SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 23
UNIDAD 4. OTRAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN Deizi Dejesús SEGUNDO CORTE
Corrección de Sheppard para la varianza    Una medida relacionada con la varianza es la corrección de Sheppard, esta medida sirve para corregir los errores que se cometen cuando se realizan cálculos de varianza para datos agrupados, su expresión es dada como:   Varianza Corregida =varianza de datos agrupados – (c ²/12) donde   (c ²/12)  se conoce como la corrección de Sheppard.  La restricción que se impone para poder aplicar este tipo de corrección es el hecho que solo se puede aplicar para variables continuas, donde las colas de la distribución en ambas direcciones van a cero. Sin embargo, su inconveniencia esta en que la corrección puede modificar sustancialmente algunos resultados lo que con lleva a cometer otro error, lo que a generado mucha polémica sobre cuando usar la corrección.  Deizi Dejesús
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Deizi Dejesús
Dispersión relativa: mediana ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Deizi Dejesús
Coeficiente de variación  Hemos visto que las medidas de centralización y dispersión nos dan información sobre una muestra. Nos podemos preguntar si tiene sentido usar estas magnitudes para comparar dos poblaciones. Por ejemplo, si nos piden comparar la dispersión de los pesos de las poblaciones de elefantes de dos circos diferentes,  nos dará información útil.  ¿Pero qué ocurre si lo que comparamos es la altura de unos elefantes con respecto a su peso? Tanto la media como la desviación típica,  y  , se expresan en las mismas unidades que la variable. Por ejemplo, en la variable altura podemos usar como unidad de longitud el metro y en la variable peso, el kilogramo. Comparar una desviación (con respecto a la media) medida en metros con otra en kilogramos no tiene ningún sentido.  El problema no deriva sólo de que una de las medidas sea de longitud y la otra sea de masa. El mismo problema se plantea si medimos cierta cantidad, por ejemplo la masa, de dos poblaciones, pero con distintas unidades. Este es el caso en que comparamos el peso en  toneladas  de una población de 100 elefantes con el correspondiente en  miligramos  de una población de 50 hormigas.  El problema no se resuelve tomando las mismas escalas para ambas poblaciones. Por ejemplo, se nos puede ocurrir medir a las hormigas con las mismas unidades que los elefantes (toneladas). Si la ingeriería genética no nos sorprende con alguna barbaridad, lo lógico es que la dispersión de la variable  peso de las hormigas  sea practicamente nula (¡Aunque haya algunas que sean 1.000 veces mayores que otras!)  En los dos primeros casos mencionados anteriormente, el problema viene de la  dimensionalidad  de las variables, y en el tercero de la diferencia enorme entre las medias de ambas poblaciones. El  coeficiente de variación  es lo que nos permite evitar estos problemas, pues elimina la dimensionalidad de las variables y tiene en cuenta la proporción existente entre medias y desviación típica. Se define del siguiente modo:  Deizi Dejesús
Sólo se debe calcular para variables con todos los valores positivos. Todo índice de variabilidad es esencialmente no negativo. Las observaciones pueden ser positivas o nulas, pero su variabilidad debe ser siempre positiva. De ahí que sólo debemos trabajar con variables positivas. Deizi Dejesús
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Dispersión relativa: media Deizi Dejesús
COEFICIENTE DE VARIACI ÓN PARA VARIABLES TIPIFICADAS Dada la distribución de edades (medidas en años) en un colectivo de 100 personas, obtener:  1.  La variable tipificada  Z .  2.  Valores de la media y varianza de  Z .  3.  Coeficiente de variación de  Z .  Deizi Dejesús 100   4 20 -- 40 17 10 -- 20 32 4 -- 10 47 0 -- 4 Num. empleados Horas trabajadas
VARIABLES TIPIFICADAS Para cualquier variable cuantitativa, conociendo sus dos estadísticos media y desviación típica, todos esos valores pueden ser transformados en una nueva escala de medida completamente estandarizada o tipificada. Esta nueva escala se basa en medir la posición relativa que ocupa cada valor dentro de su distribución, entendida como distancia a la media en unidades de desviación típica. Esta nueva unidad es lo que se llama  puntuación tipificada  o  puntuación zeta .
Solución:   Para calcular la variable tipificada  Z= (mi – X)/S partimos de los datos del enunciado. Será necesario calcular en primer lugar la media y desvición típica de la variable original ( X = años). Deizi Dejesús 9.181 693 n =100     3.600 120 4 30 20 – 40 3.825 255 17 15 10 – 20 1.568 224 32 7 4 – 10 188 94 47 2 0 – 4 mi²fi mifi fi mi LI  --LS
A partir de estos valores podremos calcular los valores tipificados para las marcas de clase de cada intervalo y construir su distribución de frecuencias:  Deizi Dejesús
Deizi Dejesús 100,002 0,021 n =100   48,609 13,944 4 3,486 25,303 20,720 17 1,220 0,004 0,352 32 0,011 26,086 -35,015 47 -0,745 z i 2   fi z i   fi fi z i
A pesar de que no se debe calcular el coeficiente de variación sobre variables que presenten valores negativos (y  Z  los presenta), lo calculamos con objeto de ilustrar el porqué:  Es decir, el coeficiente de variación no debe usarse nunca con variables tipificadas.  Deizi Dejesús
EJERCICIO EJEMPLO Los datos que se dan a continuación corresponden a las edades de ochenta  pacientes del Hospital San Juan de Dios, de la Ciudad de Mérida. 6 5 ; 7 4 ; 6 7 ; 5 4 ; 6 5 ; 6 5 ; 6 9 ; 6 1 ; 6 7 ; 7 3 ; 5 7 ; 6 2 ; 6 7 ; 6 8 ; 6 3 ; 6 7 ; 7 1 ; 6 8 ; 7 6 ; 6 0 ; 6 6 ; 7 7 ; 7 0 ; 6 6 ; 6 8 ; 5 7 ; 7 0 ; 6 6 ; 5 2 ; 7 5 ; 6 5 ; 6 9 ; 7 1 ; 5 8 ; 6 6 ; 6 7 ; 7 4 ; 6 1 ; 6 3 ; 6 9 ; 8 0 ; 5 9 ; 6 6 ; 7 0 ; 6 7 ; 7 8 ; 7 5 ; 6 4 ; 7 1 ; 8 1 ; 6 2 ; 6 4 ; 6 9 ; 6 8 ; 7 2 ; 8 3 ; 5 6 ; 6 1 ; 6 2 ; 6 3 ; 7 6 ; 6 1 ; 6 7 ; 6 7 ; 6 4 ; 7 2 ; 6 4 ; 7 3 ; 7 9 ; 5 8 ; 6 7 ; 7 1 ; 6 8 ; 5 9 ; 6 9 ; 7 0 ; 6 6 ; 6 2 ; 6 3 ; 6 6 ; a.Construya una distribución de frecuencias  con intervalos de clase, sabiendo que el valor de la Amplitud “A”, es igual a 5.  b.Determine el valor del: Rango entre Percentiles,Dispersión relativa de la mediana, Coeficiente de variación de Pearson, variables tipificadas y coeficiente de Variación de Z. Deizi Dejesús
Deizi Dejesús Tabla de Distribuci ón de Frecuencias
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Deizi Dejesús
Deizi Dejesús LA CLASE P10 SE ENCUENTRA EN EL INTERVALO 2 (CLASE  [57-62)) QUE ALMACENA HASTA EL 17.5% de los datos (observando los porcentajes acumulados % Acu) Luego Interpolando: 5______________________13.75% INCREMENTO ______________ 6.25% INCREMENTO = (6.25%x5)/13.75% INCREMENTO = 2.27 P10 = 57+2.27 P10= 59.27 13.75% 5 DIFERENCIA 3.75% 57 17.5% 62 %Acu Limites Superior
Deizi Dejesús LA CLASE P90 SE ENCUENTRA EN EL INTERVALO 5 (CLASE  [72-77)) QUE ALMACENA HASTA EL 92.5% de los datos (observando los porcentajes acumulados % Acu) Luego Interpolando: 5______________________12.5% INCREMENTO ______________ 10% INCREMENTO = (10%x5)/12.5% INCREMENTO = 4 P90 = 72+4 P90= 76 Rango entre percentiles = P90 – P10 Rango entre percentiles = 76-59.27 = 16.73 12.5% 5 DIFERENCIA 80% 72 92.5% 77 %Acu Limites Superior
2.Dispersión relativa de la mediana Q1 = 63.30 Q3 =  71.25. Calculados en la presentación Semana 8. Cálculo de la Mediana  Me =  Limed  +  [ [ (n/2) – (Fi-1)] / fimed ] . (A-1) Me =  67  +  [ [ (40) – (37)] / 27] . (4) Me =  67 +  [ [ (n/2) – (Fi-1)] / fimed ] . (A-1) Me =  67  +  0,44 = 67,44 Vq =[(71,25-63,30) /67,44]*100 = 11.78% Deizi Dejesús
3.Coeficiente de variación de Pearson S = 6.14 X = 5405/80=67.56, determinados en la presentación anterior CV =  (6,14 /67.56)*100 CV = 9.08%  de dispersi ón entre los datos. Deizi Dejesús
4.Para calcular la variable tipificada  Z= (mi – X)/S;  X= 67.56,  S=6.14 Z1= (54.5-67.56) /6.14 = -2.12 Z2= (59.5-67.56) /6.14 = -1.22 Z3= (64.5-67.56) /6.14 = -0.49 Z4= (69.5-67.56) /6.14 = 0.31 Z5= (74.5-67.56) /6.14 = 1.13 Z6= (79.5-67.56) /6.14 = 1.94 Z7= (84.5-67.56) /6.14 = 2.75 Deizi Dejesús 12,76 11.3 10   1.13 2.59 8.37 27 0,31 5.52 -11.27 23 -0,49 16.37 -13,42 11 -1,22 13.48 -6.36 3 -2,12 z i 2   fi z i   fi fi z i Total= 77.09 Total= 1.07 n= 80 7.56 2.75 1 2.75 18.81 9.7 5 1.94
La Media de  Z = 1.07/80 = 0,01  es  APROXIMADAMENTE  0  CERO La Varianza de Z es: S² = (∑zi²fi) /n  -  [( ∑zifi)/n] ² S² = (∑77,09) /80  -  [( ∑1,07)/80] ² S² 0,96-0,0001  S² 0,95  S = √0,95   S = 0,97 es aproximadamente 1   Es decir, el coeficiente de variación no debe usarse nunca con variables tipificadas.  Deizi Dejesús
Complete la siguiente distribución  y encuentre: Rango entre Percentiles,Dispersión relativa de la mediana, Coeficiente de variación de Pearson, variables tipificadas y coeficiente de Variación de Z. Deizi Dejesús RESOLVER

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Tipos Antena - cuadro comparativo
Tipos Antena - cuadro comparativoTipos Antena - cuadro comparativo
Tipos Antena - cuadro comparativoJesus Escalona
 
Capacidad de un canal
Capacidad de un canalCapacidad de un canal
Capacidad de un canalarquitectura5
 
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE Toño Avilix
 
4. Parámetros espaciales de las antenas
4. Parámetros espaciales de las antenas4. Parámetros espaciales de las antenas
4. Parámetros espaciales de las antenasEdison Coimbra G.
 
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDO
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDOTABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDO
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDOjavier david lobato pardo
 
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEO
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEODIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEO
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEOingtelevision
 
Actividad no.2 grupal
Actividad no.2 grupalActividad no.2 grupal
Actividad no.2 grupallisi2407
 
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAX
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAXWLAN IEEE 802.11 Y WI-MAX
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAXMao Mos!
 
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)Francisco Sandoval
 
Introducción comunicaciones satelitales
Introducción   comunicaciones satelitalesIntroducción   comunicaciones satelitales
Introducción comunicaciones satelitalesFrancisco Sandoval
 
Tipos de antenas
Tipos de antenasTipos de antenas
Tipos de antenasSamuel
 

Was ist angesagt? (20)

Tipos Antena - cuadro comparativo
Tipos Antena - cuadro comparativoTipos Antena - cuadro comparativo
Tipos Antena - cuadro comparativo
 
Capacidad de un canal
Capacidad de un canalCapacidad de un canal
Capacidad de un canal
 
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y CODIFICACIÓN FUENTE
 
Prob de error_2
Prob de error_2Prob de error_2
Prob de error_2
 
Técnicas de Modulacion
Técnicas de ModulacionTécnicas de Modulacion
Técnicas de Modulacion
 
4. Parámetros espaciales de las antenas
4. Parámetros espaciales de las antenas4. Parámetros espaciales de las antenas
4. Parámetros espaciales de las antenas
 
Final1 tomasi
Final1 tomasiFinal1 tomasi
Final1 tomasi
 
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDO
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDOTABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDO
TABLA DE CARACTERISTICAS DE MEDIOS DE TRANSMISION by JAVIER DAVID LOBATO PARDO
 
VoIP
VoIPVoIP
VoIP
 
Comunicación digital
Comunicación digitalComunicación digital
Comunicación digital
 
Televisión satelital
Televisión satelitalTelevisión satelital
Televisión satelital
 
Redes de siguiente generación (NGN)
Redes de siguiente generación (NGN)Redes de siguiente generación (NGN)
Redes de siguiente generación (NGN)
 
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEO
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEODIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEO
DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL DE VIDEO
 
Actividad no.2 grupal
Actividad no.2 grupalActividad no.2 grupal
Actividad no.2 grupal
 
Tipos de multiplexacion
Tipos de multiplexacionTipos de multiplexacion
Tipos de multiplexacion
 
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAX
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAXWLAN IEEE 802.11 Y WI-MAX
WLAN IEEE 802.11 Y WI-MAX
 
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)
CI19. Presentación 4. Large scale path loss (completa)
 
Introducción comunicaciones satelitales
Introducción   comunicaciones satelitalesIntroducción   comunicaciones satelitales
Introducción comunicaciones satelitales
 
Tipos de antenas
Tipos de antenasTipos de antenas
Tipos de antenas
 
Grupo 1 iterface bri-pri
Grupo 1   iterface bri-priGrupo 1   iterface bri-pri
Grupo 1 iterface bri-pri
 

Andere mochten auch

MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVASMEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVASMEREDY PANCCA APAZA
 
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)Videoconferencias UTPL
 
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012Videoconferencias UTPL
 
Temas 6 y 7 de bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...
Temas 6 y 7 de  bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...Temas 6 y 7 de  bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...
Temas 6 y 7 de bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...Universidad Particular de Loja
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersionLourdes Bront
 
Tablas de frecuencias
Tablas de frecuenciasTablas de frecuencias
Tablas de frecuenciasgrahbio14
 
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)anthonymaule
 
Estadística descriptiva excel
Estadística descriptiva excelEstadística descriptiva excel
Estadística descriptiva excelStoka Nekus
 
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidadMedidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidadEnedina Rodriguez
 
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...liliatorresfernandez
 
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON GONZALO REVELO PABON . GORETTI
 
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datos
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datosEjemplos 1 análisis e interpretación de datos
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datoskrank1981
 

Andere mochten auch (19)

MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVASMEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
 
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)
UTPL-INVESTIGACIÓN OPERATIVA-II-BIMESTRE-(OCTUBRE 2011-FEBRERO 2012)
 
Clase04 eyp
Clase04 eypClase04 eyp
Clase04 eyp
 
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012
Producción 2do.bimestre-oct 2011-feb 2012
 
Taller semana 3
Taller semana 3Taller semana 3
Taller semana 3
 
Temas 6 y 7 de bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...
Temas 6 y 7 de  bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...Temas 6 y 7 de  bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...
Temas 6 y 7 de bioestadística. Semestre b 2012. Medidas de dispersión, varia...
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Tablas de frecuencias
Tablas de frecuenciasTablas de frecuencias
Tablas de frecuencias
 
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)
Tema 1.4 tendencia central y dispersión (datos agrupados)
 
Estadística descriptiva excel
Estadística descriptiva excelEstadística descriptiva excel
Estadística descriptiva excel
 
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidadMedidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
 
Medidas de tendencia central y de dispersión
Medidas de tendencia central y de dispersiónMedidas de tendencia central y de dispersión
Medidas de tendencia central y de dispersión
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...
Medidas de dispersión de rango, desviación, media cuarticular, estandar y coe...
 
Investigación Estadística
Investigación EstadísticaInvestigación Estadística
Investigación Estadística
 
Desarrollo Organizacional
Desarrollo OrganizacionalDesarrollo Organizacional
Desarrollo Organizacional
 
Análisis Estadístico
Análisis EstadísticoAnálisis Estadístico
Análisis Estadístico
 
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON
Unidad 3 MEDIDAS DE DISPERSION - GONZALO REVELO PABON
 
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datos
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datosEjemplos 1 análisis e interpretación de datos
Ejemplos 1 análisis e interpretación de datos
 

Ähnlich wie Otras Medidas de Dispersión

Coeficiente de variación
Coeficiente de variaciónCoeficiente de variación
Coeficiente de variacióncristina1994
 
Coeficiente de variación
Coeficiente de variaciónCoeficiente de variación
Coeficiente de variacióncristina1994
 
Medidas De DispersióN
Medidas De DispersióNMedidas De DispersióN
Medidas De DispersióNguest7376ed
 
Pres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionPres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionLeonardo Iriarte
 
Estadisticos 29 3-2020
Estadisticos 29 3-2020Estadisticos 29 3-2020
Estadisticos 29 3-2020Vila Carbajal
 
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.com
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.comhttp//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.com
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.comDickmairys Perez
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersiónjuanlopezn
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de DispersionKirito777
 
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.ppt
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.pptvdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.ppt
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.pptEDTENO
 
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez Medidas de dispersión Geonarkis Marquez
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez GEONARKIS
 
Medidas de dispersiòn Geonarkis
Medidas de dispersiòn GeonarkisMedidas de dispersiòn Geonarkis
Medidas de dispersiòn GeonarkisGEONARKIS
 
Pres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionPres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionAlejandro CQ
 
Medidas de tencendia central
Medidas de tencendia centralMedidas de tencendia central
Medidas de tencendia centralinnovalabcun
 

Ähnlich wie Otras Medidas de Dispersión (20)

Coeficiente de variación
Coeficiente de variaciónCoeficiente de variación
Coeficiente de variación
 
Coeficiente de variación
Coeficiente de variaciónCoeficiente de variación
Coeficiente de variación
 
Medidas De DispersióN
Medidas De DispersióNMedidas De DispersióN
Medidas De DispersióN
 
Pres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionPres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersion
 
Py e 10
Py e 10Py e 10
Py e 10
 
Py e 10
Py e 10Py e 10
Py e 10
 
Estadisticos 29 3-2020
Estadisticos 29 3-2020Estadisticos 29 3-2020
Estadisticos 29 3-2020
 
Medidas de tendencia_2013
Medidas de tendencia_2013Medidas de tendencia_2013
Medidas de tendencia_2013
 
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.com
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.comhttp//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.com
http//medidas de dispersion/ingenieros-estadistica2903.com
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersión
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.ppt
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.pptvdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.ppt
vdocumento.com_unidad-4-medidas-de-dispersion-estadistica-eso.ppt
 
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez Medidas de dispersión Geonarkis Marquez
Medidas de dispersión Geonarkis Marquez
 
Medidas de dispersiòn Geonarkis
Medidas de dispersiòn GeonarkisMedidas de dispersiòn Geonarkis
Medidas de dispersiòn Geonarkis
 
Pres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersionPres8 medidas de_dispersion
Pres8 medidas de_dispersion
 
Medidas De Dispersion
Medidas De DispersionMedidas De Dispersion
Medidas De Dispersion
 
Medidas De Dispersion
Medidas De DispersionMedidas De Dispersion
Medidas De Dispersion
 
Medidas de tencendia central
Medidas de tencendia centralMedidas de tencendia central
Medidas de tencendia central
 
Estadística 1
Estadística 1Estadística 1
Estadística 1
 

Kürzlich hochgeladen

LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de Gestión
LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de GestiónLIC-ZIEGLER-Planificación y Control de Gestión
LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de GestiónBahamondesOscar
 
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptx
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptxTEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptx
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptxterciariojaussaudr
 
Maria_diaz.pptx mapa conceptual gerencia industral
Maria_diaz.pptx mapa conceptual   gerencia industralMaria_diaz.pptx mapa conceptual   gerencia industral
Maria_diaz.pptx mapa conceptual gerencia industralmaria diaz
 
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptx
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptxPIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptx
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptxJosePuentePadronPuen
 
Buenas Practicas de Almacenamiento en droguerias
Buenas Practicas de Almacenamiento en drogueriasBuenas Practicas de Almacenamiento en droguerias
Buenas Practicas de Almacenamiento en drogueriasmaicholfc
 
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsx
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsxINFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsx
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsxCORPORACIONJURIDICA
 
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdf
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdfinformacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdf
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdfPriscilaBermello
 
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docxModelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docxedwinrojas836235
 
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdf
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdfPresentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdf
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdfLuisAlbertoAlvaradoF2
 
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptx
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptxEGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptx
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptxDr. Edwin Hernandez
 
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptx
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptxLa Cadena de suministro CocaCola Co.pptx
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptxrubengpa
 
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAY
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAYPPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAY
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAYCarlosAlbertoVillafu3
 
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHill
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHillContabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHill
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHilldanilojaviersantiago
 
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.Gonzalo Morales Esparza
 
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf lclases
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf  lclasesFORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf  lclases
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf lclasesjvalenciama
 
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO PUERTO DEL CALLAO
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO  PUERTO DEL CALLAOANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO  PUERTO DEL CALLAO
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO PUERTO DEL CALLAOCarlosAlbertoVillafu3
 
MATERIALES Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN HIDROPÓNICA NFT soporte.pptx
MATERIALES  Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN  HIDROPÓNICA NFT soporte.pptxMATERIALES  Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN  HIDROPÓNICA NFT soporte.pptx
MATERIALES Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN HIDROPÓNICA NFT soporte.pptxdcmv9220
 
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdf
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdfcuadro sinoptico tipos de organizaci.pdf
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdfjesuseleazarcenuh
 
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptx
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptxINTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptx
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptxRENANRODRIGORAMIREZR
 
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptx
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptxTIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptx
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptxKevinHeredia14
 

Kürzlich hochgeladen (20)

LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de Gestión
LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de GestiónLIC-ZIEGLER-Planificación y Control de Gestión
LIC-ZIEGLER-Planificación y Control de Gestión
 
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptx
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptxTEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptx
TEORÍAS DE LA MOTIVACIÓN Recursos Humanos.pptx
 
Maria_diaz.pptx mapa conceptual gerencia industral
Maria_diaz.pptx mapa conceptual   gerencia industralMaria_diaz.pptx mapa conceptual   gerencia industral
Maria_diaz.pptx mapa conceptual gerencia industral
 
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptx
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptxPIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptx
PIA MATEMATICAS FINANCIERAS SOBRE PROBLEMAS DE ANUALIDAD.pptx
 
Buenas Practicas de Almacenamiento en droguerias
Buenas Practicas de Almacenamiento en drogueriasBuenas Practicas de Almacenamiento en droguerias
Buenas Practicas de Almacenamiento en droguerias
 
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsx
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsxINFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsx
INFORMATIVO CIRCULAR FISCAL - RENTA 2023.ppsx
 
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdf
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdfinformacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdf
informacion-finanTFHHETHAETHciera-2022.pdf
 
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docxModelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
 
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdf
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdfPresentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdf
Presentacion III ACTIVIDADES DE CONTROL. IV UNIDAD..pdf
 
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptx
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptxEGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptx
EGLA CORP - Honduras Abril 27 , 2024.pptx
 
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptx
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptxLa Cadena de suministro CocaCola Co.pptx
La Cadena de suministro CocaCola Co.pptx
 
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAY
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAYPPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAY
PPT DIAGNOSTICO DAFO Y CAME MEGAPUERTO CHANCAY
 
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHill
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHillContabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHill
Contabilidad universitaria Septima edición de MCGrawsHill
 
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.
Clase 2 Ecosistema Emprendedor en Chile.
 
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf lclases
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf  lclasesFORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf  lclases
FORMAS DE TRANSPORTE EN MASA-PDF.pdf lclases
 
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO PUERTO DEL CALLAO
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO  PUERTO DEL CALLAOANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO  PUERTO DEL CALLAO
ANÁLISIS CAME, DIAGNOSTICO PUERTO DEL CALLAO
 
MATERIALES Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN HIDROPÓNICA NFT soporte.pptx
MATERIALES  Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN  HIDROPÓNICA NFT soporte.pptxMATERIALES  Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN  HIDROPÓNICA NFT soporte.pptx
MATERIALES Y EQUIPOS PARA UNA ESTACIÓN HIDROPÓNICA NFT soporte.pptx
 
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdf
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdfcuadro sinoptico tipos de organizaci.pdf
cuadro sinoptico tipos de organizaci.pdf
 
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptx
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptxINTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptx
INTERESES Y MULTAS DEL IMPUESTO A LA RENTA POWER POINT.pptx
 
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptx
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptxTIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptx
TIPOS DE PLANES administracion una perspectiva global - KOONTZ.pptx
 

Otras Medidas de Dispersión

  • 1. UNIDAD 4. OTRAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN Deizi Dejesús SEGUNDO CORTE
  • 2. Corrección de Sheppard para la varianza   Una medida relacionada con la varianza es la corrección de Sheppard, esta medida sirve para corregir los errores que se cometen cuando se realizan cálculos de varianza para datos agrupados, su expresión es dada como:   Varianza Corregida =varianza de datos agrupados – (c ²/12) donde   (c ²/12) se conoce como la corrección de Sheppard.  La restricción que se impone para poder aplicar este tipo de corrección es el hecho que solo se puede aplicar para variables continuas, donde las colas de la distribución en ambas direcciones van a cero. Sin embargo, su inconveniencia esta en que la corrección puede modificar sustancialmente algunos resultados lo que con lleva a cometer otro error, lo que a generado mucha polémica sobre cuando usar la corrección. Deizi Dejesús
  • 3.
  • 4.
  • 5. Coeficiente de variación Hemos visto que las medidas de centralización y dispersión nos dan información sobre una muestra. Nos podemos preguntar si tiene sentido usar estas magnitudes para comparar dos poblaciones. Por ejemplo, si nos piden comparar la dispersión de los pesos de las poblaciones de elefantes de dos circos diferentes, nos dará información útil. ¿Pero qué ocurre si lo que comparamos es la altura de unos elefantes con respecto a su peso? Tanto la media como la desviación típica, y , se expresan en las mismas unidades que la variable. Por ejemplo, en la variable altura podemos usar como unidad de longitud el metro y en la variable peso, el kilogramo. Comparar una desviación (con respecto a la media) medida en metros con otra en kilogramos no tiene ningún sentido. El problema no deriva sólo de que una de las medidas sea de longitud y la otra sea de masa. El mismo problema se plantea si medimos cierta cantidad, por ejemplo la masa, de dos poblaciones, pero con distintas unidades. Este es el caso en que comparamos el peso en toneladas de una población de 100 elefantes con el correspondiente en miligramos de una población de 50 hormigas. El problema no se resuelve tomando las mismas escalas para ambas poblaciones. Por ejemplo, se nos puede ocurrir medir a las hormigas con las mismas unidades que los elefantes (toneladas). Si la ingeriería genética no nos sorprende con alguna barbaridad, lo lógico es que la dispersión de la variable peso de las hormigas sea practicamente nula (¡Aunque haya algunas que sean 1.000 veces mayores que otras!) En los dos primeros casos mencionados anteriormente, el problema viene de la dimensionalidad de las variables, y en el tercero de la diferencia enorme entre las medias de ambas poblaciones. El coeficiente de variación es lo que nos permite evitar estos problemas, pues elimina la dimensionalidad de las variables y tiene en cuenta la proporción existente entre medias y desviación típica. Se define del siguiente modo: Deizi Dejesús
  • 6. Sólo se debe calcular para variables con todos los valores positivos. Todo índice de variabilidad es esencialmente no negativo. Las observaciones pueden ser positivas o nulas, pero su variabilidad debe ser siempre positiva. De ahí que sólo debemos trabajar con variables positivas. Deizi Dejesús
  • 7.
  • 8. COEFICIENTE DE VARIACI ÓN PARA VARIABLES TIPIFICADAS Dada la distribución de edades (medidas en años) en un colectivo de 100 personas, obtener: 1. La variable tipificada Z . 2. Valores de la media y varianza de Z . 3. Coeficiente de variación de Z . Deizi Dejesús 100   4 20 -- 40 17 10 -- 20 32 4 -- 10 47 0 -- 4 Num. empleados Horas trabajadas
  • 9. VARIABLES TIPIFICADAS Para cualquier variable cuantitativa, conociendo sus dos estadísticos media y desviación típica, todos esos valores pueden ser transformados en una nueva escala de medida completamente estandarizada o tipificada. Esta nueva escala se basa en medir la posición relativa que ocupa cada valor dentro de su distribución, entendida como distancia a la media en unidades de desviación típica. Esta nueva unidad es lo que se llama puntuación tipificada o puntuación zeta .
  • 10. Solución: Para calcular la variable tipificada Z= (mi – X)/S partimos de los datos del enunciado. Será necesario calcular en primer lugar la media y desvición típica de la variable original ( X = años). Deizi Dejesús 9.181 693 n =100     3.600 120 4 30 20 – 40 3.825 255 17 15 10 – 20 1.568 224 32 7 4 – 10 188 94 47 2 0 – 4 mi²fi mifi fi mi LI --LS
  • 11. A partir de estos valores podremos calcular los valores tipificados para las marcas de clase de cada intervalo y construir su distribución de frecuencias: Deizi Dejesús
  • 12. Deizi Dejesús 100,002 0,021 n =100   48,609 13,944 4 3,486 25,303 20,720 17 1,220 0,004 0,352 32 0,011 26,086 -35,015 47 -0,745 z i 2 fi z i fi fi z i
  • 13. A pesar de que no se debe calcular el coeficiente de variación sobre variables que presenten valores negativos (y Z los presenta), lo calculamos con objeto de ilustrar el porqué: Es decir, el coeficiente de variación no debe usarse nunca con variables tipificadas. Deizi Dejesús
  • 14. EJERCICIO EJEMPLO Los datos que se dan a continuación corresponden a las edades de ochenta pacientes del Hospital San Juan de Dios, de la Ciudad de Mérida. 6 5 ; 7 4 ; 6 7 ; 5 4 ; 6 5 ; 6 5 ; 6 9 ; 6 1 ; 6 7 ; 7 3 ; 5 7 ; 6 2 ; 6 7 ; 6 8 ; 6 3 ; 6 7 ; 7 1 ; 6 8 ; 7 6 ; 6 0 ; 6 6 ; 7 7 ; 7 0 ; 6 6 ; 6 8 ; 5 7 ; 7 0 ; 6 6 ; 5 2 ; 7 5 ; 6 5 ; 6 9 ; 7 1 ; 5 8 ; 6 6 ; 6 7 ; 7 4 ; 6 1 ; 6 3 ; 6 9 ; 8 0 ; 5 9 ; 6 6 ; 7 0 ; 6 7 ; 7 8 ; 7 5 ; 6 4 ; 7 1 ; 8 1 ; 6 2 ; 6 4 ; 6 9 ; 6 8 ; 7 2 ; 8 3 ; 5 6 ; 6 1 ; 6 2 ; 6 3 ; 7 6 ; 6 1 ; 6 7 ; 6 7 ; 6 4 ; 7 2 ; 6 4 ; 7 3 ; 7 9 ; 5 8 ; 6 7 ; 7 1 ; 6 8 ; 5 9 ; 6 9 ; 7 0 ; 6 6 ; 6 2 ; 6 3 ; 6 6 ; a.Construya una distribución de frecuencias con intervalos de clase, sabiendo que el valor de la Amplitud “A”, es igual a 5. b.Determine el valor del: Rango entre Percentiles,Dispersión relativa de la mediana, Coeficiente de variación de Pearson, variables tipificadas y coeficiente de Variación de Z. Deizi Dejesús
  • 15. Deizi Dejesús Tabla de Distribuci ón de Frecuencias
  • 16.
  • 17. Deizi Dejesús LA CLASE P10 SE ENCUENTRA EN EL INTERVALO 2 (CLASE [57-62)) QUE ALMACENA HASTA EL 17.5% de los datos (observando los porcentajes acumulados % Acu) Luego Interpolando: 5______________________13.75% INCREMENTO ______________ 6.25% INCREMENTO = (6.25%x5)/13.75% INCREMENTO = 2.27 P10 = 57+2.27 P10= 59.27 13.75% 5 DIFERENCIA 3.75% 57 17.5% 62 %Acu Limites Superior
  • 18. Deizi Dejesús LA CLASE P90 SE ENCUENTRA EN EL INTERVALO 5 (CLASE [72-77)) QUE ALMACENA HASTA EL 92.5% de los datos (observando los porcentajes acumulados % Acu) Luego Interpolando: 5______________________12.5% INCREMENTO ______________ 10% INCREMENTO = (10%x5)/12.5% INCREMENTO = 4 P90 = 72+4 P90= 76 Rango entre percentiles = P90 – P10 Rango entre percentiles = 76-59.27 = 16.73 12.5% 5 DIFERENCIA 80% 72 92.5% 77 %Acu Limites Superior
  • 19. 2.Dispersión relativa de la mediana Q1 = 63.30 Q3 = 71.25. Calculados en la presentación Semana 8. Cálculo de la Mediana Me = Limed + [ [ (n/2) – (Fi-1)] / fimed ] . (A-1) Me = 67 + [ [ (40) – (37)] / 27] . (4) Me = 67 + [ [ (n/2) – (Fi-1)] / fimed ] . (A-1) Me = 67 + 0,44 = 67,44 Vq =[(71,25-63,30) /67,44]*100 = 11.78% Deizi Dejesús
  • 20. 3.Coeficiente de variación de Pearson S = 6.14 X = 5405/80=67.56, determinados en la presentación anterior CV = (6,14 /67.56)*100 CV = 9.08% de dispersi ón entre los datos. Deizi Dejesús
  • 21. 4.Para calcular la variable tipificada Z= (mi – X)/S; X= 67.56, S=6.14 Z1= (54.5-67.56) /6.14 = -2.12 Z2= (59.5-67.56) /6.14 = -1.22 Z3= (64.5-67.56) /6.14 = -0.49 Z4= (69.5-67.56) /6.14 = 0.31 Z5= (74.5-67.56) /6.14 = 1.13 Z6= (79.5-67.56) /6.14 = 1.94 Z7= (84.5-67.56) /6.14 = 2.75 Deizi Dejesús 12,76 11.3 10   1.13 2.59 8.37 27 0,31 5.52 -11.27 23 -0,49 16.37 -13,42 11 -1,22 13.48 -6.36 3 -2,12 z i 2 fi z i fi fi z i Total= 77.09 Total= 1.07 n= 80 7.56 2.75 1 2.75 18.81 9.7 5 1.94
  • 22. La Media de Z = 1.07/80 = 0,01 es APROXIMADAMENTE 0 CERO La Varianza de Z es: S² = (∑zi²fi) /n - [( ∑zifi)/n] ² S² = (∑77,09) /80 - [( ∑1,07)/80] ² S² 0,96-0,0001 S² 0,95 S = √0,95 S = 0,97 es aproximadamente 1 Es decir, el coeficiente de variación no debe usarse nunca con variables tipificadas. Deizi Dejesús
  • 23. Complete la siguiente distribución y encuentre: Rango entre Percentiles,Dispersión relativa de la mediana, Coeficiente de variación de Pearson, variables tipificadas y coeficiente de Variación de Z. Deizi Dejesús RESOLVER