Estadistica frecuencia relativa
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El documento explica los conceptos de distribución de frecuencias relativas y cómo calcularlas. La frecuencia relativa de una clase se obtiene dividiendo la frecuencia de esa clase entre la suma total de frecuencias. Esto permite expresar las frecuencias como fracciones de la frecuencia total entre 0 y 1. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo de las frecuencias relativas.
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Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva univariante. Explica medidas de posición central como la media, mediana y moda, y medidas de posición no central como percentiles, deciles y cuartiles. También cubre medidas de dispersión absolutas como el rango y la desviación estándar, y medidas relativas como el coeficiente de variación. Por último, introduce conceptos de forma como la asimetría y curtosis, y cómo medirlas cuantitativamente.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión y localización utilizadas en estadística descriptiva. Explica brevemente el rango, desviación media, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación como medidas de dispersión. También define cuartiles, deciles y percentiles como medidas de localización que dividen una distribución en partes iguales.
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Distribuciones de frecuencias
La distribución de frecuencias permite resumir grandes cantidades de datos agrupándolos en intervalos o clases. Existen tablas de frecuencia simple con un valor por intervalo y tablas de frecuencia por agrupación de intervalos. Al construir estas tablas se debe considerar el tamaño de la muestra, los límites superior e inferior de cada intervalo, y calcular las frecuencias absolutas y relativas para cada grupo.
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Procesamiento estadistico
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El documento define el coeficiente de asimetría de Pearson como una medida de la desviación de la simetría. Expresa la diferencia entre la media y la mediana con respecto a la desviación estándar del grupo de datos. Un valor de cero indica simetría, positivo indica asimetría a la derecha, y negativo indica asimetría a la izquierda. Luego proporciona ejemplos de cómo calcular el coeficiente de asimetría para diferentes conjuntos de datos.
Medidas de forma
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DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS
La estadística descriptiva estudia procesos cuyo resultado no es predecible y cómo obtener conclusiones razonables a partir de observaciones. Existen variables cualitativas y cuantitativas. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen los datos, mientras que medidas de dispersión como el rango y desviación estándar miden su variabilidad. Herramientas como histogramas permiten visualizar y comparar distribuciones de datos.
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Parametros estadisticos
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Este documento describe series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que las series cronológicas tienen cuatro componentes: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos del ANOVA para comparar las medias de K poblaciones, incluyendo la suma de cuadrados total, intragrupos e intergrupos. Proporciona un ejemplo numérico para ilustr
Laminas series bidimensionales y cronologicas
Este documento describe series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que las series cronológicas tienen cuatro componentes: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos del ANOVA para comparar las medias de K poblaciones, incluyendo la suma de cuadrados total, intragrupos e intergrupos. Proporciona un ejemplo numérico para ilustr
Laminas series bidimensionales y cronologicas
Este documento presenta información sobre series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que tienen cuatro componentes principales: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos básicos del ANOVA, incluida la descomposición de la varianza total en varianza entre grupos e intragrupos.
Tabla de Frecuencia y Gráficos.pdf
Este documento presenta información sobre la organización de datos. Explica cómo organizar datos cualitativos y cuantitativos en tablas de frecuencias y gráficos. Detalla cómo construir tablas de frecuencias para variables cualitativas y cuantitativas discretas y continuas, incluyendo el cálculo de frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. También describe los gráficos de barras y sectores como formas de representar datos cualitativos y cuantitativos de manera visual.
2-tabla-de-frecuencias.pptx
El documento proporciona información sobre tablas de frecuencias y cómo construirlas. Explica que las tablas de frecuencias ordenan, agrupan y resumen información. Proporciona ejemplos de cómo construir tablas de frecuencias con datos absolutos y relativos, así como tablas para datos agrupados.
Distribuciones de frecuencia
Explicamos el tema de Distribuciones de Frecuencias en la materia de Estadística. Entre otras cosas las definiciones de datos sueltos, datos ordenados y datos agrupados.
Estadística descriptiva: tablas y gráficas
El documento describe los conceptos básicos de estadística descriptiva para variables cualitativas, incluyendo tablas de frecuencias, frecuencias relativas y porcentuales, y formas de representar gráficamente datos cualitativos como barras y pastel. Explica cómo construir tablas de frecuencias para agrupar y contar datos cualitativos, y cómo calcular frecuencias relativas y porcentuales para comparar las proporciones de cada grupo.
Psico 2da clase tablas y gráficos
El documento presenta información sobre tablas y gráficos estadísticos. Explica los tipos de tablas uni y bivariantes y cómo se elaboran dependiendo de las variables. También describe los diferentes tipos de gráficos que se utilizan para representar datos cualitativos y cuantitativos, como diagramas de barras, sectores circulares e histogramas. El objetivo es conocer las herramientas para organizar y visualizar datos estadísticos.
Estadística para los negocios_IL1_S4 (2).pptx
Este documento presenta información sobre distribuciones de frecuencias de variables cuantitativas discretas. Explica que una variable cuantitativa discreta toma valores numéricos específicos y finitos. Luego define las frecuencias absolutas, relativas y porcentuales simples y acumuladas, y muestra cómo calcularlas e interpretarlas en una tabla de distribución de frecuencias. Finalmente, incluye un ejemplo completo sobre el número de ventas realizadas por un grupo de vendedores.
Estadistica descriptiva
El documento describe las diferentes escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y provee ejemplos de cada una. También explica conceptos estadísticos básicos como media, mediana, moda, desviación estándar y representaciones gráficas de distribuciones de frecuencias.
Tarea 5
El documento resume los resultados de un análisis descriptivo de cuatro variables, dos cuantitativas (altura y horas de práctica deportiva) y dos cualitativas (consumo de botellón y embutidos). Se utilizaron gráficos como histogramas, diagramas de cajas, barras y sectores para visualizar la distribución de cada variable. Los resultados incluyen estadísticos como la media, desviación estándar, cuartiles y rangos para las variables cuantitativas.
Tablas de distribucion de frecuencias
Este documento proporciona información sobre distribuciones de frecuencias y tablas de frecuencias. Explica los tipos de frecuencia como frecuencia absoluta, relativa y acumulada. También describe cómo construir una tabla de frecuencias agrupadas dividiendo los datos en intervalos de clases de igual amplitud. Incluye un ejemplo de cómo crear una tabla de frecuencias agrupadas para datos de incremento de peso de cerdos. Por último, presenta dos ejercicios sobre el análisis de datos estadísticos utilizando tablas
Tarea estadística - variable continua
El documento describe los procedimientos estadísticos para aplicar a variables cuantitativas continuas, incluyendo cómo calcular el rango, número de intervalos, amplitud de intervalos y elaborar una tabla de frecuencias. También presenta un ejemplo con datos sobre horas de uso de computadora por estudiantes, y muestra los cálculos para construir la tabla de frecuencias para estos datos continuos.
Presentacion de estadistica probabilidad normal areas y aplicacion
La distribución normal es la distribución continua más comúnmente utilizada en estadística. Describe las características de la distribución normal, incluidas sus propiedades como la simetría y que la media, mediana y moda son iguales. Explica cómo calcular probabilidades y áreas bajo la curva para la distribución normal y proporciona ejemplos como determinar límites de puntuaciones para diferentes calificaciones.
Presentación1 tabla de distribucion
El documento presenta información sobre tablas de distribución de frecuencias, incluyendo cómo construir intervalos de clases y tablas con frecuencias simples y acumuladas. También explica conceptos estadísticos como medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como la desviación estándar y varianza. Finalmente, muestra un ejemplo del cálculo de medidas de dispersión para comparar dos grupos.
MEDIDAS ESTADISTICAS
Este documento presenta información sobre medidas de resumen para describir conjuntos de datos. Explica que las medidas de frecuencia y efecto son fundamentales para investigaciones descriptivas y analíticas, y permiten describir eventos de salud en relación al tamaño de la población. También define medidas como la media, mediana, moda, percentiles y dispersión, las cuales permiten resumir datos provenientes de una población o muestra de manera concisa.
Estadistica
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.
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Estadistica frecuencia relativa
- 1. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS RELATIVAS (hi) Integrantes : Kleber Aguilera Gabriela Fernández Ninoska Reyes Brittany Posligua
- 3. La frecuencia relativa de una clase es el cociente que resulta de dividir la frecuencia de una clase para la suma total de frecuencias de todas las clases de una distribución de frecuencia. Ni N
- 4. Es la frecuencia de un grupo individual de una distribución de frecuencia expresada como una fracción de la frecuencia total. LA FRECUENCIA RELATIVA
- 5. • La tabla resultante se llama en este caso distribución porcentual o tabla de frecuencias relativas. • Los gráficos que resultan se llaman histogramas de frecuencias relativas o histogramas porcentuales y polígonos porcentuales de frecuencias relativas o polígonos porcentuales respectivamente.
- 6. PROCESO DEL CALCULO DE FRECUENCIAS RELATIVAS • h1 = 5/20= 0.2500 h2 = 1/20= 0.0500 h3 = 6/20= 0.3000 h4 = 5/20= 0.2500 h5 = 3/20= 0.1500 Y’i-1 - Y’ i Ni (Frecuencia) Hi (Frecuencia Relativa) 60 - 62 5 0,25 63 - 65 1 0,05 66 - 68 6 0,30 69 - 71 5 0,25 72 - 74 3 0,15 20 1,00Total La suma de las frecuencias relativas no pueden ser jamás mayores que 1, sino igual a 1. • En la tabla del problema 1 efectuar una distribución de frecuencias relativas .
- 7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS El 25% de los atletas de Guayas miden entre 60 - 62 pulgadas. El 5% miden entre 63 - 65 pulgadas El 30% miden entre 66 - 68 pulgadas El 25% miden entre 69 - 71 pulgadas El 15% miden entre 72 - 74 pulgadas
- 8. NIVELES DE LOS DATOS Calificación Frecuencia Excelente Bueno Regular Malo Muy malo 8 28 25 12 3 Datos de nivel ordinal El siguiente nivel de datos es el nivel ordinal. La tabla 1.2 presenta las calificaciones dadas por los estudiantes al profesor James Brunner en un curso de "Introducción a las Finanzas". Cada estudiante respondió a la siguiente pregunta: "en general. ¿Cómo califica al profesor de este curso?" Esto muestra el uso de la escala de medición ordinal. Una categoría es "mas alta" o "mejor" que la siguiente ello quiere decir que "Excelente es mejor que "Bueno ", "Bueno" es mejor que "Regular", etc. Sin embargo, no es posible distinguir algo referente a la magnitud de la diferencia entre los grupos. TABLA1.2 Calificación de un profesor de finanzas. En resumen, las propiedades del nivel de datos ordinal son: •Las categorías para los datos son mutuamente excluyentes y exhaustivas. •Dichas categorías para los datos se clasifican por intervalos, o se ordenan de acuerdo con las características particulares que poseen.
- 9. ORDINAL Ordena los datos por jerarquías Calificación de un estudiante en su clase. Posición del en el Pac 10