SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 43
Estadística: Unidad III 
Ing. Luis Fernando Aguas, Mtr.
Índices o subíndices 
• El símbolo, Xj se lee X subíndice de j 
• Representa cualquiera de los N valores X1, X2, X3, …, Xn que 
puede tomar la variable X 
• A la letra j se la llama suníndice o índice
Sumatoria 
• El Símbolo å 
N X se emplea para denotar la suma de 
todas las Xdesde j=1 j=j 
1 hasta j=N; por definición: 
j Xj = X1 + X2 + X3 +...+ XN 
Nå 
j=1
Promedios o medidas de tendencia 
central 
• Un promedio es un valor típico o representativo de un conjunto 
de datos. 
• Estos valores tienden a encontrarse en el centro de los datos 
• A los promedios se los conoce también como medidas de 
tendencia central. 
• Se pueden definir varios tipos de promedios, los más usados: 
MEDIA ARITMÉTICA, MEDIANA, MODA, MADIA 
GEOMÉTRICA Y MEDIA ARMÓNICA.
La media aritmética 
X - 
• La media aritmética o brevemente la media, de un 
conjunto de N números X1, X2, X3, …, XN, se denota asÍ: , 
que se lee X barra. 
X = X1 + X2 + X3 +... + XN 
N 
= 
Xj 
Nå 
j=1 
N 
= 
åX 
N 
(1)
La media aritmética - ejemplo 
• La media aritmética de los números 8, 3, 5, 12 y 10 es 
X = 8+ 3+ 5+12 +10 
5 
= 38 
5 
= 7.6
La media aritmética – Frecuencias 
• Si los números X1, X2, …, XK se presentan f1, f2, …, fK veces, 
respectivamente (es decir, se presentan con frecuencias), 
su media aritmética es: 
X = f1X1 + f2X2 +... + fKXK 
f1 + f2 +...+ fK 
= 
fjXj 
Kå 
j=1 
fj 
Kå 
j=1 
= 
åfX 
åf = 
åfX 
N 
(2) 
Donde n = å f es la suma de las frecuencias (es decir, la cantidad total de casos)
La media aritmética – Frecuencias – 
Ejemplo 
• Si 5, 8, 6 y 2 se presentan con frecuencias 3, 2, 4 y 1, 
respectivamente, se media aritmética es: 
X = (3)(5)+ (2)(8)+ (4)(6)+ (1)(2) 
3+ 2 + 4 +1 
= 15+16 + 24 + 2 
10 
= 5.7
Media aritmética ponderada 
• Algunas veces, a los números X1, X2, …, XK se les asignan 
ciertos factores de ponderación (o pesos) w1, w2, …, wK, que 
dependen del significado o importancia que se les asigne 
a estos números, en este caso a: 
X = w1X1 + w2X2 +... + wKXK 
w1 + w2 +...+ wK 
= 
åwX 
åw (3)
Media aritmética ponderada – 
ejemplo 
• Si en una clase, al examen final se le da el triple de valor 
que a los exámenes parciales y un estudiante obtiene 85 
en el examen final, 70 y 90 en los dos exámenes parciales, 
su puntuación media es: 
X = (1)(70)+ (1)(90)+ (3)(85) 
1+1+ 3 
= 415 
5 
= 83
Propiedades de la media aritmética 
• 1. En un conjunto de números, la suma algebraica de las 
desviaciones de estos números respecto a su media 
aritmética es cero, Ejemplo: las desviaciones de los 
números 8, 3, 5, 12 y 10 de su media aritmética, 7.6 son 8- 
7.6, 3-7.6, 5-7.6, 12-7.6 y 10-7.6 o bien 0.4, -4.6, -2.6, 4.4 y 
2.4, cuya suma algebraica es 0.4-4.6-2.6+4.4+2.4=0
Propiedades de la media aritmética 
2. En un conjunto de números Xj, la suma de los cuadrados 
de sus desviaciones respecto a un número a es un mínimo si 
y sólo si a= . 
X -
Propiedades de la media aritmética 
3. Si la media de f1 números es m1, la media de f2 números es 
m2, …, la media de fk números es mk, entonces la media de 
todos estos números es 
X = f1m1 + f2m2 +...+ fKmK 
f1 + f2 +... + fK 
(4) 
Es decir, una media aritmética ponderada de todas las medias
Propiedades de la media aritmética 
4. Si se cree o se supone que un número A(que puede ser 
cualquier número) es la media aritmética y si dj=Xj-A son las 
desviaciones de Xj de A, entonces las ecuaciones (1) y (2) se 
convierten respectivamente en 
X = A + 
dj 
Nå 
j=1 
N 
= A+ 
åd 
N 
(5) 
X = A + 
fjdj 
Kå 
j=1 
fj 
Kå 
j=1 
= A + 
åfd 
N 
(6)
Media aritmética para datos agrupados 
• Cuando se presentan los datos en una distribución de 
frecuencias, se considera que todos los datos que caen en 
un intervalo de clase dado coinciden con la marca o punto 
medio del intervalo. 
• Para datos agrupados interpretando a las Xj como las 
marcas de la clase, a las fj como las correspondientes 
frecuencias de la clase, a A como cualquier marca de clase 
supuesta y dj=Xj-A como la desviación de Xj respecto de 
A, las fórmulas (2) y (6) son válidas.
Media aritmética para datos agrupados 
• A los cálculos empleando las fórmulas (2) y (6) se les suele 
conocer como método largo y método abreviado, 
respectivamente. 
• Si todos los intervalos de clase son de una misma 
amplitud c, las desviaciones dj=Xj-A se puede expresar 
como cuj donde uj puede tener valores enteros positivos o 
negativos o cero (conocemos que dj=c*uj), con lo que la 
fórmula (6) se convierte en 
X = A+ 
fjuj 
Kå 
j=1 
N 
æ 
ççççç 
è 
ö 
¸¸¸¸¸ 
ø 
= A+ 
åfu 
N 
æ 
è 
çç 
ö 
ø 
¸¸ 
c(7)
Media aritmética para datos agrupados 
• Lo que es equivalente a la ecuación X = A + cu 
a esta 
ecuación se le conoce como método codificado, para 
calcular la media. Es un método muy breve recomendado 
para datos agrupados cuando los intervalos de clase 
tienen todos la misma amplitud. Obsérvese que en el 
método codificado los valores de la variable X se 
transforman en valores de la variable u de acuerdo con 
X=A+cu
La mediana 
• La mediana de un conjunto de números acomodados en 
orden de magnitud, es el valor central o la media de los 
dos valores centrales. 
• Ejemplo: la mediana del conjunto de números 
3,4,5,6,8,8,8 y 10 es 6 
• Ejemplo: la mediana del conjunto de números 
5,5,7,9,11,12,15 y 18 es (9+11)/2 = 10
• La mLedaia nma see odbtiieanne pao r –in teerpno ladciaónt, ocosm oa sge erxuprpesaa pdoro las 
fórmula 
Mediana = L1 + 
N 
2 
- (åf )1 
fmediana 
æ 
ççç 
è 
ö 
¸¸¸ 
ø 
c(8) 
• L= Frontera inferior de la clase mediana (es decir, de la clase que 
1 contiene la mediana) 
• N= • (ånúmero )de datos (es decir, la frecuencia total) 
f = 
1 
suma de las frecuencias de todas las clases anteriores a la 
clase mediana 
• F= frecuencia de la clase mediana 
mediana • c = amplitud del intervalo de la clase mediana
La moda 
• La moda de un conjunto de números es el valor que se presenta con 
más frecuencia; es decir, es el valor más frecuente. Puede no haber 
moda y cuando la hay, pude no ser única. 
• Ejemplo: la moda del conjunto 2,2,5,7,9,9,9,10,10,11,12 y 18 es 9 
• Ejemplo: El conjunto 3,5,8,10,12,15 y 16 no tiene moda 
• Ejemplo: el conjunto 2,3,4,4,4,5,5,7,7,7 y 9 tiene dos modas, 4 y 7, por 
lo que se llama BIMODAL 
• A una distribución que tiene una sola moda se llama unimodal.
La moda – datos agrupados 
• En el caso de datos agrupados, para los que se ha construido una curva de frecuencia que 
se ajuste a los datos, la moda es el valor o los valores de X que corresponden al punto o 
puntos máximos de la curva. A este valor de X se le suele denotar 
^X 
æ 
Moda = L1 + D1 
D1 + D2 
è ç 
ö 
ø 
¸c(9) 
• Donde: 
• L1=frontera inferior de la clase modal (es decir, la clase que contiene la moda) 
• Δ1=exceso de la frecuencia modal sobre la frecuencia en la clase inferior inmediata 
• Δ2=exceso de la frecuencia modal sobre la frecuencia en la clase superior inmediata 
• c=amplitud del intervalo de la clase modal
Relación empírica entre la media, la 
mediana y la moda 
• En las curvas de frecuencias unimodales que son 
ligeramente sesgadas, se tiene la relación empírica 
siguiente: 
• Media – moda = 3(media - mediana)(10)
La media geométrica G 
G = X1X2X3...XN 
N (11) 
• La media geométrica G de N números positivos X1, X2, X3, 
…, Xn, es la raíz n-ésima del producto de los números.
La media geométrica G - ejemplo 
G = 3 (2)(4)(8) = 3 64 = 4 
• La media geométrica de los números 2, 4 y 8 es
La media armónica H 
• La media armónica H de un conjunto de N números X1, X2, 
X3, …, Xn es el recíproco de la media aritmética de los 
recíprocos de los números. 
H = 1 
1 
N 
1 
Nå 
j=1 Xj 
= N 
1 
X å 
(12)
La media armónica H - ejemplo 
H = 3 
1 
2 
+ 1 
4 
+ 1 
8 
= 3 
7 
8 
= 3.43 
• La media armónica de los números 2, 4 y 8 es
Relación entre las medias 
aritmética, geométrica y armónica 
H £ G £ X 
La igualdad es válida solo cuando todos los números X1, X2, X3,…, XN son idénticos 
Ejemplo: la media aritmética de los números 2, 4 y 8 es 4.67, su media geométrica 
es 4 y su media armónica es 3.43
CUARTILES, DECILES Y 
PERCENTILES 
• A los valores que dividen al conjunto de datos en 4 partes 
iguales se los llaman cuartiles y se denotan como Q1, Q2 y Q3, el 
valor de Q2 coincide con la mediana. 
• De igual manera a los valores que dividen al conjunto en 10 
partes iguales son los deciles y se denotan D1, D2, …D9, y 
• Los valores que dividen al conjunto en 100 partes iguales son 
los percentiles y se les denota P1, P2,…, P99 
• El quinto decil y el percentil 50 coinciden con la mediana 
• A los cuartiles, deciles, percentiles se les llama en conjunto 
cuantiles
Cuartiles 
Cuartil 1 Cuartil 2 Cuartil 3 Cuartil 4 
P=1 
Si n es impar se suma 1 a cada n
Percentiles 
Percentil 1 Fórmula General 
Si n es impar se suma 1 a cada n
Deciles 
Decil 9 Fórmula General 
Si n es impar se suma 1 a cada n
Estadística: Unidad 3
Estadística: Unidad 3
Estadística: Unidad 3

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Pruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajustePruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajuste
Carlos Becerra
 
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Distribución de poisson  ejercicio práctico-Distribución de poisson  ejercicio práctico-
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Jhonatan Arroyave Montoya
 
Distribución gamma
Distribución gammaDistribución gamma
Distribución gamma
levisandro
 
50 ejercicios estadistica
50 ejercicios estadistica50 ejercicios estadistica
50 ejercicios estadistica
PAHOLA24
 
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguezRegresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
thomas669
 
Ejercicios aplicados integrales11
Ejercicios aplicados integrales11Ejercicios aplicados integrales11
Ejercicios aplicados integrales11
freddy carrasco
 
Modelos de programacion lineal
Modelos de programacion linealModelos de programacion lineal
Modelos de programacion lineal
Manrique Cordero
 

Was ist angesagt? (20)

Pruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajustePruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajuste
 
Distribucion uniforme continua
Distribucion uniforme continuaDistribucion uniforme continua
Distribucion uniforme continua
 
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidadMapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidad
 
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Distribución de poisson  ejercicio práctico-Distribución de poisson  ejercicio práctico-
Distribución de poisson ejercicio práctico-
 
Variables aleatorias discretas y continuas
Variables aleatorias discretas y continuasVariables aleatorias discretas y continuas
Variables aleatorias discretas y continuas
 
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaTarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
 
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
 
Distribución gamma
Distribución gammaDistribución gamma
Distribución gamma
 
distribuciones de probabilidad continuas.
distribuciones de probabilidad continuas.distribuciones de probabilidad continuas.
distribuciones de probabilidad continuas.
 
ejercicios resuelto de estadística l
ejercicios resuelto de estadística lejercicios resuelto de estadística l
ejercicios resuelto de estadística l
 
50 ejercicios estadistica
50 ejercicios estadistica50 ejercicios estadistica
50 ejercicios estadistica
 
Problemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralProblemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestral
 
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguezRegresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
 
130447032 inferencia-estadistica-unidad-ii (1)
130447032 inferencia-estadistica-unidad-ii (1)130447032 inferencia-estadistica-unidad-ii (1)
130447032 inferencia-estadistica-unidad-ii (1)
 
Teoría de optimización
Teoría de optimizaciónTeoría de optimización
Teoría de optimización
 
Ejercicios aplicados integrales11
Ejercicios aplicados integrales11Ejercicios aplicados integrales11
Ejercicios aplicados integrales11
 
577544365.u04 poisson - ejercicio resuelto
577544365.u04   poisson - ejercicio resuelto577544365.u04   poisson - ejercicio resuelto
577544365.u04 poisson - ejercicio resuelto
 
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESMETODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Modelos de programacion lineal
Modelos de programacion linealModelos de programacion lineal
Modelos de programacion lineal
 

Andere mochten auch (8)

Matematica B 7.2 Media Aritmetica
Matematica B 7.2 Media AritmeticaMatematica B 7.2 Media Aritmetica
Matematica B 7.2 Media Aritmetica
 
Matematica B Sistema de ecuaciones lineales
Matematica B Sistema de ecuaciones linealesMatematica B Sistema de ecuaciones lineales
Matematica B Sistema de ecuaciones lineales
 
Media aritmetica,geometrica,ponderada.
Media aritmetica,geometrica,ponderada.Media aritmetica,geometrica,ponderada.
Media aritmetica,geometrica,ponderada.
 
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
 
Sumatorias
SumatoriasSumatorias
Sumatorias
 
Media Armónica
Media ArmónicaMedia Armónica
Media Armónica
 
Estadistica02 2009
Estadistica02 2009Estadistica02 2009
Estadistica02 2009
 
Sumatorias i
Sumatorias iSumatorias i
Sumatorias i
 

Ähnlich wie Estadística: Unidad 3

Modulo 3 de Estadistica General de Forma Virtual
Modulo 3 de Estadistica General  de Forma VirtualModulo 3 de Estadistica General  de Forma Virtual
Modulo 3 de Estadistica General de Forma Virtual
hamlet mata mata
 
Medidas de tendencia_central
Medidas de tendencia_centralMedidas de tendencia_central
Medidas de tendencia_central
Andrea Paola
 

Ähnlich wie Estadística: Unidad 3 (20)

Estadística: Unidad 3
Estadística: Unidad 3Estadística: Unidad 3
Estadística: Unidad 3
 
Medidas de tendencia central y dispersion
Medidas de tendencia central y dispersionMedidas de tendencia central y dispersion
Medidas de tendencia central y dispersion
 
media, mediana,_moda_y_otras_medidas
media, mediana,_moda_y_otras_medidasmedia, mediana,_moda_y_otras_medidas
media, mediana,_moda_y_otras_medidas
 
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
3. media, mediana,_moda_y_otras_medidas
 
Tema iii medidas de centralizacion uts
Tema iii medidas de centralizacion utsTema iii medidas de centralizacion uts
Tema iii medidas de centralizacion uts
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
 
Modulo 3 de Estadistica General de Forma Virtual
Modulo 3 de Estadistica General  de Forma VirtualModulo 3 de Estadistica General  de Forma Virtual
Modulo 3 de Estadistica General de Forma Virtual
 
Presentación1345 de kelly mejorada
Presentación1345 de kelly mejoradaPresentación1345 de kelly mejorada
Presentación1345 de kelly mejorada
 
Matemáticas 2ºeso.ud12
Matemáticas 2ºeso.ud12Matemáticas 2ºeso.ud12
Matemáticas 2ºeso.ud12
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Geoestadistica UNAM, CLASE
Geoestadistica UNAM, CLASE Geoestadistica UNAM, CLASE
Geoestadistica UNAM, CLASE
 
Medidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y DisersiónMedidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y Disersión
 
Medidas de tendencia_central
Medidas de tendencia_centralMedidas de tendencia_central
Medidas de tendencia_central
 
1.3 Medidas De Tendencia Central
1.3 Medidas De Tendencia Central1.3 Medidas De Tendencia Central
1.3 Medidas De Tendencia Central
 
Medidas de tedencia_central_posicion_y_dispersion.pdf
Medidas de tedencia_central_posicion_y_dispersion.pdfMedidas de tedencia_central_posicion_y_dispersion.pdf
Medidas de tedencia_central_posicion_y_dispersion.pdf
 
Media aritmetica
Media aritmeticaMedia aritmetica
Media aritmetica
 
Proyec mate
Proyec mateProyec mate
Proyec mate
 
Mate
MateMate
Mate
 
Jesbiangner J. Acosta M.
Jesbiangner J. Acosta M.Jesbiangner J. Acosta M.
Jesbiangner J. Acosta M.
 
Tabla de Distribucion Frecuencias
Tabla de Distribucion Frecuencias Tabla de Distribucion Frecuencias
Tabla de Distribucion Frecuencias
 

Mehr von Luis Fernando Aguas Bucheli (20)

EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptxEFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
 
P-S2.pptx
P-S2.pptxP-S2.pptx
P-S2.pptx
 
EBTS-S1.pptx
EBTS-S1.pptxEBTS-S1.pptx
EBTS-S1.pptx
 
P-S3.pptx
P-S3.pptxP-S3.pptx
P-S3.pptx
 
EBTS-S4.pptx
EBTS-S4.pptxEBTS-S4.pptx
EBTS-S4.pptx
 
P-S4.pptx
P-S4.pptxP-S4.pptx
P-S4.pptx
 
P-S1.pptx
P-S1.pptxP-S1.pptx
P-S1.pptx
 
EBTS-S3.pptx
EBTS-S3.pptxEBTS-S3.pptx
EBTS-S3.pptx
 
EBTS-S2.pptx
EBTS-S2.pptxEBTS-S2.pptx
EBTS-S2.pptx
 
PDIDTI-S7.pptx
PDIDTI-S7.pptxPDIDTI-S7.pptx
PDIDTI-S7.pptx
 
PDIDTI-S4.pptx
PDIDTI-S4.pptxPDIDTI-S4.pptx
PDIDTI-S4.pptx
 
PDIDTI-S2.pptx
PDIDTI-S2.pptxPDIDTI-S2.pptx
PDIDTI-S2.pptx
 
PDIDTI-S1.pptx
PDIDTI-S1.pptxPDIDTI-S1.pptx
PDIDTI-S1.pptx
 
PDIDTI-S8.pptx
PDIDTI-S8.pptxPDIDTI-S8.pptx
PDIDTI-S8.pptx
 
PDIDTI-S6.pptx
PDIDTI-S6.pptxPDIDTI-S6.pptx
PDIDTI-S6.pptx
 
PDIDTI-S5.pptx
PDIDTI-S5.pptxPDIDTI-S5.pptx
PDIDTI-S5.pptx
 
PDIDTI-S3.pptx
PDIDTI-S3.pptxPDIDTI-S3.pptx
PDIDTI-S3.pptx
 
TIC-S4.pptx
TIC-S4.pptxTIC-S4.pptx
TIC-S4.pptx
 
TIC-S3.pptx
TIC-S3.pptxTIC-S3.pptx
TIC-S3.pptx
 
TIC-S2.pptx
TIC-S2.pptxTIC-S2.pptx
TIC-S2.pptx
 

Kürzlich hochgeladen

Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdfPasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
NELLYKATTY
 
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptxTema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
Noe Castillo
 
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
KevinBuenrostro4
 

Kürzlich hochgeladen (20)

cuadernillo_cuentos_de_los_valores_elprofe20 (1).docx
cuadernillo_cuentos_de_los_valores_elprofe20 (1).docxcuadernillo_cuentos_de_los_valores_elprofe20 (1).docx
cuadernillo_cuentos_de_los_valores_elprofe20 (1).docx
 
Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdfPasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
Pasos para enviar una tarea en SIANET - sólo estudiantes.pdf
 
BIENESTAR TOTAL - LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE CON ATR
BIENESTAR TOTAL - LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE CON ATRBIENESTAR TOTAL - LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE CON ATR
BIENESTAR TOTAL - LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE CON ATR
 
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptxTema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
Tema 14. Aplicación de Diagramas 26-05-24.pptx
 
Sesión de clase: Luz desde el santuario.pdf
Sesión de clase: Luz desde el santuario.pdfSesión de clase: Luz desde el santuario.pdf
Sesión de clase: Luz desde el santuario.pdf
 
11.NEOLIBERALISMO: que es, ventajas, desventajas, consecuenciaspptx
11.NEOLIBERALISMO: que es, ventajas, desventajas, consecuenciaspptx11.NEOLIBERALISMO: que es, ventajas, desventajas, consecuenciaspptx
11.NEOLIBERALISMO: que es, ventajas, desventajas, consecuenciaspptx
 
Comunidades Virtuales de Aprendizaje Caracteristicas.pptx
Comunidades Virtuales de Aprendizaje Caracteristicas.pptxComunidades Virtuales de Aprendizaje Caracteristicas.pptx
Comunidades Virtuales de Aprendizaje Caracteristicas.pptx
 
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
Profecia 2300 dias explicada, Daniel 8:14
 
Tema 8 Estructura y composición de la Tierra 2024
Tema 8 Estructura y composición de la Tierra 2024Tema 8 Estructura y composición de la Tierra 2024
Tema 8 Estructura y composición de la Tierra 2024
 
2. Entornos Virtuales de Aprendizaje.pptx
2. Entornos Virtuales de Aprendizaje.pptx2. Entornos Virtuales de Aprendizaje.pptx
2. Entornos Virtuales de Aprendizaje.pptx
 
2.15. Calendario Civico Escolar 2024.docx
2.15. Calendario Civico Escolar 2024.docx2.15. Calendario Civico Escolar 2024.docx
2.15. Calendario Civico Escolar 2024.docx
 
TRABAJO CON TRES O MAS FRACCIONES PARA NIÑOS
TRABAJO CON TRES O MAS FRACCIONES PARA NIÑOSTRABAJO CON TRES O MAS FRACCIONES PARA NIÑOS
TRABAJO CON TRES O MAS FRACCIONES PARA NIÑOS
 
Luz desde el santuario. Escuela Sabática
Luz desde el santuario. Escuela SabáticaLuz desde el santuario. Escuela Sabática
Luz desde el santuario. Escuela Sabática
 
RESPONSABILIDAD SOCIAL EN LAS ORGANIZACIONES (4).pdf
RESPONSABILIDAD SOCIAL EN LAS ORGANIZACIONES (4).pdfRESPONSABILIDAD SOCIAL EN LAS ORGANIZACIONES (4).pdf
RESPONSABILIDAD SOCIAL EN LAS ORGANIZACIONES (4).pdf
 
Cerebelo Anatomía y fisiología Clase presencial
Cerebelo Anatomía y fisiología Clase presencialCerebelo Anatomía y fisiología Clase presencial
Cerebelo Anatomía y fisiología Clase presencial
 
el poder del estado en el siglo XXI.pptx
el poder del estado en el siglo XXI.pptxel poder del estado en el siglo XXI.pptx
el poder del estado en el siglo XXI.pptx
 
METODOS DE EXTRACCIÓN E IDENTIFICACIÓN - 2024.pdf
METODOS DE EXTRACCIÓN E IDENTIFICACIÓN - 2024.pdfMETODOS DE EXTRACCIÓN E IDENTIFICACIÓN - 2024.pdf
METODOS DE EXTRACCIÓN E IDENTIFICACIÓN - 2024.pdf
 
PROBLEMAS DE GENÉTICA CON ÁRBOLES GENEALÓGICOS.pdf
PROBLEMAS DE GENÉTICA  CON ÁRBOLES GENEALÓGICOS.pdfPROBLEMAS DE GENÉTICA  CON ÁRBOLES GENEALÓGICOS.pdf
PROBLEMAS DE GENÉTICA CON ÁRBOLES GENEALÓGICOS.pdf
 
IMPLICACIONES BIOÉTICAS ANTE EL TRANSHUMANISMO A PARTIR DEL PENSAMIENTO FILOS...
IMPLICACIONES BIOÉTICAS ANTE EL TRANSHUMANISMO A PARTIR DEL PENSAMIENTO FILOS...IMPLICACIONES BIOÉTICAS ANTE EL TRANSHUMANISMO A PARTIR DEL PENSAMIENTO FILOS...
IMPLICACIONES BIOÉTICAS ANTE EL TRANSHUMANISMO A PARTIR DEL PENSAMIENTO FILOS...
 
DESCRIPCIÓN-LOS-DILEMAS-DEL-CONOCIMIENTO.pptx
DESCRIPCIÓN-LOS-DILEMAS-DEL-CONOCIMIENTO.pptxDESCRIPCIÓN-LOS-DILEMAS-DEL-CONOCIMIENTO.pptx
DESCRIPCIÓN-LOS-DILEMAS-DEL-CONOCIMIENTO.pptx
 

Estadística: Unidad 3

  • 1. Estadística: Unidad III Ing. Luis Fernando Aguas, Mtr.
  • 2. Índices o subíndices • El símbolo, Xj se lee X subíndice de j • Representa cualquiera de los N valores X1, X2, X3, …, Xn que puede tomar la variable X • A la letra j se la llama suníndice o índice
  • 3. Sumatoria • El Símbolo å N X se emplea para denotar la suma de todas las Xdesde j=1 j=j 1 hasta j=N; por definición: j Xj = X1 + X2 + X3 +...+ XN Nå j=1
  • 4. Promedios o medidas de tendencia central • Un promedio es un valor típico o representativo de un conjunto de datos. • Estos valores tienden a encontrarse en el centro de los datos • A los promedios se los conoce también como medidas de tendencia central. • Se pueden definir varios tipos de promedios, los más usados: MEDIA ARITMÉTICA, MEDIANA, MODA, MADIA GEOMÉTRICA Y MEDIA ARMÓNICA.
  • 5. La media aritmética X - • La media aritmética o brevemente la media, de un conjunto de N números X1, X2, X3, …, XN, se denota asÍ: , que se lee X barra. X = X1 + X2 + X3 +... + XN N = Xj Nå j=1 N = åX N (1)
  • 6. La media aritmética - ejemplo • La media aritmética de los números 8, 3, 5, 12 y 10 es X = 8+ 3+ 5+12 +10 5 = 38 5 = 7.6
  • 7. La media aritmética – Frecuencias • Si los números X1, X2, …, XK se presentan f1, f2, …, fK veces, respectivamente (es decir, se presentan con frecuencias), su media aritmética es: X = f1X1 + f2X2 +... + fKXK f1 + f2 +...+ fK = fjXj Kå j=1 fj Kå j=1 = åfX åf = åfX N (2) Donde n = å f es la suma de las frecuencias (es decir, la cantidad total de casos)
  • 8. La media aritmética – Frecuencias – Ejemplo • Si 5, 8, 6 y 2 se presentan con frecuencias 3, 2, 4 y 1, respectivamente, se media aritmética es: X = (3)(5)+ (2)(8)+ (4)(6)+ (1)(2) 3+ 2 + 4 +1 = 15+16 + 24 + 2 10 = 5.7
  • 9. Media aritmética ponderada • Algunas veces, a los números X1, X2, …, XK se les asignan ciertos factores de ponderación (o pesos) w1, w2, …, wK, que dependen del significado o importancia que se les asigne a estos números, en este caso a: X = w1X1 + w2X2 +... + wKXK w1 + w2 +...+ wK = åwX åw (3)
  • 10. Media aritmética ponderada – ejemplo • Si en una clase, al examen final se le da el triple de valor que a los exámenes parciales y un estudiante obtiene 85 en el examen final, 70 y 90 en los dos exámenes parciales, su puntuación media es: X = (1)(70)+ (1)(90)+ (3)(85) 1+1+ 3 = 415 5 = 83
  • 11. Propiedades de la media aritmética • 1. En un conjunto de números, la suma algebraica de las desviaciones de estos números respecto a su media aritmética es cero, Ejemplo: las desviaciones de los números 8, 3, 5, 12 y 10 de su media aritmética, 7.6 son 8- 7.6, 3-7.6, 5-7.6, 12-7.6 y 10-7.6 o bien 0.4, -4.6, -2.6, 4.4 y 2.4, cuya suma algebraica es 0.4-4.6-2.6+4.4+2.4=0
  • 12. Propiedades de la media aritmética 2. En un conjunto de números Xj, la suma de los cuadrados de sus desviaciones respecto a un número a es un mínimo si y sólo si a= . X -
  • 13. Propiedades de la media aritmética 3. Si la media de f1 números es m1, la media de f2 números es m2, …, la media de fk números es mk, entonces la media de todos estos números es X = f1m1 + f2m2 +...+ fKmK f1 + f2 +... + fK (4) Es decir, una media aritmética ponderada de todas las medias
  • 14. Propiedades de la media aritmética 4. Si se cree o se supone que un número A(que puede ser cualquier número) es la media aritmética y si dj=Xj-A son las desviaciones de Xj de A, entonces las ecuaciones (1) y (2) se convierten respectivamente en X = A + dj Nå j=1 N = A+ åd N (5) X = A + fjdj Kå j=1 fj Kå j=1 = A + åfd N (6)
  • 15. Media aritmética para datos agrupados • Cuando se presentan los datos en una distribución de frecuencias, se considera que todos los datos que caen en un intervalo de clase dado coinciden con la marca o punto medio del intervalo. • Para datos agrupados interpretando a las Xj como las marcas de la clase, a las fj como las correspondientes frecuencias de la clase, a A como cualquier marca de clase supuesta y dj=Xj-A como la desviación de Xj respecto de A, las fórmulas (2) y (6) son válidas.
  • 16. Media aritmética para datos agrupados • A los cálculos empleando las fórmulas (2) y (6) se les suele conocer como método largo y método abreviado, respectivamente. • Si todos los intervalos de clase son de una misma amplitud c, las desviaciones dj=Xj-A se puede expresar como cuj donde uj puede tener valores enteros positivos o negativos o cero (conocemos que dj=c*uj), con lo que la fórmula (6) se convierte en X = A+ fjuj Kå j=1 N æ ççççç è ö ¸¸¸¸¸ ø = A+ åfu N æ è çç ö ø ¸¸ c(7)
  • 17. Media aritmética para datos agrupados • Lo que es equivalente a la ecuación X = A + cu a esta ecuación se le conoce como método codificado, para calcular la media. Es un método muy breve recomendado para datos agrupados cuando los intervalos de clase tienen todos la misma amplitud. Obsérvese que en el método codificado los valores de la variable X se transforman en valores de la variable u de acuerdo con X=A+cu
  • 18.
  • 19. La mediana • La mediana de un conjunto de números acomodados en orden de magnitud, es el valor central o la media de los dos valores centrales. • Ejemplo: la mediana del conjunto de números 3,4,5,6,8,8,8 y 10 es 6 • Ejemplo: la mediana del conjunto de números 5,5,7,9,11,12,15 y 18 es (9+11)/2 = 10
  • 20.
  • 21. • La mLedaia nma see odbtiieanne pao r –in teerpno ladciaónt, ocosm oa sge erxuprpesaa pdoro las fórmula Mediana = L1 + N 2 - (åf )1 fmediana æ ççç è ö ¸¸¸ ø c(8) • L= Frontera inferior de la clase mediana (es decir, de la clase que 1 contiene la mediana) • N= • (ånúmero )de datos (es decir, la frecuencia total) f = 1 suma de las frecuencias de todas las clases anteriores a la clase mediana • F= frecuencia de la clase mediana mediana • c = amplitud del intervalo de la clase mediana
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25. La moda • La moda de un conjunto de números es el valor que se presenta con más frecuencia; es decir, es el valor más frecuente. Puede no haber moda y cuando la hay, pude no ser única. • Ejemplo: la moda del conjunto 2,2,5,7,9,9,9,10,10,11,12 y 18 es 9 • Ejemplo: El conjunto 3,5,8,10,12,15 y 16 no tiene moda • Ejemplo: el conjunto 2,3,4,4,4,5,5,7,7,7 y 9 tiene dos modas, 4 y 7, por lo que se llama BIMODAL • A una distribución que tiene una sola moda se llama unimodal.
  • 26.
  • 27. La moda – datos agrupados • En el caso de datos agrupados, para los que se ha construido una curva de frecuencia que se ajuste a los datos, la moda es el valor o los valores de X que corresponden al punto o puntos máximos de la curva. A este valor de X se le suele denotar ^X æ Moda = L1 + D1 D1 + D2 è ç ö ø ¸c(9) • Donde: • L1=frontera inferior de la clase modal (es decir, la clase que contiene la moda) • Δ1=exceso de la frecuencia modal sobre la frecuencia en la clase inferior inmediata • Δ2=exceso de la frecuencia modal sobre la frecuencia en la clase superior inmediata • c=amplitud del intervalo de la clase modal
  • 28.
  • 29. Relación empírica entre la media, la mediana y la moda • En las curvas de frecuencias unimodales que son ligeramente sesgadas, se tiene la relación empírica siguiente: • Media – moda = 3(media - mediana)(10)
  • 30.
  • 31.
  • 32. La media geométrica G G = X1X2X3...XN N (11) • La media geométrica G de N números positivos X1, X2, X3, …, Xn, es la raíz n-ésima del producto de los números.
  • 33. La media geométrica G - ejemplo G = 3 (2)(4)(8) = 3 64 = 4 • La media geométrica de los números 2, 4 y 8 es
  • 34. La media armónica H • La media armónica H de un conjunto de N números X1, X2, X3, …, Xn es el recíproco de la media aritmética de los recíprocos de los números. H = 1 1 N 1 Nå j=1 Xj = N 1 X å (12)
  • 35. La media armónica H - ejemplo H = 3 1 2 + 1 4 + 1 8 = 3 7 8 = 3.43 • La media armónica de los números 2, 4 y 8 es
  • 36. Relación entre las medias aritmética, geométrica y armónica H £ G £ X La igualdad es válida solo cuando todos los números X1, X2, X3,…, XN son idénticos Ejemplo: la media aritmética de los números 2, 4 y 8 es 4.67, su media geométrica es 4 y su media armónica es 3.43
  • 37. CUARTILES, DECILES Y PERCENTILES • A los valores que dividen al conjunto de datos en 4 partes iguales se los llaman cuartiles y se denotan como Q1, Q2 y Q3, el valor de Q2 coincide con la mediana. • De igual manera a los valores que dividen al conjunto en 10 partes iguales son los deciles y se denotan D1, D2, …D9, y • Los valores que dividen al conjunto en 100 partes iguales son los percentiles y se les denota P1, P2,…, P99 • El quinto decil y el percentil 50 coinciden con la mediana • A los cuartiles, deciles, percentiles se les llama en conjunto cuantiles
  • 38. Cuartiles Cuartil 1 Cuartil 2 Cuartil 3 Cuartil 4 P=1 Si n es impar se suma 1 a cada n
  • 39. Percentiles Percentil 1 Fórmula General Si n es impar se suma 1 a cada n
  • 40. Deciles Decil 9 Fórmula General Si n es impar se suma 1 a cada n

Hinweis der Redaktion

  1. Ver problema 4.27
  2. Ver problema 3.18
  3. dj=c*uj
  4. Revisar problemas 3.15, 3.20, 3.22 y 3.23
  5. Nota, no hacer los ejercicios con logaritmos
  6. REVISAR PROBLEMAS DEL 3.44 AL 3.46
  7. REVISAR PROBLEMAS DEL 3.44 AL 3.46
  8. REVISAR PROBLEMAS DEL 3.44 AL 3.46