Este documento discute la variabilidad estadística y sus medidas. Explica que la variabilidad se refiere a la dispersión o variación de una variable o distribución de probabilidad. Presenta algunas medidas comunes de variabilidad como la desviación estándar, rango intercuartil y varianza. También identifica fuentes potenciales de variabilidad como errores de medición y variaciones intrínsecas.
Este documento describe los tipos de pruebas estadísticas que se pueden utilizar dependiendo del objetivo del estudio y el tipo de variables. Explica que las pruebas se eligen para demostrar diferencias entre grupos, mostrar relaciones entre variables, o predecir resultados. También define variables cuantitativas, cualitativas, índices numéricos y distribuciones normales. Proporciona ejemplos de qué pruebas usar para diferentes objetivos y tipos de variables.
El documento explica conceptos estadísticos fundamentales como la media, mediana, moda, rango, desviación estándar, curvas de distribución de frecuencias, intervalo de confianza. Define la media como la suma de todas las puntuaciones dividida entre el número de puntuaciones, la mediana como la puntuación de la mitad de una distribución ordenada, y la moda como la puntuación más frecuente. También describe el rango, desviación estándar, curvas de distribución normal y sesgada, e intervalo de confianza y su signific
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar y la varianza. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una variable en torno a la media y son útiles para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza y cómo se calcula. También define la varianza como la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media y explica que el coeficiente de variación es la desviación típica dividida por la media.
Este documento describe las medidas de forma, que son estadísticas que permiten identificar si una distribución de frecuencia es uniforme y determinar el comportamiento de los datos. Describe dos medidas de forma: la medida de asimetría, que mide el grado y tipo de asimetría de una variable, y la medida de curtosis, que determina el grado de concentración de valores en la región central de la distribución. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Fisher y Pearson y el coeficiente de curtosis de Fisher, y cómo interpretar sus valores
Este documento introduce conceptos fundamentales de la bioestadística como variables, variación y variabilidad. Explica que una variable es una característica que puede medirse y variar, y que la variación se refiere al cambio entre valores iniciales y finales. También define la variabilidad como una medida de dispersión respecto al promedio, y que conceptos como desviación estándar son útiles para medir la amplitud de los datos.
La mediana representa el valor central de una distribución de datos ordenados. El 50% de los datos será menor o igual que la mediana, y el otro 50% será mayor. La mediana coincide con el percentil 50 y el segundo cuartil. El coeficiente de variación permite comparar la variabilidad de distribuciones con diferentes unidades mediante la relación entre la desviación estándar y la media.
El documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, variables, medidas de tendencia central y dispersión. Define población como el conjunto total de individuos a estudiar y muestra como el subconjunto accesible. Explica cómo medir variables cuantitativas y cualitativas y resumir datos numéricos usando la media, mediana, varianza y desviación típica.
Este documento describe los tipos de pruebas estadísticas que se pueden utilizar dependiendo del objetivo del estudio y el tipo de variables. Explica que las pruebas se eligen para demostrar diferencias entre grupos, mostrar relaciones entre variables, o predecir resultados. También define variables cuantitativas, cualitativas, índices numéricos y distribuciones normales. Proporciona ejemplos de qué pruebas usar para diferentes objetivos y tipos de variables.
El documento explica conceptos estadísticos fundamentales como la media, mediana, moda, rango, desviación estándar, curvas de distribución de frecuencias, intervalo de confianza. Define la media como la suma de todas las puntuaciones dividida entre el número de puntuaciones, la mediana como la puntuación de la mitad de una distribución ordenada, y la moda como la puntuación más frecuente. También describe el rango, desviación estándar, curvas de distribución normal y sesgada, e intervalo de confianza y su signific
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar y la varianza. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una variable en torno a la media y son útiles para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza y cómo se calcula. También define la varianza como la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media y explica que el coeficiente de variación es la desviación típica dividida por la media.
Este documento describe las medidas de forma, que son estadísticas que permiten identificar si una distribución de frecuencia es uniforme y determinar el comportamiento de los datos. Describe dos medidas de forma: la medida de asimetría, que mide el grado y tipo de asimetría de una variable, y la medida de curtosis, que determina el grado de concentración de valores en la región central de la distribución. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Fisher y Pearson y el coeficiente de curtosis de Fisher, y cómo interpretar sus valores
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La mediana representa el valor central de una distribución de datos ordenados. El 50% de los datos será menor o igual que la mediana, y el otro 50% será mayor. La mediana coincide con el percentil 50 y el segundo cuartil. El coeficiente de variación permite comparar la variabilidad de distribuciones con diferentes unidades mediante la relación entre la desviación estándar y la media.
El documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, variables, medidas de tendencia central y dispersión. Define población como el conjunto total de individuos a estudiar y muestra como el subconjunto accesible. Explica cómo medir variables cuantitativas y cualitativas y resumir datos numéricos usando la media, mediana, varianza y desviación típica.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros y escalas de medición. Explica que una variable es una característica cuantitativa o cualitativa que puede tomar valores diferentes, y que las variables se clasifican como cualitativas, cuantitativas, discretas o continuas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y las diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento presenta definiciones de varios conceptos matemáticos clave como media, moda, mediana, desviación estándar, varianza y curtosis. Explica que la media es el promedio de un conjunto de valores, la moda es el valor con mayor frecuencia, y la mediana divide los datos ordenados en dos partes iguales. También describe cómo calcular estas medidas y los diferentes tipos de errores en estadística.
Este documento discute conceptos estadísticos como variabilidad, varianza, desviación estándar y distribución normal. Explica que la varianza y desviación estándar miden qué tan dispersos están los valores respecto al promedio. Calcula estas medidas para datos de longitud de ostras, encontrando una desviación estándar de 10.09. También analiza los datos usando una caja de bigotes e identifica un valor atípico. Finalmente, presenta la regla empírica de la distribución normal.
Se hace una breve descripción de la estadística y los diferentes parámetros que esta contempla. Se manejan otros conceptos de variables, tipos, población, muestra y diversos ejemplos para su mejor entendimiento.
Este documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, variables, medidas de tendencia central, medidas de dispersión y representación gráfica de datos. Explica que una población es el conjunto total de individuos a estudiar, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. Detalla diferentes tipos de variables y técnicas de muestreo, y proporciona detalles sobre cómo resumir y visualizar datos numéricos y categóricos mediante medidas como la media, mediana, varianza y diagramas.
Este documento explica diferentes medidas de variabilidad y dispersión de datos estadísticos como el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. El rango es la diferencia entre el valor más alto y más bajo. La varianza mide cuán lejos están los valores de la media, mientras que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y tiene las mismas unidades que la variable. El coeficiente de variación es una medida relativa que considera la magnitud de los datos.
Linear regression correlation coefficient, residual analysis,regression analysis,media aritmetica,error tipo 1 ,error tipo2, jose cintron, mba4help.com, advance business consulting
Este documento describe diferentes medidas de resumen o estadísticas que se pueden usar para describir un conjunto de datos, incluyendo medidas de tendencia central, dispersión y variabilidad. Explica cómo calcular la desviación estándar, varianza y coeficiente de variación para datos agrupados y no agrupados, y provee ejemplos numéricos para ilustrar cada medida.
Este documento presenta un resumen sobre el planteamiento de hipótesis estadísticas en más de dos poblaciones utilizando el análisis de varianza (ANOVA). Explica conceptos como hipótesis nula, estimadores de varianza, distribución F de Fisher y cómo el ANOVA descompone la varianza total en varianzas entre y dentro de grupos para determinar si las diferencias entre medias son debidas al azar.
El documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Define población, muestra e individuo, y describe escalas de medición y variables cualitativas y cuantitativas. Explica medidas de tendencia central como media, mediana y moda, y medidas de dispersión como desviación típica y varianza. También cubre medidas de forma como asimetría y curtosis.
Este documento describe varias distribuciones estadísticas como la distribución de Fisher, la distribución t de Student y la distribución chi-cuadrada. Explica sus características, cómo se usan sus tablas y algunos ejemplos de aplicaciones como comparar varianzas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
Análisis estadístico de los RESULTADOS por Bioq. José Luis Soto Velásquezjoseluissotovelasquez
TAMBIÉN ESTOY EN: YOUTUBE: https://bit.ly/2TCUoiR y FACEBOOK: https://bit.ly/2QYxWPf
Como "Bioestadística con JL Soto"
Disertación en la 2da Jornada de Investigación Científica de la carrera de Nutrición y Dietética de la UEB
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo aleatorio, muestreo probabilístico y no probabilístico, y los cinco pasos de la metodología del muestreo aleatorio simple, que incluyen definir la población y parámetro de estudio, enumerar las unidades de análisis, definir el tamaño de la población, considerar factores para el cálculo del tamaño de muestra como el porcentaje de confianza y error, y determinar el tamaño óptimo de muestra.
Este documento describe los métodos paramétricos para comparar dos medias, incluyendo la prueba t de Student para muestras independientes y dependientes. Para muestras independientes, la prueba t requiere que los datos provengan de distribuciones normales con varianzas iguales; de lo contrario, se debe usar la prueba de Welch. Para muestras dependientes, solo se requiere que la diferencia de los datos sea normal. El documento ilustra los métodos con un ejemplo de comparar el peso de personas en dos dietas diferentes.
Este documento describe conceptos básicos de estadística descriptiva como variables cualitativas y cuantitativas, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, tablas de frecuencia y histogramas. Explica cómo procesar y analizar datos recolectados de acuerdo a manuales de manejo de información para obtener conclusiones iniciales sobre cómo se agrupan los datos alrededor de un valor central.
Este documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, escalas de medición, parámetros estadísticos, proporción, tasa, razón y frecuencia. Explica que una población es el conjunto total de casos de interés y una muestra es un subconjunto de la población. También describe las diferentes escalas de medición y tipos de parámetros estadísticos, así como cómo calcular proporciones, tasas, razones y frecuencias.
La prueba t de Student compara las medias de dos grupos para determinar si son estadísticamente diferentes. Calcula un estadístico t que se compara con valores críticos de tablas de Student para establecer si las medias son significativamente diferentes con un nivel de significación dado. Se usa para muestras independientes o pareadas, y permite comparar variables numéricas entre dos grupos o medidas pre y post tratamiento en un mismo grupo.
Este documento presenta un resumen de la geología de la mina Córdoba. Describe la distribución geométrica de la mina y presenta datos de muestras recolectadas. Calcula medidas estadísticas como la media, mediana y desviación estándar de los datos. También analiza el variograma para determinar el comportamiento espacial de las variables. Finalmente, concluye que la estimación del tenor de oro tiene un coeficiente de variación del 42.96%, lo que indica una precisión baja.
El documento presenta varios problemas de distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial y resuelve ejercicios sobre ellas. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que un jugador anote un tiro de basquetbol. En el segundo, se analizan las probabilidades de pedir diferentes tamaños de bebidas en un restaurante. En el tercero, se calculan probabilidades sobre defectos en un barniz.
Este ensayo resume un libro titulado "Administración por Valores" que describe cómo una empresa llamada RimCo implementó con éxito un proceso de administración basado en valores. El proceso implicó tres fases: 1) definir los valores y la misión de la empresa, 2) comunicar estos valores a todo el personal, y 3) alinear las prácticas diarias de la empresa con sus valores y misión. La implementación de este proceso mejoró los resultados de la empresa y creó una cultura basada en valores.
La contaminación visual y acústica están aumentando debido al desarrollo urbano y las actividades humanas. La contaminación visual incluye excesos de publicidad, basura y edificaciones que alteran el paisaje natural y urbano. La contaminación acústica se debe principalmente al tráfico, la industria y la construcción, y puede causar daños a la salud auditiva y mental. Se necesitan medidas como mapas acústicos, barreras, aislamientos y educación pública para reducir estas formas de contaminación.
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La fábrica de marcos de madera "Marking" analizó una muestra de 800 marcos para identificar las causas de defectos en la calidad. Al estratificar el histograma por operador, se encontró que tanto el operador Ángel como la operadora Marthell cometían más errores debido a falta de experiencia, mientras que los histograma de las dos cortadoras de madera no mostraron diferencias significativas.
El documento presenta 10 respuestas a la pregunta de qué cosas se consideran necesarias aprender en el siglo XXI pero no se están aprendiendo. Entre ellas se incluyen el desarrollo del trato hacia las personas, el uso de prototipos para mejorar la comprensión de temas de estudio, la aplicación práctica de lo aprendido en clase, el manejo de maquinaria, el uso seguro de productos químicos, conocimientos sobre tecnologías emergentes, atención al cliente y buscar alternativas de mejora.
El documento evalúa tres proveedores (Carlos Gardel, El Vítor, Elodio) que ofrecen rodamientos a la empresa Carolin. Carolin analizó muestras de 150 rodamientos de cada proveedor usando histogramas. El histograma de Carlos Gardel mostró muchas piezas defectuosas fuera de especificaciones. El histograma de El Vítor mostró las piezas dentro de especificaciones pero de forma sospechosa. El histograma de Elodio mostró que la mayoría de piezas estaban muy cerca de las medidas deseadas
El resumen describe un libro que analiza el ciclo vital de las empresas y cómo evoluciona su cultura a lo largo del tiempo. El libro presenta siete estilos de liderazgo y explica cómo el liderazgo influye en la cultura organizacional y viceversa. También simplifica el modelo de las 7-S de McKinsey a 5 factores clave para los líderes: estructura, sistemas, capacidades, estilo y símbolos. El libro es útil para empresas que buscan crecer pero tienen problemas de gestión de personal.
Este documento discute el alto costo de tener malos jefes en las empresas. Los malos jefes generan problemas graves debido a su mal liderazgo. Carecen de habilidades gerenciales efectivas y tratan mal a los empleados, lo que reduce la productividad y el éxito de la empresa. La solución es entrenar mejor a los jefes para que desarrollen las competencias de liderazgo necesarias como escuchar activamente y comprometerse con el desarrollo continuo de sus habilidades.
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Este documento resume las probabilidades de obtener una mano full en el póker. Explica que un full consiste en tener 3 cartas de un valor y 2 cartas de otro valor. Calcula que hay 3,744 manos full posibles usando una fórmula. Luego, un experimento arrojando 100 manos al azar obtuvo 4 manos full, lo que coincide con la probabilidad teórica de obtener un full en una mano al azar.
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Este documento presenta información sobre medidas de dispersión estadísticas como varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. Define cada medida y explica cómo calcularlas e interpretarlas. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de varianza y desviación estándar. El documento concluye que el coeficiente de variación es la mejor medida para comparar la variabilidad de distribuciones con unidades de medida diferentes.
Este documento presenta información sobre medidas de dispersión estadísticas como la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. Define cada medida y explica cómo calcularlas e interpretarlas. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo e interpretación de estas medidas.
Este documento explica las medidas de dispersión y sus usos. Resume que las medidas de dispersión como la desviación media, varianza y desviación estándar miden cuán dispersos están los valores de un conjunto de datos en torno a un valor central como la media. Estas medidas son útiles para comparar la variabilidad de conjuntos de datos y determinar qué tan confiable es la media como representación de los datos. El documento también presenta fórmulas para calcular estas medidas de dispersión para datos poblacionales y de muestra.
Matematicas 3o. de 9 al 13 de noviembre 2020Esther Acosta
Este documento habla sobre medidas de tendencia central y dispersión en conjuntos de datos. Explica que las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen un conjunto de valores en un solo número, mientras que las medidas de dispersión como el rango de variación, varianza y desviación estándar miden cuánto se dispersan los valores. Luego define específicamente cada medida y cómo se calculan e interpretan.
Este documento explica diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Define cada medida y describe cómo se calcula y qué información proporciona sobre la variabilidad de los datos en una distribución. Explica que estas medidas son útiles para comparar la dispersión entre distribuciones y obtener información sobre qué tan concentrados o dispersos están los valores con respecto al promedio.
4.2. SESIÓN 02. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.pdfkatherinPC1
Este documento describe diferentes medidas de dispersión utilizadas para cuantificar cuán dispersos o concentrados están los datos en torno a un punto central. Explica que la varianza mide el promedio de las desviaciones al cuadrado, la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, y el coeficiente de variación permite comparar dispersiones de distribuciones. Luego proporciona ejemplos de cálculos de varianza, desviación estándar, coeficiente de variación y desviación media para diferentes conjuntos de datos como muestras y poblaciones
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas permiten conocer el grado en que los valores de una variable se dispersan o concentran en torno a un valor central como la media. También señala algunas aplicaciones e interpretaciones de cada medida.
Este documento presenta conceptos clave de estadística descriptiva e inferencial. Explica medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, así como medidas de variabilidad como la varianza y desviación estándar. Luego introduce conceptos de estadística inferencial como muestreo, nivel de significancia, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para hacer inferencias sobre una población basadas en una muestra.
Este documento presenta un resumen de los principios básicos de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, medidas de dispersión como el rango y la desviación estándar, y conceptos como intervalos de clase, frecuencias y percentiles. También incluye ejemplos ilustrativos sobre un conjunto de datos de cáncer de mama.
Este documento describe varias medidas de dispersión como la desviación estándar, varianza, desviación media, rango y coeficiente de variación. Estas medidas cuantifican cuán alejados están los valores de una distribución de la media y así indican qué tan homogénea o heterogénea es la distribución. Se explican las fórmulas para calcular cada medida y sus usos para comparar distribuciones y evaluar la precisión de experimentos.
Este documento describe medidas de precisión como la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación, las cuales cuantifican la separación de valores en una distribución. También explica que la estadística se usa para organizar y analizar datos numéricos con el fin de resolver problemas y tomar decisiones informadas.
Analisis de datos exploratorios julio 15Elfego Lopez
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Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística descriptiva que son útiles para explorar y describir datos en investigación. Explica la diferencia entre poblaciones y muestras, y los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Además, describe medidas comunes de tendencia central como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar, y el uso de tablas de frecuencias y porcentajes. El objetivo es familiarizar a los lectores con estas nociones estad
Las medidas de variabilidad como la desviación estándar y la varianza indican cuán dispersos están los valores de una variable con respecto a su media. Una mayor medida de variabilidad significa una mayor variación en los valores, mientras que una menor medida indica valores más homogéneos. El coeficiente de variación expresa la desviación estándar como un porcentaje de la media, lo que permite comparar la variabilidad entre conjuntos de datos con diferentes unidades o tamaños de media.
Este documento describe medidas estadísticas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar que se usan para resumir y describir conjuntos de datos. Explica cómo calcular estas medidas tanto para datos agrupados como no agrupados, y cómo cada una proporciona información sobre la tendencia central y dispersión de los datos.
Este documento describe medidas estadísticas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar para resumir conjuntos de datos. Explica cómo calcular estas medidas tanto para datos agrupados como no agrupados, y provee ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos.
Este documento describe medidas estadísticas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar para resumir conjuntos de datos. Explica cómo calcular estas medidas tanto para datos agrupados como no agrupados, y provee ejemplos numéricos ilustrativos.
El documento explica diferentes medidas de dispersión como el coeficiente de variación, la varianza, la desviación típica y el rango. El coeficiente de variación mide la variabilidad de una distribución en relación a su media. La varianza y desviación típica miden cuán lejos están los valores de la media, siendo la desviación típica la raíz cuadrada de la varianza. El rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo de un conjunto de datos.
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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:
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200. Efemerides junio para trabajar en periodico mural
temas a tratar en video de variabilidad
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Variability, Western Electric Rules
& Nelson Rules
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Variability, Western Electric Rules, Nelson
Rules.
ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghj13/05/2012
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María Guadalupe Rodríguez Marthell
3° C
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2. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
PROCESOS DE PRODUCCIÓN ÁREA MANUFACTURA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
“ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y SU RELACIÓN CON LA PROBABILIDAD”
PRESENTADO POR:
MARÍA GUADALUPE RODRÍGUEZ MARTHELL
3er CUATRIMESTRE SECCIÓN C
PROFESOR:
LIC. G. ÉDGAR MATA ORTIZ
13DE MAYO DEL 2012
1
3. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Questions for variability
In statistics, what is the variability and who also called for use?
In statistics, statistical dispersion (also called statistical variability or variation) is
variability or spread in a variable or a probability distribution.
Dispersion is contrasted with location or central tendency, and together they are
the most used properties of distributions.
En estadísticas, ¿qué es la variabilidad y como tambien puede llamarse para su
uso?
En las estadísticas, la dispersión estadística (también llamada variabilidad
estadística o variación) es la variabilidad o dispersión de una variable de o una
distribución de probabilidad.
La dispersión se contrasta con la localización o tendencia central, y juntos son las
propiedades más utilizadas de las distribuciones.
Which are measures of dispersion in variability?
A measure of statistical dispersion is a real number that is zero if all the data are
identical, and increases as the data become more diverse. It cannot be less than
zero.
Standard desviation
Interquartile range or Interdecile range
Range
Mean difference
Median absolute deviation
Average absolute deviation (or simply called average deviation)
Distance standard deviation
2
4. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
¿Cuales son las medidas de dispersion in la variabilidad?
Una medida de la dispersión estadística es un número real que es cero si todos
los datos son idénticos, y aumenta a medida que los datos se vuelven más
diversas. No puede ser menor que cero.
La desviación estándar
Rango intercuartil o rango Interdecile
Serie
La diferencia de medias
La mediana de la desviación absoluta
Desviación media absoluta (o desviación llamado simplemente media)
Distancia desviación estándar
Which are other measurements of dispersion?
There are other measures of dispersion:
Variance (the square of the standard deviation) — location-invariant but not
linear in scale.
Variance-to-mean ratio — mostly used for count data when the term
coefficient of dispersion is used and when this ratio is dimensionless, as
count data are themselves dimensionless: otherwise this is not scale-free.
¿Cuáles son otras medidas de dispersion?
Varianza (el cuadrado de la desviación estándar) - invariante en el lugar,
pero no lineal en la escala.
Diferencia a una media de ratio - utiliza sobre todo para los datos de
recuento cuando el término coeficiente de dispersión se utiliza y cuando
esta relación es adimensional , como los datos de recuento en sí son
dimensiones: de lo contrario esto no es libre de escala.
Which are the sources in the statistical dispersion?
In the physical sciences, such variability may result from random measurement
errors: instrument measurements are often not perfectly precise, reproducible, and
there is additional inter-rater variability in interpreting and reporting the measured
results.
3
5. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
In the biological sciences, the quantity being measured is seldom unchanging and
stable, and the variation observed might additionally be intrinsic to the
phenomenon: It may be due to inter-individual variability, that is, distinct members
of a population differing from each other. Also, it may be due to intra-individual
variability, that is, one and the same subject differing in tests taken at different
times or in other differing conditions. Such types of variability are also seen in the
arena of manufactured products; even there, the meticulous scientist finds
variation.
In economics, finance, and other disciplines, regression analysis attempts to
explain the dispersion of a dependent variable, generally measured by its variance,
using one or more independent variables each of which itself has positive
dispersion. The fraction of variance explained is called the coefficient of
determination
¿Cuáles son las Fuentes de dispersión estadística?
En las ciencias físicas , esta variabilidad puede deberse a errores aleatorios de
medición: Las mediciones de los instrumentos a menudo no son totalmente
precisas, es decir, reproducible , y no hay más variabilidad entre los
evaluadoresen la interpretación y comunicación de los resultados medidos.
En las ciencias biológicas , la cantidad que se mide es rara vez inmutable y
estable, y la variación observada adicionalmente podría ser intrínseco al
fenómeno: Puede ser debido a la variabilidad entre individuos, es decir, distintos
miembros de una población que difieren entre sí. También, puede ser debido a
variabilidad intra-individual, es decir, una y la misma materia que difieren en las
pruebas tomadas en momentos diferentes o en otras condiciones diferentes. Estos
tipos de variabilidad se observa también en el ámbito de los productos fabricados,
e incluso allí, el científico meticuloso encuentra una variación.
En economía , las finanzas y otras disciplinas, el análisis de regresión trata de
explicar la dispersión de una variable dependiente , por lo general se mide por su
varianza, utilizando una o más variables independientes cada uno de los que se
tiene una dispersión positiva. La fracción de la varianza explicada se llama el
coeficiente de determinación .
4
6. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
How to Measure Variability in a Data Set?
In this lesson, we discuss three measures that are used to quantify the amount of
variation in a data set - the range, the variance, and the standard deviation.
The range is the simplest measure of variation. It is difference between the biggest
and smallest random variable.
Range = Maximum value - Minimum value
Variance of a Random Variable
It is important to distinguish between the variance of a population and the variance
of a sample. They have different notation, and they are computed differently. The
variance of a population is denoted by σ2; and the variance of a sample, by s2.
The variance of a population is the average squared deviation from the population
mean, as defined by the following formula:
σ2 = Σ (Xi - μ )2 / N
Whereσ2 is the population variance, μ is the population mean, Xi is the ith element
from the population, and N is the number of elements in the population.
Standard Deviation
The standard deviation is the square root of the variance. It is important to
distinguish between the standard deviation of a population and the standard
deviation of a sample. They have different notation, and they are computed
differently. The standard deviation of a population is denoted by σ; and the
standard deviation of a sample, by s.
The standard deviation of a population is defined by the following formula:
σ = sqrt [ Σ ( Xi - μ )2 / N ]
whereσ is the population standard deviation, μ is the population mean, Xi is the ith
element from the population, and N is the number of elements in the population.
The standard deviation of a sample is defined by slightly different formula:
s = sqrt [ Σ ( xi - x )2 / ( n - 1 ) ]
wheres is the sample standard deviation, x is the sample mean, xi is the ith
element from the sample, and n is the number of elements in the sample. Using
this formula, the sample standard deviation can be considered an unbiased
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7. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
estimate to the true population standard deviation. Therefore, if you need to
estimate the unknown population standard deviation, based on known data from a
simple random sample, this is the formula to use.
¿Cómo medir la variabilidad en un conjunto de datos?
En esta lección, se discuten tres medidas que se utilizan para cuantificar la
cantidad de variación en un conjunto de datos - el rango, la varianza y la
desviación estándar.
El rango es la medida más simple de la variación. Es diferencia entre la variable
más grande y más pequeño al azar.
Rango = valor máximo - valor mínimo
Varianza de una variable aleatoria
Es importante distinguir entre la varianza de una población y la varianza de una
muestra. Tienen notación diferente, y se calculan de manera diferente. La varianza
de una población se denota por s 2, y la varianza de una muestra, por s2.
La varianza de una población es la desviación media al cuadrado de la media de
la población, como se define por la siguiente fórmula:
s2 = Σ (X i - μ) 2 / N
Donde s 2 es la varianza de la población, μ es la media de la población, X i es el
elemento i-ésimo de la población, y N es el número de elementos de la población.
Desviación Estándar
La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. Es importante distinguir
entre la desviación estándar de una población y la desviación estándar de una
muestra. Tienen notación diferente, y se calculan de manera diferente. La
desviación estándar de una población se denota por σ, y la desviación estándar de
una muestra, por s.
La desviación estándar de una población se define por la siguiente fórmula:
s = sqrt [Σ (X i - μ) 2 / N]
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8. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Donde es la desviación estándar de la población, μ es la media de la población, X i
es el elemento i-ésimo de la población, y N es el número de elementos de la
población.
La desviación estándar de una muestra se define por la fórmula ligeramente
diferente:
s = sqrt [Σ (x i - x) 2 / (n - 1)]
Dondes es la desviación estándar de la muestra, x es la media de la muestra, x i
es el elemento i-ésimo de la muestra, y n es el número de elementos en la
muestra. Utilizando esta fórmula, la desviación estándar de la muestra puede
considerarse una estimación no sesgada de la desviación estándar de la población
real. Por lo tanto, si usted necesita para estimar la desviación estándar de la
población es desconocida, sobre la base de los datos conocidos a partir de una
muestra aleatoria simple, esta es la fórmula a utilizar.
Questions of Nelson Rules.
DEFINITION.
Nelson rules are a method in process control of determining if some measured
variable is out of control (unpredictable versus consistent). Rules, for detecting
"out-of-control" or non-random conditions were first postulated by Walter A.
Shewhart in the 1920s. The Nelson rules were first published in the October 1984
issue of the Journal of Quality Technology in an article by Lloyd S Nelson.
The rules are applied to a control chart on which the magnitude of some variable is
plotted against time. The rules are based around the mean value and the standard
deviation of the samples.
The above eight rules apply to a chart of a variable value.
DEFINICIÓN.
Nelson normas son un método en el control del proceso de determinar si alguna
variable que se mide está fuera de control (impredecible frente consistente).
Reglamento, para la detección de "fuera de control" o las condiciones no
aleatorias se postuló por primera vez por Walter A. Shewhart en la década de
7
9. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
1920. Las reglas de Nelson se publicó por primera vez en octubre de 1984 de la
Revista de Tecnología de Calidad en un artículo de Lloyd Nelson S.
Las reglas se aplican a un gráfico de control en el que la magnitud de algunas
variables en función del tiempo. Las reglas se basan en torno a la media valor y la
desviación estándar de las muestras.
Las más de ocho reglas se aplican a un gráfico de un valor de la variable.
Which are Nelson Rules?
RULE 1.
One point is more
One sample (two
Rule than 3 standard
shown in this case) is
1 deviations from the
grossly out of control.
mean.
REGLA 1.
Un punto es más de Una muestra (dos
Regla 3 desviaciones muestra en este
1 estándar de la caso) es grande
media. fuera de control.
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10. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
RULE 2.
Nine (or
more) points
Rule in a row are
Someprolongedbiasexists.
2 on the same
side of the
mean.
REGLA 2.
Nueve (o más) Alguna
Regla puntos en una fila desviación
2 están en el mismo prolongada
lado de la media. existe.
RULE 3.
Six (or more) points in a
Rule A
row are continually
3 trendexists.
increasing (or decreasing).
REGLA 3.
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11. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Seis (o más) puntos en
Una
Regla una fila son
tendencia
3 continuamente creciente
existe.
(o decreciente).
RULE 4.
This much
oscillation is beyond
Fourteen (or more) noise.
points in a row
Rule alternate in This is directional
4 direction, and the position of
increasing then the mean and size
decreasing. of the standard
deviation do not
affect this rule.
REGLA 4.
Esta mucho
oscilación está
más allá de ruido .
Catorce (o más)
puntos en una fila
Esto es direccional
Regla se alternan en la
y la posición de la
4 dirección,
media y el tamaño
aumentando luego
de la desviación
decreciente.
estándar no
afectan a esta
regla.
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12. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
RULE 5.
There is a
medium tendency
for samples to be
Two (or three) out of
mediumly out of
three points in a row
control.
Rule are more than 2
5 standard deviations
from the mean in the
The side of the
same direction.
mean for the third
point is
unspecified.
REGLA 5.
Hay una tendencia
medio para las
Dos (o tres) de tres muestras a ser
puntos en una fila medianamente
más de 2 fuera de control.
Regla
desviaciones
5
estándar de la
media en la misma El lado de la media
dirección. para el tercer punto
no está
especificado.
RULE 6.
There is a strong
tendency for
samples to be
Four (or five) out of
slightly out of
five points in a row
control.
Rule are more than 1
6 standard deviation
from the mean in the
The side of the
same direction.
mean for the fifth
point is
unspecified.
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13. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
REGLA 6.
Hay una fuerte
Cuatro (o cinco) tendencia a que las
de cada cinco muestras a ser
puntos en una fila ligeramente fuera
Regla más de 1 de control.
6 desviación
estándar de la
media en la misma El lado de la media
dirección. para el quinto punto
es indeterminada.
RULE 7.
Fifteen points in a row
With 1 standard
are all within 1
Rule deviation, greater
standard deviation of
7 variation would
the mean on either
be expected.
side of the mean.
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14. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
REGLA 7.
Quince puntos en
Con desviación
una fila están todos
estándar 1, una
Regla dentro de una
mayor variación
7 desviación estándar
que cabría
de la media a cada
esperar.
lado de la media.
RULE 8.
Eight points in a row
Jumping from
exist with none within
above to below
1 standard deviation
Rule whilst missing the
of the mean and the
8 first standard
points are in both
deviation band is
directions from the
rarely random.
mean.
REGLA 8.
Ocho puntos en una Salto desde
fila existen con arriba a abajo
ninguno dentro de mientras que
Regla una desviación falta la primera
8 estándar de la media banda desviación
y los puntos son en estándar es
ambas direcciones raramente
de la media. aleatoria.
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15. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Questions Western Electric Rules.
DEFINITION.
In Statistical Process Control, the Western Electric Rules are decision rules for
detecting "out-of-control" or non-random conditions on control charts. Locations of
the observations relative to the control chart control limits (typically at (more or
less) ±3 standard deviations) and centerline indicate whether the process in
question should be investigated for assignable causes.
The rules attempt to distinguish unnatural patterns from natural patterns based on
several criteria:
1. The absence of points near the centerline (identified as a mixture pattern)
2. The absence of points near the control limits (identified as a stratification
pattern)
3. The presence of points outside the control limits (identified as an instability
pattern)
4. Other unnatural patterns (systematic (auto correlative), repetition, trend
patterns)
To achieve this, the rules divide the chart into zones, measured in units of standard
deviation (σ) between the centerline and control limits, as follows:
Zone Region
Zone A Within 2σ of the centerline and the control limit (3σ)
Zone B Within 1σ and 2σ of the centerline
Zone C Within 1σ of the centerline
Zones A, B, and C are sometimes called the three sigma zone, two sigma zone,
and one sigma zone, respectively.
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16. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
DEFINICIÓN.
En el Control Estadístico de Procesos, las Reglas de Western Electric son las
reglas de decisión para la detección de "fuera de control" o las condiciones no
aleatorios en las cartas de control. La ubicación de las observaciones relativas a
los límites de control de gráficos de control (por lo general en el estándar de ± 3
desviaciones) y la línea central indicar si el proceso en cuestión debe ser
investigada por causas asignables
Las normas que tratan de distinguir los patrones anormales de los patrones
naturales sobre la base de varios criterios:
La ausencia de puntos cercanos a la línea central (identificado como un patrón
de mezcla)
La ausencia de puntos cerca de los límites de control (identificado como un
patrón de estratificación)
La presencia de los puntos fuera de los límites de control (identificado como un
patrón de inestabilidad)
Otros patrones anormales (sistemáticas (auto correlativo), la repetición, los
patrones de tendencia)
Para lograr esto, las reglas de dividir el gráfico en zonas, medida en unidades de
desviación estándar (σ) entre los límites de la línea central y el control, como
sigue:
Zona de la Región
Dentro de la zona A 2σ de la línea central y el límite de control (3σ)
Dentro de la Zona B y 1σ 2σ de la línea central
Dentro de la Zona C 1σ de la línea central
Zonas A, B y C se denominan a veces las tres sigmas zona, dos sigma zona, y
una zona de sigma, respectivamente.
What is the most importance of the Western Electric Rules?
The most important of the Western Electric rules are the zone rules, designed to
detect process instability—and the presence of assignable causes. There are four
basic rules that deal with appraising runs of observations within the various zones:
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17. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
¿Cual es la mayor importancia de las reglas Western Electric Rules?
Lo más importante de las reglas de Western Electric son las reglas de zona,
diseñados para detectar proceso de inestabilidad y la presencia de causas
asignables. Hay cuatro reglas básicas que tienen que ver con la valoración de
carreras de observaciones en las diferentes zonas.
Which are the Zone rules?
¿Cuáles son Las reglas de zona?
RULE 1.
Any single data point falls outside the 3σ
Rule limit from the centerline (i.e., any point that
1 falls outside Zone A, beyond either the
upper or lower control limit)
REGLA 1.
Cualquier punto de datos está fuera del
límite de 3σ de la línea central (es decir,
Regla
cualquier punto que cae fuera de la zona
1
A, más allá de cualquier límite de control
superior o inferior)
RULE 2.
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18. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Two out of three consecutive points fall
Rule
beyond the 2σ limit (in zone A or beyond),
2
on the same side of the centerline
REGLA 2.
Dos de cada tres puntos consecutivos
Regla caen más allá del límite 2σ (en la zona A o
2 más allá), en el mismo lado de la línea
central
RULE 3.
Four out of five consecutive points fall
Rule
beyond the 1σ limit (in zone B or beyond),
3
on the same side of the centerline
REGLA 3.
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19. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
Cuatro de los cinco puntos consecutivos
Regla caen más allá del límite 1σ (en la zona B o
3 más allá), en el mismo lado de la línea
central
RULE 4.
Rule Nine consecutive points fall on the same
4 side of the centerline (in zone C or beyond)
REGLA 4.
Nueve puntos consecutivos caen en el
Regla
mismo lado de la línea central (en la zona
4
C o más allá)
How are evaluated this rules?
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20. Variability, Western Electric Rules & Nelson Rules
These rules are evaluated for one side of the center line (one half of the control
band) at a time (e.g., first the centerline to the upper control limit, then the
centerline to the lower control limit).
¿Cómo se evalúan estas reglas?
Estas reglas se evalúan por un lado de la línea central (una media de la banda de
control) en un tiempo (por ejemplo, primero la línea central hasta el límite superior
de control, entonces la línea central hasta el límite inferior de control).
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