estadistica

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
SEDE BARCELONA, PUERTO LA CRUZ
INGENIERÍA MTTO. MECANICO
TRABAJO DE ESTADISTICA
Autor: Ángel Espinoza
CI: 25.131.037

2. Concepto e importancia de las medidas de
tendencia central.
Las medidas de Tendencia Central son empleadas
para resumir a los conjuntos de datos que serán
sometidos a un estudio estadístico, se les llama
medidas de tendencia central porque general
mente la acumulación más alta de datos se
encuentra en los valores intermedios. Estas
medidas son utilizadas con gran frecuencias como
medidas descriptivas de poblaciones o muestras.

3. Tipos de promedios: matemáticos y estadísticos
En matemáticas y estadística una media o
promedio es una medida de tendencia central que
según la Real Academia Española (2001) «[…]
resulta al efectuar una serie determinada de
operaciones con un conjunto de números y que, en
determinadas condiciones, puede representar por
sí solo a todo el conjunto». Existen distintos tipos
de medias, tales como la media geométrica, la
media ponderada y la media armónica aunque en el
lenguaje común, el término se refiere generalmente
a la media aritmética.

4. Cálculo y aplicación de la media aritmética,
promedio geométrico, la moda y la mediana.
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 muestrales.

5. Cálculo a partir de series simples y agrupadas de las
medidas de dispersión
Las medias de tendencia central o posición nos indican
donde se sitúa un dato dentro de una distribución de
datos. Las medidas de dispersión, variabilidad o variación
nos indican si esos datos están próximos entre sí o sí
están dispersos, es decir, nos indican cuán esparcidos se
encuentran los datos. Estas medidas de dispersión nos
permiten apreciar la distancia que existe entre los datos a
un cierto valor central e identificar la concentración de
los mismos en un cierto sector de la distribución, es decir,
permiten estimar cuán dispersas están dos o más
distribuciones de datos.

6. Cálculo y aplicación a partir de series numéricas las
medidas de posición.
Estas medidas permiten evaluar la confiabilidad del valor
del dato central de un conjunto de datos, siendo la media
aritmética el dato central más utilizado. Cuando existe
una dispersión pequeña se dice que los datos están
dispersos o acumulados cercanamente respecto a un
valor central, en este caso el dato central es un valor muy
representativo. En el caso que la dispersión sea grande el
valor central no es muy confiable. Cuando una
distribución de datos tiene poca dispersión toma el
nombre de distribución homogénea y si su dispersión es
alta se llama heterogénea.

7. Las medidas de posición nos facilitan información sobre
la serie de datos que estamos analizando. La descripción
de un conjunto de datos, incluye como un elemento de
importancia la ubicación de éstos dentro de un contexto
de valores posible. Una vez definidos los conceptos
básicos en el estudio de una distribución de frecuencias
de una variable, estudiaremos las distintas formas de
resumir dichas distribuciones mediante medidas de
posición (o de centralización), teniendo presente el error
cometido en el resumen mediante las correspondientes
medidas de dispersión.

8. Se trata de encontrar unas medidas que sinteticen las
distribuciones de frecuencias. En vez de manejar todos
los datos sobre las variables, tarea que puede ser pesada,
podemos caracterizar su distribución de frecuencias
mediante algunos valores numéricos, eligiendo como
resumen de los datos un valor central alrededor del cual
se encuentran distribuidos los valores de la variable Son
medidas estadísticas cuyo valor representa el valor del
dato que se encuentra en el centro de la distribución de
frecuencia, por lo que también se les llama "Medidas de
Tendencia Central ".

9. CONCLUSIÒN
Se puede establecer como conclusión sobre el
tema de tendencia central, que es el conjunto
de mecanismos que se tiene para el estudio de
los métodos y procedimientos donde se dan los
datos tabulados que ayudan a dar inferencias
científicas partiendo de tales datos.

10. Estos datos sirven para que todas las ramas de
la ciencia donde se necesita llegar a dar
conclusiones sobre situaciones; por medio de
los datos se forman grupos describiéndolos con
solo un número. Para tal fin no se utilizan los
extremos sino que un valor más típico, el cual se
encuentra en el centro.

11. Este centro sirve para poder llegar a un punto
medio donde se ubicaría el promedio o punto
central de los datos descritos para poder
establecer resultados como se puede ver a lo
largo dela historia como es el caso de Mendel.

12. Bibliografía
Fernández, (2008). Estadística Descriptiva.
Madrid, España. Wikipedia. Recuperado de
https://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_tend
encia_central
Pérez, (2006). Estadística aplicada. Lima, Perú.
Wordpress.Recuperado de
https://tratamientodedatos.wordpress.com/201
1/03/07/medidas-de-tendencia-central-para-
datos-no-agrupados-y-agrupados/