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Description
Mind Map by jesica espinosa, updated more than 1 year ago
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Created by jesica espinosa
almost 7 years ago
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MEDIDAS DE RESUMEN
- Sirven para describir en forma resumida un
conjunto de datos que constituyen una muestra
tomada de alguna población.
- Podemos distinguir cuatro grupos de medida de resumen:
- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
- Pretende indicar donde
está lo que se podría
considerar como el
centro de la masa de
datos
- MEDIANA
- Es el valor de la observación que se
encuentre con mayor frecuencia.
"ordenados de menor a mayor o
viceversa".
- Es el valor de la observación que se
encuentre con mayor frecuencia.
"ordenados de menor a mayor o
viceversa".
- MODA
- Es un número tal que al menos el 50%
de las observaciones son menor o
igual a él así como el otro 50% es
mayor o igual a él. "Mn"
- Es un número tal que al menos el 50%
de las observaciones son menor o
igual a él así como el otro 50% es
mayor o igual a él. "Mn"
- PROMEDIO ARITMETICA O
MEDIDA
- Suma de las observaciones dividida
entre el número de observaciones.
X1+X2+...Xn/n
- Suma de las observaciones dividida
entre el número de observaciones.
X1+X2+...Xn/n
- TIPOS DE MEDIDA
- MEDIDA GEOMÉTRICA
- Es cuando se multiplica cada uno
de los datos y se les saca raíz "n"
(número total de datos)
- Es cuando se multiplica cada uno
de los datos y se les saca raíz "n"
(número total de datos)
- MEDIDA ARMONICA
- Es la inversa de la media
aritmética de las
observaciones.
- Es la inversa de la media
aritmética de las
observaciones.
- MEDIDA GEOMÉTRICA
- MEDIANA
- Pretende indicar donde
está lo que se podría
considerar como el
centro de la masa de
datos
- MEDIDAS DE POSICIÓN (NO CENTRAL)
- CUANTILES O CUANTILA
- Son los cuantiles el termino usado en la estadística
descriptiva, y se refieren a las medidas de posición no central
que me permiten reconocer otros puntos característicos de la
distribución los cuales no son centrales.
- CARACTERISTICAS: KEN DALL
- el cual dice que el cuantíl "P" de una distribución con (0<p<1) seria
el valor de la variable Xp el cuál marca con un corte de modo que
una proporción "P" de valores de la población es menor o igual que
Xp.
- TIPOS DE CUANTILES
- CUARTILES
- El cual dice que el cuantíl "P" de una
distribución con (0<p<1) seria el valor de
la variable Xp el cuál marca con un corte
de modo que una proporción "P" de
valores de la población es menor o igual
que Xp.
- El cual dice que el cuantíl "P" de una
distribución con (0<p<1) seria el valor de
la variable Xp el cuál marca con un corte
de modo que una proporción "P" de
valores de la población es menor o igual
que Xp.
- QUINTILES
- Divide a la distribución en
cinco partes la cual
corresponde a los cuantiles
(0.20, 0.40, .0.60 y 0.80)
- Divide a la distribución en
cinco partes la cual
corresponde a los cuantiles
(0.20, 0.40, .0.60 y 0.80)
- DICILES
- Puntos que dividen al
conjunto de datos en diez
partes donde cada uno
acumula el 10% de datos.
- Puntos que dividen al
conjunto de datos en diez
partes donde cada uno
acumula el 10% de datos.
- PERCENTILES
- Puntos que dividen al conjunto
de datos en cien partes donde
cada uno acumula el 1% de
datos.
- Puntos que dividen al conjunto
de datos en cien partes donde
cada uno acumula el 1% de
datos.
- EXISTEN DOS TIPOS DE
VARIABLES
- *En el calculo de cuantiles con
distribución de variables
continuas.
- Ejemplo:
- Con datos agrupados puede
lograrse con facilidad que las
partes en que se divide la
distribución sean exactamente
iguales.
- Con datos agrupados puede
lograrse con facilidad que las
partes en que se divide la
distribución sean exactamente
iguales.
- Ejemplo:
- *En el calculo de cuarteles
con variable discreta.
- Ejemplo:
- En el caso de los datos aislados debemos
conformarnos con que las partes iguales
sean aproximadamente iguales.
- BIBLIOGRAFIA https://es.slideshare.net/oaca54/curtosis-13173097?next_slideshow=1
http://refip.cmm.uchile.cl/files/liberado_datos_y_azar.pdf
http://refip.cmm.uchile.cl/files/liberado_datos_y_azar.pdf
- GRUPO 4: JESICA LORENA ESPINOSA
CAROLINA IZQUIERDO ZAMBRANO
ARIS MIRLEY LOPEZ
- GRUPO 4: JESICA LORENA ESPINOSA
CAROLINA IZQUIERDO ZAMBRANO
ARIS MIRLEY LOPEZ
- BIBLIOGRAFIA https://es.slideshare.net/oaca54/curtosis-13173097?next_slideshow=1
http://refip.cmm.uchile.cl/files/liberado_datos_y_azar.pdf
http://refip.cmm.uchile.cl/files/liberado_datos_y_azar.pdf
- En el caso de los datos aislados debemos
conformarnos con que las partes iguales
sean aproximadamente iguales.
- Ejemplo:
- *En el calculo de cuantiles con
distribución de variables
continuas.
- CUARTILES
- TIPOS DE CUANTILES
- el cual dice que el cuantíl "P" de una distribución con (0<p<1) seria
el valor de la variable Xp el cuál marca con un corte de modo que
una proporción "P" de valores de la población es menor o igual que
Xp.
- CARACTERISTICAS: KEN DALL
- Son los cuantiles el termino usado en la estadística
descriptiva, y se refieren a las medidas de posición no central
que me permiten reconocer otros puntos característicos de la
distribución los cuales no son centrales.
- CUANTILES O CUANTILA
- MEDIDAS DE DISPERSIÓN
- Son medidas que cualifican la variabilidad de las
observaciones con respecto a un estadigrafo de
tendencia central (generalmente la media
aritmética).
- Las principales son:
- VARIANZA
- Es un parametro de la
distribución normal que
evalúa la diferencia absoluta
de cada valor con respecto a
la media aritmética.
- Es un parametro de la
distribución normal que
evalúa la diferencia absoluta
de cada valor con respecto a
la media aritmética.
- DESVIACION
ESTANDAR
- Es un derivado de la varianza
gráficamente representa la
distancia desde la media de la
distribución normal hasta el
punto de inflexión de la curva
que representa la
distribución.
- Es un derivado de la varianza
gráficamente representa la
distancia desde la media de la
distribución normal hasta el
punto de inflexión de la curva
que representa la
distribución.
- COHEFICIENTE
DE VARIACION
- es un estadístico de
dispersión que tiene la
ventaja de que no lleva
asociada ninguna unidad,
por lo que nos permitirá
decir entre dos muestras
cual es la que presenta
mayor dispersión
- es un estadístico de
dispersión que tiene la
ventaja de que no lleva
asociada ninguna unidad,
por lo que nos permitirá
decir entre dos muestras
cual es la que presenta
mayor dispersión
- ERROR
ESTANDAR
- A veces llamado también
desviación estándar del estimador
se define como la desviación
estándar divida entre n-1.
- A veces llamado también
desviación estándar del estimador
se define como la desviación
estándar divida entre n-1.
- VARIANZA
- Las principales son:
- Son medidas que cualifican la variabilidad de las
observaciones con respecto a un estadigrafo de
tendencia central (generalmente la media
aritmética).
- MEDIDAS DE FORMA
- Son las que indican la dirección de la dispersión de los
datos respecto a su centro y completan la descripción de
las distribuciones de frecuencia.
- Las principales son:
- ASIMETRIA
- Indica la deformación horizontal de
las distribuciones de frecuencia con
respecto a la media aritmética
- Para una distribución unimodal
tenemos las siguientes situaciones:
- DISTRIBUCION SIMETRICA
- en cuyo caso la media, la
mediana y moda coinciden
y las frecuencias simples
para cada punto
equidistante de la media
son iguales.
- en cuyo caso la media, la
mediana y moda coinciden
y las frecuencias simples
para cada punto
equidistante de la media
son iguales.
- DISTRIBUCION ASIMETRICA
- Es decir los datos se
concentran a uno de los
extremos y aparecen con
poca frecuencia hacia el
otro extremo.
- -Coheficiente de asimetría (Skp):
- Sirve como indicador de los
grados de asimetría de las
distribuciones de frecuencia.
- De donde:
- *Si Skp= 0, la distribución es simétrica.
- *Si Skp<1, la distribución tiene una asimetría leve.
- *Si 1<Skp<2, la distribución tiene asimetría moderada.
- *Si Skp >2, la distribución tiene una asimetría severa.
- *Si Skp= 0, la distribución es simétrica.
- De donde:
- Sirve como indicador de los
grados de asimetría de las
distribuciones de frecuencia.
- Es decir los datos se
concentran a uno de los
extremos y aparecen con
poca frecuencia hacia el
otro extremo.
- DISTRIBUCION SIMETRICA
- Para una distribución unimodal
tenemos las siguientes situaciones:
- Indica la deformación horizontal de
las distribuciones de frecuencia con
respecto a la media aritmética
- CURTOSIS
- Es una medida de la deformación
vertical de una distribución de
frecuencias, es decir, nos indica el
apuntamiento o achatamiento de la
curva, la cual esta relacionada con la
dispersión de los datos.
- Se distribuye de la siguiente manera:
- DISTRIBUCION PLATICÚRTICA:
k--->1
- Es decir los datos están ampliamente
esparcidos y la curva es aplanada
- Es decir los datos están ampliamente
esparcidos y la curva es aplanada
- DISTRIBUCION MESOCURTICA:
k--->0,25
- Esto ocurre cuando los datos tienen
una distribución moderada.
- Esto ocurre cuando los datos tienen
una distribución moderada.
- DISTRIBUCION LEPTOCURTICA:
k--->0,5
- Esto ocurre cuando los datos están
agrupados en un intervalo estrecho, es
decir tienen una dispersión pequeña.
- Esto ocurre cuando los datos están
agrupados en un intervalo estrecho, es
decir tienen una dispersión pequeña.
- DISTRIBUCION PLATICÚRTICA:
k--->1
- Es una medida de la deformación
vertical de una distribución de
frecuencias, es decir, nos indica el
apuntamiento o achatamiento de la
curva, la cual esta relacionada con la
dispersión de los datos.
- ASIMETRIA
- Las principales son:
- Son las que indican la dirección de la dispersión de los
datos respecto a su centro y completan la descripción de
las distribuciones de frecuencia.
- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
- Podemos distinguir cuatro grupos de medida de resumen:
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