Este documento describe diferentes medidas de tendencia central, dispersión y posición utilizadas en estadística. Explica la media, mediana, moda, rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, cuartiles, deciles y percentiles. Define cada medida y proporciona fórmulas para calcularlas en datos agrupados y no agrupados. El propósito es resumir los diferentes conceptos y métodos estadísticos utilizados para analizar y describir conjuntos de datos.
Este documento trata sobre medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, la mediana y la moda resumen conjuntos de datos. También describe medidas de posición como los cuartiles y percentiles que dividen una distribución de datos. Por último, cubre medidas de dispersión como el rango y la desviación estándar que indican cuán dispersos están los datos. Incluye fórmulas para calcular estas medidas y ejemplos de su aplicación.
El documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y la desviación estándar, y diferentes tipos de variables. Explica que la estadística descriptiva se usa para resumir y organizar datos, mientras que la inferencia estadística sirve para tomar decisiones.
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia centralAdolfo Bravo
Este documento describe diferentes medidas estadísticas utilizadas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como el rango y la desviación estándar. Explica cómo calcular cada medida y ofrece ejemplos de su aplicación en diferentes contextos como la ingeniería mecánica.
Este documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), variables cualitativas y cuantitativas, y medidas de dispersión (rango, varianza, desviación estándar). Explica que la estadística descriptiva se usa para resumir y organizar datos mediante estadísticas numéricas como la media, mediana y moda, mientras que la inferencia estadística sirve para tomar decisiones.
- Concepto e importancia de las medidas de tendencia central.
- Tipos de promedios: matemáticos y estadísticos.
- Cálculo y aplicación de la media aritmética, promedio geométrico, la moda y la mediana.
- Cálculo a partir de series simples y agrupadas de las medidas de dispersión.
- Cálculo y aplicación a partir de series numéricas las medidas de posición.
Este documento describe varias medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Explica que las medidas de tendencia central como la media, la mediana y la moda resumen conjuntos de datos concentrando los valores en el centro. También cubre el cálculo y aplicación de estas medidas y tipos de promedios como el aritmético, geométrico y armónico. Además, introduce conceptos como cuartiles, deciles y percentiles para describir la posición de los datos.
Este documento presenta información sobre diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados, y sus propiedades y usos. También introduce otras medidas como la media geométrica, armónica y ponderada.
Este documento trata sobre medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, la mediana y la moda resumen conjuntos de datos. También describe medidas de posición como los cuartiles y percentiles que dividen una distribución de datos. Por último, cubre medidas de dispersión como el rango y la desviación estándar que indican cuán dispersos están los datos. Incluye fórmulas para calcular estas medidas y ejemplos de su aplicación.
El documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y la desviación estándar, y diferentes tipos de variables. Explica que la estadística descriptiva se usa para resumir y organizar datos, mientras que la inferencia estadística sirve para tomar decisiones.
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia centralAdolfo Bravo
Este documento describe diferentes medidas estadísticas utilizadas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como el rango y la desviación estándar. Explica cómo calcular cada medida y ofrece ejemplos de su aplicación en diferentes contextos como la ingeniería mecánica.
Este documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), variables cualitativas y cuantitativas, y medidas de dispersión (rango, varianza, desviación estándar). Explica que la estadística descriptiva se usa para resumir y organizar datos mediante estadísticas numéricas como la media, mediana y moda, mientras que la inferencia estadística sirve para tomar decisiones.
- Concepto e importancia de las medidas de tendencia central.
- Tipos de promedios: matemáticos y estadísticos.
- Cálculo y aplicación de la media aritmética, promedio geométrico, la moda y la mediana.
- Cálculo a partir de series simples y agrupadas de las medidas de dispersión.
- Cálculo y aplicación a partir de series numéricas las medidas de posición.
Este documento describe varias medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Explica que las medidas de tendencia central como la media, la mediana y la moda resumen conjuntos de datos concentrando los valores en el centro. También cubre el cálculo y aplicación de estas medidas y tipos de promedios como el aritmético, geométrico y armónico. Además, introduce conceptos como cuartiles, deciles y percentiles para describir la posición de los datos.
Este documento presenta información sobre diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados, y sus propiedades y usos. También introduce otras medidas como la media geométrica, armónica y ponderada.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas utilizadas para resumir conjuntos de datos, incluyendo la media aritmética, la mediana, la moda, el rango, la varianza, la desviación estándar, los percentiles, los deciles, los cuartiles y los cuantiles. Explica cómo calcular cada medida y ofrece ejemplos de su aplicación.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas como la moda, mediana y media para resumir conjuntos de datos. Explica que la moda es el valor que ocurre con más frecuencia, la mediana deja la mitad de los datos por encima y por debajo, y la media se calcula sumando todos los valores y dividiendo por la cantidad de valores. También cubre medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar, y medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión utilizadas en estadística. Explica que las medidas de tendencia central como la moda, mediana y media se usan para resumir conjuntos de datos, mientras que las medidas de dispersión como la desviación estándar indican qué tan dispersos están los datos en relación a la media. También define tipos específicos de promedios y cómo calcular la moda, mediana, media, cuartiles y otros puntos de posición.
Presentacion de Estadistica: Medidas de tendencia centralJavier Zambrano
El documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central, posición y dispersión. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda permiten establecer un valor central para la variable. Las medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar muestran qué tan dispersos están los datos respecto al valor central. Finalmente, las medidas de posición como la media, mediana y moda indican dónde se ubican los datos dentro de un rango de valores posibles.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos no agrupados y agrupados, así como el cálculo de la mediana y la moda. También compara estas medidas y discute cuándo usar cada una dependiendo del tipo de datos y objetivo del estudio.
Medidas de tendencia central, posición y dispersión José Ontiveros
Las medidas de tendencia central, son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda.
Este documento presenta información sobre estadística. Explica las etapas de un estudio estadístico, incluyendo la recopilación de datos, organización y representación de datos, análisis de datos y obtención de conclusiones. También describe cómo construir tablas de frecuencias y distribuciones de frecuencias agrupadas, y define conceptos como media, mediana y moda. Finalmente, presenta ejemplos de tablas estadísticas como la distribución normal estandarizada acumulada y la distribución t de Student.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen un conjunto de datos en un solo valor central, mientras que las medidas de dispersión miden qué tan dispersos están los datos. Luego define y da ejemplos de diferentes tipos de promedios, moda, mediana, cuartiles, deciles y percentiles.
Medidas de tendencia central, posición y de DispercionMARIANELA ARAUJO
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central, posición y dispersión utilizadas en estadística. Explica cómo calcular la media, mediana, moda, cuartiles, deciles, percentiles, varianza, desviación estándar y coeficiente de varianza para datos agrupados y no agrupados. Además, provee ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de cada medida.
Estadistica las medidas de tendencia central. Marce QR
Este documento describe las medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen un conjunto de datos en un solo valor central, mientras que las medidas de dispersión miden qué tan dispersos están los datos. También cubre el cálculo y aplicaciones de estas medidas para datos agrupados y no agrupados.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DE DISPERSIÓNwillchavez14
El documento describe diferentes medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen la información de un grupo de datos en un solo número. También describe las medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles que dividen una distribución de datos en partes iguales. Por último, explica que las medidas de dispersión indican qué porcentaje de datos se encuentran por encima o por debajo de las medidas de tendencia central.
Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen conjuntos de datos al representar un valor central, mientras que las medidas de dispersión como el rango y la desviación media miden qué tanto varían los datos. Existen también medidas de posición como los cuartiles y percentiles que dividen una distribución de datos en partes iguales.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular la media aritmética como la suma de los valores dividida por el número total de datos. También describe cómo encontrar la mediana ordenando los datos e identificando el valor en la mitad, y la moda como el valor que se repite con más frecuencia. El objetivo de estas medidas es representar los datos con un solo número que capture su tendencia central.
Este documento explica conceptos clave relacionados con medidas de tendencia central, posición y dispersión. Define la media, mediana y moda como medidas de tendencia central que resumen un conjunto de datos. Explica cómo calcular la media aritmética, mediana y moda. También cubre conceptos como sesgo, varianza, desviación estándar y rango como medidas de dispersión. Incluye ejemplos para ilustrar el cálculo e interpretación de estas medidas estadísticas.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DE DISPERSIÓN Linda065807390
Este documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir y analizar conjuntos de datos. Explica las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y cómo se usan para describir valores típicos. También cubre medidas de dispersión como rango, varianza y desviación estándar, las cuales miden qué tan dispersos están los datos. Por último, define medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles, los cuales dividen un conjunto de datos ordenados en partes iguales para indicar posiciones relativas.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Explica que la media aritmética se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el total. La moda es el valor más frecuente. La mediana divide los datos en dos partes iguales. También describe cómo calcular la varianza, desviación estándar, cuartiles, deciles y percentiles, los cuales miden la dispersión de los datos.
Este documento explica las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Define cada una y describe cómo se calculan. También cubre cómo encontrar el promedio de diferentes medias y provee ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento explica diferentes medidas de tendencia central como la media aritmética, la mediana y la moda. Define cada medida y proporciona fórmulas para calcularlas tanto para datos agrupados como no agrupados. También incluye ejemplos ilustrativos para calcular cada medida de tendencia central.
Este documento presenta un resumen de conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, medidas de tendencia central como la mediana, moda y media, y medidas de dispersión como la desviación típica. Explica cada concepto de manera concisa con ejemplos e incluye fórmulas para calcular estos valores estadísticos.
Este documento explica diferentes medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Define la media, mediana y moda como medidas de tendencia central que resumen un conjunto de valores. También describe medidas de dispersión como rango, desviación estándar y coeficiente de variación. Explica el cálculo y uso de estas medidas y su importancia para interpretar y comparar conjuntos de datos.
This document contains information on 4 art projects - "Chaos and Dreams yet to come" from 2005 by Liam O'Callaghan, "Movements, Give More Than You Take" from 2009 by Jim Hodges, a 2011 light installation by an unknown artist, and another unknown project with no information provided. The document lists the project name, date, artist, and website for each of the first 3 projects.
Small businesses need to prioritize cybersecurity but often lack resources for strong defenses. The document outlines six key things small businesses need to know: 1) Educate employees, 2) Use strong passwords and authentication, 3) Safeguard data with antivirus software, 4) Protect mobile devices, 5) Consider encryption, and 6) Implement an integrated security solution for ease of management. Cyberattacks increasingly target small businesses, so protecting networks and data is important.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas utilizadas para resumir conjuntos de datos, incluyendo la media aritmética, la mediana, la moda, el rango, la varianza, la desviación estándar, los percentiles, los deciles, los cuartiles y los cuantiles. Explica cómo calcular cada medida y ofrece ejemplos de su aplicación.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas como la moda, mediana y media para resumir conjuntos de datos. Explica que la moda es el valor que ocurre con más frecuencia, la mediana deja la mitad de los datos por encima y por debajo, y la media se calcula sumando todos los valores y dividiendo por la cantidad de valores. También cubre medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar, y medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión utilizadas en estadística. Explica que las medidas de tendencia central como la moda, mediana y media se usan para resumir conjuntos de datos, mientras que las medidas de dispersión como la desviación estándar indican qué tan dispersos están los datos en relación a la media. También define tipos específicos de promedios y cómo calcular la moda, mediana, media, cuartiles y otros puntos de posición.
Presentacion de Estadistica: Medidas de tendencia centralJavier Zambrano
El documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir conjuntos de datos, incluyendo medidas de tendencia central, posición y dispersión. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda permiten establecer un valor central para la variable. Las medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar muestran qué tan dispersos están los datos respecto al valor central. Finalmente, las medidas de posición como la media, mediana y moda indican dónde se ubican los datos dentro de un rango de valores posibles.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular la media aritmética para datos no agrupados y agrupados, así como el cálculo de la mediana y la moda. También compara estas medidas y discute cuándo usar cada una dependiendo del tipo de datos y objetivo del estudio.
Medidas de tendencia central, posición y dispersión José Ontiveros
Las medidas de tendencia central, son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda.
Este documento presenta información sobre estadística. Explica las etapas de un estudio estadístico, incluyendo la recopilación de datos, organización y representación de datos, análisis de datos y obtención de conclusiones. También describe cómo construir tablas de frecuencias y distribuciones de frecuencias agrupadas, y define conceptos como media, mediana y moda. Finalmente, presenta ejemplos de tablas estadísticas como la distribución normal estandarizada acumulada y la distribución t de Student.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen un conjunto de datos en un solo valor central, mientras que las medidas de dispersión miden qué tan dispersos están los datos. Luego define y da ejemplos de diferentes tipos de promedios, moda, mediana, cuartiles, deciles y percentiles.
Medidas de tendencia central, posición y de DispercionMARIANELA ARAUJO
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central, posición y dispersión utilizadas en estadística. Explica cómo calcular la media, mediana, moda, cuartiles, deciles, percentiles, varianza, desviación estándar y coeficiente de varianza para datos agrupados y no agrupados. Además, provee ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de cada medida.
Estadistica las medidas de tendencia central. Marce QR
Este documento describe las medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen un conjunto de datos en un solo valor central, mientras que las medidas de dispersión miden qué tan dispersos están los datos. También cubre el cálculo y aplicaciones de estas medidas para datos agrupados y no agrupados.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DE DISPERSIÓNwillchavez14
El documento describe diferentes medidas de tendencia central, posición y dispersión. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen la información de un grupo de datos en un solo número. También describe las medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles que dividen una distribución de datos en partes iguales. Por último, explica que las medidas de dispersión indican qué porcentaje de datos se encuentran por encima o por debajo de las medidas de tendencia central.
Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen conjuntos de datos al representar un valor central, mientras que las medidas de dispersión como el rango y la desviación media miden qué tanto varían los datos. Existen también medidas de posición como los cuartiles y percentiles que dividen una distribución de datos en partes iguales.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular la media aritmética como la suma de los valores dividida por el número total de datos. También describe cómo encontrar la mediana ordenando los datos e identificando el valor en la mitad, y la moda como el valor que se repite con más frecuencia. El objetivo de estas medidas es representar los datos con un solo número que capture su tendencia central.
Este documento explica conceptos clave relacionados con medidas de tendencia central, posición y dispersión. Define la media, mediana y moda como medidas de tendencia central que resumen un conjunto de datos. Explica cómo calcular la media aritmética, mediana y moda. También cubre conceptos como sesgo, varianza, desviación estándar y rango como medidas de dispersión. Incluye ejemplos para ilustrar el cálculo e interpretación de estas medidas estadísticas.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DE DISPERSIÓN Linda065807390
Este documento describe diferentes medidas estadísticas para resumir y analizar conjuntos de datos. Explica las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y cómo se usan para describir valores típicos. También cubre medidas de dispersión como rango, varianza y desviación estándar, las cuales miden qué tan dispersos están los datos. Por último, define medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles, los cuales dividen un conjunto de datos ordenados en partes iguales para indicar posiciones relativas.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Explica que la media aritmética se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el total. La moda es el valor más frecuente. La mediana divide los datos en dos partes iguales. También describe cómo calcular la varianza, desviación estándar, cuartiles, deciles y percentiles, los cuales miden la dispersión de los datos.
Este documento explica las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Define cada una y describe cómo se calculan. También cubre cómo encontrar el promedio de diferentes medias y provee ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento explica diferentes medidas de tendencia central como la media aritmética, la mediana y la moda. Define cada medida y proporciona fórmulas para calcularlas tanto para datos agrupados como no agrupados. También incluye ejemplos ilustrativos para calcular cada medida de tendencia central.
Este documento presenta un resumen de conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, medidas de tendencia central como la mediana, moda y media, y medidas de dispersión como la desviación típica. Explica cada concepto de manera concisa con ejemplos e incluye fórmulas para calcular estos valores estadísticos.
Este documento explica diferentes medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Define la media, mediana y moda como medidas de tendencia central que resumen un conjunto de valores. También describe medidas de dispersión como rango, desviación estándar y coeficiente de variación. Explica el cálculo y uso de estas medidas y su importancia para interpretar y comparar conjuntos de datos.
This document contains information on 4 art projects - "Chaos and Dreams yet to come" from 2005 by Liam O'Callaghan, "Movements, Give More Than You Take" from 2009 by Jim Hodges, a 2011 light installation by an unknown artist, and another unknown project with no information provided. The document lists the project name, date, artist, and website for each of the first 3 projects.
Small businesses need to prioritize cybersecurity but often lack resources for strong defenses. The document outlines six key things small businesses need to know: 1) Educate employees, 2) Use strong passwords and authentication, 3) Safeguard data with antivirus software, 4) Protect mobile devices, 5) Consider encryption, and 6) Implement an integrated security solution for ease of management. Cyberattacks increasingly target small businesses, so protecting networks and data is important.
La reforma tributaria estructural de Colombia tuvo como objetivos principales simplificar el sistema tributario, hacerlo más progresivo e impulsar la equidad. Implementó mecanismos para controlar la evasión como fortalecer la Dian, penalizar la evasión y limitar el uso de efectivo. También creó incentivos para la formalización a través del monotributo y costos presuntivos para caficultores. Redujo las tarifas de renta de empresas a un 33% único y racionalizó los beneficios para personas.
Este documento describe la anemia de la enfermedad crónica, que ocurre en pacientes con procesos infecciosos, neoplásicos o inflamatorios crónicos. La anemia se caracteriza por niveles bajos de hemoglobina, hipoferremia con saturación de transferrina disminuida, y reservas tisulares de hierro aumentadas. Se cree que factores inflamatorios como el TNF-alfa e IL-1 inhiben la producción de eritrocitos en la médula ósea y acortan la vida media de los hematíes.
How to Use Canva to Create Beautiful Graphic Images-CatherineMorido-theRockst...Catherine Morido
This document provides a tutorial for creating graphic images using Canva. It outlines 9 steps: 1) Open a web browser and go to Canva to create an account; 2) Explore templates for things like social media posts, documents, and marketing materials; 3) Choose a pre-made design or create a custom one; 4) Add text, images, and adjust colors/fonts; 5) Share the design via email or social media; 6) Download the file; 7) Post the design to Facebook; 8) Be creative and explore more design options in Canva. The overall tutorial guides users through the basic process of setting up Canva, choosing a template, customizing a design, and sharing/exporting
Slides for a college course at City College San Francisco. Based on "The Shellcoder's Handbook: Discovering and Exploiting Security Holes ", by Chris Anley, John Heasman, Felix Lindner, Gerardo Richarte; ASIN: B004P5O38Q.
Instructor: Sam Bowne
Class website: https://samsclass.info/127/127_S17.shtml
Cartilla de acogida a la comunidad educativa para el reinicio de clases.Marly Rodriguez
En esta cartilla te brindamos orientaciones para contribuir con
el apoyo socioemocional de todos los actores de la comunidad
educativa, teniendo en el juego y el arte un medio para recuperar la confianza y alegría de vivir.
This document provides information about purchasing a 3Com 3C8844 product from Launch 3 Telecom. It describes the product, details how to purchase it through various payment methods and provides same-day shipping options. It also offers warranty details and describes additional services provided by Launch 3 Telecom such as repairs, maintenance contracts, de-installation and recycling.
A Alumínios Santos é uma empresa moçambicana licenciada para caixilharia de alumínio, tetos falsos e divisórias. É gerida por um moçambicano com mais de 20 anos de experiência e apoiada por uma equipe técnica também moçambicana. A empresa oferece trabalhos competentes com alto nível estético e durabilidade.
Manual de capacitación para capacitadoresruthsita09
Este manual de capacitación describe el proceso de capacitación en 6 pasos e incluye definiciones de capacitación, adiestramiento, entrenamiento y desarrollo. También explica los principales objetivos de la capacitación, los beneficios para la organización y el trabajador, y ofrece consejos para capacitadores sobre factores como la imagen personal, la preparación del tema, y la importancia de valorar a los participantes.
This document appears to contain personal information such as a name, date of birth, and additional details. It includes the name Wilson Arles Cobaria Perico and dates of 11-02 and 25/03/2017 with the number 3, which may refer to age or another detail. Overall the document seems to be a record containing basic identification or registration information for an individual.
El mantenimiento preventivo de un dispositivo tecnológico implica realizar tareas periódicas de revisión y limpieza para prevenir fallas y extender la vida útil del equipo.
The SlideShare 101 is a quick start guide if you want to walk through the main features that the platform offers. This will keep getting updated as new features are launched.
The SlideShare 101 replaces the earlier "SlideShare Quick Tour".
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de posición y dispersión, incluyendo la media, mediana y moda. Explica cómo calcular cada medida y provee ejemplos. También cubre medidas de dispersión como el rango y la desviación media. El objetivo es proporcionar una introducción a estas importantes medidas utilizadas para resumir y analizar conjuntos de datos.
El documento resume los principales métodos de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. También describe métodos gráficos como histogramas, diagramas de caja y bigotes, y ojivas para resumir y visualizar datos.
Este documento presenta información sobre estadística descriptiva e incluye preguntas sobre temas como medidas de tendencia central, promedios, moda y mediana. Se define cada medida y se explican sus características. El documento provee ejemplos y fórmulas para calcular el promedio, moda y mediana de un conjunto de datos.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión estadísticas. Explica el cálculo y aplicación de la media aritmética, mediana, moda, promedio geométrico y armónico. También cubre el cálculo de medidas de dispersión como la desviación estándar a partir de series de datos simples y agrupados. Por último, define medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles y cómo calcularlos.
Este documento describe diferentes parámetros estadísticos como medidas de centralización (medias, moda y mediana), medidas de posición (cuartiles, deciles y centiles), medidas de dispersión (rango, desviación típica y varianza) y medidas de forma (sesgo y curtosis). También explica conceptos como la interpretación de la media y la desviación típica, la desigualdad de Chebycheff, la transformación de datos estadísticos y el coeficiente de variación.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas como la media, la mediana y la moda. Explica cómo calcular y aplicar estas medidas centrales, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. También cubre el cálculo de cuartiles, deciles y percentiles para medir la posición de los datos.
Este documento presenta un resumen de conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, tipos de curvas, medidas de tendencia central como la mediana, moda y diferentes tipos de media, y conceptos de dispersión como desviación estándar. Explica cada concepto de manera concisa con ejemplos e incluye fórmulas para calcular medidas como la mediana y diferentes tipos de media.
Este documento resume diferentes medidas estadísticas de tendencia central, posición y dispersión. Explica la importancia de las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda para identificar el punto central de los datos. También describe el cálculo y aplicación de la media aritmética, promedio geométrico, mediana y moda. Finalmente, cubre medidas de dispersión como la varianza y rango, y medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles.
Power point presentacion, medidas tendenciales de andris ramiresandris345
El documento describe conceptos y cálculos relacionados con medidas de tendencia central y dispersión. Define la media aritmética, mediana y moda como medidas de tendencia central y explica cómo calcularlas. También explica el cálculo de medidas de dispersión como rango, desviación media, varianza y desviación típica. Por último, describe el cálculo de cuartiles como medidas de posición que dividen una distribución en cuatro partes iguales.
Power point presentacion, medidas tendenciales de andris ramiresKelly Moreno
El documento describe conceptos y cálculos relacionados con medidas de tendencia central y dispersión. Define la media aritmética, mediana y moda como medidas de tendencia central y explica cómo calcularlas. También explica el cálculo de medidas de dispersión como rango, desviación media, varianza y desviación típica. Por último, describe el cálculo de cuartiles como medidas de posición que dividen una distribución en cuatro partes iguales.
Power point presentacion, medidas tendenciales 456Kelly Moreno
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica que estas medidas resumen conjuntos de datos con un solo número y se sitúan en el centro de la distribución. También define otros tipos de promedios como la media geométrica y armónica y explica cómo calcular e interpretar cada medida.
Trabajo de estadistica 3 parcial fernandoTina Campos
Este documento presenta un resumen de conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. Define variables, población, muestra y diferentes medidas de tendencia central como la mediana, moda y diferentes tipos de media. También explica medidas de dispersión como la desviación media y desviación típica. El documento proporciona fórmulas para calcular estas medidas estadísticas.
Este documento presenta apuntes y tareas de la materia de Probabilidad y Estadística impartida en el semestre enero-junio de 2019. Incluye conceptos básicos como estadística descriptiva, diagramas de tallo y hoja, rango, número de clases, tabla y gráficos de frecuencias. También explica probabilidad, intervalo de confianza, simbología y un ejemplo numérico.
Yessenia hidalgo presentacion electronica (tarea 7)Gaviota Del Mar
El documento presenta información sobre estadística descriptiva. Explica conceptos como frecuencias absolutas y relativas, medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de posición no central como los cuantiles. Describe cómo calcular estas medidas y sus aplicaciones para resumir y analizar conjuntos de datos.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica que estas medidas intentan resumir un conjunto de valores en un solo valor central. También cubre otros temas como tipos de promedios, cálculo de medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles, y aplicaciones estadísticas de estas medidas.
La mediana representa el valor central de un conjunto de datos ordenados. Se calcula como el valor del punto medio cuando los datos están ordenados de menor a mayor, dejando la misma cantidad de valores por encima y por debajo. Para datos impares, es el valor central; para datos pares, es el promedio de los dos valores centrales.
Este documento define las medidas de tendencia central como índices de localización central utilizados para describir distribuciones de frecuencias. Explica que los datos a menudo se acumulan alrededor de un valor central entre los valores extremos de la variable estudiada. Luego describe los métodos para calcular la media aritmética, la mediana y la moda, y compara sus propiedades, señalando que la media es más útil para análisis estadísticos avanzados, mientras que la moda es la medida más fácil de determinar.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica que las medidas de tendencia central permiten resumir grandes conjuntos de datos señalando valores centrales. Define cada medida y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular la media, mediana y moda tanto para datos agrupados como no agrupados. También cubre conceptos como la media geométrica y armónica.
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística. Explica los tipos de colectivos estadísticos, como poblaciones concretas o hipotéticas. También describe estudios enumerativos y analíticos, así como las diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Finalmente, presenta medidas descriptivas como medidas de tendencia central, dispersión y representación gráfica de datos.
La media aritmética de un conjunto de números es la suma de todos los números dividida entre la cantidad de números. Se utiliza para resumir conjuntos de datos cuantitativos repartiendo el total de manera uniforme. La fórmula para calcular la media es sumar todos los valores y dividir por el número de valores.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
2. Medidas de tendencia central
• Al describir grupos de diferentes observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la
información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro
de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de
centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros
dentro de la distribución, independientemente de que esté más o menos centrada, se habla
de estas medidas como medidas de posición.En este caso se incluyen también los cuantiles
entre estas medidas.
• Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo
que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable
que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.
• Las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) sirven como puntos de
referencia para interpretar las calificaciones que se obtienen en una prueba. En resumen, el
propósito de las medidas de tendencia central es:
3. Importanca de medidas de tendencia central
• Mostrar en qué lugar se ubica la persona promedio o típica del grupo.
• Sirve como un método para comparar o interpretar cualquier puntaje en relación con el
puntaje central o típico.
• Sirve como un método para comparar el puntaje obtenido por una misma persona en dos
diferentes ocasiones.
• Sirve como un método para comparar los resultados medios obtenidos por dos o más
grupos.
Tipos de promedios matematicos y estadistcos
• Un promedio es un valor simple, el cual es considerado como el valor más representativo o
típico para un grupo de números. Obviamente, el valor más representativo para un grupo de
números normalmente no es el valor más pequeño ni el más grande, sino es el número cuyo
valor está en algún punto intermedio del grupo. Así un promedio es frecuentemente
referido con una media de tendencia central.
4. • Un promedio es un valor simple, el cual es considerado como el valor más representativo o típico
para un grupo de números. Obviamente, el valor más representativo para un grupo de números
normalmente no es el valor más pequeño ni el más grande, sino es el número cuyo valor está en
algún punto intermedio del grupo. Así un promedio es frecuentemente referido con una media de
tendencia central.
• El promedio se emplea con frecuencia como mecanismo para resumir un conjunto de cantidades o
números, sobre todo si es grande, a fin de descubrir los datos estadísticos.
• Los promedio más comunes conocidos en estadística son:
• La media aritmética: La media aritmética, o simplemente la media, es el tipo más comúnmente
usado entre los cinco tipos de promedios. Los métodos para calcular la media para datos no
agrupados y para datos agrupados. Las principales propiedades de la media aritmética son:
• Su cálculo es muy sencillo y en él intervienen todos los datos.
• Su valor es único para una serie de datos dada.
• Se usa con frecuencia para comparar poblaciones, aunque es más apropiado acompañarla de una
medida de dispersión.
5. • Se interpreta como "punto de equilibrio" o "centro de masas" del conjunto de datos, ya que
tiene la propiedad de equilibrar las desviaciones de los datos respecto de su propio valor:
• Dados los n números{x1, x2, ... , xn}, La media aritmética se define como:
• Por ejemplo, la media aritmética de 8, 5 y -1 es igual a:
• Se utiliza la letra X con una barra horizontal sobre el símbolo para representar la
media de una muestra ( ) Mientras que la letra µ (mu) se usa para la media aritmética
de una población, es decir, el valor esperado de una variable.
• En otras palabras, es la suma de n valores de la variable y luego dividido por n : donde n es
el número de sumandos, o en el caso de estadística el número de datos se da el resultado.
6. • Media aritmética ponderada: Es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un
conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa respecto de los demás datos. Se
obtiene multiplicando cada uno de los datos por su ponderación para luego sumarlos, obteniendo así
una suma ponderada; después se divide esta entre la suma de los pesos, dando como resultado la
media ponderada. A veces puede ser útil otorgar pesos o valores a los datos dependiendo de su
relevancia para determinado estudio. En esos casos se puede utilizar una media ponderada.
• Para una serie de datos numéricos no vacía para una serie de datos numéricos no vacía:
• X = {x1, x2, ... , xn}
A la que corresponden los pesos:
• W = {w1, w2, w3, n … , wn}
• La media ponderada se calcula de la siguiente manera:
7. • Media armónica: La media armónica (designada usualmente mediante h) de una cantidad
finita de números es igual al recíproco, o inverso, de la media aritmética de los recíprocos de
dichos valores y es recomendada para promediar velocidades. La media armónica resulta
poco influida por la existencia de determinados valores mucho más grandes que el conjunto
de los otros, siendo en cambio sensible a valores mucho más pequeños que el conjunto.
• Así, dados n números x1, x2, ... , xn la media armónica será igual a:
• La media armónica resulta poco influida por la existencia de determinados valores mucho
más grandes que el conjunto de los otros, siendo en cambio sensible a valores mucho más
pequeños que el conjunto. La media armónica no está definida en el caso de que exista algún
valor nulo.
8. • Propiedades:
• La inversa de la media armónica es la media aritmética de los inversos de los valores de la
variable.
• Siempre se puede pasar de una media armónica a una media aritmética transformando
adecuadamente los datos.
• La media armónica siempre es menor o igual que la media aritmética, ya que para cualquier
número real positivo xi>0 :
• Medida geométrica: en matemáticas y estadística, la media geométrica de una cantidad
arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los
números, es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones,
interés compuesto y números índices.
9. Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es:
• Mediana: En el ámbito de la estadística, la mediana (del latín mediānus 'del medio') representa el valor de la
variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. Existen dos métodos para el cálculo de la
mediana:
• Considerando los datos en forma individual, sin agruparlos.
• Datos sin agrupar
• Sean x1, x2, ... , xn los datos de una muestra ordenada en orden creciente y designando la mediana como Me
• Si n es impar, la mediana es el valor que ocupa la posición (n+1)/2 Una vez que los datos han sido ordenados
(en orden creciente o decreciente), porque éste es el valor central. Es decir: Me = x(n+1)/2
• Por ejemplo, si tenemos 5 datos, que ordenados son: x1=3, x2=6, x3=7, x4=8, x5=9 => El valor central es el
tercero: x(5+1)/2 = x3=7. Este valor, que es la mediana de ese conjunto de datos, deja dos datos por debajo (x1,
x2) Y otros dos por encima de él (x4, x5)
• Si n es par, la mediana es la media aritmética de los dos valores centrales. Cuando n Es par, los dos datos que
están en el centro de la muestra ocupan las posiciones n/2 y n/2 + 1. Es decir:
10. Datos agrupados
• Al tratar con datos agrupados, si coincide con el valor de una frecuencia acumulada, el
valor de la mediana coincidirá con la abscisa correspondiente. Si no coincide con el valor de
ninguna abscisa, se calcula a través de semejanza de triángulos en el histograma o polígono
de frecuencias acumuladas, utilizando la siguiente equivalencia:
• Donde ni y ni–1 son las frecuencias absolutas acumuladas tales que , ai - 1 y ai son
los extremos, interior y exterior, del intervalo donde se alcanza la mediana y Me = ai – 1 + p
Es la abscisa a calcular, la mediana. Se observa que ai -ai –1 Es la amplitud de los intervalos
seleccionados para el diagrama.
• Moda: En estadística, la moda es el valor con mayor frecuencia en una distribución de datos.
Se hablará de una distribución bimodal de los datos adquiridos en una columna cuando
encontremos dos modas, es decir, dos datos que tengan la misma frecuencia absoluta
máxima. Una distribución trimodal de los datos es en la que encontramos tres modas. En el
caso de la distribución uniforme discreta, cuando todas los datos tienen la misma
frecuencia, se puede definir las modas como indicado, pero estos valores son sin utilidad.
Por eso algunos matemáticos califican esta distribución como «sin moda».
11. • El intervalo modal es el de mayor frecuencia absoluta. Cuando tratamos con datos
agrupados antes de definir la moda, se ha de definir el intervalo modal. La moda, cuando los
datos están agrupados, es un punto que divide al intervalo modal en dos partes de la forma
p y c-p, siendo c la amplitud del intervalo, que verifiquen que:
• Siendo la frecuencia absoluta del intervalo modal las frecuencias absolutas de los intervalos
anterior y posterior, respectivamente, al intervalo modal.
• Moda de datos agrupados: Para obtener la moda en datos agrupados se usa la siguiente
fórmula: donde:
• L1 = l-interior de la clase modal
• D1 = Es el delta de frecuencia absoluta modal y la frecuencia absoluta premodal.
• D2 = Es el delta de frecuencia absoluta modal y la frecuencia absoluta postmodal.
• Ai = Amplitud del intervalo modal
12. Medidas de dispersion en series simples
• Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la
distribución. Las medidas de dispersión son:
• Rango o recorrido: El rango Es la media del mayor y menor valor, o la tercera parte del
camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor valor. En consecuencia, el medio
rango es:
• Ejemplo: Para una muestra de valores (3, 3, 5, 6, 8), el dato de menor valor min=3 y el dato
de mayor valor max=8. El medio rango resolviéndolo mediante la correspondiente fórmula
sería:
• Varianza: La varianza es una medida estadística que mide la dispersión de los valores
respecto a un valor central (media), es decir, es el cuadrado de las desviaciones.
13. • Desviación típica: La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en
unidades cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión,
que es la desviación típica, o desviación estándar, que se halla como la raíz cuadrada
positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos
respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor, más dispersos estarán los
datos. Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por S, dado que es
su inicial de su nominación en inglés.
• Desviación típica muestral:
• Desviación típica poblacional:
14. Medidas de dispercion en datos agrupados
Rango:
<(Limite Real Superior de la ultima clase)> - <(Limte Real inferos de la primera Clase)>
• Matematicamente
RANGO = LRSmax – LRImin
Varianza:
Calcular la varianza de la distribución:
9, 3, 8, 8, 9, 8, 9, 18
15. • La desviación típica: Es la raíz cuadrada de la varianza, es decir, la raíz cuadrada de la media de los
cuadrados de las puntuaciones de desviación. La desviación típica se representa por σ.
•
Calcular la desviación típica de la distribución: 9, 3, 8, 8, 9, 8, 9, 18
• Coeficiente de variación: El coeficiente de variación es la relación entre la desviación típica de una
muestra y su media.
• C.V = Σ σ = Σ
X
16. Medidas de posicion en series numericas
Cuartiles: Los cuartiles corresponden a los valores que tiene una variable y que cumplen con la función de
dividir los datos ordenados en cuartos o cuatro partes con igual valor porcentual. Se distinguen en
principio tres cuartiles, que se denotan regularmente con la letra Q: Q1, Q2 y Q3. Sin embargo hay que
prestar atención también a las definiciones que la teoría estadística da a cada uno de estos cuartiles. En
este sentido se tiene lo siguiente:
• Q1: también llamado primer cuartil, representa un valor por debajo del cual quedan un cuarto o 25% de
los valores de sucesión, previamente ordenados
• Q2: llamado segundo cuartil y considerado la mediana.
• Q3: finalmente, el tercer cuartil representa a su vez el valor por debajo del que queda el 75% de todos
los datos.
• Como calcular Cuartiles
1.- Se deben ordenar los datos de forma sucesiva, y de mayor a menor.
2.- Se deberá calcular el cuartil usando la fórmula siguiente: nk
100
17. • Deciles: los deciles conformados por ciertos valores que dividen la sucesión de datos que han sido
ordenadas en diez partes, que son equitativas porcentualmente hablando. Ellos se denotan de la
siguiente forma: D1, D2, D3….D9, aun cuando se leen “primer decil”, “cuarto decil”, etc. De acuerdo a las
fuentes estadísticas son utilizados sobre todo para calcular el aprovechamiento académico.Los deciles
pueden ser calculados en base a si los datos se encuentran no agrupados, o por el contrario sí lo están.
De esta forma, se tendrían dos formas de calcularlos:
• Cálculo de deciles de datos no agrupados si se tiene una serie de números o datos, correspondientes a
distintos valores X1, X2… xn, se deberán usar las siguientes fórmulas, según si el valor es un número par
o impar. A continuación cada una de las ecuaciones a emplear de acuerdo al caso:
• Si n (número que corresponde al número de datos) y es par se deberá emplear la siguiente fórmula:
• An
10
Si por el contrario n es impar, entonces se deberá aplicar la fórmula que se expresa a continuación:
A (n+1)
10 Es importante señalar que en todos los casos A corresponderá al decil que se desea calcular.
18. Percentiles: Tal Como con las otras medidas de posición, los percentiles pueden ser medidos
en cuanto a si corresponden a datos no agrupados o agrupados, en cuyo caso se usarán
procedimientos matemáticos distintos. A continuación una descripción de uno de ellos:
• Percentiles de datos no agrupados
si se trata del cálculo de percentiles de datos no ordenados, se deberá tomar calcular en
base a la siguiente fórmula: PX = nk
10
19. Conclusion
• De las medidas de tendencia central estudiadas la media es la más utilizada, aunque en
ciertos casos la utilización de la mediana o de la moda es preferible.
• La media en muy sensible a valores extremos, o sea, cuando se altera drásticamente el valor
de uno de los datos, la media varía considerablemente.
• La mediana es preferible a la media cuando se está interesado en conocer el punto medio de
la distribución de los datos ya que es el valor que la divide en dos partes iguales.
• La moda revela su utilidad, tanto en el estudio de datos cualitativos, como cuantitativos,
mientras que la media y la mediana son aplicables a datos cuantitativos.
• La importancia de las medidas estudiadas está en dependencia del tipo de datos, de su
distribución y del objetivo que se tiene en la realización del estudio. A pesar de ser
considerada la media como la medida más importante en la mayoría de los estudios de
fenómenos o hechos, el conocimiento de las tres proporciona una mejor descripción de
estos.
20. Bibliografia
Armando, soto negrin. Principios de estadística. Editorial panapo. 1999.
Ernesto, rivas gonzález. Estadística general. Ediciones de la biblioteca. Caracas. 2000.