SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 30
Descargar para leer sin conexión
SESIÓN 5
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Y PROBABILIDADES
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Las medidas de dispersión tienen una gran utilidad en los diferentes
ámbitos del quehacer humano, tanto en el campo laboral como en el
cotidiano, porque, permiten juzgar el grado de confiabilidad de los
datos utilizados (variables en poblaciones y muestras), de las
medidas de tendencia central. Por ejemplo, promedio de notas de
los estudiantes del curso, promedio de los gastos diarios de las
amas de casa, promedio de gastos en transporte, costos e ingresos
profesionales, etc.
Al finalizar la sesión de clase, el
estudiante calcula e interpreta
las medidas de dispersión para
analizar la variabilidad en datos
no agrupados y agrupados
LOGRO DE LA SESIÓN
MEDIDAS DE
DISPERSIÓN PARA
DATOS NO
AGRUPADOS
MEDIDAS DE
DISPERSIÓN PARA
DATOSAGRUPADOS POR
FRECUENCIAS
TEMARIO
UTILIDAD DE LAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Estas medias indican el grado de variabilidad en un conjunto de datos
respecto a un valor medio ( medida de tendencia central), por ende, mide
la representatividad de este valor central.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
PRINCIPALES MEDIDAS DE
DISPERSIÓN Varianza
Desviación estándar
Coeficiente de variación
La importancia que tienen es porque proporcionan más información que permite
juzgar la confiabilidad de las medidas de tendencia central. Si los datos están muy
dispersos, las medidas de tendencia central son menos representativas de los
datos que cuando están más agrupadas alrededor de la media.
Rango o recorrido de la
variable
RANGO
CONCEPTOS
Rango o recorridode la variable
Es la diferencia entre el valor máximo y el
valor mínimo de la variable para un
conjuntode datos.
Sea la variable representada por X:
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 (R) = X𝑀á𝑥 − X𝑀í𝑛
𝑥𝑚á𝑥
𝑥𝑚í
𝑛
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜
Donde:
Xmax: valor máximo de la variable
Xmin: valor mínimo de la variable
VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR
Varianza:(𝑆2)
Es el promedio aritmético de las desviaciones
estándar respecto a su media elevadas al
cuadrado, por lo tanto esta expresado en las
unidades al cuadrado de la variable inicial.
Desviación estándar:( 𝑆 )
Representa el grado de
dispersión de los
valores de una variable,con respecto a su
media.Su cálculo se obtiene al extraer la
raíz cuadrada de la varianza
Muestra
Población
𝑖
𝑖
𝑆 = 𝑆2
COEFICIENTE DE VARIACIÓN
Rango de Valores del CV
𝐶𝑉 < 10% ⟹ Datos Homogéneos
10% ≤ 𝐶𝑉 ≤ 30% ⟹ Datos con variabilidad aceptable
30% < 𝐶𝑉 ⟹ Datos heterogéneos
Coeficiente de variación:( CV )
Es una medida de dispersión relativa
( no tiene unidades), se define como
el cociente entre la desviación
estándar y la media. Permite
comparar dos a más conjunto de
datos.
Muestra
Población
𝐶𝑉 =
𝑆
𝑥
∙ 100
𝐶𝑉 =
σ
𝜇
∙ 100
Nota
El coeficiente de variación es
aplicable para comparar conjuntos
de datos expresados en diferentes
unidades
EJERCICIO EXPLICATIVO 1
2 + 4 + 6 + 8 +10
𝑥ҧ =
5
Sea la utilidad (millones de soles)de una muestra de cinco medianas empresas del
Perú
2 4 6 8 10
Halle la varianza,la desviación estándar yel coeficiente de variación
Solución
Media
Varianza
𝑆2 =
(2 − 6)2+(4 − 6)2+(6 − 6)2+(8 − 6)2+(10 − 6)2
4
= 10
Coeficiente de variación
3,16
6
𝐶𝑉 = ∙ 100 = 52,67%
= 6 millones de soles
Desviación estándar
𝑆 = 10 = 3,16 millones de soles
Las utilidades tienen un comportamiento heterogéneo
Interpretación
Existe una dispersióno
variación
promedio
millones
en el
de 3.16 de
soles
con
respecto al valor central
que es 6 millones de
soles.
EJERCICIO EXPLICATIVO 2
Supongaquelas notasde la 1era prácticade una muestrade 3 seccionesdelcurso
de estadísticadescriptivay probabilidadesfueron.
Analice las notas promedio de las 3 secciones del curso:
¿A qué conclusionesllegamos?
SECCIONES NOTAS Media:
Sección A 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
Sección B 14 13 15 14 12 15 16 13 12 16 14
Sección C 19 8 19 11 16 18 6 13 10 20 14
EJERCICIO EXPLICATIVO 2
Calculemos la varianzas (𝑆2), Desviación estándar (𝑆), coeficiente de variación (𝐶𝑉)
Sección A
Sección B
Sección C
EJERCICIO EXPLICATIVO 2
Secciones Muestras Media Varianza Desv. CV
A 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 0 0 0 %
B 14 13 15 14 12 15 16 13 12 16 14 2,22 1,49 10,6%
C 19 8 19 11 16 18 6 13 10 20 14 25,78 5,08 36,3%
CASO 2: resumende los resultadosnotas primerapráctica estadística
¿A que conclusionesllegamos?
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Para datos agrupados
Varianza:(𝑆2 )
Desviaciónestándar:( 𝑆 )
Coeficientede variación:( CV)
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CASO 3: Sea X las inversiones(millones de soles) en marketing que una muestra de 20
empresas grandes incurren en el Perú.
X (inversion) fi (empresas)
[0 – 2> 10
[2 – 4> 4
[4 – 6> 3
[6 – 8> 3
Halle la varianza, desviaciónestándar y el coeficientede variación.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CASO 3: 𝑿 𝒇𝒊
[0 – 2> 10
[2 – 4> 4
[4 – 6> 3
[6 – 8> 3
Total n=20
𝑿𝒊
1
3
5
7
10
12
15
21
58
10
36
75
147
268
Varianza:𝑺𝟐
Paso1: Hallar la media
Marca de clase
Paso2: Reemplazaren la fórmula varianza
Desviación estandar:𝑺
Interpretación: Existe una
dispersión o variación en el
promedio de 2.29 millones
soles con respecto al valor
central que es 2.9 millones
de soles.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CASO 3:
Coeficientevariación:cv
CV < 10% -> Implica DATOS HOMOGÉNEOS
10% ≤ CV ≤ 30% -> Implica DATOS VARIABILIDAD ACEPTABLE
CV > 30% -> Implica DATOS HETEROGÉNEOS
Se observa que el coeficiente de variación cae en el 3er
rango, es decir los montos de la inversión en marketing tiene
un comportamientoheterogéneo.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CASO 4:
En 2 ciudades de diferentes continentes (Europa y Sudamérica) seha pesado a un
grupo de niños de 10 años de los cuales se tiene los siguiente registros(kg):
Peso (kg) (X) fi (alumnos)
[40 42> 12
[42 44> 10
[44 46 > 14
[ 46 48> 8
[48 50> 7
[50 52> 6
[52 54> 5
Total 62
Peso niños Sudamérica
Peso (kg) (X) fi (alumnos)
[40 43> 7
[43 46> 6
[46 49 > 8
[49 52> 9
[52 55> 10
[55 58> 16
[58 61> 15
Total 71
Peso niños Europa
Analice el peso de los niños en ambos grupos mediante las medidas de dispersión
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CASO 4:
Solución: comprueba tus resultados de manera similar al ejercicio anterior!!
Origen Media
(𝑿)
Varianza
(𝑺𝟐)
Desviación Estándar
(𝑺)
Coeficiente
variación
(CV)
Peso niños
Sudamérica
45.8387kg 14.2355 kg2 3.7730 kg 8.23%
Peso niños
Europa
52.4436 kg 35.2539 kg2 5.9375 kg 11.32%
¿A que conclusionesllegamos? Compare los resultados
LISTO PARA MIS EJERCICIOS
MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA
DATOS AGRUPADOS Y NO
AGRUPADOS
1 Propuesto
Un ingeniero estadístico solicita un informe estadístico detallado sobre el grado de deformación horizontal o tipo de
asimetría que puede tener un conjunto de datos que ha sido recopilado y posteriormente organizado por su
asistente. El asistente ha llegado a la conclusión de que el grado de dispersión relativa porcentual no supera el 10%,
por ende cataloga a los datos como homogéneos. Posteriormente el estadístico valida la información brindada por su
asistente mediante un software estadístico, por lo que el asistente le brinda la siguiente tabla de frecuencias del peso
de 62 alumnos.
¿El asistente tiene razón al decir que el grado de dispersión relativa por porcentual no supera el 10%? Considere una
media de 45.838
2 Propuesto
Los siguientes datos son cobros por electricidad del distrito de Villa el Salvador durante el mes de
marzo del 2021
Calcular los estadígrafos de variabilidade Interprete.
96 171 202 178 147 102 153 197 127 82
157 185 90 116 172 111 148 213 130 165
141 149 206 175 123 128 144 168 109 167
95 163 150 154 130 143 187 166 139 149
108 119 183 151 114 135 191 127 129 158
Y ahora nos toca interactuar en CANVAS. Usaremos el
foro de consulta para estar en comunicación
permanente, también tendrás que completar algunas
actividades programadas.
1. ¿Qué son las medidas de dispersión?
2. ¿Cuál es la medida de dispersión porcentual?
¿QUÉ HEMOS APRENDIDO HOY?
LISTO PARA MI TALLER GRUPAL
FINALMENTE
IMPORTANTE
1.Medidas de dispersión
para datos agrupados y
no agrupados:
2.Varianza, desviación
estándar y coeficiente de
variabilidad.
Excelente tu
participación
Desaprende tus
limitaciones y estate
listo para aprender.
J
Ésta sesión
quedará
grabada para tus
consultas.
C
PARA TI
1.Realiza los
ejercicios
propuestos de
ésta sesión y
práctica con la
tarea
domiciliaria.
2.Consulta en
el FORO tus
dudas.
INDICACIONESA TENER EN CUENTE EN ESTA SESIÓN
P
3
T
2
U
1
Video
La clase queda
grabada para que
puedas repasar
Materiales
Consulta la
diapositiva y lista
de ejercicios
Foro-Tarea
Resolución de
ejercicios y
comentarios
MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Más contenido relacionado

Similar a MEDIDAS DE DISPERSIÓN

TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdf
TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdfTRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdf
TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdfKiraAleMt
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersion Medidas de dispersion
Medidas de dispersion MichelleClap
 
Estadistica descriptiva
Estadistica descriptivaEstadistica descriptiva
Estadistica descriptivamaggisita
 
Medidas de dispercion
Medidas de dispercionMedidas de dispercion
Medidas de dispercionJavier Leal
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersiónAlvaro345
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de DispersionKirito777
 
Clase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no centralClase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no centralLUZ ELENA GARCIA
 
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdf
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdfAnálisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdf
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdfConstanzaJaramillo1
 
Medidas de la dispersión
Medidas de la dispersiónMedidas de la dispersión
Medidas de la dispersiónEdsonJhoel2
 
Medidas de dispersion_prof hector
Medidas de dispersion_prof hectorMedidas de dispersion_prof hector
Medidas de dispersion_prof hectornchacinp
 
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersion
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersionMedidas de tendencia central, posicion y de dispersion
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersionfabiolajimenez36
 

Similar a MEDIDAS DE DISPERSIÓN (20)

TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdf
TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdfTRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdf
TRABAJO FINAL ESTADISTICA (1) (1).pdf
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersion Medidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Estadistica descriptiva
Estadistica descriptivaEstadistica descriptiva
Estadistica descriptiva
 
a quien interese
a quien interesea quien interese
a quien interese
 
Estadistica I 05
Estadistica  I 05Estadistica  I 05
Estadistica I 05
 
Medidasdedispersion.pptx
Medidasdedispersion.pptxMedidasdedispersion.pptx
Medidasdedispersion.pptx
 
Medidas de dispercion
Medidas de dispercionMedidas de dispercion
Medidas de dispercion
 
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
 
Clase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no centralClase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no central
 
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdf
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdfAnálisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdf
Análisis de Datos para tesis universidad aconcagua.pdf
 
Medidas de la dispersión
Medidas de la dispersiónMedidas de la dispersión
Medidas de la dispersión
 
Medidas de dispersion_prof hector
Medidas de dispersion_prof hectorMedidas de dispersion_prof hector
Medidas de dispersion_prof hector
 
Sesión 12.1.pptx
Sesión 12.1.pptxSesión 12.1.pptx
Sesión 12.1.pptx
 
Py e 10
Py e 10Py e 10
Py e 10
 
Py e 10
Py e 10Py e 10
Py e 10
 
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersion
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersionMedidas de tendencia central, posicion y de dispersion
Medidas de tendencia central, posicion y de dispersion
 
Estadistica 3 sem
Estadistica 3 semEstadistica 3 sem
Estadistica 3 sem
 
S4 medidas descriptivas CEA
S4 medidas descriptivas CEAS4 medidas descriptivas CEA
S4 medidas descriptivas CEA
 

Último

Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATO
Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATOPanorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATO
Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATOJuan Carlos Fonseca Mata
 
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...israel garcia
 
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdfAnaBelindaArmellonHi
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresamerca6
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosssuser948499
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfIrapuatoCmovamos
 
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdf
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdfLas marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdf
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdf
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdfPosiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdf
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdf
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdfPremios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdf
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitariachayananazcosimeon
 
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdf
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdfLas familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdf
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdfJC Díaz Herrera
 
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfCritica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfRodrigoBenitez38
 
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdf
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdfLos más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdf
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdf
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdfPosiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdf
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdf
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdfFamilias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdf
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdfJC Díaz Herrera
 
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdf
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdfIndustria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdf
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciatriptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciaferg6120
 
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdf
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdfFamilias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdf
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,juberrodasflores
 
Técnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalTécnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalIngrid459352
 

Último (20)

Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATO
Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATOPanorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATO
Panorama Sociodemográfico de México 2020: GUANAJUATO
 
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
 
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf
2 PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION.pdf
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datos
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
 
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdf
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdfLas marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdf
Las marcas automotrices con más ventas de vehículos (2024).pdf
 
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdf
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdfPosiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdf
Posiciones de México en el PNB PPA per cápita (1982-2024).pdf
 
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdf
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdfPremios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdf
Premios_nobel_por_grupo_racial_ (2024).pdf
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
 
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdf
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdfLas familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdf
Las familias más ricas del sionismo en el siglo XXI.pdf
 
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfCritica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
 
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdf
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdfLos más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdf
Los más ricos administradores de fondo de cobertura (1968-2024).pdf
 
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdf
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdfPosiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdf
Posiciones en el IDH global de EUA (1950-2024).pdf
 
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdf
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdfFamilias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdf
Familias_más_ricas_de_AL_en_la_historia.pdf
 
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdf
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdfIndustria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdf
Industria musical de EUA vs Industria musical Corea del Sur (2024).pdf
 
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciatriptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
 
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdf
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdfFamilias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdf
Familias más ricas de países de AL en inicio de su hegemonía (2024).pdf
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
 
Técnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalTécnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dental
 

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

  • 3. Las medidas de dispersión tienen una gran utilidad en los diferentes ámbitos del quehacer humano, tanto en el campo laboral como en el cotidiano, porque, permiten juzgar el grado de confiabilidad de los datos utilizados (variables en poblaciones y muestras), de las medidas de tendencia central. Por ejemplo, promedio de notas de los estudiantes del curso, promedio de los gastos diarios de las amas de casa, promedio de gastos en transporte, costos e ingresos profesionales, etc.
  • 4. Al finalizar la sesión de clase, el estudiante calcula e interpreta las medidas de dispersión para analizar la variabilidad en datos no agrupados y agrupados LOGRO DE LA SESIÓN
  • 5. MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOSAGRUPADOS POR FRECUENCIAS TEMARIO
  • 6. UTILIDAD DE LAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN Estas medias indican el grado de variabilidad en un conjunto de datos respecto a un valor medio ( medida de tendencia central), por ende, mide la representatividad de este valor central.
  • 7. MEDIDAS DE DISPERSIÓN PRINCIPALES MEDIDAS DE DISPERSIÓN Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación La importancia que tienen es porque proporcionan más información que permite juzgar la confiabilidad de las medidas de tendencia central. Si los datos están muy dispersos, las medidas de tendencia central son menos representativas de los datos que cuando están más agrupadas alrededor de la media. Rango o recorrido de la variable
  • 8. RANGO CONCEPTOS Rango o recorridode la variable Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de la variable para un conjuntode datos. Sea la variable representada por X: 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 (R) = X𝑀á𝑥 − X𝑀í𝑛 𝑥𝑚á𝑥 𝑥𝑚í 𝑛 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 Donde: Xmax: valor máximo de la variable Xmin: valor mínimo de la variable
  • 9. VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR Varianza:(𝑆2) Es el promedio aritmético de las desviaciones estándar respecto a su media elevadas al cuadrado, por lo tanto esta expresado en las unidades al cuadrado de la variable inicial. Desviación estándar:( 𝑆 ) Representa el grado de dispersión de los valores de una variable,con respecto a su media.Su cálculo se obtiene al extraer la raíz cuadrada de la varianza Muestra Población 𝑖 𝑖 𝑆 = 𝑆2
  • 10. COEFICIENTE DE VARIACIÓN Rango de Valores del CV 𝐶𝑉 < 10% ⟹ Datos Homogéneos 10% ≤ 𝐶𝑉 ≤ 30% ⟹ Datos con variabilidad aceptable 30% < 𝐶𝑉 ⟹ Datos heterogéneos Coeficiente de variación:( CV ) Es una medida de dispersión relativa ( no tiene unidades), se define como el cociente entre la desviación estándar y la media. Permite comparar dos a más conjunto de datos. Muestra Población 𝐶𝑉 = 𝑆 𝑥 ∙ 100 𝐶𝑉 = σ 𝜇 ∙ 100 Nota El coeficiente de variación es aplicable para comparar conjuntos de datos expresados en diferentes unidades
  • 11. EJERCICIO EXPLICATIVO 1 2 + 4 + 6 + 8 +10 𝑥ҧ = 5 Sea la utilidad (millones de soles)de una muestra de cinco medianas empresas del Perú 2 4 6 8 10 Halle la varianza,la desviación estándar yel coeficiente de variación Solución Media Varianza 𝑆2 = (2 − 6)2+(4 − 6)2+(6 − 6)2+(8 − 6)2+(10 − 6)2 4 = 10 Coeficiente de variación 3,16 6 𝐶𝑉 = ∙ 100 = 52,67% = 6 millones de soles Desviación estándar 𝑆 = 10 = 3,16 millones de soles Las utilidades tienen un comportamiento heterogéneo Interpretación Existe una dispersióno variación promedio millones en el de 3.16 de soles con respecto al valor central que es 6 millones de soles.
  • 12. EJERCICIO EXPLICATIVO 2 Supongaquelas notasde la 1era prácticade una muestrade 3 seccionesdelcurso de estadísticadescriptivay probabilidadesfueron. Analice las notas promedio de las 3 secciones del curso: ¿A qué conclusionesllegamos? SECCIONES NOTAS Media: Sección A 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 Sección B 14 13 15 14 12 15 16 13 12 16 14 Sección C 19 8 19 11 16 18 6 13 10 20 14
  • 13. EJERCICIO EXPLICATIVO 2 Calculemos la varianzas (𝑆2), Desviación estándar (𝑆), coeficiente de variación (𝐶𝑉) Sección A Sección B Sección C
  • 14. EJERCICIO EXPLICATIVO 2 Secciones Muestras Media Varianza Desv. CV A 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 0 0 0 % B 14 13 15 14 12 15 16 13 12 16 14 2,22 1,49 10,6% C 19 8 19 11 16 18 6 13 10 20 14 25,78 5,08 36,3% CASO 2: resumende los resultadosnotas primerapráctica estadística ¿A que conclusionesllegamos?
  • 15. MEDIDAS DE DISPERSIÓN Para datos agrupados Varianza:(𝑆2 ) Desviaciónestándar:( 𝑆 ) Coeficientede variación:( CV)
  • 16. MEDIDAS DE DISPERSIÓN CASO 3: Sea X las inversiones(millones de soles) en marketing que una muestra de 20 empresas grandes incurren en el Perú. X (inversion) fi (empresas) [0 – 2> 10 [2 – 4> 4 [4 – 6> 3 [6 – 8> 3 Halle la varianza, desviaciónestándar y el coeficientede variación.
  • 17. MEDIDAS DE DISPERSIÓN CASO 3: 𝑿 𝒇𝒊 [0 – 2> 10 [2 – 4> 4 [4 – 6> 3 [6 – 8> 3 Total n=20 𝑿𝒊 1 3 5 7 10 12 15 21 58 10 36 75 147 268 Varianza:𝑺𝟐 Paso1: Hallar la media Marca de clase Paso2: Reemplazaren la fórmula varianza Desviación estandar:𝑺 Interpretación: Existe una dispersión o variación en el promedio de 2.29 millones soles con respecto al valor central que es 2.9 millones de soles.
  • 18. MEDIDAS DE DISPERSIÓN CASO 3: Coeficientevariación:cv CV < 10% -> Implica DATOS HOMOGÉNEOS 10% ≤ CV ≤ 30% -> Implica DATOS VARIABILIDAD ACEPTABLE CV > 30% -> Implica DATOS HETEROGÉNEOS Se observa que el coeficiente de variación cae en el 3er rango, es decir los montos de la inversión en marketing tiene un comportamientoheterogéneo.
  • 19. MEDIDAS DE DISPERSIÓN CASO 4: En 2 ciudades de diferentes continentes (Europa y Sudamérica) seha pesado a un grupo de niños de 10 años de los cuales se tiene los siguiente registros(kg): Peso (kg) (X) fi (alumnos) [40 42> 12 [42 44> 10 [44 46 > 14 [ 46 48> 8 [48 50> 7 [50 52> 6 [52 54> 5 Total 62 Peso niños Sudamérica Peso (kg) (X) fi (alumnos) [40 43> 7 [43 46> 6 [46 49 > 8 [49 52> 9 [52 55> 10 [55 58> 16 [58 61> 15 Total 71 Peso niños Europa Analice el peso de los niños en ambos grupos mediante las medidas de dispersión
  • 20. MEDIDAS DE DISPERSIÓN CASO 4: Solución: comprueba tus resultados de manera similar al ejercicio anterior!! Origen Media (𝑿) Varianza (𝑺𝟐) Desviación Estándar (𝑺) Coeficiente variación (CV) Peso niños Sudamérica 45.8387kg 14.2355 kg2 3.7730 kg 8.23% Peso niños Europa 52.4436 kg 35.2539 kg2 5.9375 kg 11.32% ¿A que conclusionesllegamos? Compare los resultados
  • 21. LISTO PARA MIS EJERCICIOS
  • 22. MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS AGRUPADOS Y NO AGRUPADOS
  • 23. 1 Propuesto Un ingeniero estadístico solicita un informe estadístico detallado sobre el grado de deformación horizontal o tipo de asimetría que puede tener un conjunto de datos que ha sido recopilado y posteriormente organizado por su asistente. El asistente ha llegado a la conclusión de que el grado de dispersión relativa porcentual no supera el 10%, por ende cataloga a los datos como homogéneos. Posteriormente el estadístico valida la información brindada por su asistente mediante un software estadístico, por lo que el asistente le brinda la siguiente tabla de frecuencias del peso de 62 alumnos. ¿El asistente tiene razón al decir que el grado de dispersión relativa por porcentual no supera el 10%? Considere una media de 45.838
  • 24. 2 Propuesto Los siguientes datos son cobros por electricidad del distrito de Villa el Salvador durante el mes de marzo del 2021 Calcular los estadígrafos de variabilidade Interprete. 96 171 202 178 147 102 153 197 127 82 157 185 90 116 172 111 148 213 130 165 141 149 206 175 123 128 144 168 109 167 95 163 150 154 130 143 187 166 139 149 108 119 183 151 114 135 191 127 129 158
  • 25. Y ahora nos toca interactuar en CANVAS. Usaremos el foro de consulta para estar en comunicación permanente, también tendrás que completar algunas actividades programadas.
  • 26. 1. ¿Qué son las medidas de dispersión? 2. ¿Cuál es la medida de dispersión porcentual? ¿QUÉ HEMOS APRENDIDO HOY?
  • 27. LISTO PARA MI TALLER GRUPAL
  • 28. FINALMENTE IMPORTANTE 1.Medidas de dispersión para datos agrupados y no agrupados: 2.Varianza, desviación estándar y coeficiente de variabilidad. Excelente tu participación Desaprende tus limitaciones y estate listo para aprender. J Ésta sesión quedará grabada para tus consultas. C PARA TI 1.Realiza los ejercicios propuestos de ésta sesión y práctica con la tarea domiciliaria. 2.Consulta en el FORO tus dudas.
  • 29. INDICACIONESA TENER EN CUENTE EN ESTA SESIÓN P 3 T 2 U 1 Video La clase queda grabada para que puedas repasar Materiales Consulta la diapositiva y lista de ejercicios Foro-Tarea Resolución de ejercicios y comentarios