SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 30
Tema 1:  Introducción
1.1  Estadística Descriptiva
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1.  Conceptos generales . Estadística (“Estado”): parte de las Matemáticas que se encarga de  RECOGER  y  ANALIZAR  datos. Muestreo Diseño de experimentos Estadística Descriptiva Estadística Inferencial Análisis Multivariante Regresión …
Muestra POBLACION Razones para tomar muestras: tiempo, dinero, accesibilidad, … PARADOJICAMENTE , para conocer a la población no hace falta estudiar a TODA la población…
                   EN DOS SEMANAS RECORTA 4 PUNTOS  El PP se sitúa a dos puntos del PSOE en intención de voto, según una encuesta publicada en  El País El PP se encuentra a dos puntos del PSOE en intención directa de voto, según un sondeo del Instituto Opina que publica este domingo el diario  El País.  Agrega el periódico que el PP ha logrado recortar en dos semanas cuatro puntos en intención de voto respecto a los socialistas, quienes tenían un 44 por ciento de intención de voto, frente al 38 por ciento del PP, según la anterior encuesta de Opina, publicada el 25 de septiembre en ése mismo diario.   L D (Agencias)   El sondeo publicado este domingo, hecho sobre una muestra de 1.300 entrevistas  hechas desde el 4 al 6 de octubre en todo el territorio español, desvela que el PP gana dos puntos y el PSOE los pierde, "con lo que la diferencia se reduce drásticamente y supone la ventaja socialista más reducida desde las elecciones generales"..    Aunque los diarios  La Vanguardia  y  El Periódico de Cataluña  recogen otra encuesta que revela que el PSC y CiU mantienen un empate técnico, aunque en los porcentajes de intención de voto el PSC continuaría por delante. En ambas encuestas, tanto el presidente de la Generalidad, Pasqual Maragall , como el líder de la oposición,  Artur Mas , mejoran sustancialmente su valoración respecto a encuestas anteriores, aunque Maragall saca 19,3 puntos en la pugna por la presidencia de la Generalidad.   Así,  la encuesta de  La Vanguardia  elaborada por el Instituto Noxa entre los días 3 y 6 de octubre a 1.000 entrevistados , otorga al PSC 44 escaños y una intención de voto del 32,5 por ciento, mientras que CiU pasaría de los actuales 46 escaños a 43 y mantendría una intención de voto del 29,2 por ciento. ERC mantendría su estatus de tercera fuerza política con 23 escaños, al igual que el PP, aunque según la encuesta crece la intención de voto respecto a las elecciones de 2003 y alcanza el 12,7 por ciento. ICV-EA también subiría y podría alcanzar los 10 escaños. Por su parte, la encuesta de  El Periódico  realizada durante los mismos días por la empresa Gesop a 800 entrevistados sitúa a PSC y CiU con un voto estimado del 32 por ciento en ambos casos, aunque la intención de voto directa otorga al PSC un 31,5 por ciento y a CiU un 22,3 por ciento.
VARIABLE  ESTADISTICA Cuantitativas Cualitativas Discretas Continuas la cualidad que  deseamos estudiar en la población
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
3.- Muestreo sistemático. Se aplica cuando los individuos de la población apare- cen ordenados en una lista, de modo que individuos  de características similares están próximos en ella.  Si se desea escoger a n individuos de una población de tamaño N, se determina el nº k más próximo a N/n, se escoge un individuo al azar de entre los k primeros, y los demás se escogen de la lista a partir del anterior, a intervalos regulares.
4.- Muestreo polietápico o por conglomerados. Se divide previamente la población en unidades, siguien- do un cierto criterio, y se seleccionan aleatoriamente al- gunas de estas unidades. Sobre cada unidad, se realiza algún muestreo de los tipos anteriores (por ejemplo,  para realizar un muestreo en una gran ciudad, se  subdivide primero por barrios…)
Una vez diseñada la muestra, recogemos los datos; después, la información proporcionada por ellos debe ORDENARSE Tablas y gráficas estadísticas (datos agrupados y no agrupados)
Ejemplo 1: x i n i  ó % i  17 18 19 21 22 DIAGRAMA DE BARRAS TABLAS  Y GRAFICAS ESTADISTICAS
Ejemplo 2: x i n i  ó % i  3.75 5.95 8.15 10.35…. HISTOGRAMA
Ejemplo 1: DIAGRAMA DE SECTORES
2.  Medidas de centralización . 1.- Media. 2.- Moda: el valor (unimodal) o valores (bimodal, etc.) con mayor frecuencia. 3.- Mediana: el valor que deja la mitad de los datos por debajo, una vez ordenados de menor a mayor. Estadístico ROBUSTO.
3.  Medidas de dispersión o variabilidad . La DISPERSION (o variabilidad) de un conjunto de datos es una medida  de la distancia entre los datos, y su media.  Poca dispersión = Datos homogéneos = Media muy representativa Mucha dispersión = Datos heterogéneos = Media poco representativa
Ejemplo : En una investigación sobre deficiencias medioambientales encon- tradas en plantas industriales, se seleccionaron aleatoriamente 25 plantas  de dos comunidades diferentes. Se obtuvieron los siguientes datos sobre el número de deficiencias encontradas: La media es 4, en cada comunidad; pero ¿en cuál de ellas la variable es más dispersa?
1  2  3  4  5  6  7 1  2  3  4  5  6  7 Ejemplo : En una investigación sobre deficiencias medioambientales encon- tradas en plantas industriales, se seleccionaron aleatoriamente 25 plantas  de dos comunidades diferentes. Se obtuvieron los siguientes datos sobre el número de deficiencias encontradas: + disp.
¿Cómo podemos medir la dispersión? 1.- Rango: dif. entre el mayor y el menor de los datos. 2.- Varianza:  3.- Desviación típica:
Propiedades de la varianza y la desviación típica: 1.- La varianza no puede ser negativa. 2.- A igualdad de medias, cuanto mayor sea la dispersión, mayor es la  varianza (y la desv. típica). 3.- Si dos conjuntos de datos poseen medias similares, es más disperso aquel que tenga mayor varianza (desv. típica). 4.- El recíproco no es necesariamente cierto, porque  la varianza (desv. típica)  depende también del tamaño de los datos.  Coeficiente de variación (CV) 5.- Al menos el 100(1-1/k 2 ) de los datos está entre la media, y  ±k veces la  desviación típica (por ejemplo, al menos el 75% de los datos está entre la  media y 2 veces la desv. típica).
¿Cómo podemos medir la dispersión? 1.- Rango. 2.- Varianza. 3.- Desviación típica. 4.- Coeficiente de variación: A mayor CV, mayor dispersión, y viceversa. 5.- Cuasivarianza, cuasidesviación típica (Util para estimar la varianza poblacional)
4.  Medidas de posición . 50% 25% q 1 q 3 M 75% q 1  : primer cuartil M : mediana q 3 : tercer cuartil  Diagrama de caja y bigotes + Datos atípicos: Statgraphics
10% 65% 89% p 10 =d 1 p 65 p 89 Deciles, percentiles
5.  Medidas de forma . Parámetros que permiten evaluar ciertas características del  diagrama de barras/histograma ( simetría, apuntamiento ). Momento de orden r con respecto a la media:
Coeficiente de asimetría: Un conjunto de datos es simétrico, si lo es su histograma/diagrama de barras 1  2  3  4  5  6  7 1  2  3  4  5  6  7 Simetría Asimetría negativa (a la izqda.) Asimetría positiva (a la dcha.)
Coeficiente de asimetría: Coeficiente de asimetría de Fisher:  A F >0: Asimetría positiva (a la dcha.) A F =0: Simetría A F <0: Asimetría negativa (a la izqda.)
Coeficiente de apuntamiento o curtosis: Previamente: curva normal N( µ, σ ) o campana de Gauss Un conjunto de datos es  normal  si su polígono de frecuencias se ajusta a esta curva.
Normal Leptocúrtica :  más apuntada  g 2 >0 Mesocúrtica : normal g 2 =0 Platicúrtica : más aplanada g 2 <0 Coeficiente de apuntamiento o curtosis:
Aceptamos que un conjunto de datos es  “ aproximadamente   normal ”cuando los  coeficientes de asimetría y de curtosis  tipificados están entre -2 y 2.

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Informe estadístico
Informe estadístico Informe estadístico
Informe estadístico alerecio22
 
Estadistica expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...
Estadistica   expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...Estadistica   expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...
Estadistica expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...Jorge Molina
 
Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018franciscoe71
 
4. estadistica inferencial
4.  estadistica inferencial4.  estadistica inferencial
4. estadistica inferencialrbarriosm
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersionelimiguelito
 
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)YULIANA ROSAS
 
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICAORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICAHebe Ariadnna Lara
 
Datos agrupados y no
Datos agrupados y noDatos agrupados y no
Datos agrupados y nopbacelis
 
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialCuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialPao Aldaco
 
Power Point de Estadística
Power Point de EstadísticaPower Point de Estadística
Power Point de EstadísticaElisa Villar
 
Estadistica cuarto medio
Estadistica cuarto medioEstadistica cuarto medio
Estadistica cuarto mediositayanis
 
Tabla de distribución de frecuencias
Tabla de distribución de frecuenciasTabla de distribución de frecuencias
Tabla de distribución de frecuenciasAnderson Subero
 
Media Mediana Y Moda de Datos Agrupados
Media Mediana Y Moda de Datos AgrupadosMedia Mediana Y Moda de Datos Agrupados
Media Mediana Y Moda de Datos AgrupadosEstadistica UTPL
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTJonatan Gabriel Linares
 

Mais procurados (20)

Pruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajustePruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajuste
 
Estadística Básica
Estadística BásicaEstadística Básica
Estadística Básica
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Informe estadístico
Informe estadístico Informe estadístico
Informe estadístico
 
Estadistica expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...
Estadistica   expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...Estadistica   expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...
Estadistica expo histograma, poligono de frecuencia, ojiva, diagrama de sec...
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
 
Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018
 
4. estadistica inferencial
4.  estadistica inferencial4.  estadistica inferencial
4. estadistica inferencial
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
 
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICAORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
 
Medidas de forma
Medidas de formaMedidas de forma
Medidas de forma
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
 
Datos agrupados y no
Datos agrupados y noDatos agrupados y no
Datos agrupados y no
 
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialCuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
 
Power Point de Estadística
Power Point de EstadísticaPower Point de Estadística
Power Point de Estadística
 
Estadistica cuarto medio
Estadistica cuarto medioEstadistica cuarto medio
Estadistica cuarto medio
 
Tabla de distribución de frecuencias
Tabla de distribución de frecuenciasTabla de distribución de frecuencias
Tabla de distribución de frecuencias
 
Media Mediana Y Moda de Datos Agrupados
Media Mediana Y Moda de Datos AgrupadosMedia Mediana Y Moda de Datos Agrupados
Media Mediana Y Moda de Datos Agrupados
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
 

Semelhante a Estadistica Descriptiva

Semelhante a Estadistica Descriptiva (20)

Tema1
Tema1Tema1
Tema1
 
La estadística descriptiva resume la información conteni- da en los datos re...
La estadística descriptiva  resume la información conteni- da en los datos re...La estadística descriptiva  resume la información conteni- da en los datos re...
La estadística descriptiva resume la información conteni- da en los datos re...
 
Tema 1 (1).ppt
Tema 1 (1).pptTema 1 (1).ppt
Tema 1 (1).ppt
 
Tema 1.ppt
Tema 1.pptTema 1.ppt
Tema 1.ppt
 
Diapositivas
DiapositivasDiapositivas
Diapositivas
 
VED. TEMA 3 (1).docx
VED. TEMA 3 (1).docxVED. TEMA 3 (1).docx
VED. TEMA 3 (1).docx
 
Py e t1
Py e t1Py e t1
Py e t1
 
07 estadistica basica
07 estadistica basica07 estadistica basica
07 estadistica basica
 
Recoleccion de datos
Recoleccion de datosRecoleccion de datos
Recoleccion de datos
 
UNI1 - INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA.pdf
UNI1 - INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA.pdfUNI1 - INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA.pdf
UNI1 - INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA.pdf
 
EXPO 2- Describir vs. Inferir
EXPO 2- Describir vs. InferirEXPO 2- Describir vs. Inferir
EXPO 2- Describir vs. Inferir
 
1.2 Recurso Muestreo Unidad 1, Tron y Mendoza
1.2 Recurso Muestreo Unidad 1, Tron y Mendoza1.2 Recurso Muestreo Unidad 1, Tron y Mendoza
1.2 Recurso Muestreo Unidad 1, Tron y Mendoza
 
Blog estadistica
Blog estadisticaBlog estadistica
Blog estadistica
 
Estadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidadEstadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidad
 
Trabajo dany
 Trabajo dany Trabajo dany
Trabajo dany
 
Clase10 analisisdedatos
Clase10 analisisdedatosClase10 analisisdedatos
Clase10 analisisdedatos
 
Estadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidadEstadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidad
 
Estadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidadEstadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidad
 
Estadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidadEstadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidad
 
Estadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidadEstadistica y probabilidad
Estadistica y probabilidad
 

Estadistica Descriptiva

  • 1. Tema 1: Introducción
  • 2. 1.1 Estadística Descriptiva
  • 3.
  • 4. 1. Conceptos generales . Estadística (“Estado”): parte de las Matemáticas que se encarga de RECOGER y ANALIZAR datos. Muestreo Diseño de experimentos Estadística Descriptiva Estadística Inferencial Análisis Multivariante Regresión …
  • 5. Muestra POBLACION Razones para tomar muestras: tiempo, dinero, accesibilidad, … PARADOJICAMENTE , para conocer a la población no hace falta estudiar a TODA la población…
  • 6.           EN DOS SEMANAS RECORTA 4 PUNTOS El PP se sitúa a dos puntos del PSOE en intención de voto, según una encuesta publicada en El País El PP se encuentra a dos puntos del PSOE en intención directa de voto, según un sondeo del Instituto Opina que publica este domingo el diario El País. Agrega el periódico que el PP ha logrado recortar en dos semanas cuatro puntos en intención de voto respecto a los socialistas, quienes tenían un 44 por ciento de intención de voto, frente al 38 por ciento del PP, según la anterior encuesta de Opina, publicada el 25 de septiembre en ése mismo diario. L D (Agencias) El sondeo publicado este domingo, hecho sobre una muestra de 1.300 entrevistas hechas desde el 4 al 6 de octubre en todo el territorio español, desvela que el PP gana dos puntos y el PSOE los pierde, &quot;con lo que la diferencia se reduce drásticamente y supone la ventaja socialista más reducida desde las elecciones generales&quot;..   Aunque los diarios La Vanguardia y El Periódico de Cataluña recogen otra encuesta que revela que el PSC y CiU mantienen un empate técnico, aunque en los porcentajes de intención de voto el PSC continuaría por delante. En ambas encuestas, tanto el presidente de la Generalidad, Pasqual Maragall , como el líder de la oposición, Artur Mas , mejoran sustancialmente su valoración respecto a encuestas anteriores, aunque Maragall saca 19,3 puntos en la pugna por la presidencia de la Generalidad.   Así, la encuesta de La Vanguardia elaborada por el Instituto Noxa entre los días 3 y 6 de octubre a 1.000 entrevistados , otorga al PSC 44 escaños y una intención de voto del 32,5 por ciento, mientras que CiU pasaría de los actuales 46 escaños a 43 y mantendría una intención de voto del 29,2 por ciento. ERC mantendría su estatus de tercera fuerza política con 23 escaños, al igual que el PP, aunque según la encuesta crece la intención de voto respecto a las elecciones de 2003 y alcanza el 12,7 por ciento. ICV-EA también subiría y podría alcanzar los 10 escaños. Por su parte, la encuesta de El Periódico realizada durante los mismos días por la empresa Gesop a 800 entrevistados sitúa a PSC y CiU con un voto estimado del 32 por ciento en ambos casos, aunque la intención de voto directa otorga al PSC un 31,5 por ciento y a CiU un 22,3 por ciento.
  • 7. VARIABLE ESTADISTICA Cuantitativas Cualitativas Discretas Continuas la cualidad que deseamos estudiar en la población
  • 8.
  • 9.
  • 10. 3.- Muestreo sistemático. Se aplica cuando los individuos de la población apare- cen ordenados en una lista, de modo que individuos de características similares están próximos en ella. Si se desea escoger a n individuos de una población de tamaño N, se determina el nº k más próximo a N/n, se escoge un individuo al azar de entre los k primeros, y los demás se escogen de la lista a partir del anterior, a intervalos regulares.
  • 11. 4.- Muestreo polietápico o por conglomerados. Se divide previamente la población en unidades, siguien- do un cierto criterio, y se seleccionan aleatoriamente al- gunas de estas unidades. Sobre cada unidad, se realiza algún muestreo de los tipos anteriores (por ejemplo, para realizar un muestreo en una gran ciudad, se subdivide primero por barrios…)
  • 12. Una vez diseñada la muestra, recogemos los datos; después, la información proporcionada por ellos debe ORDENARSE Tablas y gráficas estadísticas (datos agrupados y no agrupados)
  • 13. Ejemplo 1: x i n i ó % i 17 18 19 21 22 DIAGRAMA DE BARRAS TABLAS Y GRAFICAS ESTADISTICAS
  • 14. Ejemplo 2: x i n i ó % i 3.75 5.95 8.15 10.35…. HISTOGRAMA
  • 15. Ejemplo 1: DIAGRAMA DE SECTORES
  • 16. 2. Medidas de centralización . 1.- Media. 2.- Moda: el valor (unimodal) o valores (bimodal, etc.) con mayor frecuencia. 3.- Mediana: el valor que deja la mitad de los datos por debajo, una vez ordenados de menor a mayor. Estadístico ROBUSTO.
  • 17. 3. Medidas de dispersión o variabilidad . La DISPERSION (o variabilidad) de un conjunto de datos es una medida de la distancia entre los datos, y su media. Poca dispersión = Datos homogéneos = Media muy representativa Mucha dispersión = Datos heterogéneos = Media poco representativa
  • 18. Ejemplo : En una investigación sobre deficiencias medioambientales encon- tradas en plantas industriales, se seleccionaron aleatoriamente 25 plantas de dos comunidades diferentes. Se obtuvieron los siguientes datos sobre el número de deficiencias encontradas: La media es 4, en cada comunidad; pero ¿en cuál de ellas la variable es más dispersa?
  • 19. 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 Ejemplo : En una investigación sobre deficiencias medioambientales encon- tradas en plantas industriales, se seleccionaron aleatoriamente 25 plantas de dos comunidades diferentes. Se obtuvieron los siguientes datos sobre el número de deficiencias encontradas: + disp.
  • 20. ¿Cómo podemos medir la dispersión? 1.- Rango: dif. entre el mayor y el menor de los datos. 2.- Varianza: 3.- Desviación típica:
  • 21. Propiedades de la varianza y la desviación típica: 1.- La varianza no puede ser negativa. 2.- A igualdad de medias, cuanto mayor sea la dispersión, mayor es la varianza (y la desv. típica). 3.- Si dos conjuntos de datos poseen medias similares, es más disperso aquel que tenga mayor varianza (desv. típica). 4.- El recíproco no es necesariamente cierto, porque la varianza (desv. típica) depende también del tamaño de los datos. Coeficiente de variación (CV) 5.- Al menos el 100(1-1/k 2 ) de los datos está entre la media, y ±k veces la desviación típica (por ejemplo, al menos el 75% de los datos está entre la media y 2 veces la desv. típica).
  • 22. ¿Cómo podemos medir la dispersión? 1.- Rango. 2.- Varianza. 3.- Desviación típica. 4.- Coeficiente de variación: A mayor CV, mayor dispersión, y viceversa. 5.- Cuasivarianza, cuasidesviación típica (Util para estimar la varianza poblacional)
  • 23. 4. Medidas de posición . 50% 25% q 1 q 3 M 75% q 1 : primer cuartil M : mediana q 3 : tercer cuartil Diagrama de caja y bigotes + Datos atípicos: Statgraphics
  • 24. 10% 65% 89% p 10 =d 1 p 65 p 89 Deciles, percentiles
  • 25. 5. Medidas de forma . Parámetros que permiten evaluar ciertas características del diagrama de barras/histograma ( simetría, apuntamiento ). Momento de orden r con respecto a la media:
  • 26. Coeficiente de asimetría: Un conjunto de datos es simétrico, si lo es su histograma/diagrama de barras 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 Simetría Asimetría negativa (a la izqda.) Asimetría positiva (a la dcha.)
  • 27. Coeficiente de asimetría: Coeficiente de asimetría de Fisher: A F >0: Asimetría positiva (a la dcha.) A F =0: Simetría A F <0: Asimetría negativa (a la izqda.)
  • 28. Coeficiente de apuntamiento o curtosis: Previamente: curva normal N( µ, σ ) o campana de Gauss Un conjunto de datos es normal si su polígono de frecuencias se ajusta a esta curva.
  • 29. Normal Leptocúrtica : más apuntada g 2 >0 Mesocúrtica : normal g 2 =0 Platicúrtica : más aplanada g 2 <0 Coeficiente de apuntamiento o curtosis:
  • 30. Aceptamos que un conjunto de datos es “ aproximadamente normal ”cuando los coeficientes de asimetría y de curtosis tipificados están entre -2 y 2.