SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 12
Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular Para la Educación
I.U.P Santiago Mariño
Barcelona_ Edo. Anzoategui
Sección: OV
Profesor: Bachiller:
Pedro Beltrán Jussamys Marcano
C.I: 22.971.452
Junio, 2015
Medidas de dispersión:
Están referidos a la variabilidad que exhiben los valores de las
observaciones, ya que si no hubiere variabilidad o dispersión en los datos
interés, entonces no habría necesidad de la gran mayoría de las medidas
de la estadística descriptiva.
Las medidas de dispersión nos permiten conocer si los valores en general
están cerca o alejados de los valores centrales, muestran la variabilidad de
una distribución de datos, indicando por medio de un número si las
diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la medida
de tendencia central.
Características
Las medidas de tendencia central ofrecen una idea aproximada del
comportamiento de una serie estadística. No obstante, no resultan suficientes
para expresar sus características: una misma media puede provenir de valores
cercanos a la misma o resultar de la confluencia de datos estadísticos
enormemente dispares. Para conocer en qué grado las medidas de tendencia
central son representativas de la serie, se han de complementar con medidas
de dispersión como la varianza o la desviación típica.
Las medidas de dispersión nos sirven para cuantificar la separación de los
valores de una distribución.
Llamaremos Dispersión o Variabilidad, a la mayor o menor separación de
los valores de la muestra, respecto de las medidas de centralización que
hayamos calculado.
Al calcular una medida de centralización como es la media aritmética,
resulta necesario acompañarla de otra medida que indique el grado de
dispersión, del resto de valores de la distribución, respecto de esta media.
A estas cantidades o coeficientes, les llamamos: Medidas de Dispersión.
pudiendo ser absolutas o relativas
Utilidad
Las estadísticas básicas nos permiten tener una visión del
comportamiento de una serie de sucesos o eventos a los que
denominamos "variables", así tenemos varias herramientas estadísticas
como lo son la Media, la Mediana y la Moda. Pero estas Medidas no son
suficientes, necesitamos conocer la variabilidad de los datos, es decir,
cuán parecidos son los datos reales en comparación a las Medidas de
Tendencia Central, para esto contamos con esta nueva herramienta:
las Medidas de Dispersión, que no son otra cosa que indicadores de
variabilidad y cuya importancia reside en la necesidad de tomar
decisiones, basadas en estadísticas básicas.
Por ejemplo:
Si tenemos una producción de franelas y sabemos que semanalmente
se producen un promedio de 500 franelas, podríamos decir que todos
los días se producen 100 franelas, pero nada nos garantiza eso porque
podrían producirse en sólo dos días 250 franelas y el promedio semanal
nos daría idéntico, así si adicionalmente tenemos una Desviación
Estándar de 5 franelas, tendremos entonces una mejor comprensión del
proceso, pues este último número nos indica que semanalmente se
producen entre 495 y 505 franelas, es decir, que diariamente sí se
deben producir aproximadamente 100 franelas.
Rango
El rango señala la amplitud de la variación de un fenómeno entre su
límite menor y uno claramente mayor. El rango estadístico, por lo tanto,
es el intervalo que contiene dichos datos y que puede calcularse a partir
de restar el valor mínimo al valor máximo considerado.
La diferencia entre el menor y el mayor valor.
En {4, 6, 9, 3, 7} el menor valor es 3, y el mayor es 9, entonces el rango
es 9-3 igual a 6.
Rango puede significar también todos los valores de resultado de una
función.
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.
Desviación estándar o Típica
Esta medida nos permite determinar el promedio aritmético de fluctuación
de los datos respecto a su punto central o media. La desviación estándar
nos da como resultado un valor numérico que representa el promedio de
diferencia que hay entre los datos y la media. Para calcular la desviación
estándar basta con hallar la raíz cuadrada de la varianza, por lo tanto su
ecuación sería:
EJEMPLO
1.-El gerente de una empresa de alimentos desea saber que tanto varían
los pesos de los empaques (en gramos), de uno de sus productos; por lo
que opta por seleccionar al azar cinco unidades de ellos para pesarlos.
Los productos tienen los siguientes pesos (490, 500, 510, 515 y 520)
gramos respectivamente.
Por lo que su media es:
Con lo que concluiríamos que el peso promedio de los empaques es
de 507 gramos, con una tendencia a variar por debajo o por encima
de dicho peso en 12 gramos. Esta información le permite al gerente
determinar cuánto es el promedio de perdidas causado por el exceso
de peso en los empaques y le da las bases para tomar los correctivos
necesarios en el proceso de empacado.
Varianza:
La varianza está basada en las desviaciones con respecto a la media.
Es el promedio de los cuadrados de las desviaciones de cada
observación con respecto de la media. Esta varianza es cero si todas
las observaciones son iguales.
Existen dos tipos de varianza.
*Varianza poblacional.
*Varianza muestral.
VARIANZA POBLACIONAL: Varianza de toda la población.
Es el valor medio de las desviaciones con respecto a la media, elevadas
al cuadrado.
Su fórmula es:
El proceso para calcular la varianza poblacional es el siguiente:
*Calcular la media aritmética.
*Comprobar ٤ (X-u) = 0, por cada número se resta la media
poblacional y se realiza la sumatoria.
*Calcular (X-u) 2
*Obtener varianza.
VARIANZA MUESTRAL:
varianza de una muestra de la población.
Su fórmula es:
La varianza muestral es el valor medio de las desviaciones con respecto
a la media, elevadas al cuadrado.
El proceso para calcularla es el siguiente:
*Calcular X 2
*Calcular ٤ X y ٤ X 2
*Reemplazar en la fórmula.
El coeficiente de variación
Es la relación entre la desviación típica de una muestra y su media.
El coeficiente de variación permite comparar las dispersiones de dos
distribuciones distintas, siempre que sus medias sean positivas.
La mayor dispersión corresponderá al valor del coeficiente de variación
mayor.
Ejercicio:
Una distribución tiene x = 140 y σ = 28.28 y otra x = 150 y σ = 24. ¿Cuál
de las dos presenta mayor dispersión?
La primera distribución presenta mayor dispersión.
Bibliografía
*http://www.hiru.com/
*http://www.monografias.com/
*http://www.cetic.edu.ve
*http://www.definicion.de
*http://www.vitutor.com

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Actividades posiciones relativas recta y circunferencia
Actividades posiciones relativas recta y circunferenciaActividades posiciones relativas recta y circunferencia
Actividades posiciones relativas recta y circunferencia
Celiamagister
 
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
Leo Eduardo Bobadilla Atao
 
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo ordenAplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
Aƞdrea DitƬerǐch
 
Definicion de trigonometria
Definicion de trigonometriaDefinicion de trigonometria
Definicion de trigonometria
memolibre
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
María Isabel Bautista
 

Mais procurados (20)

Numeros Reales
Numeros RealesNumeros Reales
Numeros Reales
 
Variables Estadisticas
Variables EstadisticasVariables Estadisticas
Variables Estadisticas
 
Sesion ecuacion exponencial
Sesion ecuacion exponencialSesion ecuacion exponencial
Sesion ecuacion exponencial
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersión
 
Método gráfico, Método de bisección y Método de la regla falsa
Método gráfico, Método de bisección  y Método de la regla falsa Método gráfico, Método de bisección  y Método de la regla falsa
Método gráfico, Método de bisección y Método de la regla falsa
 
Actividades posiciones relativas recta y circunferencia
Actividades posiciones relativas recta y circunferenciaActividades posiciones relativas recta y circunferencia
Actividades posiciones relativas recta y circunferencia
 
datos agrupados.pdf
datos agrupados.pdfdatos agrupados.pdf
datos agrupados.pdf
 
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
Aplicación de la integral para hallar longitud de arco, área bajo la curva y ...
 
Ejercicio 2 iv m
Ejercicio 2 iv mEjercicio 2 iv m
Ejercicio 2 iv m
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Estadistica escalas de medicion
Estadistica escalas de medicionEstadistica escalas de medicion
Estadistica escalas de medicion
 
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo ordenAplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de segundo orden
 
Monografia de mate 3 imprimir 2
Monografia de mate 3 imprimir 2Monografia de mate 3 imprimir 2
Monografia de mate 3 imprimir 2
 
Definicion de trigonometria
Definicion de trigonometriaDefinicion de trigonometria
Definicion de trigonometria
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
 
Modelos ecuaciones diferenciales
Modelos ecuaciones diferencialesModelos ecuaciones diferenciales
Modelos ecuaciones diferenciales
 
Longitud de curva
Longitud  de curvaLongitud  de curva
Longitud de curva
 
Lab fisica 2
Lab fisica 2Lab fisica 2
Lab fisica 2
 
Power point trigonometría
Power point trigonometríaPower point trigonometría
Power point trigonometría
 
PROPOSITOS DE APRENDIZAJE 1° A 5° MATEMATICA.docx
PROPOSITOS DE APRENDIZAJE 1° A 5° MATEMATICA.docxPROPOSITOS DE APRENDIZAJE 1° A 5° MATEMATICA.docx
PROPOSITOS DE APRENDIZAJE 1° A 5° MATEMATICA.docx
 

Semelhante a Medidas de dispersion

Semelhante a Medidas de dispersion (20)

Edwin alcala
Edwin alcalaEdwin alcala
Edwin alcala
 
Edwin alcala
Edwin alcalaEdwin alcala
Edwin alcala
 
Presentacion medidas de dispersion
Presentacion medidas de dispersionPresentacion medidas de dispersion
Presentacion medidas de dispersion
 
Revista
RevistaRevista
Revista
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersión
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Sin título 1(1)
Sin título 1(1)Sin título 1(1)
Sin título 1(1)
 
Medidas de Dispersión
Medidas de DispersiónMedidas de Dispersión
Medidas de Dispersión
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Presentación de estadistica paola
Presentación de estadistica paolaPresentación de estadistica paola
Presentación de estadistica paola
 
Medidas de Dispersión
Medidas de DispersiónMedidas de Dispersión
Medidas de Dispersión
 
Yuyi medidas de dispersion
Yuyi medidas de dispersionYuyi medidas de dispersion
Yuyi medidas de dispersion
 
Medidas de Dispersión
Medidas de DispersiónMedidas de Dispersión
Medidas de Dispersión
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersión Medidas de dispersión
Medidas de dispersión
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Medidas de dispersión
Medidas de dispersiónMedidas de dispersión
Medidas de dispersión
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Presentación estadistica 2015 (2)
Presentación estadistica 2015 (2)Presentación estadistica 2015 (2)
Presentación estadistica 2015 (2)
 

Mais de MichelleClap (7)

Auditoria de seguridad
Auditoria de seguridadAuditoria de seguridad
Auditoria de seguridad
 
Requerimientos para el desarrollo de sistemas
Requerimientos para el desarrollo de sistemasRequerimientos para el desarrollo de sistemas
Requerimientos para el desarrollo de sistemas
 
Metodologías de diseño y desarrollo de sistemas de información
Metodologías de diseño y desarrollo de sistemas de información Metodologías de diseño y desarrollo de sistemas de información
Metodologías de diseño y desarrollo de sistemas de información
 
Los sistemas de información
Los sistemas de información Los sistemas de información
Los sistemas de información
 
Leyes de Conjuntos (Santiago Mariño)
Leyes de Conjuntos (Santiago Mariño)Leyes de Conjuntos (Santiago Mariño)
Leyes de Conjuntos (Santiago Mariño)
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos Básicos
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos Básicos
 

Último

PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdfPROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
EduardoJosVargasCama1
 

Último (20)

Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024
 
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxActividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
 
ACERTIJO LA RUTA DEL MARATÓN OLÍMPICO DEL NÚMERO PI EN PARÍS. Por JAVIER SOL...
ACERTIJO LA RUTA DEL MARATÓN OLÍMPICO DEL NÚMERO PI EN  PARÍS. Por JAVIER SOL...ACERTIJO LA RUTA DEL MARATÓN OLÍMPICO DEL NÚMERO PI EN  PARÍS. Por JAVIER SOL...
ACERTIJO LA RUTA DEL MARATÓN OLÍMPICO DEL NÚMERO PI EN PARÍS. Por JAVIER SOL...
 
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxCONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
 
AEC 2. Aventura en el Antiguo Egipto.pptx
AEC 2. Aventura en el Antiguo Egipto.pptxAEC 2. Aventura en el Antiguo Egipto.pptx
AEC 2. Aventura en el Antiguo Egipto.pptx
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
 
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración AmbientalLa Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
 
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdfPROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
 
SISTEMA RESPIRATORIO PARA NIÑOS PRIMARIA
SISTEMA RESPIRATORIO PARA NIÑOS PRIMARIASISTEMA RESPIRATORIO PARA NIÑOS PRIMARIA
SISTEMA RESPIRATORIO PARA NIÑOS PRIMARIA
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomasPP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
 
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptxPLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
 
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
Lecciones 06 Esc. Sabática. Los dos testigos
Lecciones 06 Esc. Sabática. Los dos testigosLecciones 06 Esc. Sabática. Los dos testigos
Lecciones 06 Esc. Sabática. Los dos testigos
 
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtualesLos avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
 
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdfRevista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
 
Plan-de-la-Patria-2019-2025- TERCER PLAN SOCIALISTA DE LA NACIÓN.pdf
Plan-de-la-Patria-2019-2025- TERCER PLAN SOCIALISTA DE LA NACIÓN.pdfPlan-de-la-Patria-2019-2025- TERCER PLAN SOCIALISTA DE LA NACIÓN.pdf
Plan-de-la-Patria-2019-2025- TERCER PLAN SOCIALISTA DE LA NACIÓN.pdf
 
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
 
Posición astronómica y geográfica de Europa.pptx
Posición astronómica y geográfica de Europa.pptxPosición astronómica y geográfica de Europa.pptx
Posición astronómica y geográfica de Europa.pptx
 

Medidas de dispersion

  • 1. Republica Bolivariana de Venezuela Ministerio del Poder Popular Para la Educación I.U.P Santiago Mariño Barcelona_ Edo. Anzoategui Sección: OV Profesor: Bachiller: Pedro Beltrán Jussamys Marcano C.I: 22.971.452 Junio, 2015
  • 2. Medidas de dispersión: Están referidos a la variabilidad que exhiben los valores de las observaciones, ya que si no hubiere variabilidad o dispersión en los datos interés, entonces no habría necesidad de la gran mayoría de las medidas de la estadística descriptiva. Las medidas de dispersión nos permiten conocer si los valores en general están cerca o alejados de los valores centrales, muestran la variabilidad de una distribución de datos, indicando por medio de un número si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la medida de tendencia central. Características Las medidas de tendencia central ofrecen una idea aproximada del comportamiento de una serie estadística. No obstante, no resultan suficientes para expresar sus características: una misma media puede provenir de valores cercanos a la misma o resultar de la confluencia de datos estadísticos enormemente dispares. Para conocer en qué grado las medidas de tendencia central son representativas de la serie, se han de complementar con medidas de dispersión como la varianza o la desviación típica. Las medidas de dispersión nos sirven para cuantificar la separación de los valores de una distribución.
  • 3. Llamaremos Dispersión o Variabilidad, a la mayor o menor separación de los valores de la muestra, respecto de las medidas de centralización que hayamos calculado. Al calcular una medida de centralización como es la media aritmética, resulta necesario acompañarla de otra medida que indique el grado de dispersión, del resto de valores de la distribución, respecto de esta media. A estas cantidades o coeficientes, les llamamos: Medidas de Dispersión. pudiendo ser absolutas o relativas Utilidad Las estadísticas básicas nos permiten tener una visión del comportamiento de una serie de sucesos o eventos a los que denominamos "variables", así tenemos varias herramientas estadísticas como lo son la Media, la Mediana y la Moda. Pero estas Medidas no son suficientes, necesitamos conocer la variabilidad de los datos, es decir, cuán parecidos son los datos reales en comparación a las Medidas de Tendencia Central, para esto contamos con esta nueva herramienta: las Medidas de Dispersión, que no son otra cosa que indicadores de variabilidad y cuya importancia reside en la necesidad de tomar decisiones, basadas en estadísticas básicas.
  • 4. Por ejemplo: Si tenemos una producción de franelas y sabemos que semanalmente se producen un promedio de 500 franelas, podríamos decir que todos los días se producen 100 franelas, pero nada nos garantiza eso porque podrían producirse en sólo dos días 250 franelas y el promedio semanal nos daría idéntico, así si adicionalmente tenemos una Desviación Estándar de 5 franelas, tendremos entonces una mejor comprensión del proceso, pues este último número nos indica que semanalmente se producen entre 495 y 505 franelas, es decir, que diariamente sí se deben producir aproximadamente 100 franelas. Rango El rango señala la amplitud de la variación de un fenómeno entre su límite menor y uno claramente mayor. El rango estadístico, por lo tanto, es el intervalo que contiene dichos datos y que puede calcularse a partir de restar el valor mínimo al valor máximo considerado.
  • 5. La diferencia entre el menor y el mayor valor. En {4, 6, 9, 3, 7} el menor valor es 3, y el mayor es 9, entonces el rango es 9-3 igual a 6. Rango puede significar también todos los valores de resultado de una función. 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.
  • 6. Desviación estándar o Típica Esta medida nos permite determinar el promedio aritmético de fluctuación de los datos respecto a su punto central o media. La desviación estándar nos da como resultado un valor numérico que representa el promedio de diferencia que hay entre los datos y la media. Para calcular la desviación estándar basta con hallar la raíz cuadrada de la varianza, por lo tanto su ecuación sería: EJEMPLO 1.-El gerente de una empresa de alimentos desea saber que tanto varían los pesos de los empaques (en gramos), de uno de sus productos; por lo que opta por seleccionar al azar cinco unidades de ellos para pesarlos. Los productos tienen los siguientes pesos (490, 500, 510, 515 y 520) gramos respectivamente. Por lo que su media es:
  • 7. Con lo que concluiríamos que el peso promedio de los empaques es de 507 gramos, con una tendencia a variar por debajo o por encima de dicho peso en 12 gramos. Esta información le permite al gerente determinar cuánto es el promedio de perdidas causado por el exceso de peso en los empaques y le da las bases para tomar los correctivos necesarios en el proceso de empacado.
  • 8. Varianza: La varianza está basada en las desviaciones con respecto a la media. Es el promedio de los cuadrados de las desviaciones de cada observación con respecto de la media. Esta varianza es cero si todas las observaciones son iguales. Existen dos tipos de varianza. *Varianza poblacional. *Varianza muestral. VARIANZA POBLACIONAL: Varianza de toda la población. Es el valor medio de las desviaciones con respecto a la media, elevadas al cuadrado. Su fórmula es:
  • 9. El proceso para calcular la varianza poblacional es el siguiente: *Calcular la media aritmética. *Comprobar ٤ (X-u) = 0, por cada número se resta la media poblacional y se realiza la sumatoria. *Calcular (X-u) 2 *Obtener varianza. VARIANZA MUESTRAL: varianza de una muestra de la población. Su fórmula es:
  • 10. La varianza muestral es el valor medio de las desviaciones con respecto a la media, elevadas al cuadrado. El proceso para calcularla es el siguiente: *Calcular X 2 *Calcular ٤ X y ٤ X 2 *Reemplazar en la fórmula. El coeficiente de variación Es la relación entre la desviación típica de una muestra y su media.
  • 11. El coeficiente de variación permite comparar las dispersiones de dos distribuciones distintas, siempre que sus medias sean positivas. La mayor dispersión corresponderá al valor del coeficiente de variación mayor. Ejercicio: Una distribución tiene x = 140 y σ = 28.28 y otra x = 150 y σ = 24. ¿Cuál de las dos presenta mayor dispersión? La primera distribución presenta mayor dispersión.