Este documento describe los conceptos básicos de estadística descriptiva como tablas de frecuencia, niveles de medición de datos, medidas de tendencia central y distribuciones de frecuencia. Explica cómo organizar y resumir grandes cantidades de datos numéricos mediante tablas de frecuencia agrupadas, y cómo calcular medidas como la frecuencia, frecuencia relativa y frecuencia acumulada para analizar los datos. También define los cuatro niveles de medición de datos y proporciona ejemplos de cada uno.
Este documento describe varias aplicaciones de las integrales en diferentes campos como la geometría, física y biología. Entre las aplicaciones se encuentran el cálculo de áreas, volúmenes, trabajos mecánicos, momentos, centros de masa, presiones de fluidos y flujos sanguíneos. El documento profundiza en el uso de integrales para calcular trabajos mecánicos, centros de masa y presiones ejercidas por fluidos.
Un documento describe los conceptos de distribución de frecuencia, frecuencia relativa y porcentual para resumir datos cualitativos y cuantitativos. Explica cómo construir tablas de distribución de frecuencia desde Excel y cómo definir clases para datos cuantitativos. También cubre gráficas como barras, pasteles, puntos e histogramas para visualizar distribuciones de frecuencia.
Este documento describe la importancia de las matrices en la resolución de problemas. Explica los tipos de matrices, operaciones matriciales como suma, diferencia y producto. Aplica las matrices para resolver un sistema de ecuaciones lineales y un problema de alimentación de ganado usando el software Derive. Concluye que las matrices proporcionan una solución exacta a problemas de la vida cotidiana.
El documento trata sobre los números perfectos, deficientes y abundantes. Explica que un número perfecto es igual a la suma de sus divisores propios, mientras que un número es deficiente si la suma de sus divisores es menor que el número y abundante si es mayor. Presenta fórmulas para hallar números perfectos y ejemplos de números de cada tipo. También cubre números amigables y la conjetura de Goldbach.
Redondear un número entero ingresado a la decena y centena más cercana. Carlos Aviles Galeas
El programa lee un número de tres dígitos ingresado por el usuario y asigna sus unidades, decenas y centenas a variables. Luego redondea el número a la decena y centena más cercanas, mostrando los resultados. Por ejemplo, para el número 367, el redondeo a la decena más cercana es 370 y a la centena más cercana es 400.
Es una breve introducción a las matemáticas viendo desde inicio de los conceptos como los números reales. Asi como unos ejercicios básicos para un mejor entendimiento
El documento describe el orden de los números enteros. Explica que los números enteros están ordenados y que se puede determinar si un número es mayor, menor o igual que otro. También define que un número fraccionario a/b es mayor que otro c/d si y solo si el producto ad es mayor que bc.
Este documento describe varias aplicaciones de las integrales en diferentes campos como la geometría, física y biología. Entre las aplicaciones se encuentran el cálculo de áreas, volúmenes, trabajos mecánicos, momentos, centros de masa, presiones de fluidos y flujos sanguíneos. El documento profundiza en el uso de integrales para calcular trabajos mecánicos, centros de masa y presiones ejercidas por fluidos.
Un documento describe los conceptos de distribución de frecuencia, frecuencia relativa y porcentual para resumir datos cualitativos y cuantitativos. Explica cómo construir tablas de distribución de frecuencia desde Excel y cómo definir clases para datos cuantitativos. También cubre gráficas como barras, pasteles, puntos e histogramas para visualizar distribuciones de frecuencia.
Este documento describe la importancia de las matrices en la resolución de problemas. Explica los tipos de matrices, operaciones matriciales como suma, diferencia y producto. Aplica las matrices para resolver un sistema de ecuaciones lineales y un problema de alimentación de ganado usando el software Derive. Concluye que las matrices proporcionan una solución exacta a problemas de la vida cotidiana.
El documento trata sobre los números perfectos, deficientes y abundantes. Explica que un número perfecto es igual a la suma de sus divisores propios, mientras que un número es deficiente si la suma de sus divisores es menor que el número y abundante si es mayor. Presenta fórmulas para hallar números perfectos y ejemplos de números de cada tipo. También cubre números amigables y la conjetura de Goldbach.
Redondear un número entero ingresado a la decena y centena más cercana. Carlos Aviles Galeas
El programa lee un número de tres dígitos ingresado por el usuario y asigna sus unidades, decenas y centenas a variables. Luego redondea el número a la decena y centena más cercanas, mostrando los resultados. Por ejemplo, para el número 367, el redondeo a la decena más cercana es 370 y a la centena más cercana es 400.
Es una breve introducción a las matemáticas viendo desde inicio de los conceptos como los números reales. Asi como unos ejercicios básicos para un mejor entendimiento
El documento describe el orden de los números enteros. Explica que los números enteros están ordenados y que se puede determinar si un número es mayor, menor o igual que otro. También define que un número fraccionario a/b es mayor que otro c/d si y solo si el producto ad es mayor que bc.
Este documento explica los pasos para elaborar una tabla de frecuencia a partir de un conjunto de datos. Primero se identifican el rango y número de clases de los datos. Luego se calcula la amplitud de cada clase y se establecen los límites inferiores y superiores. Finalmente, se cuentan las frecuencias absolutas de cada clase y se organizan los resultados en una tabla. Se provee un ejemplo completo para ilustrar el proceso.
Este documento presenta conceptos fundamentales de estadística y métodos para organizar y resumir datos estadísticos, incluyendo tablas de frecuencia. Explica cómo construir tablas de frecuencia agrupando datos en intervalos de clases para facilitar el análisis. También cubre conceptos como población, muestra, variables discretas y continuas, y redondeo de datos. El objetivo es reconocer estas ideas básicas y aplicar métodos como tablas de frecuencia para organizar conjuntos de datos.
Este documento presenta información sobre agrupación de datos, incluyendo definiciones de intervalos abiertos y cerrados, procedimientos para determinar el número y amplitud de intervalos de clase, y cálculos de frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. También incluye una tabla de datos no agrupados sobre ventas mensuales y pasos para agruparlos en una tabla con intervalos de clase.
Este documento explica los pasos para organizar y resumir datos estadísticos. Primero, se recolectan los datos y se organizan en tablas de frecuencias simples o por intervalos. Esto incluye contar la frecuencia de cada valor y calcular porcentajes. Luego, se pueden agregar columnas para mostrar frecuencias acumuladas y porcentajes acumulados. La organización de datos es un paso fundamental antes del análisis estadístico.
Este documento presenta información sobre el análisis de varianza (ANOVA). Brevemente describe que ANOVA permite comparar las medias de varios grupos evaluando la variación entre grupos y dentro de grupos. Luego presenta un ejemplo numérico que ilustra cómo aplicar ANOVA para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre las ventas medias de tres vendedores.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios estadísticos. En el primer ejercicio, se analiza el estado civil de 120 varones que asisten a un centro de día y se concluye que la categoría más probable es "viudo". Los ejercicios siguientes involucran cálculos como media, moda, mediana, varianza y desvío estándar para conjuntos de datos. Finalmente, se comparan las distribuciones de estado civil entre varones y mujeres.
Este documento presenta información sobre distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas. Explica cómo tabular y organizar datos en tablas de distribución de frecuencia para datos no agrupados y agrupados. También describe diferentes tipos de gráficos como barras, histogramas, polígonos de frecuencia y pictogramas. Al final incluye ejercicios propuestos para practicar la construcción de tablas de frecuencia y gráficos.
Este documento presenta información sobre cómo construir tablas de distribución de frecuencias y histogramas. Explica los pasos para organizar datos en una tabla, incluyendo determinar el número de clases, anchura de clases, límites y frecuencias. Luego, muestra cómo crear un histograma a partir de la tabla, usando los límites de clase en el eje x y las frecuencias en el eje y. El propósito es resumir y presentar datos de manera visual para facilitar su análisis.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios estadísticos. En el primer ejercicio, se analiza el estado civil de 120 varones y se concluye que la categoría más probable es "viudo". En el segundo ejercicio, se calculan medidas de tendencia central y dispersión para puntajes de agudeza visual. En el tercero, se analizan ensayos necesarios para memorizar palabras y se comparan con datos de actores. Finalmente, se compara el estado civil de varones y mujeres.
Este documento explica conceptos estadísticos básicos como tablas de frecuencias, intervalos de clase, medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y cómo calcularlas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo construir tablas de frecuencias y distribuciones de frecuencias, así como el cálculo de la media, mediana y moda para diferentes conjuntos de datos. Finalmente, resume el propósito de las medidas de tendencia central y cuándo usar cada una.
Estadística Descriptiva.
Datos Agrupados.
Posterior a la recopilación de datos de una muestra de una población, hay que ordenarlos para poder analizarlos, este orden se organiza en una tabla de distribución de frecuencias de datos.
En este archivo te muestro un procedimiento para el desarrollo de una tabla de distribución de frecuencias, incluye una tabla para practica.
Ejercicios detallados del obj 6 mat i (175 176-177Jonathan Mejías
Este documento presenta una serie de ejercicios relacionados con estadística y representación de datos. El primer ejercicio divide un conjunto de datos de estaturas en seis intervalos de clase y determina la frecuencia del primer intervalo. El segundo ejercicio representa datos de una encuesta usando una escala aritmética. El tercer ejercicio presenta datos sobre vehículos que pasaron por una carretera y pide construir un histograma.
Estadística Distribución de frecuencias y gráficas Estadística 007CESAR A. RUIZ C
Este documento describe cómo construir tablas de distribución de frecuencias para diferentes tipos de variables estadísticas. Explica cómo crear tablas para variables cuantitativas continuas y discretas, incluyendo cómo determinar el número y tamaño de intervalos y clasificar los datos. También cubre cómo crear tablas para variables cualitativas mediante el conteo de frecuencias. El propósito de estas tablas es condensar y resumir los datos de una manera que permita un primer análisis e interpretación.
Este documento explica los pasos para organizar datos estadísticos. Primero se recolectan los datos utilizando métodos como encuestas o observación. Luego, los datos se organizan y ordenan en tablas de frecuencias simples o por intervalos para mostrar la frecuencia de cada valor. Finalmente, los datos organizados se pueden representar gráficamente utilizando diagramas de barras, histogramas u otros métodos.
Este documento presenta una guía sobre el uso de diapositivas para la asignatura de Estadística Aplicada I en una maestría. El módulo III cubre métodos y técnicas estadísticas básicas como variables, análisis de datos, representación gráfica, medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados y no agrupados. El objetivo es revisar métodos gráficos y numéricos para resumir y procesar datos en información.
El documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión. Explica cómo calcular e interpretar estas medidas a partir de datos agrupados y no agrupados, y sus propiedades y usos.
Este documento describe tres medidas de tendencia central: la media aritmética, la mediana y la moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos agrupados y no agrupados, así como las ventajas y desventajas de este método. También define la mediana y proporciona ejemplos de su cálculo para conjuntos de datos con números impares y pares de datos.
Este documento describe diferentes medidas de posición como la media, la mediana y la moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos agrupados y no agrupados, así como la mediana para datos agrupados y no agrupados. Se definen las propiedades de la media aritmética y se proporcionan ejemplos para ilustrar los diferentes métodos de cálculo de medidas de posición.
Este documento define y explica diversas medidas de tendencia central y dispersión estadísticas como la media aritmética, la moda, el promedio geométrico, la desviación estándar y los cuartiles. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular cada medida.
Este documento explica los pasos para elaborar una tabla de frecuencia a partir de un conjunto de datos. Primero se identifican el rango y número de clases de los datos. Luego se calcula la amplitud de cada clase y se establecen los límites inferiores y superiores. Finalmente, se cuentan las frecuencias absolutas de cada clase y se organizan los resultados en una tabla. Se provee un ejemplo completo para ilustrar el proceso.
Este documento presenta conceptos fundamentales de estadística y métodos para organizar y resumir datos estadísticos, incluyendo tablas de frecuencia. Explica cómo construir tablas de frecuencia agrupando datos en intervalos de clases para facilitar el análisis. También cubre conceptos como población, muestra, variables discretas y continuas, y redondeo de datos. El objetivo es reconocer estas ideas básicas y aplicar métodos como tablas de frecuencia para organizar conjuntos de datos.
Este documento presenta información sobre agrupación de datos, incluyendo definiciones de intervalos abiertos y cerrados, procedimientos para determinar el número y amplitud de intervalos de clase, y cálculos de frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. También incluye una tabla de datos no agrupados sobre ventas mensuales y pasos para agruparlos en una tabla con intervalos de clase.
Este documento explica los pasos para organizar y resumir datos estadísticos. Primero, se recolectan los datos y se organizan en tablas de frecuencias simples o por intervalos. Esto incluye contar la frecuencia de cada valor y calcular porcentajes. Luego, se pueden agregar columnas para mostrar frecuencias acumuladas y porcentajes acumulados. La organización de datos es un paso fundamental antes del análisis estadístico.
Este documento presenta información sobre el análisis de varianza (ANOVA). Brevemente describe que ANOVA permite comparar las medias de varios grupos evaluando la variación entre grupos y dentro de grupos. Luego presenta un ejemplo numérico que ilustra cómo aplicar ANOVA para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre las ventas medias de tres vendedores.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios estadísticos. En el primer ejercicio, se analiza el estado civil de 120 varones que asisten a un centro de día y se concluye que la categoría más probable es "viudo". Los ejercicios siguientes involucran cálculos como media, moda, mediana, varianza y desvío estándar para conjuntos de datos. Finalmente, se comparan las distribuciones de estado civil entre varones y mujeres.
Este documento presenta información sobre distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas. Explica cómo tabular y organizar datos en tablas de distribución de frecuencia para datos no agrupados y agrupados. También describe diferentes tipos de gráficos como barras, histogramas, polígonos de frecuencia y pictogramas. Al final incluye ejercicios propuestos para practicar la construcción de tablas de frecuencia y gráficos.
Este documento presenta información sobre cómo construir tablas de distribución de frecuencias y histogramas. Explica los pasos para organizar datos en una tabla, incluyendo determinar el número de clases, anchura de clases, límites y frecuencias. Luego, muestra cómo crear un histograma a partir de la tabla, usando los límites de clase en el eje x y las frecuencias en el eje y. El propósito es resumir y presentar datos de manera visual para facilitar su análisis.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios estadísticos. En el primer ejercicio, se analiza el estado civil de 120 varones y se concluye que la categoría más probable es "viudo". En el segundo ejercicio, se calculan medidas de tendencia central y dispersión para puntajes de agudeza visual. En el tercero, se analizan ensayos necesarios para memorizar palabras y se comparan con datos de actores. Finalmente, se compara el estado civil de varones y mujeres.
Este documento explica conceptos estadísticos básicos como tablas de frecuencias, intervalos de clase, medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y cómo calcularlas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo construir tablas de frecuencias y distribuciones de frecuencias, así como el cálculo de la media, mediana y moda para diferentes conjuntos de datos. Finalmente, resume el propósito de las medidas de tendencia central y cuándo usar cada una.
Estadística Descriptiva.
Datos Agrupados.
Posterior a la recopilación de datos de una muestra de una población, hay que ordenarlos para poder analizarlos, este orden se organiza en una tabla de distribución de frecuencias de datos.
En este archivo te muestro un procedimiento para el desarrollo de una tabla de distribución de frecuencias, incluye una tabla para practica.
Ejercicios detallados del obj 6 mat i (175 176-177Jonathan Mejías
Este documento presenta una serie de ejercicios relacionados con estadística y representación de datos. El primer ejercicio divide un conjunto de datos de estaturas en seis intervalos de clase y determina la frecuencia del primer intervalo. El segundo ejercicio representa datos de una encuesta usando una escala aritmética. El tercer ejercicio presenta datos sobre vehículos que pasaron por una carretera y pide construir un histograma.
Estadística Distribución de frecuencias y gráficas Estadística 007CESAR A. RUIZ C
Este documento describe cómo construir tablas de distribución de frecuencias para diferentes tipos de variables estadísticas. Explica cómo crear tablas para variables cuantitativas continuas y discretas, incluyendo cómo determinar el número y tamaño de intervalos y clasificar los datos. También cubre cómo crear tablas para variables cualitativas mediante el conteo de frecuencias. El propósito de estas tablas es condensar y resumir los datos de una manera que permita un primer análisis e interpretación.
Este documento explica los pasos para organizar datos estadísticos. Primero se recolectan los datos utilizando métodos como encuestas o observación. Luego, los datos se organizan y ordenan en tablas de frecuencias simples o por intervalos para mostrar la frecuencia de cada valor. Finalmente, los datos organizados se pueden representar gráficamente utilizando diagramas de barras, histogramas u otros métodos.
Este documento presenta una guía sobre el uso de diapositivas para la asignatura de Estadística Aplicada I en una maestría. El módulo III cubre métodos y técnicas estadísticas básicas como variables, análisis de datos, representación gráfica, medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados y no agrupados. El objetivo es revisar métodos gráficos y numéricos para resumir y procesar datos en información.
El documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión. Explica cómo calcular e interpretar estas medidas a partir de datos agrupados y no agrupados, y sus propiedades y usos.
Este documento describe tres medidas de tendencia central: la media aritmética, la mediana y la moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos agrupados y no agrupados, así como las ventajas y desventajas de este método. También define la mediana y proporciona ejemplos de su cálculo para conjuntos de datos con números impares y pares de datos.
Este documento describe diferentes medidas de posición como la media, la mediana y la moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos agrupados y no agrupados, así como la mediana para datos agrupados y no agrupados. Se definen las propiedades de la media aritmética y se proporcionan ejemplos para ilustrar los diferentes métodos de cálculo de medidas de posición.
Este documento define y explica diversas medidas de tendencia central y dispersión estadísticas como la media aritmética, la moda, el promedio geométrico, la desviación estándar y los cuartiles. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular cada medida.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
Las Tecnologias Digitales en los Aprendizajesdel Siglo XXI UNESCO Ccesa007.pdf
Antologia estadistica descriptiva
1. U
Un
ni
id
da
ad
d 1
1
Distribuciones de frecuencia
Conceptos de estadística y su clasificación
Estadística:
Es la ciencia que se encarga de recolectar, organizar, analizar e
interpretar información.
Estadística descriptiva:
Comprende aquellos métodos usados para organizar y describir la
información recabada.
Estadística inferencial:
Comprende aquellos métodos y técnicas usados para hacer
generalizaciones, predicciones o estimaciones sobre poblaciones a partir
de una muestra.
Recopilación de datos
Millones de datos numéricos se captan todos los dias en negocios, los
cuales representan miles de artículos. Por ejemplo, los números
representan costos en dólares de artículos producídos, lugares
geográficos de establecimientos de venta al menudeo, pesos de
embarques y clasificaciones de subordinados en revisiones anuales.
2. Todos estos datos no deben ser analizados de la misma manera
estadística porque las entidades representadas por los números son
diferentes. Por esta razón, el investigador de negocios necesita saber el
nivel de medición de datos representado por los números que se
analicen.
Lo correcto del análisis de datos es que depende del nivel de medida de
los datos recolectados. El fenómeno representado por los números
determina el nivel de medición de datos, los cuales se clasifican en
cuatro niveles:
1. Nominal
2. Ordinal
3. Intervalo
4. De razón
a. Nivel nominal:
Los números que representan datos de nivel nominal se pueden usar
sólo para clasificar o asignar categorías. Los números de
identificación de empleados son un ejemplo de datos nominales. Los
números se emplean sólo para diferenciar empleados y no para hacer
una exposición del valor de ellos. Algunas otras variables que
producen datos de nivel nominal son el sexo, religión, grupo étnico,
ubicación geográfica y lugar de nacimiento. Los números de seguro
social, números telefónicos, números de identificación de empleados
y números de código postal.
b. Nivel ordinal:
Además de las posibilidades del nivel nominal, la medición del nivel
ordinal se puede usar para clasificar u ordenar objetos. Por ejemplo,
con el uso de datos ordinales, la supervisora puede evaluar tres
empleados al clasificar su productividad con los números del 1 al 3,
con datos ordinales, la supervisora podría identificar al empleado más
productivo, al menos productivo y a quien esta entre los anteriores.
Algunas escalas del cuestionario tipo Likert son consideradas como de
nivel ordinal. Por ejemplo:
Este material didáctico de computadora es:
_____ _______ ________________ ______ ________________
No útil poco útil moderadamente útil muy útil extremadamente útil
1 2 3 4 5
3. Los fondos mutuos como inversiones se clasifican a veces en
términos de riesgo al usar medidas de riesgo por incumplimiento,
monetario y de tasas de interés. Estas medidas de riesgo se aplican a
inversiones cuando se clasifican como de alto, medio y bajo riesgo.
Ahora bien, si al alto riesgo se le asigna un 3 de calificación, al riesgo
medio 2 y al bajo 1; por otra parte, si a un fondo se le asigna un 3 en
lugar de 2, lleva más riesgo, y así sucesivamente. No obstante, las
diferencias en riesgo entre las categorías 1, 2 y 3 no son
necesariamente iguales, por lo que estas medidas de riesgo son sólo
medidas de nivel ordinal.
c. Nivel de intervalo:
En este nivel las distancias entre números consecutivos tienen
significado y los datos son siempre numéricos. Las distancias
representadas por las diferencias entre números consecutivos son
iguales; esto es, los datos de intervalo tienen intervalos iguales. Un
ejemplo de medición de intervalo es la temperatura Fahrenheit. Con
números de temperatura Fahrenheit, las temperaturas se pueden
clasificar y las cantidades de calor entre lecturas consecutivas, por
ejemplo
22
21
20 , , son las mismas.
d. Nivel de razón:
Los datos de razón tienen las mismas propiedades que los datos de
intervalo pero los datos de razón tienen un cero absoluto y la razón
entre los dos números es significativa. La noción de cero absoluto
significa que cero es fijo, y el valor cero en los datos representa la
ausencia de la característica en estudio. La altura, peso, tiempo,
volumen y la temperatura en grados Kelvin son ejemplos de datos de
razón.
Distribución de frecuencia
4. El objeto de la organización de datos es acomodar un conjunto de datos
en forma útil para revelar sus características esenciales y simplificar
ciertos análisis.
Frecuencia.
La frecuencia de una medida o de una categoría, es el número de veces
que aparecen en una colección de datos.
Tablas de frecuencia agrupadas.
Una tabla de frecuencia agrupada se usa comúnmente para resumir
grandes cantidades de datos que contienen relativamente pocas
repeticiones.
Ejemplos
1. El hospital San Javier quiere saber si su servicio en la sala de
emergencias es adecuado. Para lo cual se registra el número de
personas que ocupan la sala de emergencias cada día durante un
periodo de 12 días con los resultados siguientes:
Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
# Pacientes 7 43 8 22 13 28 36 18 23 21 15 53
Para simplificar los datos, el gerente construye 6 agrupamientos o
clases.
Clase f
1 10 2
11 20 3
21 30 4
31 40 1
41 50 1
51 60 1
Total 12
Límites de clase:
Para las clases 1 – 10 a 1 se le llama límite inferior de clase y a 10
límite superior de clase
Amplitud de clase o (ancho de clase) “W ”
Es la distancia entre cualquiera de dos limites superiores consecutivos o
entre cualquiera de dos limites inferiores consecutivos.
5. 10
10
20
W o 10
31
41
W
2. La siguiente es una tabla de frecuencias agrupadas para el peso en
libras de 18 recién nacidos, calcular W
Clase F
3.0 4.4 1
4.5 5.9 1
6.0 7.4 7
7.5 8.9 8
9.0 10.4 1
Total 12
5
1
3
5
4 .
.
W
5
1
9
5
4
7 .
.
.
W
Elección de clases para tablas de frecuencias agrupadas.
Para construir una tabla de frecuencias agrupadas debemos responder
a las siguientes preguntas:
a. Cuantas clases deben usarse
b. Cual debe ser la amplitud de la clase
c. En que valor debe empezar la primera clase.
Respuestas.
a. Puede usarse un número entre 5 y 15 inclusive o por la regla de
Sturges.
1
3
3
)
(log
. n
C
#
n de medidas
n
log logaritmo de n en base 10
“Al valor de C se redondea al entero más cercano”
b.
C
R
w R = rango m
M
R
C = # de clases
“ w se toma como el mínimo entero mayor que
C
R
”
c. El valor será el de la medida más pequeña
6. 3. El profesor Smith puso un examen final consistente en 100
preguntas a su grupo de contabilidad. Los datos siguientes
representan el número de respuestas correctas en cada examen.
Construya una tabla de frecuencias agrupadas con los siguientes
resultados.
17 15 78 21 10 32 7 65 18 87
4 22 34 42 9 9 82 79 98 4
44 64 62 77 2 81 45 37 83 44
77 13 41 16 17 13 82 37 5 54
7 67 88 41 61 22 92 16 67 85
Respuesta:
7
6
6
1
50
3
3
.
)
(log
.
C 14
7
13
7
2
98
.
C
R
w
Clase f
2 15 12
16 29 8
30 43 7
44 57 4
58 71 6
72 85 9
86 99 4
Total 50
4. Los datos adjuntos representan el número de clientes que visitan
una tienda en un periodo de 22 días. Construya una tabla de
frecuencia agrupada para los siguientes datos:
28 42 52 50 29 31 34 45 48 38 28
33 33 49 32 37 41 43 46 49 34 49
Respuesta:
6
5
5
1
22
3
3
.
)
(log
.
C 4
6
28
52
C
R
w
7. Clase f
28 31 4
32 35 5
36 39 2
40 43 3
44 47 2
48 51 5
Total 21
Observamos que el dato 52 no esta incluido en ninguna clase,
para remediar esto hacemos a 5
W y tenemos la siguiente tabla.
Clase f
28 32 5
33 37 5
38 42 3
43 47 3
48 52 6
53 57 0
Total 22
En este caso la ultima clase esta vacía. Para remediar esta situación
empezamos la 1ª clase con un valor menor, digamos 26
teniendo la siguiente tabla.
Clase F
26 30 3
31 35 6
36 40 2
41 45 4
46 50 6
51 55 1
Total 22
Marca de clase.
Al punto medio de cada clase se denomina marca de clase y se denota
por X , cuando los datos se condensan en una tabla de frecuencias
agrupadas se pierde información y no sabemos el valor exacto de las
medidas que caen en cada clase; por eso lo mejor que podemos hacer
es permitir que cada una de las medidas de una clase dada esté
representada por la marca de esa clase.
8. 2
2
1 l
l
X
donde 1
l = límite inferior de clase y
2
l límite superior de
clase
5. Ejemplo para el ejercicio anterior:
Clase f X
26 30 3 28
31 35 6 33
36 40 2 38
41 45 4 43
46 50 6 48
51 55 1 53
Total 22
6. Los datos siguientes representan los totales de efectivo (en dólares)
gastados en un fin de semana por 25 estudiantes. Construya una
tabla de frecuencias agrupadas con su marca de clase.
39.78 28.30 28.31 17.95 44.47
46.65 31.47 33.45 29.17 48.39
87.71 43.63 41.17 47.32 52.16
25.94 50.32 35.25 35.70 17.89
60.20 48.14 22.78 38.22 23.25
Respuesta:
6
6
5
1
25
3
3
.
)
(log
.
C 12
63
11
6
89
17
71
87
.
.
.
C
R
w
Clase F X
17.89 29.88 8 23.885
29.89 41.88 7 35.885
41.89 53.88 8 47.885
53.89 65.88 1 59.885
65.89 77.88 0 71.885
77.89 89.88 1 83.885
Total 25
Frecuencia relativas.
A veces es útil expresar cada valor o clase de una tabla de frecuencia
como una fracción o porcentaje del total de las medidas.
9. 7. Para el ejercicio anterior la tabla de frecuencia relativa quedaría
como:
Clase f X Fr
17.89 29.88 8 23.885 .32
29.89 41.88 7 35.885 .28
41.89 53.88 8 47.885 .32
53.89 65.88 1 59.885 .04
65.89 77.88 0 71.885 0
77.89 89.88 1 83.885 .04
Total 25
Frecuencia acumulada.
La frecuencia acumulada de cualquier medida o clase, es la suma de las
frecuencias de esa misma medida o clase y de las frecuencias de todas
las demás de menor valor.
8. Para el caso del profesor Smith la tabla de frecuencia acumulada
quedaría:
Clase f fa
2 15 12 12
16 29 8 20
30 43 7 27
44 57 4 31
58 71 6 37
72 85 9 46
86 99 4 50
Total 50
9. Para el caso de los clientes de la tienda la tabla de frecuencia
acumulada quedaría:
Clase f fa
26 30 3 3
31 35 6 9
36 40 2 11
41 45 4 15
46 50 6 21
51 55 1 22
Total 22
Tabla de frecuencia relativa acumulada.
10. 10. Para el caso del profesor Smith la tabla de frecuencia relativa
acumulada quedaría:
Clase f fr fra
2 15 12 .24 .24
16 29 8 .16 .40
30 43 7 .14 .54
44 57 4 .08 .62
58 71 6 .12 .74
72 85 9 .18 .92
86 99 4 .08 1
Total 50 1
a. Una calificación de 57 aciertos es el porcentil 62
b. EL porcentil numérico 50 esta entre las calificaciones 30 y 43
c. El porcentil 74 es la calificación 71
d. El septuagésimo quinto porcentil esta entre las calificaciones 72
y 85.
Estadística descriptiva
Medidas de tendencia central
La primera característica de un conjunto de datos que deseamos medir
es el centro o la tendencia central. El propósito es resumir un conjunto
de datos de tal forma que nos de un panorama en general. Dicha
medida sirve como representante del resto de la información,
proporcionando una idea del valor central de un conjunto de datos. Las
medidas de tendencia central más comunes son: Media, Mediana, Moda
y Rango medio
Media.
La media o promedio aritmético de un conjunto de números se
encuentra sumando los números y dividiendo después la suma entre n
que representa el número de datos o medidas.
Media muestral Media poblacional
n
x
x
N
x
11. Ejemplos
1. Los 10 puntajes siguientes representan el número de puntos
anotados en 10 juegos de básquetbol por el jugador A: 6, 10, 3, 7,
6, 6, 8, 5, 9, 10 la medida es:
7
10
70
n
x
x
El valor 7 representa el número central o medio de los puntos
anotados en 10 juegos por el jugador A
2. Los totales anuales en miles de millones de dólares para las
exportaciones agrícolas de México de 1974 a 1983 son: 21.9 21.9
23.0 23.6 29.4 34.7 41.2 43.3 39.1 33.7 Determine la
media si los datos constituyen una población.
18
31
10
8
311
.
.
N
x
3. Suponga que tenemos la muestra siguiente de edades en año de
alumnos recién ingresados a la universidad 18, 18, 18, 18, 19, 19,
19, 20, 20, 21 calcule la media.
19
10
190
n
x
x
Se puede obtener el mismo resultado utilizando tablas de
frecuencia
X f xf
18 4 72
19 3 57
20 2 40
21 1 21
Total 10 190
19
10
190
f
fx
x
Desventajas de la media
12. La media se ve afectada por los valores extremos del final de una
distribución. Como depende del valor de cada medida, los valores
extremos pueden llevarla a representar defectuosamente los datos.
4. Suponga que un corredor de maratón ha corrido en seis de los
maratones más grandes del país quedando en las posiciones
siguientes 3, 5, 4, 6, 2, 85 (el orden es el de los maratones)
calculen la media.
5
17
6
105
.
n
x
x
Mediana
La mediana es el puntaje medio ordenado. Por lo que tenemos que
ordenar en primer lugar los datos de menor a mayor. Si n es impar, la
mediana es la medida en el lugar
2
1
n
. Si n es par, la mediana es el
promedio de las medidas en los lugares 1
2
2
n
n
,
5. Suponga que en los últimos 7 juegos los vaqueros de Dallas
anotaron los números siguientes de puntos: 6, 10, 3, 21, 0, 35,
14, calcula la mediana
7
n 4
2
1
7
0, 3, 6, 10, 14, 21, 35 Así la
mediana es 10
6. Si aumentamos 42 a los datos anteriores calculen la nueva
mediana.
8
n 4
2
8
2
n
5
1
4
1
2
n
0, 3, 6, 10, 14, 21, 35, 42
Así el promedio entre los lugares 4 y 5 es: 12
2
14
10
Moda
13. La moda si se da es la medida más frecuente, La moda no se ve
afectada por medidas extremas.
7. Con las medidas 1, 2, 2, 2, 3, 8 la moda es 2
8. Con las medidas 1, 2, 2, 2, 3, 7, 8 la moda es 2
9. Suponga que los tipos de sangre para un grupo de 12 estudiantes
son: A, A, B, A, AB, O, O, B, O, A, B, AB la moda es A
Para estos datos no tiene sentido usar la media o la mediana para
localizar una observación central, la moda es la única medida de
tendencia central que tiene sentido aquí.
Rango Medio
El rango medio es el promedio de las medidas mayor y menor.
2
n
M
Rm
10. Los siguientes son los números de torceduras necesarias para
romper ocho barras de hierro forjadas de una aleación: 32, 38, 45,
44, 27, 36, 40 y 38 determine el rango medio.
36
2
27
45
Rm
Medidas de colocación
Punto de Posición.
Un punto de posición para una distribución, es aquel valor para el cual
una porción especifica de la distribución queda “en o debajo de el”, la
mediana, los porcentiles, cuartiles y deciles son ejemplos.
En el caso de la mediana 50% de la distribución o de los datos son
menores o igual que la mediana y otro 50% es mayor o igual que la
mediana.
Porcentiles
14. El n-ésimo porcentil, denotado con n
P es el valor para el cual al menos
%
n de la distribución caen en o debajo de el y al menos %
n
100 caen
en o por arriba de el. Un conjunto de datos tiene 99 puntos porcentiles
que lo dividen en 100 partes, cada parte contiene 1% de las medidas y
se denotan por 99
2
1 P
P
P .........
,
,
Ejemplos:
1. Encontrar el vigésimo quinto porcentil 25
P de la muestra en el
siguiente diagrama.
3 4 4 6 9
4 3 6 7 8 9
5 0 1 1 5 7 7 8 9
6 0 0 4 4 7
7 1 5 8 8 8 9
8 4 6 8 8
8
32
25
32
*
.
n al menos 8 valores en o debajo de él
24
32
75
*
. al menos 24 valores en o por encima de
Los datos 48 y 49 cumplen con las 2 condiciones anteriores por lo
que se saca su promedio.
5
48
2
49
48
25 .
P
2. Encontrar el P30 con los datos del ejercicio anterior.
(.30) (32) = 9.6 ~ 10
(.70) (32) = 22.4 ~ 23
El número 50 satisface ambas condiciones :. 50
30
P
Cuartiles.
Son números que dividen en 4 partes a un conjunto ordenado de
medidas y se denotan por 3
2
1 Q
Q
Q ,
, donde 25
1 P
Q , 50
2 P
Q , 75
3 P
Q
Deciles.
Son números que dividen en 10 partes a un conjunto ordenado de
medidas y se denotan por 9
3
2
1 D
D
D
D ,......
,
, donde 10
1 P
D , 40
4 P
D , 70
7 P
D
15. 3. Los siguientes datos representan el dinero que se les descuenta a
12 trabajadores para su fondo de ahorro: 80.6 89.9 101.4
102.6 115.0 120.1 123.4 126.3 131.8 138.6 151.6
160.5 determine
a) los cuartiles 3
2
1 Q
Q
Q ,
,
b) el segundo decil.
a. (.25) (12) = 3 102
2
6
102
4
101
1
.
.
Q
(.75) (12) = 9
2
Q es la mediana 75
121
2
4
123
1
120
2 .
.
.
Q
(.75) (12) = 9 2
135
2
6
138
8
131
3 .
.
.
Q
(.25) (12) = 3
b. (.2) (12) = 2.4 ~ 3 4
101
2 .
D
(.8) (12) = 9.6 ~ 10
Medidas de dispersión o variabilidad
Es usual que las medidas de tendencia central solas no describan
apropiadamente una característica en estudio.
1. Supongan que David y Ricardo lanzan, cada uno 25 flechas a un
blanco. Sus puntajes son los siguientes.
Puntaje Frec. David Frec. Ricardo
10 2 0
9 3 0
8 4 5
7 7 8
6 2 5
5 1 4
4 1 3
3 1 0
2 2 0
1 2 0
16. Calculen la media para David y Ricardo.
David y Ricardo tienen la misma media 6.32. Pero gráficamente el
desempeño de David difiere con el de Ricardo. Es decir los puntajes
de David son más variables.
Rango.
El rango se define como la diferencia entre la medida máxima y la
medida mínima. m
M
R
2. Las edades en años en un grupo familiar son 30, 21, 7, 4, 32, 10
El rango es:
28
4
32
R
Desviación de un valor.
En estadística la cantidad
x
x se llama el valor de desviación y
representa la distancia dirigida entre la media y una medida de un
conjunto de datos.
3. Calcule la desviación de los datos siguientes. 1, 4, 6, 6, 8
5
5
25
n
x
x
Fre. David
0
2
4
6
8
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Fre. David
Frec. Ricardo
17. x x
x
1 1-5=-4
4 4-5=-1
6 6-5= 1
6 6-5=1
8 8-5=3
Suma 0
Suma de Cuadrados.
Podríamos pensar que el promedio de todas las desviaciones
proporciona una medida de dispersión de todas las medidas con
respecto a la media, pero esto no ocurre pues
0
x
x . Par evitar
este problema elevamos al cuadrado cada desviación antes de sumar,
al resultado se le llama suma de cuadrados.
2
x
x
SS
2
x
SS
Muestra Población
4. Encontrar la SS de la muestra siguiente: 62, 80, 83, 72, 73
74
x 266
74
73
74
72
74
83
74
80
74
62
2
2
2
2
2
SS
Formula Alterna
n
x
x
SS
2
2
N
x
x
SS
2
2
Muestra Población
5. Calcula la SS de los datos anteriores.
x 2
x
62 3,844
80 6,400
83 6,889
72 5,184
73 5,329
Suma 370 27,646
266
380
27
646
27
5
370
646
27
2
,
,
,
SS
18. Varianza
La varianza de una población se define como el promedio de los
cuadrados de las desviaciones de los valores y se denota por σ²
1
1
2
2
n
x
x
n
SS
S
N
x
N
SS
2
2
Muestra Población
6. Encuentre
2
para los datos del ejercicio anterior suponga que los
datos constituyen una población.
2
53
5
266
2
.
N
SS
7. Calcule la varianza muestral para los datos del ejercicio de David y
Ricardo.
Varianza de David
x f xf 2
x f
x2
1 2 2 1 2
2 2 4 4 8
3 1 2 9 9
4 1 4 16 16
5 1 5 25 25
6 2 12 36 72
7 7 49 49 343
8 4 32 64 256
9 3 27 81 243
10 2 20 100 200
158 1,174
31
7
24
25
158
1174
1
2
2
2
2
.
n
n
x
x
S
La varianza de David es 7.31
19. En el caso de Ricardo
x f xf 2
x f
x2
1 0 0 1 0
2 0 0 4 0
3 0 0 9 0
4 3 12 16 48
5 4 20 25 100
6 5 30 36 180
7 8 56 49 392
8 5 40 64 320
9 0 0 81 0
10 0 0 100 0
158 1,040
72
1
24
25
158
1040
1
2
2
2
2
.
n
n
x
x
S
La varianza de Ricardo es 1.72
Así, Ricardo sería el ganador por tener la varianza más pequeña,
lo que concuerda con la grafica.
Desviación estándar
Se define como la raíz cuadrada de la varianza
Muestral Poblacional
2
S
S 2
1
n
SS
S
N
SS
1
2
n
x
x
S
N
x
2
20.
1
2
2
n
n
x
x
S
N
N
x
x
2
2
8. Calcula para el ejercicio anterior.
La desviación estándar de David es 70
2
31
7 .
.
La desviación estándar de Ricardo es 31
1
72
1 .
.
9. Los siguientes datos representan el promedio de millas por galón
diario por 5 días para los coches A y B en condiciones similares.
A 20 25 30 15 35
B 15 27 25 23 35
a) Encuentre la media y el rango para cada coche
b) ¿Cuál coche parece haber logrado un rendimiento más
consistente si la consistencia se determina examinando las
varianzas, explique?
a) 20
15
35
A
R 20
15
35
B
R
b)
5
62
4
250
1
2
.
n
SS
SA 52
4
208
1
2
n
SS
SB
El auto B es más consistente
x x
x 2
x
x
x x
x 2
x
x
20 -5 25 15 -10 100
25 0 0 27 2 4
30 5 25 25 0 0
15 -10 100 23 -2 4
35 10 100 35 10 100
250 208