ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

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

Download "ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales"

Transcripción

1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Fracsco Álvarez Gozález fracsco.alvarez@uca.es Bajo el térmo Estadístca Descrptva se egloba las téccas que os permtrá realzar u aálss elemetal de las observacoes epermetales observadas. Se subdvde e dos bloques : º Estadístca prmara : Obtedo u grupo de observacoes epermetales, este apartado os eseña a ordearlas adecuadamete, de modo que se ofrezca ua formacó lo más clara posble. º Estadístca dervada o secudara : Co los datos observados realzaremos certos cálculos, obteedo así uas meddas. Este bloque temátco os eseña a terpretarlas. PROCEDIMIETO A SEGUIR E U ESTUDIO ESTADÍSTICO. El proceso segudo e el estudo estadístco de ua certa característca o varable, puede subdvdrse e tres pasos sucesvos : A RECOGIDA DE DATOS : Plateado el test o ecuesta oportuo y recogdos los datos que correspoda, el prmer aálss que realzaremos es el del tpo de varable que pretedemos estudar (Cualtatva o Cuattatva ; Dscreta o Cotua). Esto codcoará e gra medda su posteror tratameto. B C ORGAIZACIÓ DE LOS DATOS : Determado el modo de agrupameto de las observacoes, procedemos a su recueto, costruyedo la tabla de frecuecas. Posterormete podremos vsualzar tales frecuecas de forma gráfca co el dagrama estadístco apropado. AÁLISIS FIAL : La obtecó de muy dversas coclusoes respecto de la varable estudada, se podrá realzar co aulo de los dferetes parámetros estadístcos (de cetralzacó, poscó, dspersó, etc.) VARIABLES ESTADÍSTICAS. CLASIFICACIÓ. El aspecto que deseamos estudar (edad, seo, peso,...) recbe el ombre de VARIABLE ESTADÍSTICA. A lo largo de esta udad observaremos, que las téccas estadístcas a segur será dferetes segú el tpo de varable objeto de estudo. La clasfcacó más tradcoal de las varables estadístcas es la sguete : CUALITATIVAS Los valores de las observacoes queda epresados por característcas o atrbutos. Por ejemplo : Estado cvl ; Color preferdo ; vel de estudos ; Raza ;... Detro de ellas podremos subdvdrlas e fucó de que pueda ser ordeadas (vel de estudos) o o tega setdo ua determada ordeacó que se establezca (Color preferdo, Razas,...). CUATITATIVAS Los valores de las observacoes so umércos (cuatfcables) y, e cosecueca, ordeables. A su vez las varables cuattatvas se subdvde e dos tpos : DISCRETAS : Toma valores cocretos (º de hjos : 0,,,...) COTIUAS : Puede tomar cualquer valor de u certo tervalo (Peso ; Estatura ;...). TABLAS DE FRECUECIAS. S la varable es Cualtatva, observamos los valores dferetes de la msma. S es Cuattatva buscaremos los valores mímo y mámo obtedos. E fucó del úmero de observacoes, decdremos s se realza su estudo de forma dvdual o agrupado e tervalos. COSTRUCCIÓ DE ITERVALOS : Teedo e cueta la ampltud total de las observacoes (Valor mámo meos valor mímo observados), tomaremos ua decsó sobre el úmero total de tervalos, o be sobre la ampltud o tamaño de los msmos. Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

2 EJEMPLO : Supuesto : Valor mámo 87, Valor mímo. Luego : AMPLITUD S decdmos costrur 8 tervalos, la ampltud de cada uo será de 0 udades (valor apromado de 76/8). El prmer tervalo o tee porqué carse e (mímo); es más, se acoseja tomar sempre valores "vsualmete agradables" (5, 0, 5,...). Co esto los tervalos sería : [0,0) [0,0) [0,40) [40,50) [50,60) [60,70) [70,80) [80,90] S partmos de la decsó de que los tervalos tega 5 udades de ampltud, smplemete caremos su costruccó hasta llegar a u tervalo que cotega al valor mámo observado. [0,5) [5,40) [40,55) [55,70) [70,85) [85,90] Teórcamete se establece que el úmero deal de tervalos debe ser la raíz cuadrada del úmero de observacoes dspobles : Para observacoes : Crtero de Kaser º de tervalos E 5 ' + '.l( ) (E parte etera) Crtero de Sturges º de tervalos ( ) OTACIÓ Al establecer dos tervalos cosecutvos, por ejemplo de 0 a 0 y de 0 a 0, hemos de decdr s el valor 0 (fal de uo e co del sguete) perteece al prmer tervalo o al segudo. Para ello empleamos los símbolos [ y (. [ o ] el valor stuado juto a él perteece al tervalo ( o ) el valor stuado juto a él o perteece al tervalo OTACIOES PARA REPRESETAR ITERVALOS EXTREMOS REALES EXTREMOS APARETES Desde 0 hasta meos de 0 [ 0, 0 ) De 0 a meos de 0 [ 0, 0 ) De 0 a meos de 0 [ 0, 0 ) De 0 a meos de 40 [ 0, 40 ) Desde 40 hasta 50 [ 40, 50 ] - 4 Valores :,, y 4 [ 0'5, 4'5 ) 5-8 Valores : 5, 6, 7 y 8 [ 4'5, 8'5 ) 9 - Valores : 9, 0, y [ 8'5, '5 ] RECUETO. TABLA DE FRECUECIAS ABSOLUTAS. Stuados e ua tabla los valores de la varable (desde el mímo al mámo) o los tervalos que los cotee, procedemos a cotar las veces que se repte. Costrumos así ua tabla como la de la zquerda. E ella podrá observarse que, e el supuesto de datos agrupados e tervalos, se ha cludo ua columa ecabezada por. Tal valor de se deoma marca de clase y es el valor cetral de cada tervalo. Itervalos Recueto [ e, e ) /// [ e, e ) ///// ///// / [ e, e + ) ///// /// Σ - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

3 FRECUECIAS. FRECUECIA ABSOLUTA () : Para datos o agrupados e tervalos, es el úmero de veces que se preseta cada valor de la varable. S los datos se agrupa e tervalos, es el úmero de observacoes que perteece a dcho tervalo. FRECUECIA ABSOLUTA ACUMULADA () : Para u certo valor de la varable, la frecueca absoluta acumulada os da el úmero de observacoes meores o guales que dcho valor. OTRAS FRECUECIAS : FRECUECIA RELATIVA (r) : Cocete etre la frecueca absoluta y el úmero total de observacoes (). PROPORCIÓ o PORCETAJE (p) : Frecueca relatva multplcada por 00 (es la epresó de las frecuecas e %). De gual modo que se defó para las frecuecas absolutas, se defe las FRECUECIAS RELATIVAS ACUMULADAS (R) y los PORCETAJES ACUMULADOS (P). TABLA COMPLETA DE FRECUECIAS : EJEMPLO : r p R P r / p r. 00 r p r / p r r +r p +p r / p r r +r r p +p p Σ Σr Σp 00 r p R P 5 0'5 '5 5 0'5 '5 0 0' '75 7' ' '775 77' ' '95 9'5 6 0'075 7'5 40 ' GRÁFICOS ESTADÍSTICOS. La orma que hemos de segur e la costruccó de u gráfco estadístco es sempre : "La zoa que detfca a cada valor será proporcoal a su frecueca" Los dagramas usuales so los que se descrbe a cotuacó. A Dagramas de barras Para varables cualtatvas o cuattatvas o agrupadas e tervalos. FUDAMETO : Sobre u eje (ormalmete el horzotal) marcamos los valores de la varable, dbujado sobre cada uo de ellos ua barra cuya logtud sea proporcoal a la frecueca que se esté vsualzado. S la varable represetada es cuattatva, elazado los etremos de las barras obtedremos el POLÍGOO DE FRECUECIAS, deomado PERFIL ORTOGOAL para cualtatvas ordeables. B Hstogramas Represetatvo de las varables agrupadas e tervalos. FUDAMETO : Sobre el eje horzotal marcamos los dsttos tervalos, dbujado sobre cada uo de ellos u rectágulo cuya área sea proporcoal a la frecueca que se esté vsualzado (S todos los tervalos tee la msma ampltud, os bastará co que la altura de los rectágulos sea proporcoal a las frecuecas). POLÍGOOS DE FRECUECIAS : S la frecueca represetada o es acumulada, elazamos los putos medos de los etremos superores de los rectágulos. Para frecuecas acumuladas, el polígoo de frecuecas se obtee de la forma dcada e el gráfco. Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

4 C Dagramas de sectores Utlzable e cualquer tpo de varable. FUDAMETO : Dvdmos el círculo e sectores crculares, de modo que la ampltud de cada sector, sea proporcoal a la frecueca. Juto a cada sector, se suele dcar el valor represetado. Es acosejable la epresó de las ampltudes de los sectores e % (porcetajes p ). D Pctogramas Utlzable e todo tpo de varables, especalmete co las cualtatvas. FUDAMETO : Es el msmo que se sgue para la costruccó de los dagramas de barras y hstogramas. La dfereca estrba e que, e lugar de dbujar ua barra o u rectágulo, se dbuja ua fgura que hace refereca al problema objeto de estudo. E Dagramas de áreas Represetatvo de las varables cuattatvas, equvale a la represetacó depedete de los polígoos de frecuecas (descrtos e los dagramas de barras y hstogramas). FUDAMETO : Idca la evolucó de los valores de la varable, cosstedo e la vsualzacó del área ecerrada bajo el polígoo de frecuecas. Para ello, se coecta dcho polígoo co el eje de la varable (el horzotal e el gráfco), tato a la zquerda del prmer valor como a la derecha del últmo. Los dagramas de barras, hstogramas, pctogramas y de áreas, admte la represetacó correspodete a sus frecuecas acumuladas. MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ. MEDIA ARITMÉTICA :. MODA : + + Mo e. + + OTACIOES MEDIAA : Es el resultado de dvdr la suma de todas las observacoes etre el úmero de ellas. a Me e +. a Es el valor que más se repte. Será pues el valor (o valores) cuya frecueca absoluta sea la mayor de las observadas. S los datos se ecuetra agrupados e tervalos, obtedremos el tervalo e el que se ecuetra la moda (ITERVALO MODAL). Para determar su valor cocreto, aplcamos la epresó de la zquerda. Los subídces dca : tervalo dode se ecuetra la moda. - tervalo ateror al que cotee la moda. + tervalo sguete al que cotee la moda. e etremo feror del tervalo e el que se ecuetra la moda. a ampltud del tervalo e el que está la moda. frecueca absoluta. Supuestas ordeadas las observacoes, MEDIAA es el valor de la varable que está e el cetro de las msmas. Deja pues a la mtad (el 50%) de las observacoes por debajo de dcho valor. Para obteer el valor de la medaa, segumos los pasos sguetes : º Calculamos la tabla de frecuecas absolutas acumuladas. º La medaa será el valor de la varable cuya frecueca absoluta acumulada prmero guale o supere a /. S los datos se ecuetra agrupados e tervalos, el puto º os dará el tervalo e el que se ecuetra la medaa. Para determar su valor cocreto, aplcamos la epresó de la zquerda. 4 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

5 OTA : E el caso de varables cotuas o agrupadas e tervalos, suele cosderarse prevamete los tervalos reales que esos valores represeta, procededo a aplcar la epresó superor. Así, los valores,,,... represeta a los tervalos de valores [0'5, '5), ['5, '5), ['5, '5),... OTACIOES Los subídces dca : tervalo dode se ecuetra la medaa. - tervalo ateror al que cotee la medaa. e etremo feror del tervalo e el que se ecuetra la medaa. a ampltud del tervalo e el que está la medaa. frecueca absoluta. frecueca absoluta acumulada. OTRAS MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ. MEDIA PODERADA : Aplcable cuado a cada valor (X ) se le asga u peso (p ) : p p. X p MEDIDAS DE POSICIÓ. MEDIA GEOMÉTRICA : G Co frecuecas f para cada : ( Σf ) G.... MEDIA ARMÓICA : A Co frecuecas f para cada : ( Σf ) A COCEPTO : Permte el cálculo del valor de la varable que ocupa ua certa poscó relatva respecto del cojuto total de los valores observados. PERCETIL DE ORDE K : Es el valor de la varable que deja por debajo de él el K% de las observacoes. PROCESO DE CALCULO : k. P k e a Para obteer el valor del percetl de orde K, segumos los pasos sguetes : º Calculamos la tabla de frecuecas absolutas acumuladas. º Obteemos el LUGAR que ocupa : Lugar. K / 00 º El percetl de orde K será el valor de la varable cuya frecueca absoluta acumulada prmero guale o supere a dcho lugar. S los datos se ecuetra agrupados e tervalos, el puto º os dará el tervalo e el que se ecuetra el percetl de orde K. Para determar el valor cocreto del percetl, aplcamos la epresó de la zquerda. OTA : E el caso de varables cotuas o agrupadas e tervalos, suele cosderarse prevamete los tervalos reales que esos valores represeta, procededo a aplcar la epresó ateror. Así, los valores,,,... represeta a los tervalos de valores [0'5, '5), ['5, '5), ['5, '5),... OTACIOES Los subídces dca : tervalo dode se ecuetra el percetl. - tervalo ateror al que cotee el percetl. e etremo feror del tervalo e el que se ecuetra el percetl. a ampltud del tervalo e el que está el percetl. frecueca absoluta. frecueca absoluta acumulada. PERCETILES ESPECIALES MEDIAA Percetl de orde 50. CUARTILES Percetles de órdees 5 (Cuartl º), 50 (Cuartl º) y 75 (Cuartl º). DECILES Percetles de órdees 0, 0,..., 90 (Decles º, º,..., 9º). MEDIDAS DE DISPERSIÓ. RAGO, RECORRIDO O AMPLITUD TOTAL : R Má Mí Co el f de medr el mayor o meor grado de separacó de las observacoes, e ua prmera staca se defe el RAGO (també deomado recorrdo o ampltud total), como la dfereca estete etre los valores mámo y mímo observados. Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 5

6 AMPLITUD SEMI-ITERCUARTÍLICA : Q Q Q Esta medda de dspersó se basa e meddas de poscó (Cuartles),.Su empleo tedrá setdo e el supuesto de mposbldad de cálculo de la meda. El o tomar e cosderacó a la totaldad de las observacoes, hace pesar que esta medda es poco represetatva. Por ello se teta defr las meddas de dspersó, de modo que sea el promedo de las separacoes de cada valor respecto de uo tomado como refereca (la MEDIA). DESVIACIÓ MEDIA : D Observado la fgura aprecamos que las desvacoes d ates defdas tee como meda cero (las postvas compesa co las egatvas), lo cuál oblga a subsaar este coveete tomádolas e valor absoluto o elevádolas al cuadrado.. Es la meda de las desvacoes o separacoes de cada ua de las observacoes, respecto a la meda artmétca, cosderadas e valor absoluto. Susttuyedo la meda por la moda o la medaa, defremos las desvacoes medas respecto de la moda y de la medaa. VARIAZA : ( ).. s σ Es la meda de los cuadrados de las desvacoes o separacoes de cada ua de las observacoes, respecto a la meda artmétca. DESVIACIÓ TÍPICA :. s σ varaza COEFICIETE DE VARIACIÓ : CV σ.00 Es la raíz cuadrada de la varaza. Co ello corregmos el haber tomado cuadrados de separacoes e el cálculo de la varaza. Esta medda de dspersó es la más característca. Mde la represetatvdad de la meda. Valores etremos del msmo os llevará a coclur que la meda o es represetatva, es decr, estrá valores etre las observacoes que se separa sgfcatvamete de las demás. Sólo puede ser utlzado cuado los valores de la varable toma valores "ormales". Es decr, o so muy elevados muy pequeños, ya que ua meda próma a cero o muy alta daría valores ulos o ftos al coefcete. S la meda es represetatva de las observacoes (o este valores etremos eageradamete dstacados de la mayoría), el coefcete de varacó permte comparar la dspersó de dos seres estadístcas : mayor coefcete dca meor homogeedad, o lo que es lo msmo, mayor dspersó o varabldad. GRÁFICO DE VARIABILIDAD : Basado e los cuartles, adopta la forma del gráfco de la derecha. E él se refleja los cuartles º y º y la medaa, juto a los etremos feror y superor : Q Q Lf Q. Q. Q ; Lsup Q+. Q Se cosdera observacoes atípcas aquellas que queda fuera del tervalo : ( L f, L sup ) OTRAS MEDIDAS ESTADÍSTICAS. COEFICIETE DE ASIMETRÍA DE FISHER : Permte terpretar la forma de la dstrbucó, respecto a ser o o smétrca. As. ( ) σ ITERPRETACIÓ 6 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

7 Basados e al relacó estete etre meda, medaa y moda : Mo.( Md) se defe dos uevos coefcetes de asmetría (de Pearso): Mo As σ COEFICIETE DE CURTOSIS : As.( Md) σ Recbe també el ombre de coefcete de cocetracó cetral, mdedo el grado de aplastameto o aputameto de la gráfca de la dstrbucó de la varable estadístca. Ua mayor cocetracó de datos e toro al promedo hará que la forma sea alargad, sedo tato más plaa (o aplastada) cuato mayor sea la dspersó de los msmos. Determa la forma de la dstrbucó, e relacó co su grado de aplastameto. K ( ). 4 σ 4 ITERPRETACIÓ Basados e meddas de poscó, se defe los uevos coefcetes : Coefcete de asmetría de Bowley-Yule, o tercuartílco : Y Q Me + Q. Q Q Coefcete absoluto de asmetría: A Q. Me + Q σ Coefcete de curtoss de Kelley : Q K co Q Q Q 06 ' : P P 90 0 AÁLISIS COJUTO DE VARIOS GRUPOS. S dspoemos de k grupos co elemetos, medas, y varazas S, podemos obteer : Meda cojuta de los k grupos. X S. S Varaza cojuta de los k grupos, o, co mayor rgor : S ( ). S. X + PROPIEDADES DE LAS MEDIDAS ESTADÍSTICAS. TABLA PARA CÁLCULOS : La tabla sguete os muestra ua dsposcó práctca de los cálculos ecesaros para la obtecó de los parámetros estadístcos usuales: Meda, Moda, Medaa, Percetles, Varaza y Desvacó típca. Itervalos.. P [ e, e ). (. ). P ( / ). 00 [ e, e ). (. ). + P ( / ) [ e, e + ). (. ). I P ( / ) Σ Σ. Σ. Cálculo de percetles A B Cálculo de meda y varaza La meda y la varaza sería el resultado de calcular :Cálculo de meda y varaza PROPIEDADES : A B σ A) S a todos los valores de ua varable les sumamos ua catdad costate, la meda queda cremetada e dcha costate, metras que la desvacó típca (y la varaza) o varía. Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 7

8 B) S multplcamos todos los valores de ua varable por ua costate, la meda y la desvacó típca queda també multplcadas por dcha costate (la varaza quedará multplcada por el cuadrado de la costate). EJEMPLO : CAMBIO DE VARIABLE. TIPIFICACIÓ. Hacedo uso de las propedades de las meddas estadístcas,podremos facltar y smplfcar los cálculos de parámetros estadístcos, realzado u cambo de varable. Así, s todos los valores so muy altos, podremos restarles ua catdad (ormalmete la Moda) y, s posee cfras decmales o so múltplos de u msmo úmero, podremos multplcarlos o dvdrlos por el valor adecuado. Ua vez calculados los parámetros estadístcos, e vrtud de las propedades descrtas, obtedremos el valor fal real de tales parámetros. Mecó especal merece dos cambos de varables partculares : A) Dferecales : partedo de la varable cal (putuacoes drectas), s a todos los valores les restamos la meda, obteemos ua ueva varable d (putuacoes dferecales) cuya meda es cero (la desvacó típca o se modfca). B) Tpfcadas : S a todos los valores de la varable cal les restamos la meda y el resultado lo dvdmos por la desvacó típca, obteemos ua ueva varable z (putuacoes tpfcadas) cuya meda es cero, teedo sempre como desvacó típca la udad. Este últmo cambo de varable recbe el ombre de TIPIFICACIÓ. SUMA Y DIFERECIA DE VARIABLES. Partedo de dos varables X, Y, podemos defr las uevas varables : S X + Y obteda sumado cada valor de X co el correspodete de Y. D X - Y obteda restado a cada valor de X el valor correspodete de Y. Esto supoe la esteca de tatas observacoes de X como de Y, así como el emparejameto de ellas; es decr, a cada valor de X queda asocado u valor de Y. Esto costturá la base de estudo del sguete tema. Veamos como se comporta la meda de las dos uevas varables S y D defdas. S X+ Y ( X Y X Y E efecto : + ) + X Y S + X+ Y Aálogamete se verfca que : D X Y Calculemos la varaza de la suma S : ( X Y S) ( X Y X Y ) ( X X Y Y ) ( + ) ( + ) ( + ) ( ) + ( ) SS ( ( X X) + ( Y Y) +.( X X).( Y Y) ) ( X X) ( Y Y) ( X X).( Y Y) + +. SX + SY +. SXY ( X X).( Y Y) La epresó, represetada por S XY, recbe el ombre de covaraza, justfcádose que es gual també a : ( X X).( Y Y) X. Y SXY XY. D X Y XY Aálogamete se verfca que : S S + S. S S las varables X, Y so depedetes, la covaraza (medda de varacó cojuta) es gual a cero. 8 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

9 Resumedo Varazas : Medas Depedetes ( S XY 0 ) Idepedetes ( S XY 0 ) S X + Y S X+ Y SS SX + SY +. SXY SS SX + SY D X - Y D X Y S S + S. S S S + S MOMETOS ORDIARIOS Y CETRALES D X Y XY D X Y Mometo ordaro de orde k : k a k. Mometo cetral de orde k : k m k.( ) Se verfca que : m 0 m a a m a. a. a+. a m a 4. a. a + 6. a. a. a Alguos parámetros estudados, puede epresarse : µ a σ s m a a m m As K m 4 m 4 m m 4 σ σ ( ) MEDIDAS DE COCETRACIÓ. Estas meddas, de aplcacó ecoómca fudametalmete, determa el vel de gualdad e el reparto total de las observacoes de la varable. Su determacó se realzará a partr de la sguete tabla de cálculos : A B C D E G H Σ. P (.. /).00 t. T Σ t. Q (T.. /T).00 P - Q P t T Q P - Q P t T Q P - Q k k k P k ( 00) t k T k Q k ( 00) P k - Q k ( 0) Σ. TP Σ P T Σ. TD Σ (P - Q ) Sedo : A) Valores de la varable (marca de clase s está agrupada e tervalos). B) Frecuecas absolutas ( total de observacoes). C) Frecuecas absolutas acumuladas. D) Porcetajes acumulados (totalzado - TP). E) Productos de cada frecueca por su correspodete valor (T suma total de estos productos). F) Productos aterores acumulados (de gual modo que se realza co frecuecas). G) Epresó e porcetaje del cotedo de la columa ateror. H) Dferecas de los valores de las columas D y G (totalzado - TD). MEDIALA : Su defcó tee u fudameto smlar al de la medaa. Para dstrbucoes dscretas (o agrupadas e tervalos), la medala es el valor de la varable cuyo Q prmero guala o supera el 50%. Para dstrbucoes cotuas (agrupadas e tervalos), el tervalo que cotee la medala es aquel cuyo Q prmero guala o supera el 50%. De aquí obteemos el valor de la medala del modo sguete : 50 Q Ml e +. a Q Q Los subídces dca : tervalo dode se ecuetra la medala. - tervalo ateror al que cotee la medala. e etremo feror del tervalo e el que se ecuetra la medala. a ampltud del tervalo e el que está la medala. Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 9

10 CURVA DE LOREZ : ÍDICE DE COCETRACIÓ DE GII : Sobre u rectágulo de 00 udades de lado, se dbuja la polgoal que resulta de ur los putos (P, Q ). Esta polgoal (curva de Lorez) determa co la dagoal AB u recto (sombreado e la fgura) que mde el grado de cocetracó. Cuado el área sombreada es muy pequeña (la curva de Lorez se aproma a la dagoal AB) se preseta ua baja cocetracó, o lo que es lo msmo, dca uformdad e el reparto de los valores de la varable. La mayor cocetracó se producrá cuado la zoa sombreada cocde co el trágulo ABC. Hacedo uso de la tabla de cálculos ateror, ecesara para la obtecó de la curva de Lorez, defremos el presete estadístco. Otros, como el ídce de Dalto, el de pardad, etc., puede ser empleados co détca terpretacó a la que tratamos co el de G, s be omtmos su estudo. G k ( P Q ) k TD TP 00 P El ídce de G (epresó de la zquerda) cocde geométrcamete co el cocete etre el área sombreada (defda por la curva de Lorez) y la del trágulo ABC. Cocetracó míma : G 0 Cocetracó máma : G 0 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

11 EJERCICIOS RESUELTOS La tabla sguete os muestra el resultado de ua ecuesta etre los alumos de prmer curso, aalzado el úmero de suspesos e la prmera evaluacó : Realcemos u estudo estadístco completo. Se trata de ua varable cuattatva dscreta. Esto codcoará alguos procesos del cálculo estadístco. RECUETO Y TABLA DE FRECUECIAS recueto r p R P 0 ///// /// 8 0' ' 8 0' ' ///// ///// / 0'8 8' 9 0'67 '67 ///// ///// /// 0'67 '67 0'5 5' ///// ///// ///// 5 0'500 5' '78 78' 4 ///// ///// 0 0'667 6' ' '00 5 /// 0'0500 5'00 60 ' '00 Totales : 60 ' '00 GRÁFICOS ESTADÍSTICOS APROPIADOS PARA ESTE TIPO DE VARIABLE DIAGRAMA DE BARRAS : Sobre el valor de cada varable dbujamos ua barra co altura gual a la frecueca que deseamos represetar (e este caso las absolutas ). POLÍGOO DE FRECUECIAS : Obtedos elazado los etremos superores de las barras. OTA :Sedo la varable dscreta, o tee setdo dbujar el polígoo de frecuecas. DIAGRAMAS ACUMULADOS : Costrudos como los aterores, so los represetatvos de las dsttas frecuecas acumuladas. El ejemplo represeta las frecuecas absolutas acumuladas (). El polígoo de frecuecas se costruría elazado los etremos superores de las barras. PICTOGRAMAS: Co el msmo prcpo segudo para la costruccó de los dagramas de barras, susttumos dchas barras por dbujos alusvos a la varable estadístca estudada. DIAGRAMAS DE SECTORES : Resulta de la dvsó de u círculo e sectores cuya ampltud es proporcoal a la frecueca. La ampltud de cada sector será : α. 60º r.60º Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

12 MEDIA, VARIAZA Y DESVIACIÓ TÍPICA.. Este tpo de tabla faclta los cálculos Meda 7 / 60,8 6 5 Varaza (4 / 60) - meda al cuadrado ' Desvacó típca raíz cuadrada de la varaza ' '8 60 s. 4 '8 60 '00 s s ' 005 ' 46 MODA Valor de mayor frecueca PERCETILES Para la determacó de meddas de poscó (percetles), podemos segur dos procedmetos de cálculo : º) Basado e las frecuecas absolutas acumuladas : Determamos el lugar que ocupa : L k. / 00 El percetl será el valor cuya frecueca prmero guale o supere al lugar L. º) Basado e porcetajes acumulados P : El percetl será el valor cuyo porcetaje P prmero guale o supere al orde k del percetl. Aplquemos el prmer procedmeto para calcular la medaa y el 9º decl : La medaa (percetl 50) ocupará el lugar : L / 00 0 El 9º decl (percetl 90) ocupará el lugar : L / Medaa º decl Aplcado el segudo procedmeto descrto, determemos los cuartles º y º, así como la ampltud semtercuartílca : r p P 0 8 0' ' ' 0'8 8' '67 Cuartl º (percetl 5) 0'67 '67 5' 5 0'500 5'00 78' Cuartl º (percetl 75) 4 0 0'667 6'67 95'00 5 0'0500 5'00 00'00 60 ' '00 Ampltud sem-tercuartílca Q Q - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

13 Trabajamos ahora co las edades de 50 jóvees de uestro barro : Como e el ejemplo ateror, realcemos u estudo estadístco completo. os ecotramos ate ua varable estadístca cuattatva cotua. Agruparemos o o las observacoes e tervalos e fucó de los dferetes valores observados. TABLA DE FRECUECIAS Observado el valor mímo () y mámo (4), decdmos agrupar los datos e tervalos de 5 años de ampltud, empezado por 0. Itervalos recueto r p R P [ 0, 5 ) ///// 5 0' '0 0 [ 5, 0 ) ///// ///// 0 0' '0 0 [ 0, 5 ) ///// ///// ///// / 6 0' 0'6 6 [ 5, 0 ) ///// / 6 0' 7 0'74 74 [ 0, 5 ] ///// ///// /// 0' '00 00 Totales : 50 '00 00 GRÁFICOS ESTADÍSTICOS HISTOGRAMA : Sobre el valor de cada varable dbujamos ua fraja co altura gual a la frecueca que deseamos represetar (e este caso las absolutas ). POLÍGOO DE FRECUECIAS : Obtedo elazado los putos medos de los etremos superores de las frajas. HISTOGRAMAS ACUMULADOS : Costrudos como los aterores, so los represetatvos de las dsttas frecuecas acumuladas. El ejemplo represeta las frecuecas absolutas acumuladas ( ). E este caso, el polígoo de frecuecas O se costruría elazado los putos medos de los etremos superores de las frajas, so como se dca e la fgura. Cálculo de Moda, Meda, Varaza y Desvacó típca : Para el cálculo de la meda y la varaza utlzamos la tabla aular sguete. E ella se corpora la columa, que cotee la marca de clase (valor cetral) de cada tervalo. La MODA (valor de mayor frecueca) se ecuetra e el tervalo [0, 5). Determemos su valor cocreto : Mo e a + '875 Itervalos.. [ 0, 5 ) 5 '5 '5 '5 [ 5, 0 ) 0 7'5 75'0 56'50 [ 0, 5 ) 6 '5 00'0 500'00 [ 5, 0 ) 6 7'5 05'0 87'50 [ 0, 5 ] '5 9'5 658' '0 5'50 Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

14 . 685 '7 50 s. 5'5 ' s s 4' 56 6' 54 Utlzado las frecuecas absolutas acumuladas, calculemos el decl º y el percetl 6 : Lugar que ocupa el decl º (percetl 0) / 00 0 Lugar que ocupa el percetl / 00 Itervalos [ 0, 5 ) 5 5 [ 5, 0 ) 0 5 Decl º (percetl 0) e [5,0) Lugar 0 [ 0, 5 ) 6 Percetl 6 e [0,5) Lugar [ 5, 0 ) 6 7 [ 0, 5 ] Determemos sus valores cocretos : 0. P e P e a a Utlzado los porcetajes acumulados, calculemos el cuartl º y la medaa : Itervalos r p P [ 0, 5 ) 5 0'0 0 0 [ 5, 0 ) 0 0'0 0 0 Cuartl º (percetl 5) e [5,0) [ 0, 5 ) 6 0' 6 Medaa (percetl 50) e [0,5) [ 5, 0 ) 6 0' 74 [ 0, 5 ] 0' '00 00 Determemos sus valores cocretos : P e a P e a '5 5 8'75 ' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

15 De la presete dstrbucó, calculemos : 6 Meda, varaza y desvacó típca. 5 Moda. 4 0 Medaa, Percetl 8, Cuartles y ampltud sem-tercuartílca. 5 9 La varable establecda puede ser dscreta o cotua s agrupar e tervalos. Realcemos los cálculos e ambos supuestos. P ' ' Meda. 4 '55 40 Varaza σ. 544 ' '99 Desvacó típca σ 0' ' Moda Cuartl º (percetl 5) Medaa (percetl 50) Cuartl º (percetl 75) 4 Percetl 8 5 Rago sem-tercuartílco Q Q 4 05 ' Los valores aterores, relatvos a percetles, so váldos s la varable es DISCRETA. E el supuesto de tratarse de ua varable COTIUA (co datos o agrupados), deberíamos eteder que el valor detfca el tervalo stuado a la zquerda e la sguete tabla : Itervalo P ['5,'5) ['5,'5) '5 ['5,4'5) '5 [4'5,5'5] Los percetles peddos se obtedría del modo sguete : Medaa e ['5,'5) Percetl 8 e [4'5,5'5] Cuartl º e ['5,'5) Cuartl º e ['5,4'5) Me P50 5 ' ' P 8 45 ' ' Q P5 5 ' ' Q P75 5 ' ' Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 5

16 4 Iterv. De la dstrbucó de la zquerda, calcular : [0,) 5 Meda, varaza y desvacó típca. [,4) Moda [4,6) 9 Medaa, Percetl 59 y Decl º. [6,8) Desvacó meda. [8,0] 4 Coefcetes de asmetría y curtoss. Iterv. a P.a.a [0,) 5 5 8' [,4) 6 6' [4,6) ' [6,8) ' [8,0] ' Meda. a Varaza. 96 5'667 a 45 σ 5' '4 Desvacó típca σ 4' 46 ' 4 Moda e [6,8) Medaa (percetl 50) e [4,6) Percetl 59 e [6,8) Decl º (percetl 0) Desvacó meda e [4,6) 4 Mo ' Me P ' P ' D P ' 05 9 Asmetría y 4..( ).( ) Curtoss 4'667 ' -4'667-88'65 657'0090 '667 4'9 -'667-8'09 90'644 0'668 5'0668-0'668-0'60 0'096 '7 6'4000 '7 09'68 89'5604 '7 4'9 '7 08'75 777'0466 0' '44 94'0765 Desvacó meda Asmetría (-0'54 < 0) Algo asmétrca haca la zquerda Curtoss (-0'5608 < 0) Lgeramete aplaada (Platcúrtca) As K. D ( ). σ 0'6667 ' '44 60 ' 4 ( ). 4 σ 4 94' ' 4 4 0'54 0' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

17 5 La dstrbucó de las estaturas e cetímetros de los alumos de u cetro, epresados e porcetajes, es la sguete: Estaturas Porcetajes Meos de 50 0' De 50 a 54 '6 De 55 a 59 9'4 De 60 a 64 0'5 De 65 a 69 '5 De 70 a 74 '5 De 75 a 79 0'7 De 80 y más '5 a) Sedo abertos los tervalos prmero y el últmo, qué valores sería razoable cosderar para los límtes etremos de esos tervalos? b) S supoemos que e el Cetro hay 00 alumos, cuáles sería las frecuecas absolutas? c) Calcular la estatura meda y la desvacó típca. d) Etre qué estaturas se ecuetra la quta parte de las estaturas cetrales?. a) Al referrse a tervalos de 5 cm. de ampltud e los restates casos, debemos cosderar que el prmer tervalo es de 45 a meos de 50 y, el últmo, de 80 a 85. b) c) d) Estaturas p p. 00 / 00 P [45,50) 0' '6 4 0' 4 [50,55) '6 9' 9 '9 [55,60) 9'4 '8 ' 6 [60,65) 0' '8 8 [65,70) ' ' 760 [70,75) ' '8 00 [75,80) 0'7 8'4 8 96'5 58 [80,85) ' ' Estaturas.. [45,50) 4 47'5 590'0 8705'00 [50,55) 9 5'5 897' '75 [55,60) 57'5 7797'5 8006'5 [60,65) 46 6'5 9975' '50 [65,70) 78 67'5 65' '50 [70,75) 70 7' ' '50 [75,80) 8 77'5 70' '00 [80,85) 4 8'5 7665'0 9886' ' ' De aquí resulta : 00 67' ' 95 4' 006 s 4' 006 6' s La quta parte represeta el 0%. Co relacó al cetro (50%), cubrrá desde el 40% al 60%. Se os pde que calculemos los percetles 40 y 60 de la dstrbucó de estaturas. La tabla de porcetajes acumulados del apartado b) os permte deducr que : Los percetles 40 y 60 se ecuetra e el tervalo [65,70). Sus valores cocretos so : P e + a ' P e + a '47 78 Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 7

18 6 Partedo de la sguete dstrbucó de frecuecas acumuladas, determar la meda, medaa y moda de la sguete dstrbucó de edades. Aalce la relacó etre ellas. Edad [0,) 4 [,4) [4,6) 4 [6,8) 4 [8,0] 40 Calculemos los parámetros peddos, co el f de observar e qué medda se verfca la relacó Mo. ( Me) Para obteer las frecuecas absolutas, a partr de las acumuladas, aplcamos el cocepto que defe a estas últmas. E la práctca, las frecuecas absolutas se obtee restado la correspodete acumulada de la ateror. Edad.. [0,) [,4) [4,6) [6,8) [8,0] ' 5 Lugar que ocupa la medaa : L / 00 0 La medaa está e [4,6) : 0 Me ' 846 Comprobemos la relacó estete etre ellas : Mo 5'5 5' 765 0' 75. Me. 5'5 5'845 0' ( ) ( ) 05 La moda se ecuetra e [4, 6). Su valor cocreto es : 0 Mo ' o se verfca la relacó esperada, s be la dfereca o es muy grade. Esta relacó teórca sólo se verfca e stuacoes deales y ecepcoales (por ejemplo e dstrbucoes smétrcas, dode Mo Me ). 8 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

19 7 Completar la tabla de frecuecas sguete : º de suspesos º de suspesos 0 cocde co el valor de 7 0 para que al acumular resulte 0 acumulado 8 0 para que al acumular resulte Últma acumulada 50 y 0 por dfereca co la ateror Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 9

20 8 Calcular la ampltud sem-tercuartílca de la dstrbucó de las edades de 400 ños, represetada a la zquerda. Coocdos los porcetajes y el total de observacoes (400), podemos costrur la dstrbucó de frecuecas absolutas : p. / 00 p P Prmer cuartl (percetl 5) Tercer cuartl (percetl 75) 400 La ampltud o rago sem-tercuartílco será pues : Q Q ' 0 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

21 Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 9 Ua varable X tee por meda y desvacó típca. S elevamos todos los valores al cuadrado costrumos la ueva varable Y X. Cuál es el valor de su meda artmétca?. Observemos la epresó de la varaza :. s La prmera parte de la epresó cotee los cuadrados de los valores de la varable X; es decr, los valores defdos como la ueva varable Y. Co esto : s y y s y s

22 0 Ua varable X tee como meda 8 y varaza 4. Qué trasformacó leal hemos de realzar co ella, para obteer ua ueva varable Y que tega por meda 4 y desvacó típca 0?. Se etede por trasformacó leal a ua relacó del tpo : Hemos de calcular los parámetros a y b descoocdos. Y a + b.x Hacedo uso de las propedades de la meda y la desvacó típca, resulta : Sobre la meda Ya+b.X 4 a+ b. 8 E relacó co la desvacó típca s b. s 0 b. b 5 a La trasformacó realzada fue : Y + 5.X Y X - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

23 Las calfcacoes de u alumo e dos test de coocmetos fuero 5'4 y 4. El prmer test do como meda 5 co varaza y, el segudo, meda 8 co varaza. E qué test obtuvo mejor calfcacó co relacó al grupo total de alumos?. os ecotramos co dos dstrbucoes de calfcacoes meddas e dsttas escalas. Para poder comparar tedremos que referr ambas seres de valores a otras equvaletes etre sí (gual meda y desvacó típca). El proceso de tpfcacó os proporcoa lo que deseamos (sempre obtedremos ua dstrbucó co meda 0 y desvacó típca ). Tpfcado ambas calfcacoes se obtee : ota del test º : 54 ' ota del test º : 4 54 ' 5 z 0' z 0' 866 La ota obteda e el segudo test es superor a la del prmero e térmos comparatvos. Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

24 Estatura e cm. Alumos [40,45) [45,50) 5 [50,55) 5 [55,60)? [60,65) 7 e) Etre qué estaturas se ecuetra las 5 cetrales?. f) Porcetaje de alumos que mde más de 57 cm. a) Determar la frecueca descoocda, sabedo que la estatura meda es de 5 5 cm. b) Calcule la ampltud sem-tercuartílca. c) Moda de la dstrbucó y coefcete de asmetría que la utlza. d) Percetl correspodete a ua estatura de 5 cm.. Eplque su sgfcado. a). [40,45) [45,50) [50,55) [55,60) 57 5 f 57'5.f [60,65) f '5.f La tabla de cálculos de la meda coduce a : 5787' ' 5. f 55 ' 05 + f Resolvedo deducmos que : f 0 b) [40,45) [45,50) 5 47 [50,55) 5 98 [55,60) 0 8 [60,65) Luego : Q Q Q Lugar Q 5. 5 / 00 5 Q se ecuetra e [45,50) 5 ' Q ' 75 5 Lugar Q / Q se ecuetra e [50,55) Q ' 58 47' ' 0 c) º) Moda e [50,55) : Mo ' ' ' ' s 55 ' 5 s 50 ' Mo As 0'064 s [40,45) [45,50) 5 47 [50,55) 5 98 [55,60) 0 8 [60,65) d) 5 se ecuetra e [50,55) 5 k. Pk Resolvedo : k e) Lugar / ; e [50,55) : P '9 5 Lugar / ; e [50,55) : Etre 50 9 y P ' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

25 f) 57 se ecuetra e [55,60) 5 k. Pk Resolvedo : k 84 8% (porcetaje ferores a 57) Luego, mde más de 57 cm. : 00% % 5 % Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 5

26 Edad Hombres Mujeres a a a a a 8 a) Determe el úmero de hombres co edades compreddas etre los y 5 años. b) Cuál de los dos grupos de edades está más dsperso?. c) Co relacó al grupo tegrado por los del msmo seo, qué resulta más jove, u hombre o ua mujer de 0 años?. Hombre Mujer...y.y [0,) [,6) [6,9) [9,) [,5) a) perteece al tervalo [0,) : P 5 perteece al tervalo [,6) : P Etre y 5 el %. b) Calculamos las varazas de ambos grupos : 40 k. k k 667% ' 8 40 k. k k 8% ' Luego hay : / hombres ' ; s 7' 7' 9 ; s 7' 9 4' ' 775' 5 y 7' 6 ; sy 7' 6 ' 84 ; sy ' 84 ' Sedo 7 9 > 84 Grupo hombres más dsperso de forma aboluta Pese a ser las medas práctcamete guales, debemos emplear el coefcete de varacó para estudar la varabldad relatva de ambos grupos : 4 ' CV CVy % 49 '. ' ;. 00 0' 0% hombres más dsperso ' 7' 6 c) Tpfcamos 0 e ambos grupos : Z 0 7' 0 7' 6 0' 66 ; Z 0' 785 7' 9 ' 84 hombre mujer Como 0 66 < Hombre más jove 6 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

27 4 a) La tabla sguete os muestra las calfcacoes de 0 alumos, e u test de cálculo matemátco, al co del curso y al falzar el msmo. Alumo Ico Fal a) Determe la meda, desvacó típca, medaa y moda de las calfcacoes al co y al fal del curso. b) Calcule la meda y desvacó típca del cremeto o mejora de la calfcacó obteda. Ico Ordeado valores : ' ; s 7 ' 487 ' Medaa 5 Moda Fal y y Ordeado valores : 6 4 y 6 ' ; s y 6 ' 9 ' b) Medaa 6 Moda 6 Mejora d d d 6 ' ; s d 6 ' 48 ' 0 0 Meda de la dfereca : d y 6 ' 7 ' 6 ' ( o es váldo para dspersoes ) Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 7

28 5 º Suspesos Alumos a) Determe la meda, desvacó típca, coefcete de varacó, medaa y moda del úmero de suspesos. b) Coefcete de asmetría de Fsher. c) Putuacó dferecal y tpfcada correspodete a suspesos. a) De la sguete tabla de cálculos obteemos : s CV ' ' ' ' '78% 975 ' Medaa : / 40 Me Moda...( ) b) c).( ) 95'7975 As 80 0'44 Lgeramete asmétrca a la derecha (o postva) s '564 d 975 ' 0' ' z 006 ' s 564 ' 8 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

29 6 Estatura ños A La altura e cm. de los ños de años, eamados durate la últma semaa e la udad de crecmeto del cetro hosptalaro Crecebe, vee represetada e la tabla de la zquerda. Sabedo que la altura meda de los msmos es cm., calcular : a) La frecueca A del tercer tervalo. b) La smetría de la dstrbucó a partr de la comparacó de meda, medaa y moda. c) El percetl correspodete a u ño que mde 4 m A 4.A TOTAL +A A A a) 47' 75 + A Resolvedo la ecuacó ateror obteemos el valor de A : (+A) A A A 5 75.A 46 A 8 b) Calculemos la medaa y la moda de la dstrbucó : Itervalos Moda e [49 5, 54 5) : [9 5, 4 5) [4 5, 9 5) Mo 49 ' [9 5, 44 5) ' 75 [44 5, 49 5) Lugar que ocupa la medaa 40/ 0 [49 5, 54 5) 6 0 [54 5, 59 5) 4 40 Medaa e [44 5, 49 5) : Me 44' ' 5 Mo.( Me) Utlzado los coefcetes de asmetría : As As s s y sedo sempre postva la desvacó típca,cocluremos que la smetría resultará del aálss del sgo del umerador. Mo 47' 75 50' 75 < 0.( Me).( 47' 75 48' 5) ' 5 < 0 Luego es asmétrca zquerda (o egatva). c) La altura 4 m. ( 4 cm.) se ecuetra e el tervalo [9 5, 44 5) : k. 40 k Pk '. 58 '. 86 ' '. 5 5 ' '. k k ' ' Luego correspode al percetl 5. Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 9

30 7 X Dada la sguete dstrbucó de frecuecas., calcular : a) Meda y desvacó típca. b) úmero de observacoes compreddas etre las putuacoes drectas 5 y 9 5. c) Putuacoes típcas de los percetles 0 y 80. Ordeamos los tervalos de meor a mayor, epresádolos medate sus etremos reales. Itervalos.. [ 0 5, 5 ) [ 5, 6 5 ) [ 6 5, 9,5 ) [ 9 5, 5 ] Totales a) 65 ' s 6' ' s 5875 ' ' b) De la observacó drecta de la tabla se cocluye que es 60 (60+00). c) Percetl 0 : Lugar 0 00 / (Observado ) se ecuetra e [ 5, 6 5 ) P z ' '. 0' ' 44 Percetl 80 : Lugar / (Observado ) se ecuetra e [ 6 5, 9,5 ) ' 65 ' P80 65 ' ' z 0' 9 00 ' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

31 8 0 6 Hacedo uso de coefcetes basados e meddas de poscó, estude la asmetría y el aputameto de la dstrbucó. Tales coefcetes so el de asmetría de Yule y el de curtoss de Kelley. Obtegamos los percetles que tervee e su cálculo a través de la columa de porcetajes acumulados (P) : r p P Cuartl º : (5%) Cuartl º : (75%) Medaa : (50%) Percetl 0 : (0%) 0 50 Percetl 90 : (90%) Co ellos : Y Q. Me + Q. + (asmétrca a la zquerda o egatva) Q Q Q Q Q K 0' 6 0' 6 0' 6 0' 096 (lgeramete platcúrtca o aplastada) P P P P Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

32 9 Determe las medas artmétca, geométrca y armóca de la varable X que toma los valores sguetes : 5,, 5, 4, 8. Meda artmétca : ' 5 5 Meda geométrca : 5 5 G 5 0 ' ' Meda armóca : 5 5 A 87 ' 775 ' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

33 Determe las medas artmétca, geométrca y armóca de la dstrbucó. Geeralzamos las epresoes correspodetes al fgurar frecuecas : Meda artmétca : ' 0 0 Meda geométrca : Meda armóca : G A ' '95 0'05 '077 Estadístca descrptva (F. Álvarez) -

34 Co el f de estudar la edad meda y la dspersó de edades e u cetro educatvo, el drector solcta estos datos a los resposables de los dsttos veles, resultado : 00 alumos de Prmara co meda años y varaza alumos de Secudara co meda 4 6 años y varaza. 65 alumos de Bachllerato co meda 7 años y varaza 0 9. Cuál es la edad meda y la varaza del colectvo total de alumos del cetro?. Meda cojuta de los grupos Varaza cojuta de los grupos ' ' ' X 99 ' S ( ). S. X + 00.' ' ( ' 99) + 40.( 4' 6 ' 99) + 65.( 7' ' 99) ' 46' ' ' 8' Estadístca descrptva (F. Álvarez)

35 De las 0 observacoes de dos varables X, Y, coocemos : ΣX 4 ; ΣX 40 ; ΣY 4 ; ΣY 54 ; ΣXY 98. Determe la meda y varaza de la varable V X - Y. Calculemos la meda y varaza de X, la meda y varaza de Y, así como la covaraza. 4 X 4 0 ' Y ' S X 4 ' 04 ' S 0 Y 4 ' 84 ' 0 X. Y 98 SXY XY. 4 '. 4 ' 04 ' 0 Co ello : V X Y XY V X Y 4 ' 4 ' 8 S S + S. S 04 ' + 84 '. 04 ' ' 8 Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 5

36 El estudo de las faltas de assteca a clase de alumos de u grupo de º de Secudara produjo los resultados sguetes : Faltas Alumo 4 s Determe la medala y estude aalítca y gráfcamete el grado de cocetracó de la dstrbucó. Los cálculos de la medala, ídce de G y curva de Lorez, se obtee a partr de la sguete tabla aular: Σ. P (.. /).00 t. T Σ t. Q (T.. /T).00 P - Q '95 4' '987 ' '675 5' '065 4' '545 0' '0 4' ' 0' TP 55 T 77 TD '8 Uedo el orge del rectágulo (0, 0) co los sucesvos putos (P, Q ) obteemos la curva de Lorez de la derecha. Las sumas TD y TP permte obteer el ídce de G : TD 8 ' G 0' 09 TP Coclumos la preseca de ua certa cocetracó (lo cuál també se adverte co la gráfca). Medala 5 ya que el prmer valor que guala o supera a 50 e la columa Q es 54'545, el cuál correspode a Estadístca descrptva (F. Álvarez)

37 4 U aálss del pago de mpuesto e el sector de hostelería ofrecó los resultados sguetes (mportes mesuales por pesetas) : Importe [0,) [,4) [4,6) [6,8) [8,0) [0,] Empresas Determe la medala y estude aalítca y gráfcamete el grado de cocetracó de la dstrbucó. Los cálculos de la medala, ídce de G y curva de Lorez, se obtee a partr de la sguete tabla aular: Σ. P (.. /).00 t. T Σ t. Q (T.. /T).00 P - Q [0,) 0'97 '70 [,4) '967 5'0 [4,6) '55 '745 [6,8) '798 0'0 [8,0) '840 '60 [0,] TP T 674 TD '84 Co TD y TP obteemos el ídce de G : TD 84 ' G 0495 ' TP Coclumos que este ua cocetracó muy baja (lo cuál mafestará també la gráfca de Lorez). Uedo el orge del rectágulo (0, 0) co los sucesvos putos (P, Q ) obteemos la curva de Lorez de la derecha. Medala e el tervalo [6, 8) ya que el prmer valor que guala o supera a 50 e la columa Q es 6'798, el cuál correspode al tervalo dcado. De aquí : 50 Q Ml e + Q Q. a 50 ' ' 798 ' 55 7 ' 57 Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 7

38 5 f Hacedo uso del cálculo de mometos ordaros de órdees º al 4º, determe el valor de 0 la meda, varaza, asmetría y curtoss de la dstrbucó de la zquerda Tabla de cálculo de mometos ordaros : a a a a Totales : k. k Orde ak. m k a ' m 0 9 a 797 ' m a a ' ' 0' a 9708 ' m a. a. a+. a... 0' a 4 7' 797 m4 a4 4. a. a+ 6. a. a. a... ' Co los mometos calculados : Meda µ a 708 ' Varaza σ s m 0874 ' Coefcete de asmetría m 0468 ' As 004 ' ( m ) ( 0874 ' ) Coefcete de curtoss K m 4 ' 954 0' 009 m 0874 ' 8 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

39 6 Hacedo uso del coefcete de varacó, compare la dspersó o varabldad relatva de las dos varables descrtas e cada uo de los apartados sguetes : a) El peso medo de los toros de ua gaadería es de 40 kg. co desvacó típca de kg. y, el peso medo de los perros de ua graja es de 8 kg. co gual desvacó típca. b) Dos fábrcas produce torllos co gual logtud meda (50 mm.), sedo la desvacó típca de la prmera de mm. y de mm. la de la seguda. a) CVT CVP ' 49% 00 5% 8. ' El peso de los perros tee mayor varabldad b) CVA CVB % 00 4% 50. Los de la ª tee mayor varabldad Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 9

40 7 X A B La tabla muestra la compresó lectora (X) de dos grupos de sujetos educados e veles sococulturales altos (A) y bajos (B). S a partr de la putuacó X9 se cosdera ua compresó lectora buea, calcular : a) El porcetaje de persoas e cada grupo co ua buea compresó lectora. b) Cuál de los dos grupos preseta mayor varabldad? (Razoe adecuadamete su respuesta). Epresamos los tervalos co etremos reales, obteedo la tabla de cálculos de percetles, meda y varaza de ambos grupos. A A A. A. B B B. B. [-0'5,6'5) [6'5,'5) ['5,0'5) [0'5,7'5) [7'5,4'5] a) Calculemos el orde k del percetl que es gual a 9. Este os da el porcetaje de los que tee meos de 9 putos, luego, como deseamos saber el porcetaje de los superores a 9, la respuesta será su dfereca hasta 00. El valor 9 se ecuetra e el tervalo ['5,0'5) : E el grupo A : k Pk 9 5 ' k 468 ' 9 Luego el 57'% (00-4'68) tee buea compresó lectora e el grupo A. b) E el grupo B : k. 0 Pk 9 5 ' k 604 ' 9 Luego el 9'76% (00-60'4) tee buea compresó lectora e el grupo B. Mayor varabldad la presetará aquel grupo que posea mayor dspersó etre sus valores. Co mayor rgor, s la meda es represetatva de las observacoes (o este valores etremos eageradamete dstacados de la mayoría), es el coefcete de varacó el más adecuado para medr la varabldad relatva etre dos seres estadístcas (mayor coefcete dca meor homogeedad; u meor valor dcará meor dspersó o varabldad). S comparamos medate las varazas : XA 9' 8 ; SA 9' 8 77' 9 ; XB 6' ; SB 6' 6 ' el grupo A preseta ua mayor varabldad. S comparamos medate los coefcetes de varacó : SA 77' 9 SB ' CVA. 00. ' CVB.. ' X 9' % X % 6' A luego, coclumos que el grupo B preseta ua mayor varabldad relatva (44'58 < 48'78), e cotra de lo obtedo comparado varazas. B 40 - Estadístca descrptva (F. Álvarez)

41 8 X A B La tabla muestra la compresó lectora (X) de dos grupos de sujetos educados e veles sococulturales altos (A) y bajos (B). S a partr de la putuacó X9 se cosdera ua compresó lectora buea, calcular : a) El porcetaje de persoas e cada grupo co ua buea compresó lectora. b) Cuál de los dos grupos preseta mayor varabldad? (Razoe adecuadamete su respuesta). Epresamos los tervalos co etremos reales, obteedo la tabla de cálculos de percetles, meda y varaza de ambos grupos. A A A. A. B B B. B. [-0'5,6'5) [6'5,'5) ['5,0'5) [0'5,7'5) [7'5,4'5] a) Calculemos el orde k del percetl que es gual a 9. Este os da el porcetaje de los que tee meos de 9 putos, luego, como deseamos saber el porcetaje de los superores a 9, la respuesta será su dfereca hasta 00. El valor 9 se ecuetra e el tervalo ['5,0'5) : E el grupo A : k Pk 9 5 ' k 468 ' 9 Luego el 57'% (00-4'68) tee buea compresó lectora e el grupo A. b) E el grupo B : k. 0 Pk 9 5 ' k 604 ' 9 Luego el 9'76% (00-60'4) tee buea compresó lectora e el grupo B. Mayor varabldad la presetará aquel grupo que posea mayor dspersó etre sus valores. Co mayor rgor, s la meda es represetatva de las observacoes (o este valores etremos eageradamete dstacados de la mayoría), es el coefcete de varacó el más adecuado para medr la varabldad relatva etre dos seres estadístcas (mayor coefcete dca meor homogeedad; u meor valor dcará meor dspersó o varabldad). S comparamos medate las varazas : XA 9' 8 ; SA 9' 8 77' 9 ; XB 6' ; SB 6' 6 ' el grupo A preseta ua mayor varabldad. S comparamos medate los coefcetes de varacó : SA 77' 9 SB ' CVA. 00. ' CVB.. ' X 9' % X % 6' A luego, coclumos que el grupo B preseta ua mayor varabldad relatva (44'58 < 48'78), e cotra de lo obtedo comparado varazas. B Estadístca descrptva (F. Álvarez) - 4

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

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 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

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

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. maard@uolsects.com.ar

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

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

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple Ua Propuesta de Presetacó del Tema de Correlacó Smple Itroduccó Ua Coceptualzacó de la Correlacó Estadístca La Correlacó o Implca Relacó Causa-Efecto Vsualzacó Gráfca de la Correlacó U Idcador de Asocacó:

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

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 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 Francsco Álvarez González http://www.uca.es/serv/fag/fct/ francsco.alvarez@uca.es Bajo el térmno Estadístca Descrptva

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}

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

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

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 011-01 1.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II Aálisis de datos e los estudios epidemiológicos II Itroducció E este capitulo cotiuamos el aálisis de los estudios epidemiológicos cetrádoos e las medidas de tedecia cetral, posició y dispersió, ídices

Más detalles

LECCIONES DE ESTADÍSTICA

LECCIONES DE ESTADÍSTICA LECCIONES DE ESTADÍSTICA Estos aputes fuero realzados para mpartr el curso de Métodos Estadístcos y umércos e el I.E.S. A Xuquera I de Potevedra. Es posble que tega algú error de trascrpcó, por lo que

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

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 00-0 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

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 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

Estadística Contenidos NM 4

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

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Estadístca Estadístca Descrptva. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Itroduccó.. Coceptos geerales. 3. Frecuecas y tablas. 4. Grácos estadístcos. 4. Dagrama de barras. 4. Hstograma. 4.3 Polgoal de recuecas. 4.4 Dagrama

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

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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. Al preguntar a 20 individuos por el número de personas que viven en su casa, hemos obtenido las siguientes respuestas:

ESTADÍSTICA. Al preguntar a 20 individuos por el número de personas que viven en su casa, hemos obtenido las siguientes respuestas: ESTADÍSTICA Ejercicio º.- Al pregutar a 0 idividuos por el úmero de persoas que vive e su casa, hemos obteido las siguietes respuestas: Elabora ua tabla de frecuecias. Ejercicio º.- E ua empresa de telefoía

Más detalles

Tema 2: Distribuciones bidimensionales

Tema 2: Distribuciones bidimensionales Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;

Más detalles

PROBANDO GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS

PROBANDO GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS PROBADO GRADORS D UMROS ALATORIOS s mportate asegurarse de que el geerador usado produzca ua secueca sufcetemete aleatora. Para esto se somete el geerador a pruebas estadístcas. S o pasa ua prueba, podemos

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

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

CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO EXCEL

CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO EXCEL CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO ECEL D. Fracsco Parra Rodríguez. Jefe de Servco de Estadístcas Ecoómcas y Socodemográfcas. Isttuto Cátabro de Estadístca. Dª.

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS Uverstat de les Illes Balears Col.leccó Materals Ddàctcs INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS Joaquí Alegre Martí Magdalea Cladera Muar Palma, 00 ÍNDICE INTRODUCCIÓN: Qué es...? Qué

Más detalles

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA : Es la ceca que estuda la terpretacó de datos umércos. a) Proceso estadístco : Es aquél que a partr de uos datos umércos, obteemos

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

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

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

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,

Más detalles

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es (Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua

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

CONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN

CONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN INTRODUCCIÓN CONTENIDO DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CONCEPTOS BÁSICOS POBLACIÓN VARIABLE: Cualtatvas o Categórcas y Cuattatvas (Dscretas y Cotuas) MUESTRA TAMAÑO MUESTRAL DATO DISTRIBUCIONES

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

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ARRERA: Igeería Electromecáca ASIGNATURA: DOENTES: Ig. Norberto laudo MAGGI Ig. Horaco Raúl DUARTE INGENIERÍA ELETROMEÁNIA INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ONEPTOS

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

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

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

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

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados EAMEN MODELO A Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo) Calfcacó

Más detalles

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

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

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

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

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

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C Febrero 010 EAMEN MODELO C Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 6011037 FEBRERO 010 EAMEN MODELO C 1 80 5 3 8 4 1 5 6 6 7 1,0 1,47 38-40 18 35-37 36 3-34 5 9-31 46 6-8

Más detalles

Estadística aplicada al Periodismo

Estadística aplicada al Periodismo Estadístca aplcada al Perodsmo Temaro de la asgatura Itroduccó. Aálss de datos uvarates. Aálss de datos bvarates. Seres temporales y úmeros ídce. Probabldad y Modelos probablístcos. Itroduccó a la fereca

Más detalles

ESTADÍSTICA. Unidad didáctica 11 1. ESTADÍSTICA: CONCEPTOS BÁSICOS. 1.1. Caracteres y variables estadísticos

ESTADÍSTICA. Unidad didáctica 11 1. ESTADÍSTICA: CONCEPTOS BÁSICOS. 1.1. Caracteres y variables estadísticos Udad ddáctca ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA: COCEPTOS BÁSICOS La Estadístca surge ate la ecesdad de poder tratar y compreder cojutos umerosos de datos. E sus orígees hstórcos, estuvo lgada a cuestoes de Estado

Más detalles

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales) ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas

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

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

Modelos de Regresión Simple

Modelos de Regresión Simple Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI RITMETIC Defcó: Es la suma de todos los datos de ua sere dvdda por su úmero Cálculo:

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

ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2010 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES.

ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2010 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. EJERCICIO a) ( putos) Racoalce smplfque la fraccó. 8 8 b) ( putos) Determe los coefcetes de la ecuacó 3 a b

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

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Uversdad Rey Jua Carlos ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Lus Rcó Córcoles Lceso J. Rodríguez-Aragó Programa. Itroduccó. 2. Defcó de redmeto. 3. Meddas para evaluar el redmeto. 4. Programas para

Más detalles

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores Laboratoro de Físca Prmer curso de Químca Guía práctca para la realzacó de meddas y el cálculo de errores Medda y Error Aquellas propedades de la matera que so susceptbles de ser meddas se llama magtudes;

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

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN

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

TEMAS CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN

TEMAS CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN TEMAS 1-2-3 CUESTIOARIO DE AUTOEVALUACIÓ 2.1.- Al realzar los cálculos para obteer el Ídce de G se observa que: p 3 > q 3 y que p 4 >q 4 etoces: La prmera desgualdad es falsa y la seguda certa. La prmera

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 alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

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

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

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado e Geomátca y Topografía Escuela Técca Superor de Igeeros e Topografía, Geodesa y Cartografía. Uversdad Poltécca de Madrd Capítulo

Más detalles

No debe entregar los enunciados

No debe entregar los enunciados Curso 01-13 EAMEN MODELO A ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo)

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA H. Helam Estadístca -/5 ITRODUCCIÓ. COCEPTO DE ETADÍTICA ETADÍTICA DECRIPTIVA La estadístca es la rama de las matemátcas que estuda los eómeos colectvos recogedo, ordeado y clascado y smplcado los datos

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

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó

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

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS. Antonio Morillas 1

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS. Antonio Morillas 1 MUESTREO E POBLACIOES FIITAS Atoo Morllas Coceptos estadístcos báscos Etapas e el muestreo 3 Tpos de error 4 Métodos de muestreo 5 Tamaño de la muestra e fereca 6 Muestreo e poblacoes ftas 6. Muestreo

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

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple 1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular

Más detalles

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II. Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra

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

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A PRIMERA PRUEBA DE TÉCICAS CUATITATIVAS III. 14-Abrl-015. Grupo A OMBRE: DI: 1. Se quere hacer u estudo sobre gasto e ropa e ua comarca dode el 41% de los habtates so mujeres. (1 puto) Se decde tomar ua

Más detalles

Tema I. Estadística descriptiva 1 Métodos Estadísticos LECCIONES DE ESTADÍSTICA

Tema I. Estadística descriptiva 1 Métodos Estadísticos LECCIONES DE ESTADÍSTICA Tema I. Estadístca descrptva Métodos Estadístcos LECCIONES DE ESTADÍSTICA Tema I. Estadístca descrptva Métodos Estadístcos Feómeos determístcos TEMA I. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Llamados també causales,

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE : Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS

Más detalles

Guía para la Presentación de Resultados en Laboratorios Docentes

Guía para la Presentación de Resultados en Laboratorios Docentes Guía para la Presetacó de Resultados e Laboratoros Docetes Prof. Norge Cruz Herádez Departameto de Físca Aplcada I Escuela Poltécca Superor Uversdad de Sevlla Curso 0-03 6 de octubre de 0 I Itroduccó Las

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL I

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL I COLEGIO DE BACHILLERES ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL I FASCÍCULO. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Autores: Jua Matus Parra COLEGIO DE BACHILLERES Colaboradores Asesoría Pedagógca Revsó de Cotedo Dseño

Más detalles