En este documento se podrá apreciar el manual estadístico para obtener el resultado de la media, la varianza y la desviación estándar en una calculadora casion referencia fx-350ES PLUS
Medidas de posición, cuartiles, deciles y percentiles, clase mate, 1º, 3er.pe...linaresmejia
Este documento introduce medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles. Explica cómo calcular estas medidas dividiendo una serie de datos ordenados en partes iguales. Los cuartiles dividen los datos en 4 partes, los deciles en 10 partes y los percentiles en 100 partes. Muestra ejemplos numéricos de cómo calcular estas medidas para conjuntos de datos.
La distribución t de Student surge cuando se estima la media de una población normal con una muestra pequeña. Se define como la razón entre una distribución normal y la raíz cuadrada de una ji-cuadrado dividida por sus grados de libertad. La distribución gamma describe el tiempo hasta que ocurren n eventos de un proceso de Poisson. La distribución normal describe muchos fenómenos naturales y se caracteriza por una campana simétrica centrada en la media.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERCIONJose Ojeda
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión para variables cuantitativas. Explica cómo calcular la media, mediana, rango, varianza y desviación estándar de un conjunto de datos. También muestra ejemplos numéricos del cálculo de cada medida y la interpretación de los resultados.
Este documento describe los conceptos y cálculos básicos relacionados con las medidas de tendencia central y dispersión en estadística descriptiva. Explica la tabla de distribución de frecuencia, intervalo de clase, media, mediana, moda y medidas de dispersión como desviación estándar y varianza. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados. Finalmente, incluye una bibliografía con enlaces a recursos adicionales sobre estadística descriptiva.
Este documento trata sobre inferencia estadística, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión lineal y correlación. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una población y presenta un ejemplo numérico. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis y diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Por último, explica qué es la regresión lineal y cómo medir la correlación entre dos variables continuas.
La media aritmética es el promedio de un conjunto de números obtenido sumando todos los números y dividiéndolos entre la cantidad total. Se usa para encontrar un único valor representativo de un conjunto de datos. Para datos agrupados, la media aritmética se calcula sumando el producto de cada valor por su frecuencia y dividiendo el total entre la suma de todas las frecuencias.
Un comerciante determina el precio de venta óptimo que maximiza sus beneficios tras analizar cómo varían las ventas mensuales respecto al precio. El precio de venta que logra los mayores beneficios es de 475 soles por unidad.
Este documento describe cómo elaborar tablas de frecuencias con datos agrupados. Explica que los datos se agrupan en intervalos de igual amplitud llamados clases. Detalla los pasos para calcular el rango, número de intervalos y amplitud de clase, y cómo organizar la información en una tabla de frecuencias con las frecuencias absolutas, acumuladas, relativas y relativas acumuladas. También incluye un ejemplo ilustrativo.
Medidas de posición, cuartiles, deciles y percentiles, clase mate, 1º, 3er.pe...linaresmejia
Este documento introduce medidas de posición como cuartiles, deciles y percentiles. Explica cómo calcular estas medidas dividiendo una serie de datos ordenados en partes iguales. Los cuartiles dividen los datos en 4 partes, los deciles en 10 partes y los percentiles en 100 partes. Muestra ejemplos numéricos de cómo calcular estas medidas para conjuntos de datos.
La distribución t de Student surge cuando se estima la media de una población normal con una muestra pequeña. Se define como la razón entre una distribución normal y la raíz cuadrada de una ji-cuadrado dividida por sus grados de libertad. La distribución gamma describe el tiempo hasta que ocurren n eventos de un proceso de Poisson. La distribución normal describe muchos fenómenos naturales y se caracteriza por una campana simétrica centrada en la media.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERCIONJose Ojeda
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y dispersión para variables cuantitativas. Explica cómo calcular la media, mediana, rango, varianza y desviación estándar de un conjunto de datos. También muestra ejemplos numéricos del cálculo de cada medida y la interpretación de los resultados.
Este documento describe los conceptos y cálculos básicos relacionados con las medidas de tendencia central y dispersión en estadística descriptiva. Explica la tabla de distribución de frecuencia, intervalo de clase, media, mediana, moda y medidas de dispersión como desviación estándar y varianza. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados. Finalmente, incluye una bibliografía con enlaces a recursos adicionales sobre estadística descriptiva.
Este documento trata sobre inferencia estadística, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión lineal y correlación. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una población y presenta un ejemplo numérico. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis y diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Por último, explica qué es la regresión lineal y cómo medir la correlación entre dos variables continuas.
La media aritmética es el promedio de un conjunto de números obtenido sumando todos los números y dividiéndolos entre la cantidad total. Se usa para encontrar un único valor representativo de un conjunto de datos. Para datos agrupados, la media aritmética se calcula sumando el producto de cada valor por su frecuencia y dividiendo el total entre la suma de todas las frecuencias.
Un comerciante determina el precio de venta óptimo que maximiza sus beneficios tras analizar cómo varían las ventas mensuales respecto al precio. El precio de venta que logra los mayores beneficios es de 475 soles por unidad.
Este documento describe cómo elaborar tablas de frecuencias con datos agrupados. Explica que los datos se agrupan en intervalos de igual amplitud llamados clases. Detalla los pasos para calcular el rango, número de intervalos y amplitud de clase, y cómo organizar la información en una tabla de frecuencias con las frecuencias absolutas, acumuladas, relativas y relativas acumuladas. También incluye un ejemplo ilustrativo.
Este documento presenta un problema de diseño muestral. Se proporciona información de censos de 2008 a 2010 sobre el uso de pantalones, camisas y medias. La tarea es definir la población de estudio, determinar el universo y hallar el tamaño de la muestra para el uso de camisas en 2010. La solución identifica que la población es el uso de camisas en Lima en 2010, con un universo de 26,667 y un tamaño de muestra de 394 encuestas.
Tabla de Distribución de Frecuencias
Intervalo de Clase.
Numero de Clase.
Frecuencia simple.
Frecuencia Acumulada.
Medidas de Tendencia Central:
Media aritmética.
Mediana.
Moda.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas analizan cómo se distribuyen los valores de una variable y permiten comparar muestras. Define cada medida y proporciona fórmulas e interpretaciones.
La distribución t-Student surge cuando se estima la media de una población normal con una muestra pequeña. Es más ancha y plana que la distribución normal, resultando en mayor variabilidad de las medias de muestra. Se aproxima a la normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. Se usa en muestras de 30 elementos o menos cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Tiene una distribución asociada a cada tamaño de muestra, definida por los grados de libertad que son n-1, donde
El documento describe las principales fases del análisis cuantitativo de datos: 1) seleccionar un programa estadístico, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos mediante análisis estadístico descriptivo y visualización de datos, 4) analizar hipótesis mediante pruebas estadísticas inferenciales, y 5) preparar los resultados. Explora conceptos como distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, medidas de variabilidad, razones y tasas para analizar los datos de manera exploratoria.
Calcular media, varianza y desviación estándarAngie Murillo
Este documento explica cómo calcular la media, varianza poblacional, desviación estándar poblacional y muestral de un conjunto de datos usando una calculadora CASIO fx-570ES. Se detallan 5 pasos: 1) ingresar los datos en la calculadora en modo estadístico, 2) seleccionar qué estadísticas calcular, 3) calcular el número total de datos, 4) calcular la media, y 5) calcular la desviación estándar muestral.
El procedimiento para analizar cuantitativamente los datos consta de 7 pasos: 1) seleccionar un programa como SPSS, Minitab o SAS, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez del instrumento, 5) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados para su presentación.
El documento describe el proceso de análisis de datos cuantitativos, incluyendo la selección de un programa de análisis estadístico, la ejecución del programa, y la exploración y análisis de los datos. Se detallan las fases del análisis, como la evaluación de la confiabilidad y validez de los instrumentos de medición, el análisis estadístico de hipótesis, y la preparación de resultados. También se explican conceptos clave como medidas de tendencia central, medidas de variabilidad, y est
El documento describe los pasos para analizar datos cuantitativos. Primero, se debe seleccionar un programa de análisis estadístico como SPSS o Minitab. Luego, se ejecuta el programa y se exploran los datos mediante el cálculo de estadísticas descriptivas para cada variable, como distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de variabilidad. Finalmente, se interpretan los resultados para describir los datos cuantitativamente.
El documento discute dos puntos importantes sobre el análisis de datos cuantitativos: 1) Los modelos estadísticos son representaciones de la realidad, no la realidad misma, y 2) Los resultados numéricos siempre se interpretan en contexto. También menciona que la misma medición de presión arterial no significa lo mismo en un bebé que en una persona de la tercera edad.
Este documento describe los 7 pasos para analizar datos cuantitativos. Estos incluyen 1) seleccionar un software, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez, 5) analizar hipótesis con pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados. El objetivo general es interpretar los resultados de los métodos de análisis cuantitativo.
El documento proporciona instrucciones para analizar datos en SPSS usando estadísticos descriptivos y gráficos. Explica cómo representar variables de escala, nominales y ordinales mediante tablas, histograma, gráficos circulares y de barras. También cubre cómo importar datos de SPSS y Excel e introducir variables y valores de etiqueta.
El documento proporciona instrucciones para analizar datos en SPSS. Explica cómo representar datos en tablas y gráficos, incluidos histogramas, diagramas circulares y de barras. También cubre cómo importar datos de Excel a SPSS y etiquetar valores para variables no cuantificables.
Este documento describe los pasos para analizar datos cuantitativos. Estos incluyen: 1) seleccionar un programa de análisis, 2) explorar los datos mediante estadísticas descriptivas para cada variable, y 3) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas inferenciales como la prueba t o ANOVA. El objetivo general es resumir y generalizar los resultados de la muestra a la población.
Este documento presenta diferentes medidas de tendencia central y dispersión de datos estadísticos. Explica la moda, mediana y media como medidas de tendencia central, y el rango y desviación estándar como medidas de dispersión. También cubre conceptos como coeficiente de variación, simetría y sesgo de distribuciones. Por último, muestra cómo calcular estas medidas usando el programa GeoGebra con un ejemplo de datos agrupados sobre el tamaño de núcleos familiares.
Este documento presenta diferentes medidas de tendencia central y dispersión de datos estadísticos. Explica la moda, mediana y media como medidas de tendencia central, y el rango y desviación estándar como medidas de dispersión. También cubre conceptos como coeficiente de variación, simetría y sesgo de distribuciones. Por último, muestra cómo calcular estas medidas usando el programa GeoGebra con un ejemplo de datos agrupados sobre el tamaño de núcleos familiares.
Estadística descriptiva con software estadísticogambitguille
El documento describe los conceptos básicos de estadística descriptiva y cómo analizar datos cuantitativos utilizando software estadístico como Excel. Explica cómo codificar y explorar datos, y obtener medidas estadísticas como la media, mediana, moda, rango y desviación estándar para analizar variables de manera descriptiva. También cubre cómo crear tablas de frecuencias y usar herramientas estadísticas en Excel.
El documento describe los principales métodos de análisis de datos para investigaciones. Explica que el análisis de datos implica determinar los resultados de las variables y las relaciones entre ellas para responder al problema planteado. Luego describe varias técnicas estadísticas como el análisis descriptivo de cada variable, pruebas paramétricas e inferenciales, y análisis multivariados para relacionar las variables.
El documento trata sobre la importancia de la estadística y la quimiometría en la química analítica. Explica que durante un análisis cuantitativo es importante considerar las variables que pueden afectar los resultados, como errores en los instrumentos o por el operador. También describe conceptos básicos de estadística como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.
Este documento presenta un problema de diseño muestral. Se proporciona información de censos de 2008 a 2010 sobre el uso de pantalones, camisas y medias. La tarea es definir la población de estudio, determinar el universo y hallar el tamaño de la muestra para el uso de camisas en 2010. La solución identifica que la población es el uso de camisas en Lima en 2010, con un universo de 26,667 y un tamaño de muestra de 394 encuestas.
Tabla de Distribución de Frecuencias
Intervalo de Clase.
Numero de Clase.
Frecuencia simple.
Frecuencia Acumulada.
Medidas de Tendencia Central:
Media aritmética.
Mediana.
Moda.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas analizan cómo se distribuyen los valores de una variable y permiten comparar muestras. Define cada medida y proporciona fórmulas e interpretaciones.
La distribución t-Student surge cuando se estima la media de una población normal con una muestra pequeña. Es más ancha y plana que la distribución normal, resultando en mayor variabilidad de las medias de muestra. Se aproxima a la normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. Se usa en muestras de 30 elementos o menos cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Tiene una distribución asociada a cada tamaño de muestra, definida por los grados de libertad que son n-1, donde
El documento describe las principales fases del análisis cuantitativo de datos: 1) seleccionar un programa estadístico, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos mediante análisis estadístico descriptivo y visualización de datos, 4) analizar hipótesis mediante pruebas estadísticas inferenciales, y 5) preparar los resultados. Explora conceptos como distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, medidas de variabilidad, razones y tasas para analizar los datos de manera exploratoria.
Calcular media, varianza y desviación estándarAngie Murillo
Este documento explica cómo calcular la media, varianza poblacional, desviación estándar poblacional y muestral de un conjunto de datos usando una calculadora CASIO fx-570ES. Se detallan 5 pasos: 1) ingresar los datos en la calculadora en modo estadístico, 2) seleccionar qué estadísticas calcular, 3) calcular el número total de datos, 4) calcular la media, y 5) calcular la desviación estándar muestral.
El procedimiento para analizar cuantitativamente los datos consta de 7 pasos: 1) seleccionar un programa como SPSS, Minitab o SAS, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez del instrumento, 5) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados para su presentación.
El documento describe el proceso de análisis de datos cuantitativos, incluyendo la selección de un programa de análisis estadístico, la ejecución del programa, y la exploración y análisis de los datos. Se detallan las fases del análisis, como la evaluación de la confiabilidad y validez de los instrumentos de medición, el análisis estadístico de hipótesis, y la preparación de resultados. También se explican conceptos clave como medidas de tendencia central, medidas de variabilidad, y est
El documento describe los pasos para analizar datos cuantitativos. Primero, se debe seleccionar un programa de análisis estadístico como SPSS o Minitab. Luego, se ejecuta el programa y se exploran los datos mediante el cálculo de estadísticas descriptivas para cada variable, como distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de variabilidad. Finalmente, se interpretan los resultados para describir los datos cuantitativamente.
El documento discute dos puntos importantes sobre el análisis de datos cuantitativos: 1) Los modelos estadísticos son representaciones de la realidad, no la realidad misma, y 2) Los resultados numéricos siempre se interpretan en contexto. También menciona que la misma medición de presión arterial no significa lo mismo en un bebé que en una persona de la tercera edad.
Este documento describe los 7 pasos para analizar datos cuantitativos. Estos incluyen 1) seleccionar un software, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez, 5) analizar hipótesis con pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados. El objetivo general es interpretar los resultados de los métodos de análisis cuantitativo.
El documento proporciona instrucciones para analizar datos en SPSS usando estadísticos descriptivos y gráficos. Explica cómo representar variables de escala, nominales y ordinales mediante tablas, histograma, gráficos circulares y de barras. También cubre cómo importar datos de SPSS y Excel e introducir variables y valores de etiqueta.
El documento proporciona instrucciones para analizar datos en SPSS. Explica cómo representar datos en tablas y gráficos, incluidos histogramas, diagramas circulares y de barras. También cubre cómo importar datos de Excel a SPSS y etiquetar valores para variables no cuantificables.
Este documento describe los pasos para analizar datos cuantitativos. Estos incluyen: 1) seleccionar un programa de análisis, 2) explorar los datos mediante estadísticas descriptivas para cada variable, y 3) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas inferenciales como la prueba t o ANOVA. El objetivo general es resumir y generalizar los resultados de la muestra a la población.
Este documento presenta diferentes medidas de tendencia central y dispersión de datos estadísticos. Explica la moda, mediana y media como medidas de tendencia central, y el rango y desviación estándar como medidas de dispersión. También cubre conceptos como coeficiente de variación, simetría y sesgo de distribuciones. Por último, muestra cómo calcular estas medidas usando el programa GeoGebra con un ejemplo de datos agrupados sobre el tamaño de núcleos familiares.
Este documento presenta diferentes medidas de tendencia central y dispersión de datos estadísticos. Explica la moda, mediana y media como medidas de tendencia central, y el rango y desviación estándar como medidas de dispersión. También cubre conceptos como coeficiente de variación, simetría y sesgo de distribuciones. Por último, muestra cómo calcular estas medidas usando el programa GeoGebra con un ejemplo de datos agrupados sobre el tamaño de núcleos familiares.
Estadística descriptiva con software estadísticogambitguille
El documento describe los conceptos básicos de estadística descriptiva y cómo analizar datos cuantitativos utilizando software estadístico como Excel. Explica cómo codificar y explorar datos, y obtener medidas estadísticas como la media, mediana, moda, rango y desviación estándar para analizar variables de manera descriptiva. También cubre cómo crear tablas de frecuencias y usar herramientas estadísticas en Excel.
El documento describe los principales métodos de análisis de datos para investigaciones. Explica que el análisis de datos implica determinar los resultados de las variables y las relaciones entre ellas para responder al problema planteado. Luego describe varias técnicas estadísticas como el análisis descriptivo de cada variable, pruebas paramétricas e inferenciales, y análisis multivariados para relacionar las variables.
El documento trata sobre la importancia de la estadística y la quimiometría en la química analítica. Explica que durante un análisis cuantitativo es importante considerar las variables que pueden afectar los resultados, como errores en los instrumentos o por el operador. También describe conceptos básicos de estadística como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.
Este documento proporciona una revisión del paquete estadístico SPSS. Explica los objetivos de aprendizaje como elaborar conclusiones válidas a partir de análisis de datos y analizar y graficar datos usando SPSS. Luego describe varios procedimientos estadísticos descriptivos como tablas de frecuencias, medidas estadísticas y gráficos. Finalmente, concluye recomendando aprender el uso adecuado de SPSS ya que es útil para trabajos estadísticos.
3 medidas de tendencia central y de dispersionrbarriosm
Este documento presenta información sobre medidas estadísticas descriptivas como la media, mediana, moda, cuartiles, desviación estándar y varianza. Explica que las medidas de tendencia central como la media solo proporcionan información parcial y deben estar acompañadas de medidas de dispersión. También define conceptos como la varianza, que cuantifica cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media.
Este documento contiene información sobre diferentes medidas estadísticas de tendencia central. Explica que la media aritmética es la medida más simple que promedia todos los valores, mientras que la mediana deja la mitad de los valores a cada lado y la moda es el valor más frecuente. También describe cómo calcular estas medidas cuando los datos están o no agrupados en tablas de frecuencia.
El documento describe los pasos del análisis de datos cuantitativos, incluyendo decidir el programa de análisis, explorar los datos, evaluar la confiabilidad de los instrumentos, analizar e interpretar los resultados mediante pruebas estadísticas. También describe técnicas como la organización de datos en matrices de tabulación, el análisis estadístico descriptivo para describir cada variable, y el análisis estadístico inferencial para probar hipótesis y estimar parámetros poblacionales.
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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/
3. Media
• Es el valor característico de una serie de datos cuantitativos, objeto de
estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado,
se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número
de sumandos.
4. Hallar la media en la calculadora
1. Oprimir el botón (MODE)
2. Seleccionar la opción 2(STAT)
3. Seleccionar la opción 1 (1-VAR)
4. Oprimir SHIF y luego MODE enseguida la flecha hacia abajo
5. Seleccionar la opción 3 (STAT)
6. Seleccionar la opción 1 (ON)
7. Ingresar los datos del estudio a realizar
8. Oprimir el botón (ON)
5. Hallar la media en la calculadora
9. Oprimir SHIF y luego 1
10.Seleccionar la opción 4 (Var)
11.Seleccionar la opción 2 ( )
12.Obtendremos el valor de la media de los datos introducidos
6. Varianza
• Es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la
desviación de dicha variable respecto a su media. O en pocas palabras, es la
media de los residuos al cuadrado.
7. Hallar la varianza en la calculadora
1. Oprimir el botón (MODE)
2. Seleccionar la opción 2(STAT)
3. Seleccionar la opción 1 (1-VAR)
4. Oprimir SHIF y luego MODE enseguida la flecha hacia abajo
5. Seleccionar la opción 3 (STAT)
6. Seleccionar la opción 1 (ON)
7. Ingresar los datos del estudio a realizar
8. Oprimir el botón (ON)
8. Hallar la varianza en la calculadora
9. Oprimir SHIF y luego 1
10.Seleccionar la opción 4 (Var)
11.Seleccionar la opción 3 (óx)
12.El resultado lo elevamos al cuadrado
13.Obtendremos el valor de la varianza de los datos introducidos
9. Desviación Estándar
• Es una medida de dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o
cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raíz cuadrada de
la varianza de la variable.
10. Hallar la desviación estándar en la calculadora
1. Oprimir el botón (MODE)
2. Seleccionar la opción 2(STAT)
3. Seleccionar la opción 1 (1-VAR)
4. Oprimir SHIF y luego MODE enseguida la flecha hacia abajo
5. Seleccionar la opción 3 (STAT)
6. Seleccionar la opción 1 (ON)
7. Ingresar los datos del estudio a realizar
8. Oprimir el botón (ON)
11. Hallar la desviación estándar en la calculadora
9. Oprimir SHIF y luego 1
10.Seleccionar la opción 4 (Var)
11.Seleccionar la opción 4 (sx)
12.Obtendremos el valor de la varianza de los datos introducidos