作者：Mariana Reina 3 年以前
284
更多类似内容
Su cálculo se obtiene de dividir la desviación típica entre el valor absoluto de la media del conjunto y por lo general se expresa en porcentaje para su mejor comprensión. X → Variable sobre la que se pretenden calcular la varianza σx → Desviación típica de la variable X. | x̄ | → Es la media de la variable X en valor absoluto con x̄ ≠ 0
Es otra medida que ofrece información de la dispersión respecto a la media. Su cálculo es exactamente el mismo que la varianza, pero realizando la raíz cuadrada de su resultado. Es decir, la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. X → Variable sobre la que se pretenden calcular la varianza xi → Observación número i de la variable X. i puede tomará valores entre 1 y n. N → Número de observaciones. x̄ → Es la media de la variable X.
Es una medida de dispersión que representa la variabilidad de una serie de datos respecto a su media. Formalmente se calcula como la suma de los residuos al cuadrado divididos entre el total de observaciones. X → Variable sobre la que se pretenden calcular la varianza xi → Observación número i de la variable X. i puede tomará valores entre 1 y n. N → Número de observaciones. x̄ → Es la media de la variable X.
Es un valor numérico que indica la diferencia entre el valor máximo y el mínimo de una población o muestra estadística. Su fórmula es: R = Máxx – Mínx Donde: R → Es el rango. Máx → Es el valor máximo de la muestra o población. Mín → Es el valor mínimo de la muestra o población estadística. x → Es la variable sobre la que se pretende calcular esta medida.
La moda es el valor que más se repite en una muestra estadística o población. No tiene fórmula en sí mismo. Lo que habría que realizar es la suma de las repeticiones de cada valor.
Es un estadístico de posición central que parte la distribución en dos, es decir, deja la misma cantidad de valores a un lado que a otro. Las fórmulas propuestas no nos darán el valor de la mediana, lo que nos darán será la posición en la que está dentro del conjunto de datos. Las fórmulas que indica la posición de la mediana en la serie son las siguientes: Cuando el número de observaciones es par: Mediana = (n+1) / 2 → Media de las posiciones observaciones Cuando el número de observaciones es impar: Mediana = (n+1) / 2 → Valor de la observación
Es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores.
De acuerdo al tipo de variable que vamos a representar, las principales graficas son las siguientes: -Histograma: Es un conjunto de barras o rectángulos unidos uno de otro, en razón de que lo utilizamos para representar variables continuas. -Polígono de frecuencias: Esta grafica se usa para representar los puntos medios de clase en una distribución de frecuencias -Gráfica de barras: Es un conjunto de rectángulos o barras separadas una de la otra, en razón de que se usa para representar variables discretas; las barras deben ser de igual base o ancho y separadas a igual distancia. Pueden disponerse en forma vertical y horizontal. -Gráfica lineal: Son usadas principalmente para representar datos clasificados por cantidad o tiempo; o sea, se usan para representar series de tiempo o cronológicas.
Una tabla consta de varias partes, las principales son las siguientes: -Titulo: Es la parte más importante del cuadro y sirve para describir todo él contenido de este. -Encabezados: Son los diferentes subtítulos que se colocan en la parte superior de cada columna. -Columna matriz: Es la columna principal del cuadro. -Cuerpo: El cuerpo contiene todas las informaciones numéricas que aparecen en la tabla. -Fuente: La fuente de los datos contenidos en la tabla indica la procedencia de estos. -Notas al pie: Son usadas para hacer algunas aclaraciones sobre aspectos que aparecen en la tabla o cuadro y que no han sido explicados en otras partes.
Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.
Población Infinita: Se trata de aquella población que no tiene fin. Por ejemplo la cantidad de peces en el mar.
Población Finita: es aquella en la que el numero de valores que la componen tienen un fin. Por ejemplo, la población estadística que nos indica la cantidad de arboles de una ciudad es finita, tiene un fin.
V. Cuantitativa: son aquellas que tienen valor numérico como la edad, el precio de un producto, ingresos anuales de un consumidor, etc. A su vez, las variables cuantitativas pueden ser: -Discretas: estas son aquellas que sólo pueden tomar valores enteros como 1, 2, 8, -4, etc. En este sentido, los hermano en una familia podrán ser: 1, 2, 3..., etc. Sin embargo, nunca podrán ser 1.5 o 2.3. -Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo o rango. Por ejemplo, los litros de leche ordeñados podrán se 1.5 o 10.3 etc.
V. Cualitativas: son aquellas que no se pueden medir numéricamente ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo, etc. A su vez, las variables cualitativas pueden ser: -Nominales: son datos que corresponden a categorías que por su naturaleza no admiten un orden. Por ejemplo: sexo (masculino y femenino); carrera de estudio: economía, contabilidad, administración, etc. -Ordinales: son aquellos que corresponden a evaluaciones subjetivas que se pueden ordenar o jerarquizar. Por ejemplo: en una competencia artística las posiciones de los ganadores se ordenan o jerarquizan en primer lugar, segundo lugar, tercer lugar, cuarto lugar, etc
