ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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

Download "ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA"

Transcripción

1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores que permte resumr a u cojuto de datos dspersos, podría asumrse que estas meddas equvale a u cetro de gravedad que adopta u valor represetatvo para todo u cojuto de datos predetermados. Estas meddas so: 1. Promedo Artmétco (Meda o smplemete promedo). Medaa. Moda 4. Promedo Geométrco 5. Promedo Poderado 6. Promedo Total 7. Meda Armóca Otras meddas de poscó so: Cuartles, Decles y Percetles B. MEDIDAS DE VARIABILIADAD So estadígrafos de dspersó que permte evaluar el grado de homogeedad, dspersó o varabldad de u cojuto de datos. Estas meddas so: 1. Ampltud o Rago. Varaca. Desvacó Estádar 4. Coefcete de Varabldad C. MEDIDAS DE FORMA Evalúa la forma que adopta la dstrbucó de frecuecas respecto al grado de dstorsó (clacó) que regstra respecto a valor promedo tomado como cetro de gravedad, el grado de aputameto (elevameto) de la dstrbucó de frecuecas. A mayor elevameto de la dstrbucó de frecueca sgfcará mayor cocetracó de los datos e toro al promedo, por tato, ua meor dspersó de los datos. Estas meddas so: 1. Asmetría o Sesgo. Curtoss Los Gráfcos de Cajas como dcadores de forma Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 1

2 A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 1. LA MEDIA ARITMETICA Para Datos No Agrupados. El promedo artmétco de u cojuto de valores ( x 1 x x... x ) es: x 1 x x1 x x... x Ejemplo: Durate los últmos días el valor de las compras e peródcos fue: { 5., 10., 7.0, 7.1, 10., 8., 9.4, 9., 6.5, 7.1, 6.6, 7.8, 6.8, 7., 8.4, 9.6, 8.5, 5.7, 6.4, 10.1, 8., 9.0, 7.8, 8., 5., 6., 9.1, 8.6, 7.0, 7.7, 8., 7.5 } El promedo artmétco del valor de las compras de peródcos es: x 1 x Para Datos Agrupados. x k 1 f Dode: f Frecueca e la clase k-ésma Marca de clase e la tervalo k-ésmo Ejemplo: Para los gastos daros e peródcos del hotel agrupados e ua tabla de frecueca: Itervalo f h F H TOTAL El promedo artmétco es: x k 1 f ( ) 5( ) 9( ) 7( 8. 5 ) 5( 9. 5 ) ( ) Durate los días el hotel tuvo u gasto promedo e peródcos de 7.87 soles Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral

3 . LA MEDIANA Es el valor que ocupa la poscó cetral de u cojuto de observacoes ordeadas. El 50% de las observacoes so mayores que este valor y el otro 50% so meores. Para Datos No agrupados. ( 1) La ubcacó de la medaa de datos ordeados se determa por :. Ejemplos: E los 7datos ordeados: {4, 5, 5, 6, 7, 8, 9 } (7 1) La ubcacó de la medaa es: 4 Luego el valor de la medaa es: Me6 E los 8 datos ordeados: {, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9} (8 1) 5 6 La medaa se ubca e el lugar 4. 5 Luego el valor de la medaa es M e 5. 5 Para Datos Agrupados. c F-1 c Me L L f h Dode: L Límte Iferor del tervalo que cotee a la Medaa F -1 Frecueca Acumulada e la clase ateror -ésma f Frecueca e la clase que cotee a la medaa H -1 Frecueca Relatva Acumulada e la clase ateror -ésma h Frecueca Relatva e la clase que cotee a la medaa c Tamaño del tervalo de clase. ( H ) Ejemplo: Para los gastos daros e peródcos del hotel e ua tabla de frecueca: -1 Itervalo f h F H TOTAL Me7.8 La Medaa es: ( ) Me El 50% de los días el hotel gastó meos de 7.8 soles e la compra de peródcos Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral

4 . LA MODA Es el valor, clase o categoría que ocurre co mayor frecueca y sus característcas so: - Puede o exstr o exstr más de ua moda - Su valor o se ve afectado por los valores extremos e los datos - Se utlza para aalzar tato la formacó cualtatva como la cuattatva - Es ua medda estable cuado e úmero de datos es reducdo. Para Datos No Agrupados. Por ejemplo, durate los últmos días el valor de las compras e peródcos fue: { 5., 10., 7.0, 7.1, 10., 8., 9.4, 9., 6.5, 7.1, 6.6, 7.8, 6.8, 7.1, 8.4, 9.6, 8.5, 5.7, 6.4, 10.1, 8., 9.0, 7.8, 8., 5., 6., 9.1, 8.6, 7.0, 7.7, 8., 7.5 } Moda Mo 7.1; Es el valor más frecuete, ocurre veces. Para Datos Agrupados. M o L d1 c d1 d Dode: d 1 (f - f -1 ) y d 1 (f - f 1 ) f Valor de la mayor frecueca Ejemplo: El gasto daro e peródcos del hotel AAA agrupados e ua tabla de frecueca: Itervalo f h F H TOTAL Mo7.6 d d 9-7 c 0.9 Tamaño de Itervalo de Clase La moda estmada utlzado estos datos agrupados es: M o (0.9) Utlzado las frecuecas relatvas, la moda estmada es: 015. M o 7. 0 (0.9) El gasto daro e peródcos más frecuete es 7.6 soles Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 4

5 4. MEDIA GEOMÉTRICA Correspode al valor represetatvo cetral de observacoes secuecales y estrechamete relacoadas etre sí tales como tasas de: terés, flacó, devaluacó, varacó, crecmeto, dsmucó. El promedo geométrco de los valores: (... f ) es: t G FC1 FC... FCt ó t G f Dode f Valor fal y Valor cal Ejemplo: La tasa de terés mesual que se pagó por u préstamo recbdo por meses fue cambado mes a mes; e el prmer mes se pagó u terés de 15%, e el segudo mes 10% y e el tercer mes 16%.La tasa de terés promedo mesual que se pagó es: Mes 1 Tasa Factor (1.15)(1.10)(1.16) (1.6% mesual) G Ejemplo: El Producto Bruto Itero de u país durate los últmos cco años tuvo la evolucó sguete: Año1: 5%. Año : 0% Año: - 1% Año 4: % y Año5: 4%. La tasa de crecmeto aual promedo del PBI sería: 5 G (1.05)(1.00)(0.99)(1.0)(1.04) (1.97% aual) Ejemplo: Se recbó u préstamo de 0 soles por meses y al fal del período se pagó u total soles; Cuál fue la tasa promedo de terés mesual que se pagó? Mes 0 Mes 1 Mes Mes Saldo G (1.6%)mesual 5. PROMEDIO PONDERADO Cuado se desea ecotrar el promedo de valores ( 1... k ) que ocurre co frecuecas (f 1 f... f k ) dferetes se deberá poderar los valores observados co pesos dferetes: x K 1 W Dode los valores Wf / se deoma poderacoes o pesos Ejemplo: E ua ageca de vajes se ha veddo 00 pasajes a los precos sguetes: Preco de Veta (soles) Número de pasajes f Poderacó W Total El preco promedo de veta de los 00 pasajes: x 0. 0( 1 ) 0. 50( 14 ) 0. 0( 16 ) 1. 8 Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 5

6 6. PROMEDIO TOTAL Correspode al valor promedo represetatvo de grupos de observacoes separadas o dferetes y que podría estar cosoldadas e tablas de frecueca depedetes, por tato: k T 1... k : Número de observacoes e el grupo -ésmo. : Promedo correspodete el grupo -ésmo Grupo A Grupo B Nota F Nota f Total Total 40 Promedo del grupo A: Promedo del grupo B: 4( 7.5 ) 16( 1.5 ) 5( ) 8(.5 ) 10( 7.5 ) 16( 1. 5 ) 6(17.5) x A 1.7 x B k Promedo Total Grupo A B Totla 65 f x T 5( 1.7 ) 40( 10.0 ) MEDIA ARMÓNICA El promedo armóco de los valores: ( 1... ) dode guo toma el valor cero es: H 1 1 x1 x x x Este promedo se utlza para que los valores extremos o afecte al valor del promedo. Los valores extremos sí afecta cuado se usa el promedo artmétco o el promedo geométrco. Ejemplo: Calcular el redmeto promedo para el caso de tres automóvles que recorrero 500 klómetros y cada auto tuvo el redmeto sguete: Auto A B C Redmeto (Km/galó) H Klómetros(CONSTANTE) galó Verfcacó: Auto Km Redmeto Total galoes A B C Total H Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 6

7 Para Datos Agrupados PERCENTILES, CUARTILES Y DECILES Percetles: So 99 valores que dvde a u cojuto de datos e partes guales k c F-1 Pk L f L Límte Iferor del tervalo que cotee al Percetl F -1 Frecueca Acumulada e la clase ateror k-ésma f Frecueca e la clase que cotee al Percetl c Tamaño del tervalo de clase. k 1%, %, %,..., 97%, 98%, 99% Percetles Itervalo De Clase Marca de Clase Frecueca Absoluta f Frecueca Relatva h Frec.Acum. Absoluta F Frec. Acum. Relatva H TOTAL Ejemplo: El Percetl 80% de los gastos daros e peródcos estará e tervalo 5 ( / F ) c ( ) P80 % L f 5 El 80% de los datos aalzados será meores a y el 0% restate será superores Cuartles: So valores Q 1 ; Q y Q que dvde a los datos e 4 partes guales El Cuartl (Percetl 75%) se ubcará e el cuarto tervalo ( / F ) c ( 4 17 ) P75 % L f 7 75% de los datos será meores a 8.8 y el 5% de los datos restates será superores Decles: So 9 valores D 1, D ; D ; D 4 ; D 5 ; D 6 ; D 7 ; D 8 y D 9 que dvde a u cojuto de datos e 10 partes guales. El Decl 7(Percetl 70%) se ubcará e el cuarto tervalo ( / F ) c (.4-17 ) P70 % L f 7 70% de los datos será meores a y el 0% restate será superores a Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 7

8 Para Datos No Agrupados El lugar o poscó dode se ecuetra los cuartles para datos ordeados es: Cuartel Q 1 P 5% Q P 50% Q P 75% Poscó 5 ( 1) 50 ( 1) 75 ( 1) Ejemplo: Determe los cuartles y el decl 8 de los 1 datos ordeados sguetes: Percetl Poscó Valor del Cuartel Q 1 P 5 0.5(11).5 Q 1 11(1-11) Q P (11)7 Q 1 Q P (11)10.5 Q 15(17-15)0.516 D 8 P (11)11. P 80 17(18-17)0.17. Ejemplo: Para la represetacó tallo hoja de los gastos e peródcos del hotel: Tallo Hojas (9) Determe los cuartles correspodetes a los datos ordeados: Cuartl Poscó Valor Q 1 P 5% 5( 1) Q 1 6.8( ) Q P 50% 50( 1) Q 7.8( ) Q P 75% 75( 1) Q 8.6( ) Etre qué valores está el 80% cetral de los gastos daros e peródcos? Percetl Poscó Valor P 10 10( 1) P 10% 5.7(6.-5.7) P 90 90( 1) P 90% 9.6( ) El 80% de los gastos daros e peródcos está defdo etre los 5.85 y 9.95 soles Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 8

9 B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD 1. AMPLITUD O RANGO Sea los valores: (x 1 x x... x ). La ampltud o rago de estos dato es A( max - m ). VARIANCIA Para Datos No Agrupados La varaca de los datos de esta muestra (x 1 x x... x ): 1 S 1 Ejemplo: Calcular la varaca de los cuatro datos sguetes (:, 4, 6 y 7 ) x S Para Datos Agrupados (5) 10. La varaca de los valores: (x 1 x... x k ) que ocurre co las frecuecas (f 1 f... f k ) es: S 1 f 1 Ejemplo: Los gastos daros e peródcos del hotel agrupados e la tabla de frecueca: Los cálculos ecesaros para determar la varaca de los gastos daros so: Itervalo f f f² f (7.8719) S TOTAL DESVIACIÓN ESTÁNDAR Es ua medda de varabldad que correspode a la raíz cuadrada de la varaca. Este dcador tee la msma udad de medda e la que se expresa el promedo. S S soles S1.9 Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 9

10 4. COEFICIENTE DE VARIABILIDAD Es ua medda de varabldad de los datos que se expresa e porcetaje e la cual se compara la desvacó estádar co el respectvo valor del promedo de los datos: S C. V. x x Grado de varabldad de los datos Coefcete de varabldad Co varabldad baja Meos de 10% Co varabldad moderada De 10% a 0% Co alta varabldad Más de 0% E el ejemplo ateror el coefcete de varabldad es: C. MEDIDA DE FORMA: ASIMETRIA O SESGO 1.9 C. V. x 16.4% 7.87 Evalúa el grado de dstorsó o clacó que adopta la dstrbucó de los datos respecto a su valor promedo tomado como cetro de gravedad. El coefcete de asmetría de Pearso es: ( M e ) AK S Grado de Asmetría Valor del Sesgo Smetría Perfecta Cero. El promedo es gual a la medaa Sesgo Postvo Postvo. Promedo mayor que la medaa Sesgo Negatvo Negatvo. Promedo meor que medaa Asmetría Postva Smétrca Asmetría Negatva (Promedo>Medaa) PromedoMedaa Promedo<Medaa E el ejemplo sobre los gastos daros e peródcos el Promedo es 7.87 le Medaa es 7.80 y la desvacó estádar 1.9, por tato el sesgo es lgeramete postvo 0.16 D. MEDIDA DE FORMA: CURTOSIS Evalúa el grado de aputameto de la dstrbucó, el coefcete es: K U P75 P5 ( P90 P10 ) Grado de Aputameto Valor de la Curtoss Mesocurtca (Dstrbucó ormal) 0.6 Leptocúrtca (Elevada) Mayor a 0.6 ó se aproxma a 0.5 Platcúrtca (Aplaada) Meor a 0.6 ó se aproxma a 0 K u0.6 K u>0.6 K u<0.6 Mesocúrtca Leptocúrtca Platcúrtca E el ejemplo de los gastos daros e peródcos como Q 8.8; Q 7.0; P y P la curtoss de la dstrbucó es 0.5; por tato, la dstrbucó es lgeramete platcúrtca. Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 10

11 GRÁFICOS DE CAJAS Tercer Cuartl: Q 8.8 Segudo Cuartl: Q 7.8 Prmer Cuartl: Q Rago Itercuatílco: IQR Q -Q Límte feror: Q 1-1.5(IQR) (1.8)4. Límte Superor: Q 1.5(IQR) (1.8) La mtad (50%) de los datos so meores a 7.8 La mtad (50%) de los datos toma valores etre 7.0 y 8.8 La cuarta parte (5%) de los datos so meores a 7.0 (Ates de Prmer Cuartl) La cuarta parte (5%) de los datos toma valores etre a 7.0 y 7.8 La cuarta parte (5%) de los datos toma valores etre a 7.8 y 8.8 La cuarta parte (5%) de los datos so mayores a 8.8 (Después del Tercer Cuartl) Los datos tee mayor varabldad etre 7.8 y 8.8. Los datos superores a 11.5 y los datos ferores a 4. se deoma ATÍPICOS REGLA EMPÍRICA Cuado la dstrbucó de frecueca es smétrca: ( 68% ) ( 95% ) ( 99.7% ) S el Promedo es 7.87 y Desvacó estádar 1.9 podremos afrmar que: 68% ( datos) está etre: [7.871(1.9)]9.16 y etre [7.87-1(1.9)] % (0 datos) está etre: [7.87(1.9)] y etre [7.87-(1.9)] % ( datos) está etre: [7.87(1.9)] y etre [7.87-(1.9)].991 Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 11

12 TRANSFORMACIONES LINEALES DE VARIABLES S la varable tee promedo y varaca S x y sea la trasformacó leal: Y a b El promedo de la varables Y es : Y a b La varaca de la varables Y es: La desvacó estádar de la varables Y es: S Ya S S Y a S Ejemplo: Las calfcacoes de u exame de estadístca so: Nota f F f f Total Promedo Medaa Moda Varaca 1.44 Desvacó estádar.5 S el profesor decde trasformar las calfcacoes e la forma: Y 0.8 El promedo de la otas modfcadas Y es : Y 0.8( ) La medaa de la otas modfcadas Y es : M e 0.8(11.641)11.1 La moda de la otas modfcadas Y es : M o 0.8(11.867)11.49 La varaca de la varables Y es: S Y0.8 (1.44)7.96 La desvacó estádar de la varables Y es: S Y 0.8 (.5).8 Verfcacó: Utlzado la tabla de frecueca trasformada dode c.: Nota Y f F f Y f Y Total Promedo Medaa 11.1 Moda Varaca 7.96 Desvacó estádar.8 Arturo Rubo Aputes Estadístca Geeral 1

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula: CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS I Meddas de localzacó Auque ua dstrbucó de frecuecas es certamete muy útl para teer ua dea global del comportameto de los datos, es geeralmete ecesaro

Más detalles

Definición. Número obtenido a partir del análisis de una variable estadística. Procedimiento de cálculo bien definido:

Definición. Número obtenido a partir del análisis de una variable estadística. Procedimiento de cálculo bien definido: Defcó Número obtedo a partr del aálss de ua varable estadístca. Procedmeto de cálculo be defdo: aplcacó de fórmula artmétca Cuatfca uo o varos aspectos de la formacó (cofrmacó de tabla o gráfco) S calculados

Más detalles

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO.

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO. Tema 60.Parámetros estadístcos. Calculo propedades y sgfcado Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGIFICADO.. Itroduccó. Defcó de estadístca. Estadístca descrptva y estadístca ferecal.

Más detalles

Los Histogramas. Histograma simple

Los Histogramas. Histograma simple Los Hstogramas El Hstograma es ua forma de represetacó de datos que permte aalzar fáclmete el comportameto de ua poblacó, ya sea per se, o por medo de ua muestra. U Hstograma se defe como u cojuto de barras

Más detalles

Esta t d a í d s í titcos o TEMA 3.3

Esta t d a í d s í titcos o TEMA 3.3 TEMA 3.3 Defcó úmero obtedo a partr del aálss de ua varable estadístca. Procedmeto de cálculo be defdo: aplcacó de fórmula artmétca Cuatfca uo o varos aspectos de la formacó (cofrmacó de tabla o gráfco)

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión Estadístca I Capítulo. Meddas de poscó y dspersó Carme Trueba Salas Lorea Remuzgo Pérez Vaesa Jordá Gl José María Saraba Alegría DPTO. DE ECOOMÍA Este tema se publca bajo Lceca: Creatve Commos BY-C-SA

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacó: Es u cojuto de elemetos co ua determada característca. Muestra: Es u subcojuto de la poblacó. Muestreo: Es el proceso para elegr ua muestra que sea represetatva de la poblacó.

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: mea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recoocer dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u

Más detalles

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética Objetvos Itroduccó a las meddas de poscó (tedeca cetral o tpsmo): Moda y Medaa Meda artmétca tca Cuartles,, decles y percetles Meddas de poscó Defcó: : refereca a u lugar específco de ua dstrbucó, epresado

Más detalles

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción Parte Estadístca Descrptva Prof. María B. Ptarell PARTE - ESTADISTICA 7- Estadístca Descrptva 7. Itroduccó El campo de la estadístca tee que ver co la recoplacó, orgazacó, aálss y uso de datos para tomar

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Parcalmete facado a través del PIE-04 (UMA). Promedos y meddas de poscó. Meddas de dspersó. Meddas de asmetría. Valores atípcos..4 Meddas de desgualdad..5 Valores atípcos: Dagrama

Más detalles

Análisis estadístico de datos muestrales

Análisis estadístico de datos muestrales Aálss estadístco de datos muestrales M. e A. Víctor D. Plla Morá Facultad de Igeería, UNAM Resume Represetacó de los datos de ua muestra: tablas de frecuecas, frecuecas relatvas y frecuecas relatvas acumuladas.

Más detalles

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 1. Es u cojuto de procedmetos que srve para orgazar y resumr datos, hacer ferecas a partr de ellos y trasmtr los resultados de maera clara, cocsa y sgfcatva? a) La estadístca b) Las matemátcas c) La ceca

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA - 1 - ÍNDICE CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Tema 1: Itroduccó a la estadístca - 1.1. Itroducc ó a la estadístca descrptva - 1.2. Nocoes báscas o 1.2.1.

Más detalles

Ejercicios Resueltos de Estadística: Tema 1: Descripciones univariantes

Ejercicios Resueltos de Estadística: Tema 1: Descripciones univariantes Ejerccos Resueltos de Estadístca: Tema : Descrpcoes uvarates . Los datos que se da a cotuacó correspode a los pesos e Kg. de ocheta persoas: (a) Obtégase ua dstrbucó de datos e tervalos de ampltud 5, sedo

Más detalles

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I Nombres: Apelldos:.I.: Frma: Fecha: 07/03/05 MÉTODO ETADÍTIO I EXAMEN I Prof. Gudberto Leó PARTE I: E el sguete gráfco se muestra los dagramas de caja correspodetes a los pesos de los bebés al acer segú

Más detalles

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 3.5 Ojvas Este tpo de represetacó gráfca se costruye a partr de las frecuecas acumuladas (absolutas o relatvas) para varables cotuas o dscretas, co muchos

Más detalles

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva. Estadístca Alguos Coceptos Itroduccó Qué es la estadístca? La estadístca, e geeral, es la ceca que trata de la recoplacó, orgazacó presetacó, aálss e terpretacó de datos umércos co e f de realzar ua toma

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Grado de ADE. Prmer curso Raquel Mª Álvarez Esteba Descrpcó umérca de ua varable Objetvo: Resumr dsttos aspectos de las dstrbucoes de frecuecas Iterés de los resúmees umércos:

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca [email protected] http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN

MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN 4..- Asmetría: coefcetes de asmetría de Fsher y Pearso. Otros Coefcetes de asmetría. 4.2.- La ley ormal. 4..- Curtoss o aplastameto: coefcete de Fsher. 4.4.- Meddas de

Más detalles

Disponible en el sitio OCW de la Universidad Nacional de Córdoba.

Disponible en el sitio OCW de la Universidad Nacional de Córdoba. OCW - UNC OpeCourseWare I UNC Curso: Estadístca I U: Meddas Descrptvas Autora: Rosaa Cas Dspoble e el sto OCW de la Uversdad Nacoal de Córdoba. Cómo ctar el materal: Cas, Rosaa (014). Estadístca I. U.

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

Más detalles

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada. MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos 4. SEGUNDO MÓDULO 4. Resume de Datos E estadístca descrptva, a partr de u cojuto de datos, se busca ecotrar resumes secllos, que permta vsualzar las característcas esecales de éstos. E ua expereca, u dato

Más detalles

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis Tema. Estadístcos unvarados: tendenca central, varabldad, asmetría y curtoss 1. MEDIDA DE TEDECIA CETRAL La meda artmétca La medana La moda Comparacón entre las meddas de tendenca central. MEDIDA DE VARIACIÓ

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................

Más detalles

Si los cerdos de otro granjero tienen los siguientes pesos: 165, 182, 185, 168, 170, 173, 180, 177. Entonces el diagrama de puntos está dado por:

Si los cerdos de otro granjero tienen los siguientes pesos: 165, 182, 185, 168, 170, 173, 180, 177. Entonces el diagrama de puntos está dado por: Aputes de Métodos Estadístcos I Prof. Gudberto J. Leó R. I- 65 Uversdad de los Ades Escuela de Estadístca. Mérda -Veezuela Meddas de Dspersó Además de obteer la formacó que reúe las meddas de tedeca cetral

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Fracsco Álvarez Gozález [email protected] Bajo el térmo Estadístca Descrptva se egloba las téccas que os permtrá

Más detalles

Guía - Resumen de fórmulas estadísticas

Guía - Resumen de fórmulas estadísticas Guía - Resume de fórmulas estadístcas E el sguete cuadro se especfca la otacó correspodete a dsttas meddas de frecueca utlzadas e estadístca. Cocepto Valor de la varable bajo estudo correspodete a la -ésma

Más detalles

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a Ejerccos Talleres puedes evarlos a [email protected] www.klasesdematematcasmas.com Taller 1 Ig. Oscar Restrepo 1. De las varables sguetes cuáles represeta datos dscretos cuáles datos cotuos

Más detalles

Estadística descriptiva

Estadística descriptiva Estadístca descrptva PARAMETROS Y ESTADISTICOS Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca [email protected] http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca Meddas de tedeca cetral: Moda, Medaa, Meda

Más detalles

Son aquellas medidas que nos ayudan a saber donde están los datos pero sin indicar como se distribuyen.

Son aquellas medidas que nos ayudan a saber donde están los datos pero sin indicar como se distribuyen. Capítulo II CARACTERISTICAS DE UA DISTRIBUCIÓ DE FRECUECIAS.. Itroduccó La fase preva de cualquer estudo estadístco se basa e la recogda y ordeacó de datos; esto se realza co la ayuda de los resúmees umércos

Más detalles

Apuntes preparados por el profesor Sr. Rosamel Sáez Espinoza con fines de docencia

Apuntes preparados por el profesor Sr. Rosamel Sáez Espinoza con fines de docencia Aputes preparados por el profesor Sr. Rosamel Sáez Espoza co fes de doceca La meda Sea u cojuto de observacoes x 1,..., x, o agrupados. Se defe la meda o promedo, medate: x 1 La meda utlza todas las observacoes,

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS

Más detalles

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD Pág. 1 Pága 09 PRACTICA Meda y desvacó típca 1 El úmero de faltas de ortografía que cometero u grupo de estudates e u dctado fue: 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 a) D cuál es la varable y de

Más detalles

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Uversdad de oora Departameto de Matemátcas Área Ecoómco Admstratva Matera: Estadístca I Maestro: Dr. Fracsco Javer Tapa Moreo emestre: 05- Hermosllo, oora, a 5 de septembre de 05. Itroduccó E la clase

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA COCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA Codfcacó Procesameto de datos Cosste e proporcoar códgos umércos o alfaumércos a dversos procesos Cualtatvos Cuattatvos umero de decmales 0 Tabulacó: Epresar

Más detalles

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor árbara Cáovas Coesa Estadístca Descrptva 1 Cálculo de Probabldades Trata de descrbr y aalzar alguos caracteres de los dvduos de u grupo dado, s extraer coclusoes para u grupo mayor Poblacó Idvduo o Udad

Más detalles

ESTADISTICA GENERAL. MEDIDAS ESTADISTICAS Profesor: Celso Celso Gonzales

ESTADISTICA GENERAL. MEDIDAS ESTADISTICAS Profesor: Celso Celso Gonzales ESTADISTICA GENERAL MEDIDAS ESTADISTICAS Profesor: Celso Celso Gozales SUMATORIAS Objetvos: Represetar medate sumatoras ua epresó umérca. SUMATORIAS Sumatora smple e el caso de que solo se tee u solo crtero

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL

CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL EL PROGRAMA ESTADÍSTICO SPSS . EL PROGRAMA ESTADÍSTICO SPSS. INTRODUCCIÓN El

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida -Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable

Más detalles

CAPITULO II. Medidas estadísticas. Objetivo. Contenido. Calcular las medidas posición, de tendencia central, de dispersión y de forma.

CAPITULO II. Medidas estadísticas. Objetivo. Contenido. Calcular las medidas posición, de tendencia central, de dispersión y de forma. CAPITULO II Meddas estadístcas Objetvo Calcular las meddas poscó, de tedeca cetral, de dspersó y de forma. Cotedo * * * * * * Itroduccó Meddas de poscó Meddas de tedeca cetral Meddas de dspersó Meddas

Más detalles

TEMA 60. Parámetros estadísticos: Cálculo, propiedades y significado.

TEMA 60. Parámetros estadísticos: Cálculo, propiedades y significado. Tema 60. Parámetros estadístcos: Calculo, propedades, sgcado TEMA 60. Parámetros estadístcos: Cálculo, propedades y sgcado.. Itroduccó La estadístca se puede der como la ceca aplcada que se ocupa del estudo

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EJERCICIO REUELTO TEMA 3. 3.1. La ampltud total de la dstrbucó de frecuecas de la tabla 1. es: A) 11; B) 1; C). Tabla 1. Estatura e cetímetros de ños de 1 meses de edad.

Más detalles

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO Nota: A partr del de julo de 200, las empresas reporta a la SBS formacó más segmetada de las tasas de terés promedo de los crédtos destados a facar

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central EYP14 Estadística para Costrucció Civil 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los

Más detalles

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1 RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC

Más detalles

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto: Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres.

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres. ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA Ejemplo: Se quere hacer u estudo estadístco sobre el país de orge de 40 alumos de u Colego. Poblacó: Cojuto de elemetos sobre los que se realza

Más detalles

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN. i = N Cuando los datos vienen dados por una tabla de frecuencias:

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN. i = N Cuando los datos vienen dados por una tabla de frecuencias: PARÁMETROS ESTADÍSTICOS Puesto que las represetacoes grácas o sempre cosgue orecer ua ormacó completa de ua sere de datos, es ecesaro aalzar procedmetos umércos que permta resumr toda la ormacó del eómeo

Más detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua

Más detalles

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo Predictor para predecir la variable de interés ( Y ) Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo

Más detalles

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva Utat d accés accés a la uverstat dels majors de 5 ays Udad de acceso acceso a la uversdad de los mayores de 5 años UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadístca Descrptva ÍNDICE: DESARROLLO DE LOS CONTENIDOS 1 Itroduccó

Más detalles

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Aálisis Exploratorio de Datos Descripció estadística de ua variable. Ejemplos y ejercicios..1 Ejemplos. Ejemplo.1 Se ha medido el grupo saguíeo de

Más detalles

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS Tema 9 Estadístca Matemátcas B º E.S.O. TEM 9 ESTDÍSTIC TBLS DE FRECUENCIS Y REPRESENTCIONES GRÁFICS EN VRIBLES DISCRETS EJERCICIO : l pregutar a 0 dvduos sobre el úmero de lbros que ha leído e el últmo

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Capítulo 9 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Ua medda de tedeca cetral, es u resume estadístco que muestra el cetro de ua dstrbucó; es decr, por lo geeral, busca el cetro de esa dstrbucó. Exste dferetes tpos

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

CAPITULO TRES MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

CAPITULO TRES MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CAPITULO TRES MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 3. CARACTERISTICAS NUMERICAS DE UNA VARIABLE S tratamos de represetar uestras edades medate u polígoo de frecuecas, y os ubcamos e el tempo: hace 0 años, hoy

Más detalles

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro) UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.

Más detalles

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros . alcular el motate que obtedremos al captalzar 5. euros al 5% durate días (año cvl y comercal). Solucó: 5., euros (cvl); 5.,5 euros (comercal). 5. o ' 5,5 5,8 5,5 ' 5. 5.,5) 5,5) 5., 5.,5. alcular el

Más detalles

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1)

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1) III. Gráfcos de Cotrol por Varables () III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES () INTRODUCCIÓN E cualquer proceso productvo resulta coveete coocer e todo mometo hasta qué puto uestros productos cumple co

Más detalles

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. [email protected]

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral ÁLISIS D DTOS CULITTIVOS José Vcés Otero va Meda Moral ero 005 . COSTRUCCIÓ D U TL D COTIGCI Para aalzar la relacó de depedeca o depedeca etre dos varables cualtatvas omales o actores, es ecesaro estudar

Más detalles

NOCIONES BÁSICAS DE ESTADÍSTICA UTILIZADAS EN EDUCACIÓN

NOCIONES BÁSICAS DE ESTADÍSTICA UTILIZADAS EN EDUCACIÓN UNIVERSIDAD DE CHILE VICERRECTORÍA DE ASUNTOS ACADÉMICOS DEPARTAMENTO DE EVALUACIÓN, MEDICIÓN Y REGISTRO EDUCACIONAL NOCIONES BÁSICAS DE ESTADÍSTICA UTILIZADAS EN EDUCACIÓN SANTIAGO, septembre de 2008

Más detalles

Manual de Estadística

Manual de Estadística Maual de Estadístca Pag Maual de Estadístca Davd Ruz Muñoz Edtado por eumed et 004 ISBN: 84-688-653-7 Maual de Estadístca Pag ÍNDICE Capítulo I: Capítulo II: Capítulo III: Capítulo IV: Capítulo V: Capítulo

Más detalles

AGRO Examen Parcial 1

AGRO Examen Parcial 1 AGRO 5005 009 Exame Parcal Nombre: Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro las tablas de dstrbucó ormal la hoja de fórmulas provsta y la calculadora. Para

Más detalles