SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 35
Datos agrupados
G. Edgar Mata Ortiz
Introducción
En las dos presentaciones anteriores se describió el
proceso para obtener los intervalos aparentes y reales
para agrupar un conjunto de datos en diez intervalos.
Número
de clase
Intervalos
aparentes
Número de
intervalo
Límites
inferiores
Límites
superiores
1 41 46
2 47 52
3 53 58
… … ...
10 95 100
Intervalos
REALES
Límites
inferiores
Límites
superiores
40.5 46.5
46.5 52.5
52.5 58.5
… ...
94.5 100.5
LI – 0.5
LS + 0.5
Datos agrupados
En esta presentación veremos el procedimiento
para determinar las frecuencias: absoluta,
acumulada, relativa y relativa acumulada.
Frecuencias
F. Absoluta F. Acumulada F. Relativa F. Relativa acumulada
fi fai fri frai
Datos agrupados
1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81
2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78
3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75
4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68
5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75
6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70
7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80
8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59
9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70
10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60
Datos agrupados
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92
72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56
54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72
67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57
67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81
66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57
78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78
81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91
65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57
75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
Datos agrupados
El primer paso consistió en obtener los intervalos
aparentes.
Datos agrupados
Intervalo
número
Intervalos aparentes
Límites inferiores Límites superiores
1 41 46
2 47 52
3 53 58
4 59 64
5 65 70
6 71 76
7 77 82
8 83 88
9 89 94
10 95 100
Los cuatro valores
cumplen con las
condiciones
necesarias.
Datos agrupados
Quinto paso:
Después se obtuvieron los intervalos reales.
Datos agrupados
Intervalo
número
Intervalos reales
Límites inferiores Límites superiores
1 40.5 46 .5
2 46.5 52.5
3 52.5 58.5
4 58.5 64.5
5 64.5 70.5
6 70.5 76.5
7 76.5 82.5
8 82.5 88.5
9 88.5 94.5
10 94.5 100.5
Datos agrupados
Sexto paso: Calcular las marcas de clase (xi)
Las marcas de clase “representan”, cada una de
ellas, todos los datos contenidos en el intervalo
correspondiente.
Se calculan promediando los límites inferior y
superior de los intervalos reales como se muestra
en la diapositiva siguiente.
En el primer intervalo:
40.5 46.5
43.5
2


Datos agrupados
Marcas de
Límite Límite clase
inferior superior
40.5 46.5 43.5
46.5 52.5 49.5
52.5 58.5 55.5
58.5 64.5 61.5
64.5 70.5 67.5
70.5 76.5 73.5
76.5 82.5 79.5
82.5 88.5 85.5
88.5 94.5 91.5
94.5 100.5 97.5
Intervalos reales  Las marcas de clase
“representan”, cada una de
ellas, todos los datos
contenidos en el intervalo
correspondiente.
 Al tomar la marca de clase para
efectuar todos nuestros cálculos
vamos a perder un poco de
exactitud.
 Es como si afirmáramos que
todos los datos en un intervalo
son iguales a la marca de clase.
Datos agrupados
Séptimo paso: Determinar las frecuencias absolutas (fi)
Esta parte del proceso es un tanto laboriosa cuando se
realiza a mano, ya que se debe contar para saber
cuántos datos están dentro de cada intervalo.
Para el primer intervalo; ¿cuántos datos están entre
40.5 y 46.5? (o, más fácilmente, entre 41 y 46).
1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81 62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92
2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78 72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56
3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75 54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72
4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68 67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57
5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75 67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81
6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70 66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57
7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80 78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78
8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59 81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91
9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70 65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57
10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60 75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
Datos agrupados
1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81
2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78
3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75
4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68
5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75
6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70
7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80
8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59
9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70
10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60
Datos agrupados
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92
72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56
54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72
67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57
67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81
66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57
78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78
81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91
65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57
75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
Datos agrupados
Séptimo paso: Determinar las frecuencias absolutas (fi)
Para el primer intervalo; ¿cuántos datos están entre
40.5 y 46.5? (o entre 41 y 46).
Los datos que están dentro del primer intervalo están
resaltados con amarillo, son 3.
Esta cantidad: tres, es la frecuencia absoluta para el
primer intervalo.
Marcas de
Límite Límite clase F. absoluta
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3
46.5 52.5 49.5 9
52.5 58.5 55.5 23
FrecuenciIntervalos reales
Datos agrupados
Séptimo paso: Determinar las frecuencias
absolutas (fi)
Este proceso se lleva a cabo para cada intervalo.
Observa como van agregándose columnas a la
tabla.
Marcas de
Límite Límite clase F. absoluta
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3
46.5 52.5 49.5 9
52.5 58.5 55.5 23
58.5 64.5 61.5 43
64.5 70.5 67.5 62
FrecuenciasIntervalos reales
Datos agrupados
 Un histograma es la
representación gráfica de
la frecuencia absoluta.
Marcas de Frecuencia
Límite Límite clase absoluta
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3
46.5 52.5 49.5 9
52.5 58.5 55.5 23
58.5 64.5 61.5 43
64.5 70.5 67.5 62
70.5 76.5 73.5 63
76.5 82.5 79.5 53
82.5 88.5 85.5 26
88.5 94.5 91.5 16
94.5 100.5 97.5 2
Intervalos reales
Datos agrupados
Octavo paso: Determinar las
frecuencias acumuladas
(fai)
La primera frecuencia
acumulada es igual a la
primera frecuencia absoluta.
De la segunda en adelante
se van sumando como se
muestra en la tabla.
Este proceso se lleva a
cabo para cada intervalo.
 La frecuencia acumulada suele utilizarse
para trazar gráficos de polígono.
Datos agrupados
de Frecuencia Frecuencia
e absoluta acumulada
5 3 3
5 9 12
5 23 35
5 43 78
5 62 140
El primer valor es
igual a la
frecuencia
absoluta
+
= Frecuencia
acumulada anterior
más frecuencia
absoluta actual:
3 + 9 =12
Datos agrupados
Así sucesivamente
de Frecuencia Frecuencia
e absoluta acumulada
5 3 3
5 9 12
5 23 35
5 43 78
5 62 140
Frecuencia
acumulada
anterior más
frecuencia
absoluta actual:
12 + 23 = 35+
=
Datos agrupados
Marcas de Frecuencia Frecuencia
Límite Límite clase absoluta acumulada
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3 3
46.5 52.5 49.5 9 12
52.5 58.5 55.5 23 35
58.5 64.5 61.5 43 78
64.5 70.5 67.5 62 140
70.5 76.5 73.5 63 203
76.5 82.5 79.5 53 256
82.5 88.5 85.5 26 282
88.5 94.5 91.5 16 298
94.5 100.5 97.5 2 300
Intervalos reales
La última
frecuencia
acumulada
debe ser igual
al número de
datos.
Datos agrupados
Noveno paso: Determinar las frecuencias relativas
(fri)
La frecuencia relativa se calcula dividiendo la
frecuencia absoluta (fi) entre el número de datos,
en este caso, 300.
La primera frecuencia relativa es:
1
3
0.01
300
fr  
Datos agrupados
Noveno paso: Determinar las frecuencias relativas
(fri)
Se agrega una columna más a la tabla para anotar
las frecuencias relativas.
En ocasiones se expresa la frecuencia relativa en
términos de porcentaje, para la primera sería:
1
3
0.01 1%
300
fr ó 
Datos agrupados
de Frecuencia Frecuencia Frecuencia
absoluta acumulada relativa
3 3 0.010
9 12 0.030
23 35 0.077
43 78 0.143
62 140 0.207
63 203 0.210
53 256 0.177
26 282 0.087
1
3
0.01
300
fr  
2
9
0.03
300
fr  
3
23
0.076
300
fr  
 0.0766666666 aparece como 0.077
Datos agrupados
Marcas de Frecuencia Frecuencia Frecuencia
Límite Límite clase absoluta acumulada relativa
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3 3 0.010000
46.5 52.5 49.5 9 12 0.030000
52.5 58.5 55.5 23 35 0.076667
58.5 64.5 61.5 43 78 0.143333
64.5 70.5 67.5 62 140 0.206667
70.5 76.5 73.5 63 203 0.210000
76.5 82.5 79.5 53 256 0.176667
82.5 88.5 85.5 26 282 0.086667
88.5 94.5 91.5 16 298 0.053333
94.5 100.5 97.5 2 300 0.006667
Intervalos reales
Datos agrupados
 Noveno paso: Determinar
las frecuencias relativas (fri)
 Las frecuencias relativas
pueden usarse con facilidad
para trazar una gráfica
circular y como tienen el
mismo comportamiento que
la frecuencia absoluta,
pueden etiquetarse las
divisiones de la gráfica
como frecuencias absolutas
o relativas.
Datos agrupados
 Ambas gráficas son idénticas, sólo las etiquetas
de datos son diferentes: en una están las
frecuencias relativas y en otra las absolutas.
Datos agrupados
 Anotando las
marcas de clase
como referencia y
escribiendo la
frecuencia relativa
en formato de
porcentaje
podemos tener
mayor claridad
acerca de los
datos.
Datos agrupados
Décimo paso: Determinar las frecuencias relativas
acumuladas (frai)
En forma similar a la frecuencia acumulada, la
primera frecuencia relativa acumulada es igual a la
primera frecuencia relativa.
La segunda (frai) es igual a la primera (frai) más la
segunda (fri)
Observa la columna que se agrega a la tabla.
Datos agrupados
Marcas de Frecuencia Frecuencia Frecuencia Frecuencia
Límite Límite clase absoluta acumulada relativa rel. acumulada
inferior superior
40.5 46.5 43.5 3 3 0.010000 0.010000
46.5 52.5 49.5 9 12 0.030000 0.040000
52.5 58.5 55.5 23 35 0.076667 0.116667
58.5 64.5 61.5 43 78 0.143333 0.260000
64.5 70.5 67.5 62 140 0.206667 0.466667
70.5 76.5 73.5 63 203 0.210000 0.676667
76.5 82.5 79.5 53 256 0.176667 0.853333
82.5 88.5 85.5 26 282 0.086667 0.940000
88.5 94.5 91.5 16 298 0.053333 0.993333
94.5 100.5 97.5 2 300 0.006667 1.000000
Intervalos reales
 La última frecuencia relativa acumulada debe ser igual a uno.
Datos agrupados
Décimo paso: Determinar las frecuencias relativas
acumuladas (frai)
Si trazamos una gráfica de líneas con la frecuencia
relativa acumulada, recibe el nombre de ojiva.
Datos agrupados
Datos agrupados
Se ha terminado de calcular
las frecuencias, pero faltan
algunas columnas más. La
siguiente tabla incluye las
tres columnas faltantes.
En la siguiente presentación
explicaremos cómo calcular
las columnas faltantes y
posteriormente abordaremos
el tema de las gráficas.
Datos agrupados
Lim. Inferior Lim. Superior
Totales
=
Desviación media =
=
=
Frecuencias
Medidas de tendencia central y
dispersión
Clases o categorías
Intervalos
Marcas de
clase
ix if ifa ifr ifra i if x i ix x f  
2
i ix x f
Gracias por su atención
licmata@hotmail.com
http://licmata-math.blogspot.com/
http://www.scoop.it/t/mathematics-learning
http://www.slideshare.net/licmata/
http://www.facebook.com/licemata
Twitter: @licemata

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)
Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)
Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)Laura González
 
Estadistica ii correlacion y regresion
Estadistica ii    correlacion y regresionEstadistica ii    correlacion y regresion
Estadistica ii correlacion y regresionEdgar Sanchez
 
Estadistica graficas
Estadistica graficasEstadistica graficas
Estadistica graficasAxel Gärciä
 
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandar
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandarUso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandar
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandarAraceli Gomez
 
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...HenryVillamil2
 
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
 
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 16 de probabilidad y estadistica  con respuestasTarea 16 de probabilidad y estadistica  con respuestas
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
 
Leyes de exponentes (resueltos)
Leyes de exponentes (resueltos)Leyes de exponentes (resueltos)
Leyes de exponentes (resueltos)Christiam3000
 
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Alexander Flores Valencia
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltosEdgar Mata
 
La distribución de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normalLa distribución de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normalUANL
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesisElisa Mendoza
 
Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Dann Gonzalez
 

La actualidad más candente (20)

Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)
Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)
Capitulo5 estimacion por_intervalo_es_de_confianza (2)
 
Estadistica ii correlacion y regresion
Estadistica ii    correlacion y regresionEstadistica ii    correlacion y regresion
Estadistica ii correlacion y regresion
 
Tabla chi cuadrado 1
Tabla chi cuadrado 1Tabla chi cuadrado 1
Tabla chi cuadrado 1
 
Estadistica graficas
Estadistica graficasEstadistica graficas
Estadistica graficas
 
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandar
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandarUso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandar
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandar
 
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...
6. Medidas de forma. Medidas de asimetría, coeficiente de asimetría de Fisher...
 
Regresión Lineal múltiple
Regresión Lineal  múltiple Regresión Lineal  múltiple
Regresión Lineal múltiple
 
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 16 de probabilidad y estadistica  con respuestasTarea 16 de probabilidad y estadistica  con respuestas
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Leyes de exponentes (resueltos)
Leyes de exponentes (resueltos)Leyes de exponentes (resueltos)
Leyes de exponentes (resueltos)
 
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
 
TABLA DE DATOS AGRUPADOS
TABLA DE DATOS AGRUPADOSTABLA DE DATOS AGRUPADOS
TABLA DE DATOS AGRUPADOS
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltos
 
La distribución de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normalLa distribución de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normal
 
Problemas de Regresion Lineal
Problemas de Regresion LinealProblemas de Regresion Lineal
Problemas de Regresion Lineal
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3
 
Tablas
TablasTablas
Tablas
 
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 1
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 1Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 1
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 1
 
Normal
NormalNormal
Normal
 

Similar a Datos agrupados

Grouped data 03 2020
Grouped data 03   2020Grouped data 03   2020
Grouped data 03 2020Edgar Mata
 
Grouped data 03
Grouped data 03Grouped data 03
Grouped data 03Edgar Mata
 
Datos agrupados 04
Datos agrupados 04Datos agrupados 04
Datos agrupados 04Edgar Mata
 
Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Edgar Mata
 
Datos agrupados 03
Datos agrupados 03Datos agrupados 03
Datos agrupados 03Edgar Mata
 
Grouped data 01 2020
Grouped data 01   2020Grouped data 01   2020
Grouped data 01 2020Edgar Mata
 
Grouped data 01
Grouped data 01Grouped data 01
Grouped data 01Edgar Mata
 
Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Edgar Mata
 
Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Edgar Mata
 
Datos agrupados utt 01
Datos agrupados utt 01Datos agrupados utt 01
Datos agrupados utt 01Edgar Mata
 
Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Edgar Mata
 
Histogramas utt
Histogramas uttHistogramas utt
Histogramas uttIvan Sldñ
 
Clase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docxClase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docxnovamatetica
 
1. laboratorio stadistica
1. laboratorio stadistica1. laboratorio stadistica
1. laboratorio stadisticaFabian White
 
Aplicación de histogramas
Aplicación de histogramasAplicación de histogramas
Aplicación de histogramasFelipe Cordero
 
Distribuciondefrecuencias
DistribuciondefrecuenciasDistribuciondefrecuencias
Distribuciondefrecuenciashumberto
 
Cursillo estadistica
Cursillo estadisticaCursillo estadistica
Cursillo estadisticamecufer09
 

Similar a Datos agrupados (20)

Grouped data 03 2020
Grouped data 03   2020Grouped data 03   2020
Grouped data 03 2020
 
Grouped data 03
Grouped data 03Grouped data 03
Grouped data 03
 
Datos agrupados 04
Datos agrupados 04Datos agrupados 04
Datos agrupados 04
 
Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Datos agrupados 02
Datos agrupados 02
 
Datos agrupados 03
Datos agrupados 03Datos agrupados 03
Datos agrupados 03
 
Grouped data 01 2020
Grouped data 01   2020Grouped data 01   2020
Grouped data 01 2020
 
Grouped data 01
Grouped data 01Grouped data 01
Grouped data 01
 
Datos agrupados 02
Datos agrupados 02Datos agrupados 02
Datos agrupados 02
 
Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Datos agrupados 01
Datos agrupados 01
 
Datos agrupados utt 01
Datos agrupados utt 01Datos agrupados utt 01
Datos agrupados utt 01
 
Datos agrupados 01
Datos agrupados 01Datos agrupados 01
Datos agrupados 01
 
Histogramas utt
Histogramas uttHistogramas utt
Histogramas utt
 
Histogramas utt
Histogramas uttHistogramas utt
Histogramas utt
 
Clase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docxClase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docx
 
1. laboratorio stadistica
1. laboratorio stadistica1. laboratorio stadistica
1. laboratorio stadistica
 
Aplicación de histogramas
Aplicación de histogramasAplicación de histogramas
Aplicación de histogramas
 
SesióN 3
SesióN 3SesióN 3
SesióN 3
 
Distribuciondefrecuencias
DistribuciondefrecuenciasDistribuciondefrecuencias
Distribuciondefrecuencias
 
Cursillo estadistica
Cursillo estadisticaCursillo estadistica
Cursillo estadistica
 
Ejercicio de estadistica (frecuencia)i
Ejercicio de estadistica (frecuencia)iEjercicio de estadistica (frecuencia)i
Ejercicio de estadistica (frecuencia)i
 

Más de Edgar Mata

Activity 12 c numb
Activity 12 c numbActivity 12 c numb
Activity 12 c numbEdgar Mata
 
Pw roo complex numbers 2021
Pw roo complex numbers 2021Pw roo complex numbers 2021
Pw roo complex numbers 2021Edgar Mata
 
Ar complex num 2021
Ar complex num 2021Ar complex num 2021
Ar complex num 2021Edgar Mata
 
Formato 1 1-limits - solved example 01
Formato 1 1-limits - solved example 01Formato 1 1-limits - solved example 01
Formato 1 1-limits - solved example 01Edgar Mata
 
Activity 1 1 part 2 exer ea2021
Activity 1 1 part 2 exer ea2021Activity 1 1 part 2 exer ea2021
Activity 1 1 part 2 exer ea2021Edgar Mata
 
Problem identification 2021
Problem identification 2021Problem identification 2021
Problem identification 2021Edgar Mata
 
Formato 1 1-limits ea2021
Formato 1 1-limits ea2021Formato 1 1-limits ea2021
Formato 1 1-limits ea2021Edgar Mata
 
Activity 1 1 real numbers
Activity 1 1 real numbersActivity 1 1 real numbers
Activity 1 1 real numbersEdgar Mata
 
Activity 1 1 limits and continuity ea2021
Activity 1 1 limits and continuity ea2021Activity 1 1 limits and continuity ea2021
Activity 1 1 limits and continuity ea2021Edgar Mata
 
Course presentation differential calculus ea2021
Course presentation differential calculus ea2021Course presentation differential calculus ea2021
Course presentation differential calculus ea2021Edgar Mata
 
Course presentation linear algebra ea2021
Course presentation linear algebra ea2021Course presentation linear algebra ea2021
Course presentation linear algebra ea2021Edgar Mata
 
Formato cramer 3x3
Formato cramer 3x3Formato cramer 3x3
Formato cramer 3x3Edgar Mata
 
Exercise 2 2 - area under the curve 2020
Exercise 2 2 - area under the curve 2020Exercise 2 2 - area under the curve 2020
Exercise 2 2 - area under the curve 2020Edgar Mata
 
Exercise 4 1 - vector algebra
Exercise 4 1 - vector algebraExercise 4 1 - vector algebra
Exercise 4 1 - vector algebraEdgar Mata
 
Exercise 3 2 - cubic function
Exercise 3 2 - cubic functionExercise 3 2 - cubic function
Exercise 3 2 - cubic functionEdgar Mata
 
Problemas cramer 3x3 nl
Problemas cramer 3x3 nlProblemas cramer 3x3 nl
Problemas cramer 3x3 nlEdgar Mata
 
Cramer method in excel
Cramer method in excelCramer method in excel
Cramer method in excelEdgar Mata
 
Cramer method sd2020
Cramer method sd2020Cramer method sd2020
Cramer method sd2020Edgar Mata
 
Exercise 2 1 - area under the curve 2020
Exercise 2 1 - area under the curve 2020Exercise 2 1 - area under the curve 2020
Exercise 2 1 - area under the curve 2020Edgar Mata
 
Template 4 1 word problems 2 unk 2020
Template 4 1 word problems 2 unk 2020Template 4 1 word problems 2 unk 2020
Template 4 1 word problems 2 unk 2020Edgar Mata
 

Más de Edgar Mata (20)

Activity 12 c numb
Activity 12 c numbActivity 12 c numb
Activity 12 c numb
 
Pw roo complex numbers 2021
Pw roo complex numbers 2021Pw roo complex numbers 2021
Pw roo complex numbers 2021
 
Ar complex num 2021
Ar complex num 2021Ar complex num 2021
Ar complex num 2021
 
Formato 1 1-limits - solved example 01
Formato 1 1-limits - solved example 01Formato 1 1-limits - solved example 01
Formato 1 1-limits - solved example 01
 
Activity 1 1 part 2 exer ea2021
Activity 1 1 part 2 exer ea2021Activity 1 1 part 2 exer ea2021
Activity 1 1 part 2 exer ea2021
 
Problem identification 2021
Problem identification 2021Problem identification 2021
Problem identification 2021
 
Formato 1 1-limits ea2021
Formato 1 1-limits ea2021Formato 1 1-limits ea2021
Formato 1 1-limits ea2021
 
Activity 1 1 real numbers
Activity 1 1 real numbersActivity 1 1 real numbers
Activity 1 1 real numbers
 
Activity 1 1 limits and continuity ea2021
Activity 1 1 limits and continuity ea2021Activity 1 1 limits and continuity ea2021
Activity 1 1 limits and continuity ea2021
 
Course presentation differential calculus ea2021
Course presentation differential calculus ea2021Course presentation differential calculus ea2021
Course presentation differential calculus ea2021
 
Course presentation linear algebra ea2021
Course presentation linear algebra ea2021Course presentation linear algebra ea2021
Course presentation linear algebra ea2021
 
Formato cramer 3x3
Formato cramer 3x3Formato cramer 3x3
Formato cramer 3x3
 
Exercise 2 2 - area under the curve 2020
Exercise 2 2 - area under the curve 2020Exercise 2 2 - area under the curve 2020
Exercise 2 2 - area under the curve 2020
 
Exercise 4 1 - vector algebra
Exercise 4 1 - vector algebraExercise 4 1 - vector algebra
Exercise 4 1 - vector algebra
 
Exercise 3 2 - cubic function
Exercise 3 2 - cubic functionExercise 3 2 - cubic function
Exercise 3 2 - cubic function
 
Problemas cramer 3x3 nl
Problemas cramer 3x3 nlProblemas cramer 3x3 nl
Problemas cramer 3x3 nl
 
Cramer method in excel
Cramer method in excelCramer method in excel
Cramer method in excel
 
Cramer method sd2020
Cramer method sd2020Cramer method sd2020
Cramer method sd2020
 
Exercise 2 1 - area under the curve 2020
Exercise 2 1 - area under the curve 2020Exercise 2 1 - area under the curve 2020
Exercise 2 1 - area under the curve 2020
 
Template 4 1 word problems 2 unk 2020
Template 4 1 word problems 2 unk 2020Template 4 1 word problems 2 unk 2020
Template 4 1 word problems 2 unk 2020
 

Datos agrupados

  • 2. Introducción En las dos presentaciones anteriores se describió el proceso para obtener los intervalos aparentes y reales para agrupar un conjunto de datos en diez intervalos. Número de clase Intervalos aparentes Número de intervalo Límites inferiores Límites superiores 1 41 46 2 47 52 3 53 58 … … ... 10 95 100 Intervalos REALES Límites inferiores Límites superiores 40.5 46.5 46.5 52.5 52.5 58.5 … ... 94.5 100.5 LI – 0.5 LS + 0.5
  • 3. Datos agrupados En esta presentación veremos el procedimiento para determinar las frecuencias: absoluta, acumulada, relativa y relativa acumulada. Frecuencias F. Absoluta F. Acumulada F. Relativa F. Relativa acumulada fi fai fri frai
  • 4. Datos agrupados 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81 2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78 3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75 4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68 5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75 6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70 7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80 8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59 9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70 10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60
  • 5. Datos agrupados 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92 72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56 54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72 67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57 67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81 66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57 78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78 81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91 65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57 75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
  • 6. Datos agrupados El primer paso consistió en obtener los intervalos aparentes.
  • 7. Datos agrupados Intervalo número Intervalos aparentes Límites inferiores Límites superiores 1 41 46 2 47 52 3 53 58 4 59 64 5 65 70 6 71 76 7 77 82 8 83 88 9 89 94 10 95 100 Los cuatro valores cumplen con las condiciones necesarias.
  • 8. Datos agrupados Quinto paso: Después se obtuvieron los intervalos reales.
  • 9. Datos agrupados Intervalo número Intervalos reales Límites inferiores Límites superiores 1 40.5 46 .5 2 46.5 52.5 3 52.5 58.5 4 58.5 64.5 5 64.5 70.5 6 70.5 76.5 7 76.5 82.5 8 82.5 88.5 9 88.5 94.5 10 94.5 100.5
  • 10. Datos agrupados Sexto paso: Calcular las marcas de clase (xi) Las marcas de clase “representan”, cada una de ellas, todos los datos contenidos en el intervalo correspondiente. Se calculan promediando los límites inferior y superior de los intervalos reales como se muestra en la diapositiva siguiente. En el primer intervalo: 40.5 46.5 43.5 2  
  • 11. Datos agrupados Marcas de Límite Límite clase inferior superior 40.5 46.5 43.5 46.5 52.5 49.5 52.5 58.5 55.5 58.5 64.5 61.5 64.5 70.5 67.5 70.5 76.5 73.5 76.5 82.5 79.5 82.5 88.5 85.5 88.5 94.5 91.5 94.5 100.5 97.5 Intervalos reales  Las marcas de clase “representan”, cada una de ellas, todos los datos contenidos en el intervalo correspondiente.  Al tomar la marca de clase para efectuar todos nuestros cálculos vamos a perder un poco de exactitud.  Es como si afirmáramos que todos los datos en un intervalo son iguales a la marca de clase.
  • 12. Datos agrupados Séptimo paso: Determinar las frecuencias absolutas (fi) Esta parte del proceso es un tanto laboriosa cuando se realiza a mano, ya que se debe contar para saber cuántos datos están dentro de cada intervalo. Para el primer intervalo; ¿cuántos datos están entre 40.5 y 46.5? (o, más fácilmente, entre 41 y 46). 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81 62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92 2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78 72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56 3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75 54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72 4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68 67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57 5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75 67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81 6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70 66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57 7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80 78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78 8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59 81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91 9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70 65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57 10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60 75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
  • 13. Datos agrupados 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 81 52 81 64 83 79 77 74 79 70 77 77 62 67 81 2 71 68 71 85 65 91 51 61 80 82 63 91 71 74 78 3 86 65 66 56 73 75 83 62 70 60 68 86 66 83 75 4 67 45 78 77 83 65 89 54 60 69 75 66 73 72 68 5 86 76 48 66 67 74 58 70 60 49 88 56 68 90 75 6 74 70 85 73 76 66 72 87 69 70 66 70 55 88 70 7 71 80 70 75 76 69 71 77 72 63 64 56 57 66 80 8 75 74 90 89 81 64 62 91 61 62 64 58 72 69 59 9 75 71 79 86 74 74 75 81 67 97 54 73 80 63 70 10 63 67 49 100 66 79 71 77 75 60 66 58 72 57 60
  • 14. Datos agrupados 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 62 67 79 71 79 65 70 84 62 73 87 65 72 65 92 72 59 60 66 63 83 65 87 62 79 89 51 70 70 56 54 62 82 78 64 76 71 71 73 53 68 85 77 68 72 67 77 42 80 68 64 73 55 79 43 58 74 78 79 57 67 66 75 77 66 73 76 70 54 90 61 62 90 81 81 66 83 69 72 65 85 74 79 59 72 78 67 81 77 57 78 54 77 77 79 75 75 62 73 80 53 89 59 67 78 81 65 62 63 85 68 74 75 61 60 62 50 94 77 91 65 80 73 81 50 75 89 71 59 79 83 80 92 69 57 75 69 60 73 62 83 72 66 85 61 52 86 55 83 80
  • 15. Datos agrupados Séptimo paso: Determinar las frecuencias absolutas (fi) Para el primer intervalo; ¿cuántos datos están entre 40.5 y 46.5? (o entre 41 y 46). Los datos que están dentro del primer intervalo están resaltados con amarillo, son 3. Esta cantidad: tres, es la frecuencia absoluta para el primer intervalo. Marcas de Límite Límite clase F. absoluta inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 46.5 52.5 49.5 9 52.5 58.5 55.5 23 FrecuenciIntervalos reales
  • 16. Datos agrupados Séptimo paso: Determinar las frecuencias absolutas (fi) Este proceso se lleva a cabo para cada intervalo. Observa como van agregándose columnas a la tabla. Marcas de Límite Límite clase F. absoluta inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 46.5 52.5 49.5 9 52.5 58.5 55.5 23 58.5 64.5 61.5 43 64.5 70.5 67.5 62 FrecuenciasIntervalos reales
  • 17. Datos agrupados  Un histograma es la representación gráfica de la frecuencia absoluta. Marcas de Frecuencia Límite Límite clase absoluta inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 46.5 52.5 49.5 9 52.5 58.5 55.5 23 58.5 64.5 61.5 43 64.5 70.5 67.5 62 70.5 76.5 73.5 63 76.5 82.5 79.5 53 82.5 88.5 85.5 26 88.5 94.5 91.5 16 94.5 100.5 97.5 2 Intervalos reales
  • 18. Datos agrupados Octavo paso: Determinar las frecuencias acumuladas (fai) La primera frecuencia acumulada es igual a la primera frecuencia absoluta. De la segunda en adelante se van sumando como se muestra en la tabla. Este proceso se lleva a cabo para cada intervalo.  La frecuencia acumulada suele utilizarse para trazar gráficos de polígono.
  • 19. Datos agrupados de Frecuencia Frecuencia e absoluta acumulada 5 3 3 5 9 12 5 23 35 5 43 78 5 62 140 El primer valor es igual a la frecuencia absoluta + = Frecuencia acumulada anterior más frecuencia absoluta actual: 3 + 9 =12
  • 20. Datos agrupados Así sucesivamente de Frecuencia Frecuencia e absoluta acumulada 5 3 3 5 9 12 5 23 35 5 43 78 5 62 140 Frecuencia acumulada anterior más frecuencia absoluta actual: 12 + 23 = 35+ =
  • 21. Datos agrupados Marcas de Frecuencia Frecuencia Límite Límite clase absoluta acumulada inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 3 46.5 52.5 49.5 9 12 52.5 58.5 55.5 23 35 58.5 64.5 61.5 43 78 64.5 70.5 67.5 62 140 70.5 76.5 73.5 63 203 76.5 82.5 79.5 53 256 82.5 88.5 85.5 26 282 88.5 94.5 91.5 16 298 94.5 100.5 97.5 2 300 Intervalos reales La última frecuencia acumulada debe ser igual al número de datos.
  • 22. Datos agrupados Noveno paso: Determinar las frecuencias relativas (fri) La frecuencia relativa se calcula dividiendo la frecuencia absoluta (fi) entre el número de datos, en este caso, 300. La primera frecuencia relativa es: 1 3 0.01 300 fr  
  • 23. Datos agrupados Noveno paso: Determinar las frecuencias relativas (fri) Se agrega una columna más a la tabla para anotar las frecuencias relativas. En ocasiones se expresa la frecuencia relativa en términos de porcentaje, para la primera sería: 1 3 0.01 1% 300 fr ó 
  • 24. Datos agrupados de Frecuencia Frecuencia Frecuencia absoluta acumulada relativa 3 3 0.010 9 12 0.030 23 35 0.077 43 78 0.143 62 140 0.207 63 203 0.210 53 256 0.177 26 282 0.087 1 3 0.01 300 fr   2 9 0.03 300 fr   3 23 0.076 300 fr    0.0766666666 aparece como 0.077
  • 25. Datos agrupados Marcas de Frecuencia Frecuencia Frecuencia Límite Límite clase absoluta acumulada relativa inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 3 0.010000 46.5 52.5 49.5 9 12 0.030000 52.5 58.5 55.5 23 35 0.076667 58.5 64.5 61.5 43 78 0.143333 64.5 70.5 67.5 62 140 0.206667 70.5 76.5 73.5 63 203 0.210000 76.5 82.5 79.5 53 256 0.176667 82.5 88.5 85.5 26 282 0.086667 88.5 94.5 91.5 16 298 0.053333 94.5 100.5 97.5 2 300 0.006667 Intervalos reales
  • 26. Datos agrupados  Noveno paso: Determinar las frecuencias relativas (fri)  Las frecuencias relativas pueden usarse con facilidad para trazar una gráfica circular y como tienen el mismo comportamiento que la frecuencia absoluta, pueden etiquetarse las divisiones de la gráfica como frecuencias absolutas o relativas.
  • 27. Datos agrupados  Ambas gráficas son idénticas, sólo las etiquetas de datos son diferentes: en una están las frecuencias relativas y en otra las absolutas.
  • 28. Datos agrupados  Anotando las marcas de clase como referencia y escribiendo la frecuencia relativa en formato de porcentaje podemos tener mayor claridad acerca de los datos.
  • 29. Datos agrupados Décimo paso: Determinar las frecuencias relativas acumuladas (frai) En forma similar a la frecuencia acumulada, la primera frecuencia relativa acumulada es igual a la primera frecuencia relativa. La segunda (frai) es igual a la primera (frai) más la segunda (fri) Observa la columna que se agrega a la tabla.
  • 30. Datos agrupados Marcas de Frecuencia Frecuencia Frecuencia Frecuencia Límite Límite clase absoluta acumulada relativa rel. acumulada inferior superior 40.5 46.5 43.5 3 3 0.010000 0.010000 46.5 52.5 49.5 9 12 0.030000 0.040000 52.5 58.5 55.5 23 35 0.076667 0.116667 58.5 64.5 61.5 43 78 0.143333 0.260000 64.5 70.5 67.5 62 140 0.206667 0.466667 70.5 76.5 73.5 63 203 0.210000 0.676667 76.5 82.5 79.5 53 256 0.176667 0.853333 82.5 88.5 85.5 26 282 0.086667 0.940000 88.5 94.5 91.5 16 298 0.053333 0.993333 94.5 100.5 97.5 2 300 0.006667 1.000000 Intervalos reales  La última frecuencia relativa acumulada debe ser igual a uno.
  • 31. Datos agrupados Décimo paso: Determinar las frecuencias relativas acumuladas (frai) Si trazamos una gráfica de líneas con la frecuencia relativa acumulada, recibe el nombre de ojiva.
  • 33. Datos agrupados Se ha terminado de calcular las frecuencias, pero faltan algunas columnas más. La siguiente tabla incluye las tres columnas faltantes. En la siguiente presentación explicaremos cómo calcular las columnas faltantes y posteriormente abordaremos el tema de las gráficas.
  • 34. Datos agrupados Lim. Inferior Lim. Superior Totales = Desviación media = = = Frecuencias Medidas de tendencia central y dispersión Clases o categorías Intervalos Marcas de clase ix if ifa ifr ifra i if x i ix x f   2 i ix x f
  • 35. Gracias por su atención licmata@hotmail.com http://licmata-math.blogspot.com/ http://www.scoop.it/t/mathematics-learning http://www.slideshare.net/licmata/ http://www.facebook.com/licemata Twitter: @licemata