1. CONCEPTO PARA EL ANALISIS DE DATOS ESTADISTICOS
MEDIANA.
La mediana, representa el valor de la variable de posición central en un conjunto
de datos ordenados. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores
o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean
mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la
muestra.
En otras palabras es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando
éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me
7 8 5 9 4 3 2 2 3 4 5 7 8 9 la media es 5 ó 2 8 11 9 4 6 10 7 2 4 6 7 8 9 10 11 la
media es 7.5
MEDIA.
En matemáticas y estadística, la media aritmética (también llamada promedio o
simplemente media) de un conjunto finito de números es el valor característico de
una serie de datos cuantitativos objeto de estudio que parte del principio de la
esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos
sus valores dividida entre el número de sumandos. Cuando el conjunto es una
muestra aleatoria recibe el nombre de media muestral siendo uno de los
principales estadísticos
8 7 9 10 4 5 = 43/6 = 7.1666666667
MODA.
Es el valor o la variable que se repite con una mayor frecuencia en una
distribución de datos.
7 2 5 4 6 9 8 4 6 7 2 7 3 6 4 7 La moda es 7

2. DESVIACIÓN ESTANDAR.
La desviación estándar es una medida del grado de dispersión de los datos con
respecto al valor promedio. En otras palabras, la desviación estándar es
simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a la media
aritmética.
Por ejemplo, las tres muestras (0, 0, 14, 14), (0, 6, 8, 14) y (6, 6, 8, 8) cada una
tiene una media de 7. Sus desviaciones estándar muéstrales son 8,08; 5,77 y 1,15
respectivamente. La tercera muestra tiene una desviación mucho menor que las
otras dos porque sus valores están más cerca de 7.
La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de
incertidumbre. La desviación estándar de un grupo repetido de medidas nos da la
precisión de éstas. Cuando se va a determinar si un grupo de medidas está de
acuerdo con el modelo teórico, la desviación estándar de esas medidas es de vital
importancia: si la media de las medidas está demasiado alejada de la predicción
(con la distancia medida en desviaciones estándar), entonces consideramos que
las medidas contradicen la teoría. Esto es coherente, ya que las mediciones caen
fuera del rango de valores en el cual sería razonable esperar que ocurrieran si el
modelo teórico fuera correcto. La desviación estándar es uno de tres parámetros
de ubicación central; muestra la agrupación de los datos alrededor de un valor
central (la media o promedio).
DESVIACIÓN ESTANDAR.
Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la
región central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos
identificar si existe una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una
concentración normal (Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).

3. COEFICIENTE DE ASIMETRIA.
Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme
alrededor del punto central (Media aritmética). La asimetría presenta tres estados
diferentes [Fig.5-1], cada uno de los cuales define de forma concisa como están
distribuidos los datos respecto al eje de asimetría. Se dice que la asimetría es
positiva cuando la mayoría de los datos se encuentran por encima del valor de la
media aritmética, la curva es Simétrica cuando se distribuyen aproximadamente la
misma cantidad de valores en ambos lados de la media y se conoce como
asimetría negativa cuando la mayor cantidad de datos se aglomeran en los valores
menores que la media.
RANGO
Es la diferencia entre el menor y el mayor valor.
En {4, 6, 9, 3, 7} el menor valor es 3, y el mayor es 9, entonces el rango es 9-3
igual a 6.
Rango puede significar también todos los valores de resultado de una función.
MINIMO
Es el número menor de un conjunto de datos.
MAXIMO
Es el número mayo de un conjunto de datos.