Procedimiento pa calcular medidas resumen.pptx
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UNIDAD DE OBSERVACIN - CARACTERISTICA Y -DATO
Conjunto de unidades de observacin- variable- conjunto de datos
Peso (variable){60, 58, 70, 56, 71, 61, 71, 62, 65,73 }El conjunto de unidades de observacin constituye la muestra o poblacin, formada por 10 personas, en ellas se mide el peso. Se tiene pocos datosLic. Mara Antonieta Zacaras Daz1
Peso{60, 75, 80, 65, 77}El conjunto de unidades de observacin constituye la muestra o poblacin,Esta integrada por 47 personas, en ellas se mide el peso. Se tiene muchos datosLic. Mara Antonieta Zacaras Daz2Caractersticas de un conjunto de datosSea que se tenga pocos o muchos datos, estos pueden ser descritos o resumidos por los indicadores de tendencia central y dispersin.Si se tiene muchos datos, dado que se puede conocer el patrn de comportamiento de los datos, se halla los indicadores de forma, siendo estos los indicadores de asimetra y apuntamiento. Lic. Mara Antonieta Zacaras Daz3CARACTERSTICAS DE UN CONJUNTO DE DATOSTendencia CentralDispersinFormaIndicadores o Medidas Resumen de Tendencia CentralMedia AritmticaMedianaModaMedia GeomtricaMedia ArmnicaIndicadores o Medidas Resumen de DispersinLongitud de RecorridoVarianzaDesviacin EstandarDesviacin IntercuartlicaCoeficiente de Variacin MedioIndicadores de formaIndicadores de asimetra Indicadores de apuntamientoCoeficiente de PearsonCoeficiente de ApuntamientoLic. Mara Antonieta Zacaras Daz8FRMULAS PARA CALCULAR LAS MEDIDAS RESUMEN O INDICADORESMedidas resumenPara datos poblacionales
Lic. Mara A. Zacaras Daz9Para datos muestrales
Lic. Mara A. Zacaras Daz10Medidas resumen para pocos datos
MediaMediana ModaVarianzaDesviacin estandarCoeficientede variacin64.7 kl63.5 kl71 kl37.79 kl26.15 kl0.095Lic. Mara Antonieta Zacaras Daz11Medidas resumen para muchos datosMediaMedianaModaVarianzaDesviacinestndarCoeficiente de variacin70.553 kl71 kl68 kl16.253 kl24.031 kl0.0571Lic. Mara Antonieta Zacaras Daz12CantidadDe datosTendencia CentralDispersin
MediaAritmticaMedianaModaLongitudde recorridoDesviacinmediaVarianzaDesviacinestndarCoeficiente deVaria-cinDesviacinIntercuartilica
Si N par:-Me: es el valor de lasemisuma de losdatos centralesSi N impar:-Me: es el valor deldato central.Mo: el datoque ms serepite.LoR =Max (xi) Min (xi)
DeM =
CoV =
DeI = Tc - Pc
Tc: tercerCuartilPc: primercuartil
N > 30
Me = X j-1
Mo: marcade clase dedel intervalode mayorfrecuencia
LoR =
DeM =
CoV =
DeI = Tc - Pc
Tc: tercerCuartilPc: primercuartil
CantidadDe datosTendencia CentralDispersin
MediaAritmticaMedianaModaLongitudde recorridoDesviacinmediaVarianzaDesviacinestndarCoeficientede variacinDesviacinIntercuartilica
=
Si n par:
- : es el valor de lasemisuma de losdatos centrales
Si n impar:
- : es el valor del datocentral.: el datoque mas serepite.LR=Max xi Min xiDM =
S2 =
S =
CV =
DI = Q3 - Q1
Q3: tercerCuartilQ1: primercuartil
n > 30=
= Xj-1 +
: marcade clase dedel intervalode mayorfrecuencia
LR =
DM =
S2 =
S =
CV =
DI = Q3 - Q1
Q3: tercerCuartilQ1: primercuartil