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Liste cronológicamente los eventos El Niño e identifique su nivel de severidad.

En los últimos cinco siglos han habido por lo menos 120 episodios El Niño,

según las investigaciones históricas recopiladas por Quinn W., Neal ., !

"ntúne# de $a!olo %. &1'(), 1'(*+ $"-E, 1'''+ N/E, 2002.

" dierencia de los pa3ses del 4emiserio Norte, en el erú la

instrumentación adecuada para la observación del climase inicia reci5n en

la segunda d5cada del siglo 66 !, de manera puntual, en algunas regiones

del pa3s. Es a partir del año 1')7, cuando la ma!or3a de las estaciones

meteorológicas e hidrológicas son instaladas en nuestro territorio, 8ue se

inicia la observación clim9tica de manera sostenida. Es por eso 8ue el erú

no cuenta con registros observacionales 8ue reporten las maniestaciones

de episodios El Niño anteriores a esa echa.

%in embargo, diversas publicaciones dan cuenta de testimonios en relación

a la ocurrencia de este enómeno. or e:emplo, los boletines de la %ociedad

;eogr9

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/urante el siglo 66 ! hasta antes de El Niño e>traordinario de 1''*G'(,

ocurrieron unos 27 episodios El Niño de dierente intensidad. =as

reerencias bibliogr9imada en enómenos reales.

=a gr9perimental, de ah3 8ue al uso de la estad3stica en psicolog3a ! sociolog3a

sea conocido como m5todo correlacional.

=a distribución normal tambi5n es importante por su relación con la

estimación por m3nimos cuadrados, uno de los m5todos de estimación m9s

simples ! antiguos.

https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_probabilidadeshttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidad#Distribuciones_de_variable_continuahttps://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1ficahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Campana_de_Gausshttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_gaussianahttps://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_matem%C3%A1ticohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadradoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_probabilidadeshttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidad#Distribuciones_de_variable_continuahttps://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1ficahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Campana_de_Gausshttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_gaussianahttps://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_matem%C3%A1ticohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadradoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

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"lgunos e:emplos de variables asociadas a enómenos naturales 8ue

siguen el modelo de la normal son@

• caracteres morológicos de individuos como la estatura+

• caracteres imadamente normal, cuando la distribución de la población de la

cual se e>trae la muestra no es normal.1 "dem9s, la distribución normal

ma>imi#a la entrop3a entre todas las distribuciones con media

! varian#a conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la

distribución sub!acente a una lista de datos resumidos en t5rminos de

media muestral ! varian#a. =a distribución normal es la m9s e>tendida enestad3stica ! muchos tests estad3sticos est9n basados en una InormalidadI

m9s o menos :usti

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ara conocer con detalle un con:unto de datos, no basta con conocer lasmedidas de tendencia central, sino 8ue necesitamos conocer tambi5n ladesviación 8ue presentan los datos en su distribución respecto de la mediaaritm5tica de dicha distribución, con ob:eto de tener una visión de los mismosm9s acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para latoma de decisiones.

Iner!re"#ión $ "!li#"#ión

=a desviación t3pica es una medida del grado de dispersión de los datos conrespecto al valor promedio. /icho de otra manera, la desviación est9ndar essimplemente el IpromedioI o variación esperada con respecto a la mediaaritm5tica.

or e:emplo, las tres muestras &0, 0, 1C, 1C, &0, ), (, 1C ! &), ), (, ( cadauna tiene una media de *. %us desviaciones est9ndar muestrales son *, 7 ! 1,respectivamente. =a tercera muestra tiene una desviación mucho menor 8uelas otras dos por8ue sus valores est9n m9s cerca de *.

=a desviación est9ndar puede ser interpretada como una medidade incertidumbre. =a desviación est9ndar de un grupo repetidode medidas nos da la precisión de 5stas. uando se va a determinar si ungrupo de medidas est9 de acuerdo con el modelo teórico, la desviaciónest9ndar de esas medidas es de vital importancia@ si la media de las medidasest9 demasiado ale:ada de la predicción &con la distancia medida endesviaciones est9ndar, entonces consideramos 8ue las medidas contradicenla teor3a. Esto es coherente, !a 8ue las mediciones caen uera del rango de

valores en el cual ser3a ra#onable esperar 8ue ocurrieran si el modeloteórico uera correcto. =a desviación est9ndar es uno de tres par9metros deubicación central+ muestra la agrupación de los datos alrededor de un valorcentral &la media o promedio.

Descripción de coeficiente de asimetr&a !positivo' negativo' cero#.

Definición

=as medidas de asimetr3a son indicadores 8ue permiten establecer el gradode simetr3a &o asimetr3a 8ue presenta una distribución de probabilidad deuna variable aleatoria sin tener 8ue hacer su representación gr9

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omo e:e de simetr3a consideramos una recta paralela al e:e de ordenadas8ue pasa por la media de la distribución. %i una distribución es sim5trica,e>iste el mismo número de valores a la derecha 8ue a la i#8uierda de lamedia, por tanto, el mismo número de desviaciones con signo positivo 8uecon signo negativo. /ecimos 8ue ha! asimetr3a positiva &o a la derecha si laIcolaI a la derecha de la media es m9s larga 8ue la de la i#8uierda, es decir, si

ha! valores m9s separados de la media a la derecha. /iremos 8ue ha!asimetr3a negativa &o a la i#8uierda si la IcolaI a la i#8uierda de la media esm9s larga 8ue la de la derecha, es decir, si ha! valores m9s separados de lamedia a la i#8uierda.

MEDIDAS DE ASIMETRÍA

(oeficiente de asimetr&a de Fis)er 

En teor3a de la probabilidad ! estad3stica, la medida de asimetr3a m9sutili#ada parte del uso del tercer momento est9ndar. =a ra#ón de esto es 8ue

nos interesa mantener el signo de las desviaciones con respecto a la media,para obtener si son ma!ores las 8ue ocurren a la derecha de la media 8ue lasde la i#8uierda. %in embargo, no es buena idea tomar el momento est9ndarcon respecto a la media de orden 1. /ebido a 8ue una simple suma de todaslas desviaciones siempre es cero. En eecto, si por e:emplo, los datos est9nagrupados en clases, se tiene 8ue@

En donde representa la marca de la clase ?5sima ! denota la recuenciarelativa de dicha clase. or ello, lo m9s sencillo es tomar las desviaciones alcubo.

El coe

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%i la distribución es sim5trica, entonces sabemos 8ue . El rec3proco no

es cierto@ es un error común asegurar 8ue si entonces la distribuciónes sim5trica &lo cual es also.

%oeiene 'e "(imer)" 'e Pe"r(on

%ólo se puede utili#ar en distribuciones uniormes, unimodales !moderadamente asim5tricas. %e basa en 8ue en distribuciones sim5tricas lamedia de la distribución es igual a la moda.

/onde es el momento central de orden 1, 8ue corresponde a la mediaaritm5tica de la variable .

%i la distribución es sim5trica, ! . %i la distribución esasim5trica positiva la media se sitúa por encima de la moda !, por

tanto, .

%oeiene 'e "(imer)" 'e *o+le$

Est9 basado en la posición de los cuartiles ! la mediana, ! utili#a la siguientee>presión@

En una distribución sim5trica el tercer cuartil estar9 a la misma distancia de la

mediana 8ue el primer cuartil. or tanto .

%i la distribución es positiva o a la derecha, .

*tilidad

=a asimetr3a resulta útil en muchos campos. $uchos modelos simplistasasumen una distribución normal, esto es, sim5trica en torno a la media. =adistribución normal tiene una asimetr3a cero. ero en realidad, los valores noson nunca perectamente sim5tricos ! la asimetr3a de la distribuciónproporciona una idea sobre si las desviaciones de la media son positivas onegativas. Kna asimetr3a positiva implica 8ue ha! m9s valores distintos a laderecha de la media.

https://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_posici%C3%B3n_no_centralhttps://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)https://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_posici%C3%B3n_no_centralhttps://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)

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=as medidas de asimetr3a, sobre todo el coe