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U N I V E R D I A D T E C N O L O G I C A D E T O R R E O N
2015
DATOS AGRUPADOS
ESTADISTICA
Saúl Ruiz Núñez
ESTADISTICA BASICA
SAUL MAXIMILIANO
RUIZ NUÑEZ.
2 E PRCESOS
INDUSTRIALESAREA
MANUFACTURA.
UNIVERSIDAD
TECNOLOGICA DE
TORREON.
PROF:LIC.GERARDO
EDGAR MATA ORTIZ
DATO AGRUPADOS.
Con base enla informaciónexplicacuál esla población. ¿Es una poblacióntangible
o conceptual?¿Es finitao infinita?
 La población sonlascalificacionesposiblesdel0al 100 espoblación
conceptual porque losdatosnoson identificablesyesfinitaporque se
puede contarlosdatos mostrados.
¿Se estudióla población completa?¿O se trata sólode una muestra?
 Es una muestraporque solose análisisungrupode estudiantes.
¿Cuál esla variable de interés?
 La calificaciónmínimaaprobatoria.
Determinael tipode variable y su escalade medición.
 Cuantitativa,continuayaque haynúmerosconsentidologico.
Determinala media aritmética,mediana y moda y explicasu significado
Mediaaritmética:47.9
Mediana:47
Moda: 52
 La mediaaritméticaesel promediode calificaciones mínimasaprobatorias yla mediana
esla menosfrecuentesymodaeslamás alta de calificacionesque se frecuentanmás.
Calcula las siguientesvariablesde dispersióne interprétalas:Rango; rango semi intercuartil;
rango percentil 10-90; desviaciónmedia;varianza; desviaciónestándar.
Rango: 42
Desviaciónmedia: 7.329333333
Varianza:83.13377926
Desviaciónestándar: 9.117772714
Semi Intercuartil :5
Percentil:52
Elaboray explicatusconclusionesacercade lacalificaciónmínimaaprobatoriaestablecidade
acuerdoal porcentaje de alumnosque se deseaadmitiryel desempeñode dichosalumnosenel
examen,además de lasprobabilidadesde que losalumnosadmitidosobtengansutítulo
universitario.
 La mínimaaprobatoriaesde 54.5 y esle desempeñó tiene muchas
bajasy altas realmente ylas probabilidadessonmuypocasno se 12
de cada 100.
¿Cuántosalumnosdeberánasistiraasesorías?¿Qué porcentaje de los
aspirantesmuestraunmal desempeño?¿Cuántashorasde asesoríaa la
semanaseránnecesarias?
 El 47% de cada uno de ellos , esel 47% del mal desempeñode los
alumnos,realmente necesitanalumnosde 1hora 30 o 2 horas 30
máximo.
Comparatus conclusionesconlasde tu compañerode equiposuponiendoque se tratade 300
aspirantesdistintosque deseaningresaraotra institucióneducativayelaborennuevas
conclusionesencolaboración.
 Yo y mi compañerotuvimoscomosiempre diferentesresultadoyrealmente tenemosel
mismoconceptode este tema.
Si buscas resultadosdistintos,nohagassiempre lomismo.
limites inferiores limites superiores limites inferiores limites superiores fixi
1 20 24 19.5 24.5 22 0 0 0 0 0 0 0
2 25 29 24.5 29.5 27 8 8 0.02666667 0.02666667 216 167.2 3494.48
3 30 34 29.5 34.5 32 17 25 0.05666667 0.08333333 544 270.3 4297.77
4 35 39 34.5 39.5 37 29 54 0.09666667 0.18 1073 316.1 3445.49
5 40 44 39.5 44.5 42 49 103 0.16333333 0.34333333 2058 289.1 1705.69
6 45 49 44.5 49.5 47 63 166 0.21 0.55333333 2961 56.7 51.03
7 50 54 49.5 54.5 52 63 229 0.21 0.76333333 3276 258.3 1059.03
8 55 59 54.5 59.5 57 40 269 0.13333333 0.89666667 2280 364 3312.4
9 60 64 59.5 64.5 62 23 292 0.07666667 0.97333333 1426 324.3 4572.63
10 65 69 64.5 69.5 67 8 300 0.02666667 1 536 152.8 2918.48
mediana= 47 14370
moda= 52 47.9 2198.8
7.32933333 24857
83.13377926
9.117772714
dispercion
intervalos reales
numero de intervalos
intervalos aparentes
clases frecuencias
=
fi
=
=
Tabla y gráficas.
En estatabal vemoslosdatosagrupadostratandode simplificarlosnumeroparaque estoseamás
fácil , por lotanto vemosmuybajala calificaciónmínimaynúmerosde estudiantesenmal promedioy
necesidades de accesorias.
Esta grafica nos representalosunnuerosmásfrecuentes
que se muestranenlosdatos de la tabla
En estagrafica circularnos
muestradiferentestiposde
porcentajesde algunas
determinadascalificaciones.
En estagrafica de dos ejesnos
muestralasdiferentestiposde
númerosfrecuentesysu
porcentaje
Esta grafica e hisode los más
sobre saliente de losdatos
mostradosenla tablacomo la
frecuenciaacumuladayla
frecuenciarelativaabsoluta
Cajas y bigotes.

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Dato agrupados5

  • 1. U N I V E R D I A D T E C N O L O G I C A D E T O R R E O N 2015 DATOS AGRUPADOS ESTADISTICA Saúl Ruiz Núñez ESTADISTICA BASICA SAUL MAXIMILIANO RUIZ NUÑEZ. 2 E PRCESOS INDUSTRIALESAREA MANUFACTURA. UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE TORREON. PROF:LIC.GERARDO EDGAR MATA ORTIZ
  • 2. DATO AGRUPADOS. Con base enla informaciónexplicacuál esla población. ¿Es una poblacióntangible o conceptual?¿Es finitao infinita?  La población sonlascalificacionesposiblesdel0al 100 espoblación conceptual porque losdatosnoson identificablesyesfinitaporque se puede contarlosdatos mostrados. ¿Se estudióla población completa?¿O se trata sólode una muestra?  Es una muestraporque solose análisisungrupode estudiantes. ¿Cuál esla variable de interés?  La calificaciónmínimaaprobatoria. Determinael tipode variable y su escalade medición.  Cuantitativa,continuayaque haynúmerosconsentidologico. Determinala media aritmética,mediana y moda y explicasu significado Mediaaritmética:47.9 Mediana:47 Moda: 52  La mediaaritméticaesel promediode calificaciones mínimasaprobatorias yla mediana esla menosfrecuentesymodaeslamás alta de calificacionesque se frecuentanmás. Calcula las siguientesvariablesde dispersióne interprétalas:Rango; rango semi intercuartil; rango percentil 10-90; desviaciónmedia;varianza; desviaciónestándar. Rango: 42 Desviaciónmedia: 7.329333333 Varianza:83.13377926 Desviaciónestándar: 9.117772714 Semi Intercuartil :5 Percentil:52
  • 3. Elaboray explicatusconclusionesacercade lacalificaciónmínimaaprobatoriaestablecidade acuerdoal porcentaje de alumnosque se deseaadmitiryel desempeñode dichosalumnosenel examen,además de lasprobabilidadesde que losalumnosadmitidosobtengansutítulo universitario.  La mínimaaprobatoriaesde 54.5 y esle desempeñó tiene muchas bajasy altas realmente ylas probabilidadessonmuypocasno se 12 de cada 100. ¿Cuántosalumnosdeberánasistiraasesorías?¿Qué porcentaje de los aspirantesmuestraunmal desempeño?¿Cuántashorasde asesoríaa la semanaseránnecesarias?  El 47% de cada uno de ellos , esel 47% del mal desempeñode los alumnos,realmente necesitanalumnosde 1hora 30 o 2 horas 30 máximo. Comparatus conclusionesconlasde tu compañerode equiposuponiendoque se tratade 300 aspirantesdistintosque deseaningresaraotra institucióneducativayelaborennuevas conclusionesencolaboración.  Yo y mi compañerotuvimoscomosiempre diferentesresultadoyrealmente tenemosel mismoconceptode este tema. Si buscas resultadosdistintos,nohagassiempre lomismo.
  • 4. limites inferiores limites superiores limites inferiores limites superiores fixi 1 20 24 19.5 24.5 22 0 0 0 0 0 0 0 2 25 29 24.5 29.5 27 8 8 0.02666667 0.02666667 216 167.2 3494.48 3 30 34 29.5 34.5 32 17 25 0.05666667 0.08333333 544 270.3 4297.77 4 35 39 34.5 39.5 37 29 54 0.09666667 0.18 1073 316.1 3445.49 5 40 44 39.5 44.5 42 49 103 0.16333333 0.34333333 2058 289.1 1705.69 6 45 49 44.5 49.5 47 63 166 0.21 0.55333333 2961 56.7 51.03 7 50 54 49.5 54.5 52 63 229 0.21 0.76333333 3276 258.3 1059.03 8 55 59 54.5 59.5 57 40 269 0.13333333 0.89666667 2280 364 3312.4 9 60 64 59.5 64.5 62 23 292 0.07666667 0.97333333 1426 324.3 4572.63 10 65 69 64.5 69.5 67 8 300 0.02666667 1 536 152.8 2918.48 mediana= 47 14370 moda= 52 47.9 2198.8 7.32933333 24857 83.13377926 9.117772714 dispercion intervalos reales numero de intervalos intervalos aparentes clases frecuencias = fi = = Tabla y gráficas. En estatabal vemoslosdatosagrupadostratandode simplificarlosnumeroparaque estoseamás fácil , por lotanto vemosmuybajala calificaciónmínimaynúmerosde estudiantesenmal promedioy necesidades de accesorias. Esta grafica nos representalosunnuerosmásfrecuentes que se muestranenlosdatos de la tabla
  • 5. En estagrafica circularnos muestradiferentestiposde porcentajesde algunas determinadascalificaciones. En estagrafica de dos ejesnos muestralasdiferentestiposde númerosfrecuentesysu porcentaje
  • 6. Esta grafica e hisode los más sobre saliente de losdatos mostradosenla tablacomo la frecuenciaacumuladayla frecuenciarelativaabsoluta Cajas y bigotes.