GUÍA DE APOYO AL APRENDIZAJE N 2
|
|
- Rodrigo Blanco Benítez
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 GUÍA E APOYO AL APREIZAJE Meddas de Tendenca Central ó de Resumen Las meddas de resumen son valores de la varable que permten resumr la normacón que hay en una tabla undamentalmente estas meddas se usan para varables cuanttatvas entro de las más mportantes están: º Meda Artmétca ó Promedo: es una medda descrptva que se calcula sumando los valores numércos y dvdendo entre el número de valores Para calcular su valor en datos tabulados, se utlza la sguente órmula (en clases revsaremos la órmula, para datos no agrupados): X X Ejemplo: se tene la normacón respecto al número de latas de bebdas consumdas durante un mes, por un grupo de 9 amlas en la sguente tabla (en una tabla convene ormular una nueva columna, para determnar el promedo): 49 X 8,5 9 º LATAS ( X ) X Interpretacón: el número de latas promedo consumdas por las amlas es de aproxmadamente 8 latas mensuales Observacones: El promedo es un valor reerencal para la varable El promedo tene las msmas undades que la varable S la varable es contnua se utlza una marca de clase Ejemplo: Sea X los sueldos (en mles de $) de los empleados de una empresa SUELOS (Marca de clase) PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ
2 Observacón: Para las varables cuanttatvas contnuas, se debe determnar la marca de clase, antes de calcular el promedo de la varable Por lo que se utlza la órmula; x + x (Límte neror más límte superor del ntervalo, dvddo por dos) x + x 0 x + x x + x Por lo tanto: X 495 X 69, 87 9 Interpretacón: el sueldo promedo de los trabajadores es de aprox $6987 Propedades de la Meda Artmétca ) S Y X + A, entonces la meda artmétca de Y, sería: Y X + A X + A Sendo A una constante Ejemplo: S en el ejemplo anteror la empresa decde aumentar el sueldo de sus trabajadores en $8000, el nuevo promedo sería; uevo Promedo X 69, ,87 Interpretacón: el nuevo sueldo promedo de los trabajadores es de aprox $7787 ) S Y A X, entonces la meda artmétca de Y, sería: Y A X A X Sendo A una constante Ejemplo: S en el ejemplo anteror la empresa decde reajustar los sueldos en un 5%, el nuevo promedo sería; 05 Reajuste 00 % + 5% 05%, uevo Promedo X,05 69,87 78,8 Interpretacón: el nuevo sueldo promedo de los trabajadores es de aprox $788 PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ
3 º Moda: es el valor de la varable que más se repte dentro de la poblacón En una tabla la moda es el valor X asocado al máxmo, cuando la varable es dscreta Ejemplo: Sea X el número de artículos venddos en una semana, por una muestra de 7 vendedores de una gran tenda comercal ( x) 7 Mo de Artículos Interpretacón: el número de artículos venddos en una semana que más se repte (más recuente) es 7 artículos Observacón: s la varable es contnua el máxmo permte determnar el ntervalo donde se encuentra la moda Sí Mo ( x) [ x ; x ); entonces la moda se calcula con la sguente órmula ( x L Límte neror del ntervalo ; C A ampltud del ntervalo): Mo L d + A d + d ; d d + Ejemplo: determne el sueldo más recuente en la sguente tabla que muestra los sueldos (en mles de $) de los trabajadores de una empresa Mo ( x) [ 50 00) SUELOS Mo , Interpretacón: el sueldo más recuente entre los trabajadores de la empresa es de aprox $7970 PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ
4 º Medana: es un valor de la varable que no supera más del 50% de las observacones y que es superado por no más del 50% de ellas En otras palabras es el valor de la varable que ocupa el lugar central de una dstrbucón o una sere de datos cuando están ordenados de manera crecente o decrecente (normalmente los ordenaremos de menor a mayor) La dea de determnar un valor de la varable que dvda a la poblacón en grupos: los que superan este valor y los que no lo superan Estos grupos deben ser de 50% c/u (o menos) (Caso screto) La Md ( x) X ; donde X corresponde al valor nmedatamente gual o superor a Ejemplo: úmero de Hjos Md Interpretacón: es decr a lo más el 50% de los empleados tenen menos de hjos Observacones: S Md X + X onde: recuenca Absoluta Acumulada gual a (Caso Contnuo) S x es contnua el método anteror permte determnar el ntervalo en que se encuentra la Medana Md ( x) [ x ; x [ Entonces : Md L + A PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 4
5 Ejemplo: la sguente tabla contnua representa los sueldos (mles de $) de 8 trabajadores de la empresa POPEYE etermne el sueldo medano 8 40,5 Md SUELOS ( x) [ [ Luego : Md Md 0 ( 40,5 40) Interpretacón: es decr el 50% de los trabajadores tene sueldo neror a $0000 y el 50% restante supera esta cantdad Observacones: 5 S Md L onde: recuenca Absoluta Acumulada gual a L Límte neror del ntervalo que le sgue (es decr del ntervalo de orden ) PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 5
6 4º Cuartles, ecles y Percentles: son valores de la varable que no superan las cuartas partes, décmas partes ó algún porcentaje (%) de los datos y son superados por no más del resto de dchas datos Ejemplos: El séptmo decl, 7 supera no más de las sete décmas partes de los datos y es superado por no más de las tres décmas partes de ellos El percentl 84, P 84 es el valor de la varable que supera no más del 84% de los datos y es superado por no más del 6% de ellos Ejemplo: Para varable cuanttatva dscreta etermnar úmero de Hjos P, Q, P ; P 4, 4 ; K P 0 00 Interpretacón: el número de hjos que no supera más del 0% de los datos y es superada por no más del 80% de ellos, es hjo 7 Q ; Q 54 ; K 4 4 Q 4 Interpretacón: el número de hjos que no supera más de las tres cuartas partes (75%) de los datos y es superada por no más de un cuarto (5%) de ellos, es hjos 7 8 ; 57, 6 ; K Interpretacón: el número de hjos que no supera más de las ocho décmas partes (80%) de los datos y es superada por no más de dos décmos (0%) de ellos, es hjos PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 6
7 Observacones: Los cuartles tenen la sguente relacón con los percentles: Q Q Q P P 5 P Los decles tenen la sguente relacón con los percentles: 9 P P P P P Ejemplo: Para varable cuanttatva contnua P K P 0 90 La sguente tabla contnua representa los sueldos (mles de $) de 40 trabajadores de la empresa BETA etermnar P, Q, 0 8 SUELOS ; P 8 ; [ 00 50[ 00, por lo que para calcular el percentl peddo, utlzaremos la órmula; P k L K A 00 P , 5 0 Interpretacón: el sueldo que supera no más del 0% de los trabajadores y es superada por no más del 80% de ellos, es $500 PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 7
8 Q K 40 ; Q 0 ; [ [ Q ; Q P75, por lo que para calcular el cuartl peddo, utlzaremos la msma órmula del percentl; Q P 75 L K + A Q , 5 0 Interpretacón: el sueldo que supera no más de las tres cuartas partes (75%) de los trabajadores y es superada por no más de un cuarto (5%) de ellos, es $8500 K 40 8 ; ; [ [ ; 8 8 P80, por lo que para calcular el decl peddo, utlzaremos la msma órmula del percentl; 8 P 80 L K + A , Interpretacón: el sueldo que supera no más de las ocho décmas partes (80%) de los trabajadores y es superada por no más de dos décmos (0%) de ellos, es $87500 PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 8
9 Observacones Generales: Para datos tabulados, tenemos la sguente consderacón; Varable screta Para los cuartles: S 4 Para los decles: S 0 Para los percentles: S 00 Utlzaremos la órmula: X + X, para calcular el cuartl, decl o percentl peddo onde: recuenca Absoluta Acumulada de orden Varable Contnua Para los cuartles: S 4 Para los decles: S 0 Para los percentles: S 00 Utlzaremos: L, para calcular el cuartl, decl o percentl peddo onde: L Límte neror del ntervalo que le sgue (es decr del ntervalo de orden ) PROESOR: ROY GOOY GÁLVEZ 9
LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA
LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas
Más detallesLECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION
Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas
Más detallesINTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas
Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad
Más detallesLECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION
Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 4: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION. DEFINICION Las meddas estadístcas son meddas de resumen
Más detallesDescripción de una variable
Descrpcón de una varable Tema. Defncones fundamentales. Tabla de frecuencas. Datos agrupados. Meddas de poscón Meddas de tendenca central: meda, medana, moda Ignaco Cascos Depto. Estadístca, Unversdad
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2
EJERCICIOS RESUELTOS TEMA.1. La Moda, para el grupo de Varones de la Tabla 1, es: A) 4,5; B) 17; C) 60.. Con los datos de la Tabla 1, la meda en para las Mujeres es: A) gual a la meda para los Varones;
Más detalles4 E.M. Curso: NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas
Curso: Colego SSCC Concepcón - Depto. de Matemátcas Undad de Aprendzaje: Estadístcas Capacdades/Destreza/Habldad: Raconamento Matemátco/ Comprensón, Aplcacón/ Valores/ Acttudes: Respeto, Soldardad, Responsabldad
Más detallesPoblación: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.
Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco
Más detallesAdemás podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:
MEDIDAS DE POSICIÓN Y DISPERSIÓN Estadístca En la clase anteror vmos como resumr la nformacón contenda en un conjunto de datos medante tablas y gráfcos. En esta clase vamos a ver como resumrlos medante
Más detallesHistogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.
ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:
Más detallesCálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.
Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd
Más detallesTema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1
Tema 8 - Estadístca - Matemátcas CCSSI 1º Bachllerato 1 TEMA 8 - ESTADÍSTICA 8.1 NOCIONES GENERALES DE ESTADÍSTICA 8.1.1 INTRODUCCIÓN Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para
Más detallesTema 1: Análisis de datos unidimensionales
Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones
Más detallesMaestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza
Maestría en Admnstracón Meddas Descrptvas Formularo e Interpretacón Dr. Francsco Javer Cruz Arza A contnuacón mostramos el foco de atencón de las dstntas meddas que abordaremos en el presente manual. El
Más detallesMedidas de centralización
1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos
Más detalles1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...
TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.. Concepto y orgen de la estadístca..... Conceptos báscos..... Tablas estadístcas: recuento..... Representacón de grafcas.... 6.. Varables cualtatvas... 6.. Varables cuanttatvas
Más detallesOrganización y resumen de datos cuantitativos
Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS
Más detallesCapítulo III Medidas de posición y de dispersión
Capítulo III Meddas de poscón y de dspersón Introduccón Hasta ahora, para descrbr un conjunto de datos, se han empleado tablas y gráfcos. Estos son útles para dar rápdamente una vsón general del comportamento
Más detallesMedidas de Tendencia Central y de Variabilidad
Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.
Más detallesUNIVERSIDAD DE SONORA
UNIVERSIDAD DE SONORA Dvsón de Cencas Exactas y Naturales Departamento de Matemátcas Estadístca Aplcada a las Lcencaturas: Admnstracón, Contaduría e Inormátca Admnstratva. Fascículo II: Estadístca Descrptva
Más detalles3. VARIABLES ALEATORIAS.
3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)
Más detallesEjercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución.
Ejercco nº En una empresa de teleonía están nteresados en saber cuál es el número de aparatos teleóncos (ncludos teléonos móvles) que se tene en las vvendas. Se hace una encuesta y, hasta ahora, han recbdo
Más detallesTema 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 detallesCAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL La estadístca descrptva en su uncón básca de reducr datos, propone una sere de ndcadores que permten tener una percepcón rápda de lo que ocurre en un enómeno. La
Más detallesTema 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 detallesModelos triangular y parabólico
Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular
Más detallesTRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).
TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen
Más detallesFacultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística
Facultad de Ingenería Dvsón de Cencas Báscas Coordnacón de Cencas Aplcadas Departamento de Probabldad y Estadístca Probabldad y Estadístca Prmer Eamen Fnal Tpo A Semestre: 00- Duracón máma:. h. Consderar
Más detallesESTADÍSTICA 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 detallesTema 4: Variables aleatorias
Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son
Más detallesVida Util, características de la Fiabilidad e Inviabilidad y distribuciones teóricas en el terreno de la fiabilidad
Vda Utl, característcas de la Fabldad e Invabldad y dstrbucones teórcas en el terreno de la fabldad Realzado por: Mgter. Leandro D. Torres Vda Utl Este índce se refere a una vda útl meda nomnal y se puede
Más detallesRentas o Anualidades
Rentas o Anualdades Patrca Ksbye Profesorado en Matemátca Facultad de Matemátca, Astronomía y Físca 10 de setembre de 2013 Patrca Ksbye (FaMAF) 10 de setembre de 2013 1 / 31 Introduccón Rentas o Anualdades
Más detallesMEDIDAS DESCRIPTIVAS
Tema 2: MEDIDAS DESCRIPTIVAS DE LOS DATOS 1. MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ: Meda Medana Moda Cuantles Otras 2. MEDIDAS DE DISPERSIÓ: Desvacón típca Varanza Rango Otras 3. MEDIDAS DE FORMA: Asmetría Apuntamento
Más detallesa) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900?
EJERCICIO 1. A contnuacón tene dos dstrbucones por sexo y salaro declarado en el prmer empleo tras obtener la lcencatura de un grupo de ttulados por la UNED. Salaro en Hombres en % Mujeres en % < de 600
Más detallesTEMA 10: ESTADÍSTICA
TEMA 10: La Estadístca es la parte de las matemátcas que se ocupa de recoger, organzar y analzar grandes cantdades de datos para estudar alguna característca de un colectvo. 1. VARIABLES S UIDIMESIOALES
Más detallesTEMA. Contenidos UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE VARIABLES CUANTITATIVAS () Contendos TEMA 4.4. Introduccón 4.5. Dstrbucones de frecuencas de varables cuanttatvas (datos agrupados) 4.6. Propedades de las dstrbucones de varables
Más detallesElaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información.
Elaboracón de Tablas ó Cuadros La elaboracón de tablas o cuadros, faclta el análss la presentacón de la nformacón. Para elaborar los cuadros, se debe, antes que todo, dentfcar las varables, característcas
Más detallesMedia es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.
Estadístcos Los estadístcos son valores calculados con los datos de una varable cuanttatva y que mden alguna de las característcas de la dstrbucón muestral. Las prncpales característcas son: tendenca central,
Más detallesBloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos
Bloque 5. Probabldad y Estadístca Tema. Estadístca descrptva Ejerccos resueltos 5.-1 Dada la sguente tabla de ngresos mensuales, calcular la meda, la medana y el ntervalo modal. Ingresos Frecuenca Menos
Más detallesTEMA 3. VARIABLE ALEATORIA
TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA 3.. Introduccón. 3... Dstrbucón de Probabldad de una varable aleatora 3... Funcón de Dstrbucón de una varable aleatora 3.. Varable aleatora dscreta 3... Funcón masa de probabldad
Más detallesPREGUNTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS EN EXÁMENES DE LOS CAPÍTULOS 2, 3 Y 4 (DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS UNIDIMENSIONALES )
TUTORÍA DE ITRODUCCIÓ A LA ESTADÍSTICA. (º A.D.E.) e-mal: mozas@el.uned.es PREGUTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS E EXÁMEES DE LOS CAPÍTULOS, Y 4 (DISTRIBUCIOES DE FRECUECIAS UIDIMESIOALES
Más detalles4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es
4ºB ESO Capítulo 1: Estadístca 350 Índce 1. POBLACIÓ Y MUESTRA. VARIABLES ESTADÍSTICAS 1.1. POBLACIÓ 1.. MUESTRA 1.3. IDIVIDUO 1.4. VARIABLE ESTADÍSTICA. TABLAS DE FRECUECIAS.1. FRECUECIA ABSOLUTA.. FRECUECIA
Más detalles7ª SESIÓN: Medidas de concentración
Curso 2006-2007 7ª Sesón: Meddas de concentracón 7ª SESIÓN: Meddas de concentracón. Abrr el rograma Excel. 2. Abrr el lbro utlzado en las ráctcas anterores. 3. Insertar la Hoja7 al fnal del lbro. 4. Escrbr
Más detallesEstadística Descriptiva Análisis de Datos
El concepto de Estadístca Estadístca Descrptva Análss de Datos 8.1 INTRODUCCION El orgen de la Estadístca se remonta a dos tpos de actvdades humanas: los juegos de azar y las necesdades de los Estados:
Más detallesReconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos
Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes
Más detallesProblemas donde intervienen dos o más variables numéricas
Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa
Más detallesXII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros.
Uso de la Estmacón de la Dstrbucón de Probabldad para Muestras Pequeñas y de la Smulacón en la Inferenca de Carteras de Seguros. Trabajo presentado para el XII Premo de Investgacón sobre Seguros y Fanzas
Más detalles1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)
Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento
Más detallesENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS
METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 0 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS 03 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE INTERURBANO DE PASAJEROS POR CARRETERA.
Más detallesTema 1.3_A La media y la desviación estándar
Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.
Más detallesCuaderno de actividades 4º ESO
Estadístca Undmensonal 1 Conceptos báscos. Cuaderno de actvdades º ESO Cualquer elemento o ente que sea portador de nformacón sobre alguna propedad en la cual se está nteresado se denomna ndvduo. El conjunto
Más detallesESTADÍSTICA (GRUPO 12)
ESTADÍSTICA (GRUPO 12) CAPÍTULO II.- ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA 7.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA 1.
Más detallesANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 1. INTRODUCCIÓN HISTÓRICA 2 1.1 La Estadístca como cenca 2 1.2 Algunos problemas que resuelve la Estadístca 2 2. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA 3 2.1. Concepto y Objetvo de
Más detallesESTADÍSTICA 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 detallesCARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.
CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de
Más detallesVARIABLES 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 detalles8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría
8 MECANICA Y FLUIDOS: Calormetría CONTENIDOS Dencones. Capacdad caloríca. Calor especíco. Equlbro térmco. Calormetría. Calorímetro de las mezclas. Marcha del calorímetro. Propagacón de Errores. OBJETIVOS
Más detallesCESMA BUSINESS SCHOOL
CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta
Más detallesCAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS
CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS El conocmento de las meddas de centralzacón no es sufcente para caracterzar completamente a una dstrbucón por ejemplo: s las edades medas de
Más detallesTema 21: Distribución muestral de un estadístico
Análss de Datos I Esquema del Tema 21 Tema 21: Dstrbucón muestral de un estadístco 1. INTRODUCCIÓN 2. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA 3. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA PROPORCIÓN Bblografía * : Tema 15
Más detallesTeoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios
Teoría de Modelos y Smulacón Enrque Eduardo Tarfa Facultad de Ingenería - Unversdad Naconal de Jujuy Generacón de Números Aleatoros Introduccón Este capítulo trata sobre la generacón de números aleatoros.
Más detallesEstadística 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 detallesMétodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas
Tema 3 Métodos específcos de generacón de dversas dstrbucones dscretas 3.1. Dstrbucón de Bernoull Sea X B(p). La funcón de probabldad puntual de X es: P (X = 1) = p P (X = 0) = 1 p Utlzando el método de
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS GUÍA PARA PREPARAR EL EXAMEN EXTRAORDINARIO DE ESTADISTICA Y PROBABILIDAD
Más detalles1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son:
ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES. Departamento de Economía Aplcada (Matemátcas). Matemátcas Fnanceras. Relacón de Problemas. Rentas. 1.- Una empresa se plantea una nversón cuyas característcas
Más detallesCapítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS
Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS 3.1. Introduccón En la mayoría de los sstemas partculados esten partículas de dstnto tamaño tal como se observa en la Fgura 3.1. Muchos de los métodos que mden tamaño
Más detallesPráctica 2 Caracterización de un dinamómetro
Págna 1/9 Práctca Caracterzacón de un dnamómetro Págna 1 Págna /9 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Peso de las masas patrón Resgo asocado Al manpular las masas nadecuadamente se
Más detallesMATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas
Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora
Más detallesESTADÍSTICA 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 detalles4 BALANZA DE MOHR: Contracción de mezcla alcohol/h2o
4 LNZ DE OHR: Contraccón de mezcla alcohol/h2o CONTENIDOS Defncones. Contraccón de una ezcla. olumen específco deal y real. Uso de la balanza de ohr. erfcacón de Jnetllos. Propagacón de Errores. OJETIOS
Más detalles3.3 Caracterización de grupos: Estadísticos de forma de la distribución
3.3 Caracterzacón de grupos: Estadístcos de forma de la dstrbucón 1. Smetría 2. Apuntamento o curtoss 3. Descrpcón estadístca de una varable: tabla resumen Ya ha sdo abordado en temas precedentes el análss
Más detallesRegresión y Correlación
Regresón Correlacón 1.- El número de turstas (en mllones) entrados en España mensualmente durante los años 001 00 se epone en la sguente estadístca. Nº Turstas 001,76,6,9 3,8 4,4 4,81 8,93 9,98 5,91 4,34,6
Más detallesPARÁMETROS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA Media aritmética: μ = x
Dstrbucones de Probabldad dscretas-bn1b DISTRIBUIONES DISRETAS DE PROBABILIDAD Dstrbucones dscretas son aquellas en las que la varable sólo puede tomar valores aslados. Ejemplo: lanzar una moneda ( valores:
Más detallesCAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS
CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables
Más detallesCapítulo 12 CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
Capítulo 1 CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS 1.1 Introduccón 1. Contrastes de ajuste a una dstrbucón teórca 1..1 Contrastes basados en la dstrbucón de frecuencas muestral 1..1.1 El contraste ch-cuadrado, χ. 1..1.
Más detallesAnálisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp
Análss de Webull Resumen El procedmento del Análss de Webull está dseñado para ajustar una dstrbucón de Webull a un conjunto de n observacones. Es comúnmente usado para analzar datos representando tempos
Más detallesRegresión y correlación simple 113
Regresón y correlacón smple 113 Captulo X ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes
Más detallesUSO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS
USO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS I.- ESTADISTICA DESCRIPTIVA. 1.1.- Defncón de Estadístca. 1.2.- Estructura y Tpos de Datos Estadístcos. 1.3.- Construccón de la Matrz de Datos 1.4.- Recuperacón de
Más detalles5.3 Estadísticas de una distribución frecuencial
5.3 Estadístcas de ua dstrbucó frecuecal 5.3. Meddas de tedeca cetral Meddas de tedeca cetral Las meddas de tedeca cetral so descrptores umércos que proporcoa ua dea de los valores de la varable, alrededor
Más detallesRelaciones entre variables
Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.
Más detallesDistribuciones de probabilidad
Dstrbucones de probabldad Toda dstrbucón de probabldad es generada por una varable aleatora x, la que puede ser de dos tpos: Varable aleatora dscreta (x). Se le denomna varable porque puede tomar dferentes
Más detallesPruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios
Pruebas Estadístcas de Números Pseudoaleatoros Prueba de meda Consste en verfcar que los números generados tengan una meda estadístcamente gual a, de esta manera, se analza la sguente hpótess: H 0 : =
Más detallesGuía de Electrodinámica
INSTITITO NACIONAL Dpto. de Físca 4 plan electvo Marcel López U. 05 Guía de Electrodnámca Objetvo: - econocer la fuerza eléctrca, campo eléctrco y potencal eléctrco generado por cargas puntuales. - Calculan
Más detallesCENTRO DE ESTUDIOS ESTADÍSTICOS DE JUSTICIA CONSTITUCIONAL
CENTRO DE ESTUDIOS ESTADÍSTICOS DE JUSTICIA CONSTITUCIONAL Ajuste de modelo de regresón logístca para la medcón de accón de tutela como factor de congestón de los Trbunales y Juzgados de las Jursdccones
Más detallesEstimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores
Estmacón del consumo del consumo daro de gas a partr de lecturas peródcas de meddores S.Gl, 1, A. Fazzn, 3 y R. Preto 1 1 Gerenca de Dstrbucón del ENARGAS, Supacha 636- (18) CABA- Argentna Escuela de Cenca
Más detallesGlosario básico. de términos estadísticos
Glosaro básco de térmnos estadístcos Lma, mayo de 2006 CREDITOS Dreccón y Supervsón Lupe Berrocal de Montestruque Drectora Técnca del Centro de Investgacón y Desarrollo Responsable del documento Hermna
Más detallesEstadística Empresarial I
Estadístca Empresaral I Tema Concepto de Estadístca EE I - Carlos G. García González - ULL Qué es la Estadístca? Concepto de Estadístca: La Estadístca forma parte de los métodos cuanttatvos que utlza la
Más detallesTERMODINÁMICA AVANZADA
ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón
Más detallesREGRESION LINEAL SIMPLE
REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente
Más detalles-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:
-.GEOMETRÍA.- Ejercco nº 1.- Calcula el lado que falta en este trángulo rectángulo: Ejercco nº 2.- En los sguentes rectángulos, se dan dos catetos y se pde la hpotenusa (s su medda no es exacta, con una
Más detallesESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL
ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas
Más detallesAnálisis de Varianza no paramétricos
Capítulo VII Análss de Varanza no paramétrcos Anova de Kruskal-Walls Anova de Fredman Anova de Q de Cochran Introduccón Las técncas de análss de varanza no paramétrcos son útles cuando los supuestos de:
Más detallesEconometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1
Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale
Más detallesDistribuciones estadísticas unidimensionales
Dstrbucones estadístcas undmensonales ESTADÍSTICA Estuda los métodos ara recoger, organzar y analzar nformacón, con la fnaldad de descrbr un fenómeno que se está estudando y obtener conclusones. TÉRMIOS
Más detallesEn este caso, el valor actual de una unidad monetaria pagadera al final del año de fallecimiento de
Parte III: Análss de la determnacón de las prmas en los seguros de vda y de la solvenca dnámca del asegurador cuando los tpos de nterés de valoracón venen estmados a través de números borrosos.4. SEGURO
Más detallesEXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)
EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado
Más detallesMuestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.
Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta
Más detallesACTIVIDADES INICIALES
Soluconaro 7 Números complejos ACTIVIDADES INICIALES 7.I. Clasfca los sguentes números, dcendo a cuál de los conjuntos numércos pertenece (entendendo como tal el menor conjunto). a) 0 b) 6 c) d) e) 0 f)
Más detallesMatemáticas aplicadas a las ciencias sociales Estadística y Probabilidad 1º de bachillerato
Departamento de Matemátcas Matemátcas aplcadas a las cencas socales Estadístca y Probabldad º de bachllerato Matemátcas aplcadas a las cencas socales I, pág. de 48 Departamento de Matemátcas TEMA : ESTADÍSTICA
Más detallesAPLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES
APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral
Más detalles