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-   Priscila D. Carrión Carrión
-   Paola A. Vega Carrillo
-   Kevin A. Valarezo Paz
   Medida descriptiva que resume alguna de las
    principales características de un conjunto de
    datos.
   Cuando un estadígrafo es calculado a partir de
    todos los datos poblacionales, se dice que es un
    parámetro poblacional.
   Medidas que describen cómo se distribuyen los
    datos, especialmente alrededor de la media.
   Estadígrafos de dispersión más usados:
        Varianza
        Desviación típica
        Coeficiente de variación.
   Se define como la media o promedio del
    cuadrado de las desviaciones de la variable
    respecto a su media.
   La varianza se representa:
     En la muestra, por S2
     En la población, por σ2
     En definiciones y demostraciones, por
      V(x)
   De la definición de la varianza se desprende
    que ésta, en una muestra, puede calcularse
    como:



   Ejemplo
   Calcularla varianza para el consumo diario de
    gasolina de los 50 taxis de la flota.
   Se tiene que:

   Por tanto:
Algunas propiedades importantes y con utilidad
práctica de la varianza son:
1. V(x) ≥ 0

2. V(k) = 0

3. V(x ± k) = V(x)

4. V(kx) = k² V(x)
   Se define como la raíz cuadrada positiva de la
    varianza.
   Se denota por S en la muestra y por σ en la
    población:
   EJEMPLO:
   Sea X el precio de venta, en centavos, los
    distintos jabones de una marca dada:
                   X: 40 35 45 50 40
   El precio promedio para la marca es:


   La varianza es:

   Por tanto, la desviación estándar es:
   En ocasiones resulta necesario contar con un
    estadígrafo que refleje la dispersión sin
    depender de la magnitud de las observaciones.
   Se define como el cociente de la desviación típica
    entre la media. Se denota por CV(x), y en forma
    matemática puede expresarse:
   EJEMPLO:
   Sea cuenta con datos del peso y la estatura de un grupo de 20
    niños entre 8 y 10 años, y se desea saber cuál de las dos
    variables tiene mayor variabilidad.




   Aquí cobran especial     importancia    los   coeficientes   de
    variación, que quedan:
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Estadígrafos de dispersión

  • 1. - Priscila D. Carrión Carrión - Paola A. Vega Carrillo - Kevin A. Valarezo Paz
  • 2. Medida descriptiva que resume alguna de las principales características de un conjunto de datos.  Cuando un estadígrafo es calculado a partir de todos los datos poblacionales, se dice que es un parámetro poblacional.
  • 3. Medidas que describen cómo se distribuyen los datos, especialmente alrededor de la media.  Estadígrafos de dispersión más usados: Varianza Desviación típica Coeficiente de variación.
  • 4. Se define como la media o promedio del cuadrado de las desviaciones de la variable respecto a su media.  La varianza se representa: En la muestra, por S2 En la población, por σ2 En definiciones y demostraciones, por V(x)
  • 5. De la definición de la varianza se desprende que ésta, en una muestra, puede calcularse como:  Ejemplo  Calcularla varianza para el consumo diario de gasolina de los 50 taxis de la flota.
  • 6. Se tiene que:  Por tanto:
  • 7. Algunas propiedades importantes y con utilidad práctica de la varianza son: 1. V(x) ≥ 0 2. V(k) = 0 3. V(x ± k) = V(x) 4. V(kx) = k² V(x)
  • 8. Se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza.  Se denota por S en la muestra y por σ en la población:
  • 9. EJEMPLO:  Sea X el precio de venta, en centavos, los distintos jabones de una marca dada: X: 40 35 45 50 40  El precio promedio para la marca es:  La varianza es:  Por tanto, la desviación estándar es:
  • 10. En ocasiones resulta necesario contar con un estadígrafo que refleje la dispersión sin depender de la magnitud de las observaciones.  Se define como el cociente de la desviación típica entre la media. Se denota por CV(x), y en forma matemática puede expresarse:
  • 11. EJEMPLO:  Sea cuenta con datos del peso y la estatura de un grupo de 20 niños entre 8 y 10 años, y se desea saber cuál de las dos variables tiene mayor variabilidad.  Aquí cobran especial importancia los coeficientes de variación, que quedan: