1. La media es la suma de los valores de los elementos dividida por la cantidad de
éstos. Es conocida también como promedio, o media aritmética.
Ejemplo: Calcule la media de los siguientes números:
10, 11, 12, 12, 13 la media es 11.6
La mediana es el valor del elemento intermedio cuando todos los elementos se
ordenan.
Ejemplo: Buscar la mediana de los siguientes números:
2 4 1 3 5 6 3 la mediana es 3
La moda es el valor que se presenta el mayor número de veces.
Ejemplo 1: Buscar la moda de:
5 12 9 5 8 7 1 la moda es 5
Desviación estándar (σ) mide cuánto se separan los datos.
La fórmula es la raíz cuadrada de la varianza.
Varianza es la media de las diferencias con la media elevadas al cuadrado.
Ejemplo: tenemos las siguientes medidas: 600mm, 470mm, 170mm, 430mm y
300mm.
Calcula la media, la varianza y la desviación estándar.
Media: 394
Para calcular la varianza, toma cada diferencia, elévala al cuadrado, y haz la
media:
2
2062 + 762 + (-224)2 + 362 + (-94)2 108,520
Varianza: σ = = = 21,704
5 5
Así que la varianza es 21,704.
Y la desviación estándar es la raíz de la varianza, así que:
Desviación estándar: σ = √21,704 = 147
Curtois (coeficiente de curtosis) recibe también el nombre de coeficiente de
concentración central, midiendo el grado de aplastamiento o apuntamiento de la gráfica de la
distribución de la variable estadística. Una mayor concentración de datos en torno al promedio
harán que la forma sea alargada, siendo tanto más plana (o aplastada) cuanto mayor sea la
dispersión de los mismos.
Determina la forma de la distribución, en relación con su grado de aplastamiento.

2. Coeficiente de asimetría (Fisher) Permite interpretar la forma de la distribución,
respecto a ser o no simétrica.
Basados en a la relación existente entre media, mediana y moda: x−Mo= 3.(x−Md)
Se definen dos nuevos coeficientes de asimetría (de Pearson):
Rango responde a la identificación de la dispersión de los datos de una muestra,
se define como la diferencia entre el dato mayor menos el dato menor de un
conjunto de datos.
Ejemplo: 47, 49.5, 50, 51.5, 52, el dato menor es 47 y el dato mayor es igual a 52
por lo que su rango correspondiente es igual a:
Rango = 52 – 47= 5
Máximo es aquel valor mayor de la serie de datos proporcionados.
El "ser el máximo mayor que x", , equivale a que las n variables
lo sean, en consecuencia, y como las n variables son
independientes, la función de distribución es el producto de las probabilidades y
todas ellas son iguales al tener la misma distribución. Por tanto, la función de
distribución del máximo es:

3. Mínimo es aquel valor menor de la serie de datos proporcionados.
El "ser el mínimo mayor que x", , equivale a que las n variables lo sean,
, en consecuencia, la función de distribución es:
Y como las n variables son independientes, la probabilidad conjunta es el producto
de las probabilidades y todas ellas son iguales al tener la misma distribución. Por
tanto, la función de distribución del mínimo es: