12 la normalizacion

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como y porque normalizar los datos estadísticos

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12 la normalizacion

  1. 1. Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management
  2. 2. <ul><li>El truco para poder comparar datos que parecen ser muy dispares, es usar la desviación estándar como regla </li></ul><ul><li>Comparamos los valores individuales de los datos con su media, y lo relativizamos usando la siguiente formula: </li></ul>
  3. 3. <ul><li>Denominamos a los valores resultantes como val or es e standar i z a d os , se escriben como z </li></ul><ul><li>También se les denomina valores-z </li></ul><ul><li>Los valores-z, nos permiten usar a la desviación estándar como regla para medir la distancia estadística desde la media: </li></ul><ul><ul><li>Valores-z negativo, el dato está bajo la media </li></ul></ul><ul><ul><li>Valores-z positivos, el dato está sobre la media </li></ul></ul>
  4. 4. <ul><li>Podemos comparar valores que: </li></ul><ul><ul><li>Han sido medidos en diferentes escalas </li></ul></ul><ul><ul><li>Diferentes unidades </li></ul></ul><ul><ul><li>Poblaciones diferentes </li></ul></ul><ul><li>Los valores-z nos dicen cuán inusual es un valor </li></ul><ul><ul><li>Nos dice cuantas DE existen desde la media </li></ul></ul><ul><li>La estandarización no cambia la forma de la distribución </li></ul><ul><ul><li>Cambia la media a Cero y la desviación estándar a uno </li></ul></ul>
  5. 5. <ul><li>Un modelo que se mantiene a través del tiempo es llamado en estadísticas un modelo normal (curva con forma de campana, campana de Gauss) </li></ul><ul><li>Los modelos normales son apropiados para distribuciones cuyas formas son unimodales y fundamentalmente simétricas </li></ul><ul><li>Escribimos N( μ,σ) para representar un modelo normal con media μ y desviación estándar σ </li></ul>
  6. 6. <ul><li>Una vez que hemos estandarizado usando sólo necesitamos el modelo N (0,1) </li></ul><ul><li>El modelo normal, con media 0 y DE 1, es llamado el modelo normal estándar (o la distribución normal estándar) </li></ul><ul><li>Sean cuidadosos, no usen los modelos normales para cualquier grupo de datos, ya que la estandarización no cambia la forma de la distribución </li></ul>
  7. 7. <ul><li>El gráfico nos muestra la regla del 68-95-99.7 : </li></ul>
  8. 8. <ul><li>Con sus datos, chequear si un modelo normal es razonable para aplicar </li></ul><ul><li>Para eso, mirar los histogramas de los datos; chequear que sea unimodal y simétrica </li></ul>
  9. 9. <ul><li>Un grafico más especializado puede ayudarte a decidir si el modelo normal es apropiado para sus datos. Es el Normal probability plot </li></ul><ul><li>Si la distribución es de tipo normal, entonces el grafico dibujara una línea diagonal recta </li></ul><ul><li>Desviaciones de la línea indica que la distribución no es normal </li></ul>
  10. 10. <ul><li>Una distribución de tipo normal muestra un histograma y un gráfico de normalidad que se parece mucho a: </li></ul>
  11. 11. <ul><li>Una distribución sesgada presentara un histograma y un grafico de normalidad como esto: </li></ul>
  12. 12. <ul><li>No usar los modelos normales cuando la distribución no es unimodal ni es simétrica </li></ul><ul><li>No usar las media ni la DE, cuando hay puntos extremos, la media y la DE pueden estar distorsionados </li></ul>
  13. 13. Email: [email_address] Blog: economiaymedios.blogspot.com Twitter: reds_cl Slideshare: www.slideshare.net/reds_cl LinkedIn: http://cl.linkedin.com/in/carlosrojasa Skype: reds_cl Muchas Gracias Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management

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