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7/26/2019 Estadstica Descriptiva Seminario 3.pptx
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ESTADSTICA DESCRIPTIV
Manuel Pabn Carrasco
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OBJETIVOS
Recodificacin de variables
Clculos de medidas de tendencia central y
dispersinvariables cuantitativas
Clculos de distribuciones de frecuenciay de
intervalos de confianza
Clculos y elaboracin de grficasde sectores,
diagramas de barras e histogramas
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MEDIDAS POSICINPERCENTILES:son 99 valores que dividen en cien partes iguales
el conjunto de datos ordenados. Ejemplo, el percentil de orden 15 deja pordebajo al 15% de las observaciones, y por encima queda el 85%
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MEDIDAS DE CENTRALIZACINMEDIA:(media aritmtica o simplemente media. es el promedio aritmtico de las
observaciones, es decir, el cociente entre la suma de todos los datos y el numero de ellos.
MEDIANA (Me):es el valor que separa por la mitad las observacionesordenadas de menor a mayor, de tal !orma que el 5"% de estas son menores que la mediana
y el otro 5"% son mayores. #i el n$mero de datos es impar la mediana ser el valor central, si
es par tomaremos como mediana la media aritmtica de los dos valores centrales.
MODA(M0
):es el valor de la variable que ms veces se repite, es decir, aquellacuya !recuencia absoluta es mayor. &o tiene porque ser $nica.
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MEDIDAS DE DISPERSIN 'as medidas de tendencia central tienen como objetivo el sintetiar los datos en un
valor representativo, las medidas de dispersi)n nos dicen hasta que punto estas
medidas de tendencia central son representativas como sntesis de la
informacin. 'as medidas de dispersi)n cuantifican la separacin, la dispersi)n, la
variabilidad de los valores de la distribuci)n respecto al valor central.
VARIANZA ( s2):es el promedio del cuadrado de las distancias entrecada observaci)n y la media aritmtica del conjunto de observaciones.
DESVIACIN TPICA (S):'a variana viene dada por lasmismas unidades que la variable pero al cuadrado, para evitar este problema podemos
usar como medida de dispersi)n la desviaci)n t*pica que se de!ine como la ra*
cuadrada positiva de la variana
RECORRIDO O RANGO MUESTRAL(Re).Esla di!erencia entre el valor de las observaciones mayor y el menor. +e -ma- -min
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MEDIDAS DE FORMA
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COEFICIENTE DE ASIMETRA DEPEARSON
/iremos que una distribuci)n es simtrica cuando su mediana, su moda y su
mediaaritmtica coinciden.
/iremos que una distribuci)n es asimtrica a la derec0a si las !recuencias
(absolutas o relativas descienden ms lentamente por la derec0a que por la
iquierda.
#i las !recuencias descienden ms lentamente por la iquierda que por la
derec0a diremos que la distribuci)n es asimtrica a la iquierda.
AsimetraPositiva> 0AsimtricaNegativa < 0
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MEDIDA DE APUNTAMIENTO OCURTOSIS
iden la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan en torno a la moda. #e
de!inen 2 tipos de distribuciones seg$n su grado de curtosis3
Distribucin mesocrtica:presenta un grado de concentraci)n medio alrededor de
los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribuci)n
normal.Distribucin leptocrtica3 presenta un elevado grado de concentraci)n
alrededor de los valores centrales de la variable. Distribucin platicrtica:presenta un
reducido grado de concentraci)n alrededor de los valores centrales de la variable.
coeficiente Y2curtosis de Fisher (mide el grado deAPLASTAMIENTO de una curva)
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RECODIFICAR VERSIN CLSICA
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