÉTRICA 12.1. FORMACIÓN DE IMÁGENES EN UN ESPEJO PLANO 2 ÓPTICA GEOMÉTRICA 2.. ORMACIÓN DE IMÁGENES EN UN ESPEJO PLANO. En la imagen que e forma de un objeto en un epejo plano e invierten la izquierda la derecha, pero no la parte de arriba la parte de abajo

Más detalles

Y accedemos al cuadro de diálogo Descriptivos

Y accedemos al cuadro de diálogo Descriptivos SPSS: DESCRIPTIVOS PROCEDIMIENTO DE ANÁLISIS INICIAL DE DATOS: DESCRIPTIVOS A diferencia con el procedimiento Frecuencias, que contiene opciones para describir tanto variables categóricas como cuantitativas

Más detalles

EJERCICIOS TEMA 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas:

EJERCICIOS TEMA 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas: Ejercicio 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas: a) Marca de los coches. b) Peso de los coches. c) Número de coches vendidos

Más detalles

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos

Más detalles

UNIDAD III UNIDAD IV

UNIDAD III UNIDAD IV UNIDAD III TEORIA DE PEQUEÑAS MUESTRAS Ditribución t de tudent. Intervalo de confianza para una media con varianza deconocida. Prueba de hipótei obre la media de una ditribución normal, varianza deconocida.

Más detalles

Líneas de Espera: Teoría de Colas. Curso Métodos Cuantitativos Prof. Lic. Gabriel Leandro

Líneas de Espera: Teoría de Colas. Curso Métodos Cuantitativos Prof. Lic. Gabriel Leandro ínea de Epera: Teoría de Cola Curo Método Cuantitativo Prof. ic. Gabriel eandro a cola a cola on frecuente en nuetra vida cotidiana: En un banco En un retaurante de comida rápida Al matricular en la univeridad

Más detalles

1. Modelos Orientados al Proceso. 1. Modelos Orientados al Proceso 1

1. Modelos Orientados al Proceso. 1. Modelos Orientados al Proceso 1 . Modelo Orientado al Proceo. Modelo Orientado al Proceo.. Introducción.. Mecanimo de Muetreo.3. Modelo de Modulación.3.. Modelo de un Muetreador-Retenedor 3.3.. Repueta a una entrada u: 5.3.3. Simulación

Más detalles

REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problemas de combustibles. Combustión -----------------// HOJA 1.

REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problemas de combustibles. Combustión -----------------// HOJA 1. REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problema de combutible. Combutión -----------------// HOJA 1. P1.- Un combutible que contiene un 80 % de butano y un 20 % de propano, e quema con un 20 % de exceo del aire teórico

Más detalles

2. Recolección de información - Medidas de posición: moda, media aritmética, mínimo, máximo - Frecuencia absoluta, relativa y porcentual

2. Recolección de información - Medidas de posición: moda, media aritmética, mínimo, máximo - Frecuencia absoluta, relativa y porcentual Prueba Escrita de matemática / Nivel: Sétimo año 1. Estadística - Unidad estadística - Características - Datos u observaciones - Población - Muestra - Variabilidad de los datos - Variables cuantitativas

Más detalles

Dr. Richard Mercado Rivera 18 de agosto de 2012 Matemática Elemental

Dr. Richard Mercado Rivera 18 de agosto de 2012 Matemática Elemental Universidad de Puerto Rico Recinto de Aguadilla Programa CeCiMat Elemental Definición de conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad y su aportación al mundo moderno Dr. Richard Mercado

Más detalles

Hoja 6: Estadística descriptiva

Hoja 6: Estadística descriptiva Hoja : Estadística descriptiva Hoja : Estadística descriptiva May Dada la siguiente distribución de frecuencias, halle: a) la mediana; b) la media. Número (x) Frecuencia (y) May De enero a septiembre la

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 1. Medidas de centralización Medidas de centralización Hemos visto cómo el estudio del conjunto de los datos mediante la estadística permite realizar representaciones gráficas, que informan sobre ese

Más detalles

ESTADISTICA APLICADA A LA EDUCACIÒN CODIGO: HOC220 EJERCICIOS SOBRE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIONAL Y DE DISPERSIÓN

ESTADISTICA APLICADA A LA EDUCACIÒN CODIGO: HOC220 EJERCICIOS SOBRE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIONAL Y DE DISPERSIÓN ESTADISTICA APLICADA A LA EDUCACIÒN CODIGO: HOC220 EJERCICIOS SOBRE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIONAL Y DE DISPERSIÓN COMPILADOR San Cristóbal, Abril 2011 CODIGO: HOC220 Página 1 1. A un conjunto

Más detalles