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PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS. Medidas de centralización:. Moda: Mediana: Cálculo de la mediana en el caso discreto : ·si N es par: ·si N es impar: Cálculo de la mediana en el caso continuo:. Medias:

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PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

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Presentation Transcript

  1. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

  2. Medidas de centralización: • Moda: • Mediana: Cálculo de la mediana en el caso discreto: ·si N es par: ·si N es impar: Cálculo de la mediana en el caso continuo:

  3. Medias: • Media aritmética:Se divide la suma de los datos por el número total de ellos o si los datos vienen en una tabla con sus frecuencias absolutas fi (tantos con este valor, otros tantos con otro valor...), se multiplica cada dato xi por su frecuencia fi . • Media Ponderada:resultado de multiplicar cada uno de los números por un valor particular para cada uno de ellos. EJEMPLO: Datos X= 10, 7, 6’4 Peso W= 5; 3; 2 MP: ((10·5) + (7·3)+ (6’4·2))/10= 8,38 • Media geométrica: • Media armónica:

  4. Medidas de Posición: • Cuartiles: • Deciles: • Centiles o percentiles:

  5. Medidas de dispersión: • Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo. • -RANGO INTERCUARTILICO. la diferencia entre el tercer y el primer cuartil. • Desviación media: • Varianza: Para datos agrupados

  6. La desviación típica: • Para datos agrupados:

  7. Medidas de forma: • Coeficiente de apuntamiento coeficiente de asimetría: • http://www.monografias.com/trabajos87/medidas-forma-asimetria-curtosis/medidas-forma-asimetria-curtosis.shtml

  8. 2. Interpretación de la media y desviación típica • Desigualdad de Tchebycheff: • Transformaciones (suma y producto) en un conjunto de datos estadísticos: • La suma de las desviaciones con respecto a la media aritmética es cero (0).Si a todos los valores de la variable se le suma una misma cantidad, la media aritmética queda aumentada en dicha cantidad.

  9. Coeficiente de variación: • El coeficiente de variación es típicamente menor que uno u ocho. Sin embargo, en ciertas distribuciones de probabilidad puede ser 1 o mayor que 1. • Para su mejor interpretación se expresa como porcentaje. • Depende de la desviación típica o también llamada "desviación estándar" y en mayor medida de la media aritmética, dado que cuando ésta es 0 o muy próxima a este valor pierde significado, ya que puede dar valores muy grandes, que no necesariamente implican dispersión de datos. • El coeficiente de variación es común en varios campos de la probabilidad aplicada, como teoría de renovación y teoría de colas

  10. FIN

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