8 MEDIDAS DE POSICIÓN

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

Download "8 MEDIDAS DE POSICIÓN"

Transcripción

1 Capítulo 8 MEDIDAS DE POSICIÓN Como su nombre lo indica, estas medidas indican el lugar o posición de los datos de interés para el investigador. Las medidas de posición son los cuartiles, deciles, percentiles, mediana, rango intercuartílico, entre otras. CUARTILES En primer lugar aprenderás a calcular los cuartiles, los cuales dividen a la serie estadística en cuatro partes. Estos cuartiles se representan por,, y. El primer cuartil es el más pequeño y nos indica que en la serie existe un 5% valores iguales o ineriores a su valor y el 75% tienen valores iguales o superiores a él. Su representación gráica esta dada de la siguiente manera: El segundo cuartil ( ), es el intermedio y divide a la serie en dos partes iguales, con 50% de los datos menores o iguales y el otro 50% son iguales o superiores al segundo cuartil. Al segundo cuartil ( ) también se le llama mediana de la serie. La orma de representar gráicamente es el siguiente:

2 6 Capítulo 8 Medidas de Finalmente, el tercer cuartil ( ) es el cuartil superior y por lo tanto puede observar que el 75% de los valores son iguales o ineriores a él y el 5% de los valores son iguales o superiores. La representación gráica de este cuartil es: CUARTILES PARA SERIES SIMPLES Las órmulas empleadas para la obtención de la posición de los cuartiles son: de n de ( n ) n de la M d de ( ) n Cabe señalar que estas órmulas no nos dan los valores de los cuartiles sino su posición. Para encontrar los cuartiles, ya que conocemos su posición, se deben ordenar los datos en orma creciente y entonces se n busca el valor que ocupa la posición, ese será el primer cuartil, así

3 Fundamentos de Estadística para Odontología 7 mismo se ubica en la serie ordenada el segundo cuartil y el tercer respectivamente. Desarrollaremos un ejemplo para aplicar las órmulas anteriores e interpretar los resultados que de ellas se obtengan. Consideremos que los siguientes datos son los obtenidos a través de un levantamiento epidemiológico, con el cual se quiere determinar la experiencia de caries en dientes temporales, en un grupo de preescolares de género masculino y emenino (los datos se presentan ya ordenados): 5, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 8, 9,,,,,,,,, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 0. Calcularemos ahora la posición del primer cuartil: de n 6.5 Para encontrar el primer cuartil, se cuenta hasta el sexto valor en la serie ordenada, encontrándose que el primer cuartil es el número 8, por lo tanto, la interpretación de este resultado es el siguiente: el 5% de los preescolares estudiados tienen un índice ceo igual o menor a ocho o bien, el 5% de los preescolares estudiados tienen aproximadamente ocho dientes temporales o menos con alguna experiencia de caries. La posición del segundo cuartil ( ) se calcula de la siguiente orma: de n.5 El segundo cuartil es por lo tanto el valor de la serie ordenada que ocupa el lugar intermedio entre el duodécimo y décimo tercer dato. Esto es, es el segundo cuartil o mediana y se interpreta de la siguiente manera: El 50% de los preescolares estudiados tienen un índice ceo igual o menor a once. Por último calcularemos el tercer cuartil: de ( ) ( ) n 8.75 Nuevamente, el tercer cuartil es el valor que está entre el décimo octavo y décimo noveno lugar, es decir el tercer cuartil es 6. El resultado se interpreta como: el 75% de los preescolares estudiados tienen un índice ceo igual o menor a 6 o bien, el 75% de los preescolares tienen hasta 6 dientes temporales con alguna experiencia de caries. Fácil, no es verdad?

4 8 Capítulo 8 Medidas de Como pudiste observar, estas órmulas se diseñaron para estimar los valores de los cuartiles en series simples. CUARTILES PARA DATOS AGRUPADOS Antes de calcular los cuartiles para datos agrupados veamos como se agrupan los datos. Consideremos los siguientes datos de CPOD de 6 niños 6,,, 0,,,,,, 6, 0,, 5, 6,,,,, 9, 6,, 5,, 0, 5,,, 5, 7,,,,, 0,, 7 Al ser un tamaño de muestra de regular tamaño, se hace diícil trabajo con los datos tal como están, por lo que procederemos a agruparlos en intervalos o clases. Supongamos que queremos agrupar los datos en cinco clases como sigue: CLASE FRECUENCIA ( ) Observa que cada clase tiene dos valores, esto quiere decir que la amplitud de clase es. Esto se puede ver también de otra manera, ormando las ronteras de clase, al restarle a los límites ineriores 0.5 y sumarle a los límites superiores 0.5 y entonces la amplitud de clase será la dierencia de las ronteras superiores menos las ronteras ineriores. CLASE FRONTERAS FRECUENCIA ( ) Otra columna que es necesario agregar son las recuencias acumuladas, que no son otra cosa que la acumulación de las recuencias absolutas hasta la clase deseada, así como se muestra en la siguiente tabla.

5 Fundamentos de Estadística para Odontología 9 CLASE FRONTERAS FRECUENCIA ( ) FRECUENCIA ACUMULADA (F a ) Ahora estamos en condiciones de calcular los cuartiles para datos agrupados, utilizando las siguientes órmulas. Donde: n Fa Li ( i) n Fa Li ( i) n Fa Li ( i) n L i F a i es el tamaño de la muestra es la rontera inerior de la clase que contiene el cuartil respectivo es la recuencia acumulada de la clase anterior a la que contiene el cuartil respectivo es la recuencia absoluta de la clase que contiene al cuartil respectivo es la amplitud de clase. Para que aprendas su aplicación utilizaremos los datos de CPOD de la tabla anterior: n Fa Li ( i) L i F a i Primer cuartil Frontera inerior de la clase del primer cuartil Frecuencia acumulada anterior Frecuencia de la clase que contiene el primer cuartil Amplitud del intervalo de clase Ahora buscaremos los valores de cada uno de ellos:

6 Capítulo 8 Medidas de L i F a i Para saber cuál clase contiene al primer cuartil, dividiremos el tamaño de la muestra (n = 6) entre cuatro. Así tenemos que para nuestro ejemplo este valor es 9 que corresponde a la clase 0. Por lo tanto, la rontera inerior es 0.5. Este dato lo obtienes de la cuarta columna del cuadro, para el cálculo del primer cuartil tiene un valor de 0, ya que no hay recuencia anterior puesto que se trata de la primera clase. Este dato se obtiene de la tercera columna y sólo bastará que observes cuál es la recuencia para la primera clase, en este ejemplo es igual a 9. La amplitud del intervalo se obtiene restando a la rontera superior la rontera inerior, en este caso es igual a, recuerda que esto equivale al número de valores que pueden ser tabulados en esta clase. Muy bien!, Ahora sustituiremos en la órmula anterior: () El resultado se interpreta de manera similar como series simples, esto es: el 5% de los niños estudiados, tienen un índice CPOD igual o menor a.5. Ahora calcularemos el valor del segundo cuartil, primero buscamos su posición: 6 de 8.5 Esto corresponde a la tercera clase, de 5. Entonces el segundo cuartil es: () Este resultado se interpreta de la siguiente manera: el 50% de los niños en estudio, tienen un índice CPOD igual o menor que.67. Por último estimaremos el valor del tercer cuartil, su posición es: de (6 ) 7.75 Entonces, el tercer cuartil está ubicado en la tercera clase, 5 (6) 7.5 ()

7 Fundamentos de Estadística para Odontología El resultado se interpreta de la siguiente orma: El 75% de los niños estudiados presentan CPOD menor o igual que 5.7. DECILES PARA SERIES SIMPLES Los deciles son los nueve puntos que dividen a una serie en diez partes iguales, por lo tanto, cada uno de los deciles representa el %, de donde: el decil uno representa el %, el decil dos el 0%, el decil tres el 0% y así sucesivamente. La posición del decil se calcula a través de las siguientes órmulas: de D n de D ( n ) Así hasta el decil nueve (D 9 ). de D ( n ) Hagamos un ejemplo para que aprendas a calcular los deciles: Se estudió un grupo de niños para conocer a qué edad* les erupcionaron los primeros molares ineriores permanentes, los datos se presentan a continuación (la serie ya se encuentra ordenada): * La edad se tomó en años y meses. 5:, 5:, 5:, 5:5, 5:6, 5:6, 5:6, 5:7, 5:7, 5:8, 5:9, 5:9, 5:9, 5:9, 5:, 5:, 6:0, 6:0, 6:, 6:, 6:, 6:, 6:, 6:5, 6:8 Ahora calculemos el valor del primer decil (D ), su posición es: 5 de D.6 Por lo tanto el dato (por aproximación) que es 5: indica la posición del primer decil y se interpreta así: en el % de los niños estudiados, el primer molar inerior permanente erupcionó a los cinco años cuatro meses o antes. Ahora calculemos el séptimo decil (D 7 ), su posición es:

8 Capítulo 8 Medidas de de D 7( n ) 7(5 ) 7 8. Si observas la serie de datos, puedes determinar que el décimo octavo dato (por aproximación), esta ocupado por el valor 6:0. Se interpreta de la siguiente orma: en el 70% de los niños estudiados, el primer molar inerior permanente, erupcionó a los seis años o antes. DECILES PARA DATOS AGRUPADOS Al igual que los cuartiles, existen órmulas especíicas para calcular los deciles en datos agrupados, órmulas que a continuación te presento: D D n Fa ( ) n Fa ( ) Li i Li i Y así sucesivamente hasta: 9n Fa D 9 Li ( i) Ahora veamos su cálculo a través de un ejemplo: Consideremos que se estudia en Oaxaca a 0 comunidades rurales con el propósito de conocer la prevalencia de caries en cada una de ellas. La distribución de acuerdo al CPOD observado ue la siguiente: Cuadro 8. Distribución de comunidades según valores del CPOD observados. Oaxaca, México. 99. CLASE FRONTERAS FRECUENCIA FRECUENCIA ACUMULADA TOTAL 0 Fuente Didáctica Con estos datos calculemos algunos deciles:

9 Fundamentos de Estadística para Odontología El primero que calcularemos será el tercer decil, para lo cual utilizaremos la órmulas anteriormente establecida. Su posición es igual a 9. que corresponde a la segunda clase. de D ( n ) (0 ) 9. (0) 5 D.5 (0.) Cómo estimamos los valores? L i Para saber cuál clase tiene el tercer decil, dividiremos el tamaño de la muestra entre diez y lo multiplicaremos por tres; en nuestro ejemplo será igual a: (0)/ = Por lo tanto la clase que contiene a este decil es la que involucre al nonagésimo primer dato, en este caso es la segunda clase y así tenemos que el valor de la rontera inerior es de.5. F a Este dato lo obtienes de la cuarta columna del cuadro, para el cálculo del tercer decil tiene un valor de 5. Este dato se obtiene de la tercera columna y sólo bastará con que observes cuál es la recuencia para la segunda clase que es la que contiene al tercer decil, en este ejemplo es de 6. i Es la amplitud del intervalo, que en nuestro ejemplo es igual a 0.. Ahora determinaremos el decil ocho (D 8 ): 8( n ) 8(0 ) de D8. 8(0) 9 D 8.5 (0.) La interpretación es la siguiente: el 80% de las comunidades rurales estudiadas presentaron un CPOD hasta.5 dientes (permanentes) o menos con alguna evidencia de caries PERCENTILES PARA SERIES SIMPLES El percentil tiene 99 puntos que dividen la serie en 0 partes, por lo tanto cada percentil representa el % siendo el percentil 50 igual al quinto decil, al segundo cuartil e igual a la mediana.

10 Capítulo 8 Medidas de La búsqueda de la posición de cada percentil en series simples, se calcula a través de las siguientes órmulas: de P n 0 de P Y así sucesivamente hasta: ( n ) 0 de P 99 99( n ) 0 Muy bien!, ahora utilizaremos el ejemplo anterior sobre el estudio de un grupo de niños para conocer a qué edad (años y meses) les erupcionan los primeros molares ineriores permanentes. Los datos se transieren de la misma manera, recordando que ya se encuentran ordenados: 5:, 5:, 5:, 5:5, 5:6, 5:6, 5:6 5:7, 5:7, 5:8, 5:9, 5:9, 5:9, 5:, 5:, 6:0, 6:0, 6:, 6:, 6:, 6:, 6:, 6:5, 6:8 El primero que calcularemos es la posición del percentil 7, para el cual utilizaremos la siguiente órmula: 7( n ) 7(5 ) de P Por lo tanto, en el cuarto dato esta localizado el percentil diecisiete, lo buscamos en la serie y como podrás observar el valor de este dato es igual a 5:5, la interpretación de este resultado es: en el 7% de los niños estudiados, el primer molar inerior permanente, hizo erupción a los cinco años cinco meses o menos. Estimemos ahora el percentil 8 8( n ) 8(5 ) de P Buscamos el valor del vigésimo segundo dato y observarás que es igual a 6:, y se interpreta así: en el 8% de los niños estudiados, el primer molar inerior permanente erupcionó a los seis años cuatro meses o antes.

11 Fundamentos de Estadística para Odontología 5 PERCENTILES PARA DATOS AGRUPADOS j( n ) de P j 0 jn Fa P 0 j Li ( i) Calculemos el percentil 50 (mediana) para los datos del cuadro 6 Cuadro 8. Distribución de comunidades según valores del CPOD observados. Oaxaca, México. 99. CLASE FRONTERAS FRECUENCIA FRECUENCIA ACUMULADA TOTAL 0 Fuente Didáctica 50( n ) ( n ) 0 de P n 0 Fa 5 P 0 ( ) Li i (0.) La interpretación es la siguiente: el 50% de las comunidades rurales estudiadas presentaron un CPOD hasta.86 dientes permanentes o menos con alguna evidencia de caries. RANGO INTERCUARTÍLICO El rango intercuartílico se deine como la dierencia del percentil 75 menos el percentil 5, o lo que es lo mismo decir la dierencia del cuartil menos el cuartil. RI P 75 P5 Para calcularlo, se necesitan los percentiles 75 y 5, los cuales calcularemos a continuación

12 6 Capítulo 8 Medidas de 75( n ) 75(0) de P (0) 9 P (0.) ( n ) 5(0) de P (0) 5 P (0.) RI La interpretación es la siguiente: entre el 5% y el 75% las comunidades rurales estudiadas presentaron una dierencia en el CPOD de hasta casi un diente permanente (0.8) con alguna evidencia de caries. Cuadro resumen Cuartil j Decil j Percentil j nj Fa j Li ( i) jn Fa D j Li ( i) jn Fa P 0 j Li ( i)

CALCULO DE MEDIDAS DE RESUMEN CON DATOS TABULADOS

CALCULO DE MEDIDAS DE RESUMEN CON DATOS TABULADOS CALCULO DE MEDIDAS DE RESUMEN CON DATOS TABULADOS Jorge Galbiati Riesco Si los datos se presentan en tablas de recuencias por intervalos, se pueden obtener valores aproximados de las medidas de resumen,

Más detalles

Tablas de frecuencias con datos agrupados

Tablas de frecuencias con datos agrupados Tablas de frecuencias con datos agrupados Cuando los valores de la variable son muchos, conviene agrupar los datos en intervalos o clases para así realizar un mejor análisis e interpretación de ellos.

Más detalles

LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, M TENDENCIA CENTRAL

LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, M TENDENCIA CENTRAL PreUnAB LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Clase # 26 Noviembre 2014 ESTADÍGRAFOS Concepto de estadígrafo Un estadígrafo, o estadístico, es un indicador que se calcula

Más detalles

Estadística descriptiva: problemas resueltos

Estadística descriptiva: problemas resueltos Estadística descriptiva: problemas resueltos BENITO J. GONZÁLEZ RODRÍGUEZ (bjglez@ull.es) DOMINGO HERNÁNDEZ ABREU (dhabreu@ull.es) MATEO M. JIMÉNEZ PAIZ (mjimenez@ull.es) M. ISABEL MARRERO RODRÍGUEZ (imarrero@ull.es)

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

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

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

Ejemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.

Ejemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Estadística Descriptiva yanálisis de Datos Diplomatura en Estadística Curso 007/08 Descripción estadística de una variable. Ejemplos

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

c). Conceptos. Son los grupos o conceptos que se enlistan en las filas de la izquierda de la tabla

c). Conceptos. Son los grupos o conceptos que se enlistan en las filas de la izquierda de la tabla Tema 5. Tablas estadísticas Como ya se había establecido en el tema anterior sobre el uso de las tablas estadísticas, éstas son medios que utiliza la estadística descriptiva o deductiva para la presentación

Más detalles

MEDIDAS DE POSICIÓN. FUENTE: Gómez, Elementos de Estadística Descriptiva Levin & Rubin. Estadística para Administradores

MEDIDAS DE POSICIÓN. FUENTE: Gómez, Elementos de Estadística Descriptiva Levin & Rubin. Estadística para Administradores UNIVERSIDAD DE COSTA RICA ESCUELA DE ESTADÍSTICA Prof. Olman Ramírez Moreira MEDIDAS DE POSICIÓN FUENTE: Gómez, Elementos de Estadística Descriptiva Levin & Rubin. Estadística para Administradores 1 OBJETIVO

Más detalles

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016 ANEXO ESTADÍSTICO 1 : COEFICIENTES DE VARIACIÓN Y ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR ENCUESTA NACIONAL DE EMPLEO (ENE) INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 9 de Abril de 016 1 Este anexo estadístico es una

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O DE PRECISIÓN

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O DE PRECISIÓN MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O DE PRECISIÓN Cuando se analiza un conjunto de datos, normalmente muestran una tendencia a agruparse o aglomerarse alrededor de un punto central. Para describir ese conjunto

Más detalles

ESTADÍSTICA SEMANA 3

ESTADÍSTICA SEMANA 3 ESTADÍSTICA SEMANA 3 ÍNDICE MEDIDAS DESCRIPTIVAS... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 DEFINICIÓN MEDIDA DESCRIPTIVA... 3 MEDIDAS DE POSICIÓN... 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL... 4 MEDIA ARITMÉTICA O PROMEDIO...

Más detalles

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:

Más detalles

Módulo de Estadística

Módulo de Estadística Módulo de Estadística Tema 2: Estadística descriptiva Tema 2: Estadísticos 1 Medidas La finalidad de las medidas de posición o tendencia central (centralización) es encontrar unos valores que sinteticen

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

INSTITUCION EDUCATIVA LUIS PATRON ROSANO DOCUMENTO PARA ESTUDIAR LOGROS PENDIENTES DE ESTADISTICA DE 10º

INSTITUCION EDUCATIVA LUIS PATRON ROSANO DOCUMENTO PARA ESTUDIAR LOGROS PENDIENTES DE ESTADISTICA DE 10º INSTITUCION EDUCATIVA LUIS PATRON ROSANO DOCUMENTO PARA ESTUDIAR LOGROS PENDIENTES DE ESTADISTICA DE 10º DEFINICIÓN DE PARÁMETRO ESTADÍSTICO Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Son valores numéricos que localizan e informan sobre los valores medios de una serie o conjunto de datos, se les considera como indicadores debido a que resumen la información

Más detalles

4. Medidas de tendencia central

4. Medidas de tendencia central 4. Medidas de tendencia central A veces es conveniente reducir la información obtenida a un solo valor o a un número pequeño de valores, las denominadas medidas de tendencia central. Sea X una variable

Más detalles

Estadística para la toma de decisiones

Estadística para la toma de decisiones Estadística para la toma de decisiones ESTADÍSTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES. 1 Sesión No. 3 Nombre: Estadística descriptiva: medidas numéricas. Objetivo Al término de la sesión el estudiante calculará

Más detalles

Bioestadística: Estadística Descriptiva

Bioestadística: Estadística Descriptiva Bioestadística: M. González Departamento de Matemáticas. Universidad de Extremadura Bioestadística 1 2 Bioestadística 1 2 Coneptos Básicos ESTADÍSTICA Ciencia que estudia el conjunto de métodos y procedimientos

Más detalles

Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES

Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES Para realizar este cálculo es necesario contar con la hoja de registro que contiene las distancias y los azimuts de la poligonal datos recabados durante

Más detalles

UNIDAD 4: MEDIDAS DESCRIPTIVAS: Medidas de dispersión

UNIDAD 4: MEDIDAS DESCRIPTIVAS: Medidas de dispersión UNIDAD 4: MEDIDAS DESCRIPTIVAS: Medidas de dispersión Para el desarrollo de este capítulo, vaya revisando conjuntamente con esta guía el capítulo 3 del texto básico, págs. 71 86 y capítulo 4 en las páginas

Más detalles

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva INTRODUCCIÓN Estadística: Ciencia que trata sobre la teoría y aplicación de métodos para coleccionar, representar, resumir y analizar datos, así como realizar inferencias a partir de ellos. Recogida y

Más detalles

Gráficos estadísticos. Estadígrafo

Gráficos estadísticos. Estadígrafo Tema 12: Estadística y probabilidad Contenidos: Gráficos estadísticos - Estadígrafos de tendencia central Nivel: 4 Medio Gráficos estadísticos. Estadígrafo 1. Distribución de frecuencias Generalmente se

Más detalles

Tabla Periódica de los elementos.

Tabla Periódica de los elementos. Tabla Periódica de los elementos. La Tabla Periódica postulada originalmente en 1869 por el químico ruso Dmitri I. Mendeléiev y en 1870 por el alemán Julius Lothar Meyer, es una representación ordenada

Más detalles

UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro)

UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro) UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro) 1. ESTADÍSTICA: CLASES Y CONCEPTOS BÁSICOS En sus orígenes históricos, la Estadística estuvo ligada a cuestiones de Estado (recuentos, censos,

Más detalles

Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual)

Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual) CATÁLOGO MATERIALES DE APOYO PARA BACHILLERATO POR MADUREZ Educación Abierta 800 700 600 500 400 300 200 100 0 Pantallazo Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual) 2009 2010 2011

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Industrial (EST-121) NUMERO DE CREDITOS

Más detalles

SESIÓN 5 RELACIÓN ENTRE LOS VALORES NUMÉRICOS

SESIÓN 5 RELACIÓN ENTRE LOS VALORES NUMÉRICOS SESIÓN 5 RELACIÓN ENTRE LOS VALORES NUMÉRICOS I. CONTENIDOS: 1. Relación entre valores numéricos.. Cálculo de media, mediana y moda en datos agrupados y no agrupados. 3. La media, mediana y moda en variable

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)

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

UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE ARECIBO CENTRO DE SERVICIOS DE APOYO AL ESTUDIANTE

UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE ARECIBO CENTRO DE SERVICIOS DE APOYO AL ESTUDIANTE UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE ARECIBO CENTRO DE SERVICIOS DE APOYO AL ESTUDIANTE Glosario Media: es la puntuación promedio de un grupo de datos. Mediana: la mediana viene a ser la

Más detalles

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2. 3. TABLA DE FRECUENCIAS 4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS 5. TIPOS DE MEDIDAS: A. MEDIDAS DE POSICIÓN B. MEDIDAS DE DISPERSIÓN C. MEDIDAS DE FORMA 1 1.

Más detalles

Percentil q (p q ) Si en este conjunto de valores se quiere encontrar el percentil 20, la solución gráfica es muy simple

Percentil q (p q ) Si en este conjunto de valores se quiere encontrar el percentil 20, la solución gráfica es muy simple Percentil q (p q ) Una medida de posición muy útil para describir una población, es la denominada 'percentil'. En forma intuitiva podemos decir que es un valor tal que supera un determinado porcentaje

Más detalles

PROBLEMAS ESTADÍSTICA I

PROBLEMAS ESTADÍSTICA I PROBLEMAS ESTADÍSTICA I INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA CURSO 2002/2003 Estadstica Descriptiva Unidimensional 1. Un edificio tiene 45 apartamentos con el siguiente número de inquilinos: 2 1 3 5 2 2 2

Más detalles

Tema 8. Análisis de dos variables Ejercicios resueltos 1

Tema 8. Análisis de dos variables Ejercicios resueltos 1 Tema 8. Análisis de dos variables Ejercicios resueltos 1 Ejercicio resuelto 8.1 La siguiente tabla muestra la distribución del gasto mensual en libros y el gasto mensual en audiovisual en euros en los

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

Julio Deride Silva. 27 de agosto de 2010

Julio Deride Silva. 27 de agosto de 2010 Estadística Descriptiva Julio Deride Silva Área de Matemática Facultad de Ciencias Químicas y Farmcéuticas Universidad de Chile 27 de agosto de 2010 Tabla de Contenidos Estadística Descriptiva Julio Deride

Más detalles

Medidas de Dispersión

Medidas de Dispersión Medidas de Dispersión Revisamos la tarea de la clase pasada Distribución de Frecuencias de las distancias alcanzadas por las pelotas de golf nuevas: Dato Frecuencia 3.7 1 4.4 1 6.9 1 3.3 1 3.7 1 33.5 1

Más detalles

Estadística Descriptiva. SESIÓN 11 Medidas de dispersión

Estadística Descriptiva. SESIÓN 11 Medidas de dispersión Estadística Descriptiva SESIÓN 11 Medidas de dispersión Contextualización de la sesión 11 En la sesión anterior se explicaron los temas relacionados con la dispersión, una de las medidas de dispersión,

Más detalles

El conjunto de datos obtenidos en un estudio se pueden describir en base a tres elementos esenciales:

El conjunto de datos obtenidos en un estudio se pueden describir en base a tres elementos esenciales: Análisis de datos en los estudios epidemiológicos Análisis de datos en los estudios epidemiológicos ntroducción En este capitulo, de continuación de nuestra serie temática de formación en metodología de

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

Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24

Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00

Más detalles

4. ANÁLISIS DE FUNCIONES DE UNA VARIABLE

4. ANÁLISIS DE FUNCIONES DE UNA VARIABLE Análisis de funciones de una variable 49 4. ANÁLISIS DE FUNCIONES DE UNA VARIABLE En esta sección realizaremos algunos ejercicios sobre el estudio de funciones de una variable: En la parte final hay ejercicios

Más detalles

Perfiles Isómetricos Excel Ejemplo. Universidad Nacional de Colombia. Mayo 2014

Perfiles Isómetricos Excel Ejemplo. Universidad Nacional de Colombia. Mayo 2014 Perfiles Isómetricos Ejemplo Universidad Nacional de Colombia Mayo 2014 Variables Usando las bases de datos correspondientes al periodo comprendido entre de los perfiles isométricos de 9539 alumnos de

Más detalles

Sucesiones y Progresiones. Guía de Ejercicios

Sucesiones y Progresiones. Guía de Ejercicios . Módulo 5 Sucesiones y Progresiones Guía de Ejercicios Índice Unidad I. Sucesiones Ejercicios Resueltos... pág. 02 Ejercicios Propuestos... pág. 06 Unidad II. Sumatorias de sucesiones Ejercicios Resueltos...

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO RELACIÓN DE PROBLEMAS PROPUESTOS DE UNA VARIABLE Curso académico 2004-2005 DPTO. ECONOMÍA APLICADA I 1. Obtener las frecuencias acumuladas, las frecuencias relativas

Más detalles

3. INDICADORES RELATIVOS A LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO

3. INDICADORES RELATIVOS A LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO COEFICIENTE DE GINI Extraído de: MANUAL DE ECONOMÍA Autor: Dr. Gustavo Demarco págs 187 a 193 3. INDICADORES RELATIVOS A LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO Cuando tratamos de medir las características de la distribución

Más detalles

Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 1.- Obtener las medias aritmética, geométrica, armónica para la siguiente distribución: SOL: 2,74; 2,544; 2,318

Más detalles

Métodos de Investigación en Psicología (10) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández

Métodos de Investigación en Psicología (10) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández Métodos de Investigación en Psicología (10) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández El método incluye diferentes elementos Justificación Planteamiento del problema

Más detalles

Materia: Matemática de Octavo Tema: Conjunto Q (Números Racionales)

Materia: Matemática de Octavo Tema: Conjunto Q (Números Racionales) Materia: Matemática de Octavo Tema: Conjunto Q (Números Racionales) Vamos a recordar los conjuntos numéricos estudiados hasta el momento. (1.) Conjunto de los números Naturales Son aquellos que utilizamos

Más detalles

MEDIDAS DE POSICIÓN. Cuartiles.

MEDIDAS DE POSICIÓN. Cuartiles. MEDIDAS DE POSICIÓN. Las medidas de posición se usan para descbir la posición que tiene un dato especíico en relación con el resto de los datos. Dos de estas medidas de posición más conocidas son los cuartiles

Más detalles

UNIDAD 6. Estadística TABLAS DE FRECUENCIAS, GRÁFICOS DE BARRAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIAS

UNIDAD 6. Estadística TABLAS DE FRECUENCIAS, GRÁFICOS DE BARRAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIAS Matemática UNIDAD 6. Estadística 1 Medio GUÍA N 5 TABLAS DE FRECUENCIAS, GRÁFICOS DE BARRAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIAS Cada día aparecen gráficos o datos, por ejemplo en la prensa o en televisión. Quién

Más detalles

SESIÓN 11 DERIVACIÓN DE FUNCIONES TRIGONOMETRICAS INVERSAS

SESIÓN 11 DERIVACIÓN DE FUNCIONES TRIGONOMETRICAS INVERSAS SESIÓN 11 DERIVACIÓN DE FUNCIONES TRIGONOMETRICAS INVERSAS I. CONTENIDOS: 1. Función inversa, conceptos y definiciones 2. Derivación de funciones trigonométricas inversas 3. Ejercicios resueltos 4. Estrategias

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

Materia: Matemática de Octavo Tema: Medidas de tendencia central para datos agrupados Media Aritmética

Materia: Matemática de Octavo Tema: Medidas de tendencia central para datos agrupados Media Aritmética Materia: Matemática de Octavo Tema: Medidas de tendencia central para datos agrupados Media Aritmética En un examen de matemáticas con tiempo, los estudiantes resuelven un problema particular en diferentes

Más detalles

Estadística descriptiva y métodos diagnósticos

Estadística descriptiva y métodos diagnósticos 2.2.1. Estadística descriptiva y métodos diagnósticos Dra. Ana Dorado Díaz Consejería de Sanidad Diplomado en Salud Pública Diplomado en Salud Pública - 2 Objetivos específicos 1. El alumno aprenderá a

Más detalles

PRÁCTICA Nº.- LENTES.

PRÁCTICA Nº.- LENTES. PRÁCTICA Nº.- LENTES. Objetivo: Estudiar la ormación de imágenes de lentes delgadas y determinar la distancia ocal y la potencia de una lente convergente y de una lente divergente. undamento teórico: La

Más detalles

Duración: 2 horas pedagógicas

Duración: 2 horas pedagógicas PLANIFICACIÓN DE LA SESIÓN DE APRENDIZAJE Grado: Cuarto I. TÍTULO DE LA SESIÓN Duración: 2 horas pedagógicas Conociendo las medidas de localización UNIDAD 4 NÚMERO DE SESIÓN 12/14 II. APRENDIZAJES ESPERADOS

Más detalles

Mapas de Puntos. Cartografía a Temática Cuantitativa. Cartografía de superficie

Mapas de Puntos. Cartografía a Temática Cuantitativa. Cartografía de superficie Cartografía a Temática Cuantitativa Cartografía de superficie En la cartografía a temática tica cuantitativa existe el concepto de superficie estadística. stica. La superficie estadística stica es una

Más detalles

Algoritmo para Calcular Logaritmos

Algoritmo para Calcular Logaritmos Algoritmo para Calcular Logaritmos José Acevedo Jiménez Santiago, Rep. Dom. Calcular el logaritmo de un número hoy día es tarea sencilla, el uso de tablas y reglas para calcular el valor de los mismos

Más detalles

Tema 5 Algunas distribuciones importantes

Tema 5 Algunas distribuciones importantes Algunas distribuciones importantes 1 Modelo Bernoulli Distribución Bernoulli Se llama experimento de Bernoulli a un experimento con las siguientes características: 1. Se realiza un experimento con dos

Más detalles

MÓDULO III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y ASIMETRÍA

MÓDULO III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y ASIMETRÍA 1 UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LOS LLANOS OCCIDENTALES EZEQUIEL ZAMORA VICE-RECTORADO DE PLANIFICACIÓN Y DESARROLLO SOCIAL PROGRAMA CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS SUBPROGRAMA ADMINISTRACIÓN SUBPROYECTO:

Más detalles

1. Los pesos (en Kgs.) de los niños recién nacidos en una clínica maternal durante el último año han sido:

1. Los pesos (en Kgs.) de los niños recién nacidos en una clínica maternal durante el último año han sido: . Los pesos (en Kgs.) de los niños recién nacidos en una clínica maternal durante el último año han sido: Peso [.5,.75) [.75,3) [3,3.5) [3.5,3.5) [3.5,3.75) [3.75,4) [4,4.5) [4.5,4.5] N o de niños 7 36

Más detalles

Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va

Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo García DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN UNIVERSIDAD DE CANTABRIA

Más detalles

Estándares de Contenido y Desempeño, Estándares de Ejecución y Niveles de Logro Marcado* MATEMÁTICA

Estándares de Contenido y Desempeño, Estándares de Ejecución y Niveles de Logro Marcado* MATEMÁTICA Estándares de Contenido y Desempeño, Estándares de Ejecución y Niveles de Logro Marcado* MATEMÁTICA * Se distinguen con negrita en el texto. ESTÁNDAR DE CONTENIDO Y DESEMPEÑO Nº 1 Conocer la estructura

Más detalles

NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012

NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012 NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012 Matilde Ungerovich- mungerovich@fisica.edu.uy DEFINICIÓN PREVIA: Distribución: función que nos dice cuál es la probabilidad de que cada suceso

Más detalles

COLEGIO HERMANAS MISIONERAS DE LA CONSOLATA Formando en Valores Líderes del Tercer Milenio NIT.860011251-1

COLEGIO HERMANAS MISIONERAS DE LA CONSOLATA Formando en Valores Líderes del Tercer Milenio NIT.860011251-1 NIVEL DE EDUCACIÓN - TRANSICIÓN ( ($) Moneda legal, por la prestación del servicio educativo del año 2013 del estudiante del grado. FEBRERO $223.584 MARZO $223.584 ABRIL $223.584 MAYO $223.584 JUNIO $223.584

Más detalles

Conocer la forma de analizar las Medidas de Tendencia Central de una distribución con OpenOffice Calc.

Conocer la forma de analizar las Medidas de Tendencia Central de una distribución con OpenOffice Calc. Objetivo: Conocer la forma de analizar las Medidas de Tendencia Central de una distribución con OpenOffice Calc. CALC: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Las medidas de tendencia central sirven como puntos de

Más detalles

TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS.

TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS. TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. 1. MATRICES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS. DEFINICIÓN: Las matrices son tablas numéricas rectangulares

Más detalles

4 E.M. Curso: Ejercicios de Estadísticas NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas

4 E.M. Curso: Ejercicios de Estadísticas NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas Curso: Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas Unidad de Aprendizaje: Estadísticas Capacidades/Destreza/Habilidad: Racionamiento Matemático/ Comprensión, Aplicación/ Valores/ Actitudes: Respeto,

Más detalles

CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN. En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán

CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN. En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán para realizar un análisis, la obtención del rendimiento esperado

Más detalles

SESIÓN 3 SERIES, SUCESIONES Y LÍMITES

SESIÓN 3 SERIES, SUCESIONES Y LÍMITES SESIÓN SERIES, SUCESIONES Y LÍMITES I. CONTENIDOS: 1. Sucesiones y series. Idea intuitiva de límite. Ejercicios resueltos.- Estrategias Centradas en el Aprendizaje: Ejercicios propuestos II. OBJETIVOS:

Más detalles

ÁREA: MATEMÁTICAS UNIDAD : 1 TEMPORALIZACIÓN: OCTUBRE 1ª QUINCENA OBJETIVOS CONTENIDOS CRITERIOS DE EVALUACIÓN

ÁREA: MATEMÁTICAS UNIDAD : 1 TEMPORALIZACIÓN: OCTUBRE 1ª QUINCENA OBJETIVOS CONTENIDOS CRITERIOS DE EVALUACIÓN ÁREA: MATEMÁTICAS UNIDAD : 1 TEMPORALIZACIÓN: OCTUBRE 1ª QUINCENA Conocer los nueve primeros órdenes de unidades y las equivalencias entre ellos. Leer, escribir y descomponer números de hasta nueve cifras.

Más detalles

UNIDAD III: APLICACIONES ADICIONALES DE LA DERIVADA

UNIDAD III: APLICACIONES ADICIONALES DE LA DERIVADA UNIDAD III: APLICACIONES ADICIONALES DE LA DERIVADA Estimado estudiante continuando con el estudio, determinaremos el comportamiento de una función en un intervalo, es decir, cuestiones como: Tiene la

Más detalles

Contenido Introducción Resumen Ejecutivo Objetivos del Estudio General Específicos...

Contenido Introducción Resumen Ejecutivo Objetivos del Estudio General Específicos... - 1-1. Contenido 1. Contenido... 1 2. Introducción... 2 3. Resumen Ejecutivo... 2 4. Objetivos del Estudio... 3 4.1. General... 3 4.2. Específicos... 3 5. Distribución de la Muestra... 4 6. Resultados

Más detalles

Unidad 12. Anualidades Diferidas

Unidad 12. Anualidades Diferidas Unidad 12 Anualidades Diferidas Una anualidad diferida es aquella cuyo plazo no comienza sino hasta después de haber transcurrido cierto número de periodos de pago; este intervalo de aplazamiento puede

Más detalles

Expliquemos con exactitud qué queremos decir con valores máximos y mínimos.

Expliquemos con exactitud qué queremos decir con valores máximos y mínimos. Introducción: Ahora que conocemos las reglas de derivación nos encontramos en mejor posición para continuar con las aplicaciones de la derivada. Veremos cómo afectan las derivadas la forma de la gráfica

Más detalles

Tema 5. Medidas de posición Ejercicios resueltos 1

Tema 5. Medidas de posición Ejercicios resueltos 1 Tema 5. Medidas de posición Ejercicios resueltos 1 Ejercicio resuelto 5.1 Un Centro de Estudios cuenta con 20 aulas, de las cuales 6 tienen 10 puestos, 5 tienen 12 puestos, 4 tienen 15 puestos, 3 tienen

Más detalles

ESTADÍSTICA CON EXCEL

ESTADÍSTICA CON EXCEL ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. INTRODUCCIÓN La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en

Más detalles

SESIÓN 6 INTERPRETACION GEOMETRICA DE LA DERIVADA, REGLA GENERAL PARA DERIVACIÓN, REGLAS PARA DERIVAR FUNCIONES ALGEBRAICAS.

SESIÓN 6 INTERPRETACION GEOMETRICA DE LA DERIVADA, REGLA GENERAL PARA DERIVACIÓN, REGLAS PARA DERIVAR FUNCIONES ALGEBRAICAS. SESIÓN 6 INTERPRETACION GEOMETRICA DE LA DERIVADA, REGLA GENERAL PARA DERIVACIÓN, REGLAS PARA DERIVAR FUNCIONES ALGEBRAICAS. I. CONTENIDOS: 1. Interpretación geométrica de la derivada 2. Regla general

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices Capítulo 4 Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices El problema central del Álgebra Lineal es la resolución de ecuaciones lineales simultáneas Una ecuación lineal con n-incógnitas x 1, x 2,, x n es una

Más detalles

Economía Aplicada. ¾Es importante el tamaño de la clase? Un experimento controlado

Economía Aplicada. ¾Es importante el tamaño de la clase? Un experimento controlado Economía Aplicada ¾Es importante el tamaño de la clase? Un experimento controlado Basado en (1999), Experimental Estimates of Education Production Functions, QJE Outline 1 La Idea 2 Proyecto STAR Detalles

Más detalles

Actividad: Cómo son las configuraciones electrónicas?

Actividad: Cómo son las configuraciones electrónicas? Cómo son las configuraciones electrónicas de los elementos que forman una familia? Nivel: 2º Medio Subsector: Ciencias químicas Unidad temática: Actividad: Cómo son las configuraciones electrónicas? En

Más detalles

Indicadores de Gestión para la Acreditación Universitaria

Indicadores de Gestión para la Acreditación Universitaria Indicadores de Gestión para la Acreditación Universitaria Qué son los Indicadores de Gestión? Por el Ing. Román E. Soria Velasco Director de la Unidad de Planificación y Evaluación; miembro del Comité

Más detalles

TEMA 4: LAS FRACCIONES

TEMA 4: LAS FRACCIONES TEMA : LAS FRACCIONES Hasta ahora has trabajado con números naturales, enteros y decimales, pero sigue habiendo situaciones que no podemos expresar con estos números, por ejemplo, cuando decimos: Medio

Más detalles

Semana05[1/14] Relaciones. 28 de marzo de Relaciones

Semana05[1/14] Relaciones. 28 de marzo de Relaciones Semana05[1/14] 28 de marzo de 2007 Introducción Semana05[2/14] Ya en los capítulos anteriores nos acercamos al concepto de relación. Relación Dados un par de conjuntos no vacíos A y B, llamaremos relación

Más detalles

Tema 1.- Correlación Lineal

Tema 1.- Correlación Lineal Tema 1.- Correlación Lineal 3.1.1. Definición El término correlación literalmente significa relación mutua; de este modo, el análisis de correlación mide e indica el grado en el que los valores de una

Más detalles

Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz

Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz La curva de Lorenz es útil para demostrar la diferencia entre dos distribuciones: por ejemplo quantiles de población contra quantiles de ingresos. También

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro

Más detalles

1º BACH CCSS - MATEMÁTICAS - PROBLEMAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE ˆ EJERCICIO 25

1º BACH CCSS - MATEMÁTICAS - PROBLEMAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE ˆ EJERCICIO 25 1º BACH CCSS - MATEMÁTICAS - PROBLEMAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE ˆ EJERCICIO 24 Dada la siguiente tabla de ingresos: Ingresos mensuales Frecuencia Menos de 1000 35 [1000, 1100) 70 [1100,

Más detalles

Tema 3. DESCRIPCIÓN DE UNA VARIABLE: MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN

Tema 3. DESCRIPCIÓN DE UNA VARIABLE: MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN Tema 3. DESCRIPCIÓN DE UNA VARIABLE: MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN CONTENIDO: 1. MODA 2. MEDIANA 3. MEDIA ARITMÉTICA 4. CUANTILES 5. DIAGRAMA DE CAJA Lecturas recomendadas: PP. 13-18 de La Estadística en Cómic,

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

Estadística Básica. Unidad 2. Actividades

Estadística Básica. Unidad 2. Actividades Estadística Básica Unidad 2. Actividades 0 Actividades Este documento contiene la presentación e indicaciones para realizar las actividades de esta unidad. Algunas actividades requieren un doble envío

Más detalles

PRÁCTICA NÚMERO 13 DETERMINACIÓN DE CALOR ESPECÍFICO

PRÁCTICA NÚMERO 13 DETERMINACIÓN DE CALOR ESPECÍFICO PRÁCTICA NÚMERO 13 DETERMINACIÓN DE CALOR ESPECÍFICO I. Objetivo Determinar el calor especíico de algunos materiales sólidos, usando el calorímetro y agua como sustancia cuyo valor de calor especíico es

Más detalles

PRÁCTICA 3 EJERCICIOS RESUELTOS

PRÁCTICA 3 EJERCICIOS RESUELTOS PRÁCTICA 3 Un estadístico podría meter su cabeza en un horno y sus pies en hielo, y decir que en promedio se encuentra bien. EJERCICIOS RESUELTOS EJERCICIO 1 Los psicólogos que trabajan en un Centro de

Más detalles

LECCIÓN 10 5 PROBLEMAS RESUELTOS

LECCIÓN 10 5 PROBLEMAS RESUELTOS LECCIÓN 10 PROBLEMAS RESUELTOS Problema 1. Cuál es el menor número de personas con las cuales, usándolas todas, se pueden formar grupos (exactos) de 6 personas o grupos (exactos) de 8 personas? A. 14 D.

Más detalles

LABORATORIO Nº 8 FILTROS EN EXCEL

LABORATORIO Nº 8 FILTROS EN EXCEL OBJETIVO Mejorar el nivel de comprensión y el manejo de las destrezas del estudiante para utilizar filtros en Microsoft Excel. 1) FILTRAR INFORMACIÓN Para agregar un filtro a una tabla se debe seleccionar

Más detalles