SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 18
MEDIDAS DE RESUMEN Variables cuantitativas. en Series simples y Agrupadas Cálculo e interpretación de Curva normal
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL ,[object Object],[object Object],[object Object],suma d las observaciones dividida entre el numero de observaciones X1+X2+…Xn / n Es un número tal que al menos el 50% de las observaciones son menores o igual a él así como el otro 50% es mayor o igual que él. “Mn” Es el valor de la observación que se encuentre con mayor frecuencia. “ordenados de menos a mayor o viceversa”  Pretenden indicar donde está lo que se podría considerar como el centro de la masa de datos.
TIPOS DE MEDIAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MEDIA  12.75 MODA  11 MEDIANA  7.5 10 11 11 12 13 14 15 16
No usan toda la información disponible Usan toda la información disponible Rango Percentiles Desviación media Varianza Percentiles Rango entre percentiles Rango intercuartilico Desviación estándar
MEDIDA DE DISPERSION DEFINICION USO RANGO R=dato mayor –dato menor ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],PERCENTIL D(p)=  p(n) + p  / 100 ,[object Object],[object Object],[object Object],CUARTIL ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MEDIDA DE DISPERSION DEFINICION USO RANGO INTERCUARTILICO Q(3) – Q(1) ,[object Object],RANGO SEMIINTERCUARTILICO QM= Q(3)-Q(1) / 2 ,[object Object],[object Object],DESVIACION MEDIA ,[object Object],[object Object]
MEDIDA DE DISPERSION DEFINICION USO VARIANZA Y DESVIACION ESTANDAR DE UNA MUESTRA ,[object Object],[object Object]
RANGO Es la diferencia entre los valores mayor y menor R= Valor dato mayor – Valor dato menor PERCENTILES Es el valor x(p) para el cual “p” por ciento de las mediciones son menores que el. D(p)=  p(n) + p 100 Donde:  D(p) es el dato percentil n es el total de datos y  p es el percentil que se desea obtener. EJEMPLO R= 16-10=  6 Dato percentil 75% D(p)=  75(8)+75 = 6.5  100 10 11 11 12 13 14 15 16
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Cuartil 1:Q(1)  Cuartil 2:Q(2)  Cuartil 3:Q(3) Percentil x(25)  Percentil x(50)  Percentil x(75)  25% de los datos es menor a Q(1) 50% de los datos es menor a Q(2) 75% de los datos es menor a Q(3) DATO MAYOR DATO MENOR RANGO= Q(3)-Q(1)
DESVIACION MEDIA ,[object Object],Es la sumatoria de la diferencia de un valor numérico menos la media aritmética; todo esto entre el valor total de datos. DM=(10- 12.75)+ (11-12.75)….+(16-12.75) 8 DM= 1.75 Los resultados de la diferencia siempre se deberán tomar en cuenta como positivos 10 11 11 12 13 14 15 16
La varianza es un promedio de los cuadrados de las desviaciones respecto de la media, excepto que en lugar de dividir por  n  (el número de observaciones), se suele dividir por  n-1 . Se usa el símbolo  s2  o bien  var  para representar la varianza. La  variación es la dispersión que tienen los valores en estudio respecto a la media aritmética.
La desviación estándar de un conjunto de datos mide el grado en que los datos se dispersan alrededor de la media aritmética. A menor desviación, los datos se concentran fuertemente alrededor de la media aritmética. A mayor desviación, los datos se dispersan mas alrededor de la media. Cuando la s es pequeña, los datos se concentran fuertemente alrededor de la media, cuando es relativamente grande, el rango es mayor y por lo tanto los datos se dispersan mas.
Ejemplo Media=   Xi  =  10+11+11+12+13+14+15+16 = 102= 12.75 8  8 (  x i )  2 = ( 102) 2  = 10404, y  x i  2  = 10  2  + 11  2  + 11  2  +12 2  …+ 16  2  =1332  S  2 =  n  x  2  – (  x i )  2   =  8(1332) – 10404 =  252 =  4.5 n(n-1)  8(8-1)  56 10 11 11 12 13 14 15 16 S=   S  2 =   4.5= 2.1213
Coeficiente de variación Es similar a la desviación estándar, pero dividido por la media. Con esto se logra que sea independiente de la unidad de medida con que se midieron las observaciones. El coeficiente de variación no tiene unidad de medida. Cv=  2.1213  = 0.1663  12.75
VARIABLES CUANTITATIVAS VARIABLES CUANTITATIVAS DISCRETAS Y CONTINUAS
Variables cuantitativas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Estadistica descriptiva
Estadistica descriptivaEstadistica descriptiva
Estadistica descriptiva
catherine4ad
 
Partes de cuadro y grafico estadistico
Partes de cuadro y grafico estadisticoPartes de cuadro y grafico estadistico
Partes de cuadro y grafico estadistico
mavegha
 

Mais procurados (20)

Medidas de Dispersión
Medidas de DispersiónMedidas de Dispersión
Medidas de Dispersión
 
Generalidades de bioestadística
Generalidades de bioestadística  Generalidades de bioestadística
Generalidades de bioestadística
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Exposición medidas de dispersión
Exposición medidas de dispersiónExposición medidas de dispersión
Exposición medidas de dispersión
 
Terminos basicos de estadistica
Terminos basicos de estadisticaTerminos basicos de estadistica
Terminos basicos de estadistica
 
Estadistica Aplicada A La Salud
Estadistica Aplicada A La SaludEstadistica Aplicada A La Salud
Estadistica Aplicada A La Salud
 
DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS
DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVASDIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS
DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS
 
Estadistica descriptiva
Estadistica descriptivaEstadistica descriptiva
Estadistica descriptiva
 
Bioestadistica
BioestadisticaBioestadistica
Bioestadistica
 
Tipos de muestreos
Tipos de muestreosTipos de muestreos
Tipos de muestreos
 
Cuartiles. deciles.percentiles
Cuartiles. deciles.percentilesCuartiles. deciles.percentiles
Cuartiles. deciles.percentiles
 
mapa conceptual tipos de variables
mapa conceptual tipos de variablesmapa conceptual tipos de variables
mapa conceptual tipos de variables
 
Estadística Básica
Estadística BásicaEstadística Básica
Estadística Básica
 
Variables Estadisticas
Variables EstadisticasVariables Estadisticas
Variables Estadisticas
 
Distribucion normal
Distribucion normalDistribucion normal
Distribucion normal
 
Estadistica I, Tabla de Distribucion de Frecuencia
Estadistica I, Tabla de Distribucion de Frecuencia Estadistica I, Tabla de Distribucion de Frecuencia
Estadistica I, Tabla de Distribucion de Frecuencia
 
Partes de cuadro y grafico estadistico
Partes de cuadro y grafico estadisticoPartes de cuadro y grafico estadistico
Partes de cuadro y grafico estadistico
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
 
Medidas de dispersion rango varianza
Medidas de dispersion rango varianzaMedidas de dispersion rango varianza
Medidas de dispersion rango varianza
 
Estadística Inferencial
Estadística Inferencial Estadística Inferencial
Estadística Inferencial
 

Semelhante a Medidas De Resumen

Clase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no centralClase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no central
LUZ ELENA GARCIA
 
Probabilidad final
Probabilidad finalProbabilidad final
Probabilidad final
Laura Davila
 
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdfTEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
ChoqueCRemmi
 
M E D I D A S D E T E N D E N C I A C E N T R A L
M E D I D A S  D E  T E N D E N C I A  C E N T R A LM E D I D A S  D E  T E N D E N C I A  C E N T R A L
M E D I D A S D E T E N D E N C I A C E N T R A L
Ender Melean
 
Esta Di Stica Descriptiva
Esta Di Stica DescriptivaEsta Di Stica Descriptiva
Esta Di Stica Descriptiva
DanielDierN
 
Estadistica Univariada
Estadistica UnivariadaEstadistica Univariada
Estadistica Univariada
Unicauca
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
shua Cruz
 
estadistica inferencial
estadistica inferencialestadistica inferencial
estadistica inferencial
Ruben Santos
 

Semelhante a Medidas De Resumen (20)

Clase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no centralClase 4 medidas de tendencia no central
Clase 4 medidas de tendencia no central
 
Probabilidad final
Probabilidad finalProbabilidad final
Probabilidad final
 
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdfTEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
TEMA 10 MEDIDAS DE LOCALIZACION Y DISPERSION 2023.pdf
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
M E D I D A S D E T E N D E N C I A C E N T R A L
M E D I D A S  D E  T E N D E N C I A  C E N T R A LM E D I D A S  D E  T E N D E N C I A  C E N T R A L
M E D I D A S D E T E N D E N C I A C E N T R A L
 
Esta Di Stica Descriptiva
Esta Di Stica DescriptivaEsta Di Stica Descriptiva
Esta Di Stica Descriptiva
 
Medidas de tendencia, conceptos basicos
Medidas de tendencia, conceptos basicosMedidas de tendencia, conceptos basicos
Medidas de tendencia, conceptos basicos
 
Estadistica Univariada
Estadistica UnivariadaEstadistica Univariada
Estadistica Univariada
 
Estadistica Univariada
Estadistica UnivariadaEstadistica Univariada
Estadistica Univariada
 
Presentación david
Presentación davidPresentación david
Presentación david
 
Clase 2 ESTADISTICA.pptx
Clase 2 ESTADISTICA.pptxClase 2 ESTADISTICA.pptx
Clase 2 ESTADISTICA.pptx
 
Esta di stica descriptiva
Esta di stica descriptivaEsta di stica descriptiva
Esta di stica descriptiva
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Ppt estadistica descriptiva dispersion
Ppt estadistica descriptiva dispersionPpt estadistica descriptiva dispersion
Ppt estadistica descriptiva dispersion
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
BioestadíStica Y EpidemiologíA
BioestadíStica Y EpidemiologíABioestadíStica Y EpidemiologíA
BioestadíStica Y EpidemiologíA
 
Medidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdfMedidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdf
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
estadistica inferencial
estadistica inferencialestadistica inferencial
estadistica inferencial
 
Hamletmatamata cap 4
Hamletmatamata cap 4Hamletmatamata cap 4
Hamletmatamata cap 4
 

Mais de nekochocolat

Clase Nº3 Cuantificación Del Riesgo
Clase Nº3  Cuantificación Del RiesgoClase Nº3  Cuantificación Del Riesgo
Clase Nº3 Cuantificación Del Riesgo
nekochocolat
 
Diseño De Investigación En Salud
Diseño De Investigación En SaludDiseño De Investigación En Salud
Diseño De Investigación En Salud
nekochocolat
 
Admon Salud Publica
Admon Salud PublicaAdmon Salud Publica
Admon Salud Publica
nekochocolat
 
3 5 1 1 Demografia
3 5 1 1 Demografia3 5 1 1 Demografia
3 5 1 1 Demografia
nekochocolat
 
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
nekochocolat
 
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
nekochocolat
 
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
nekochocolat
 
Vigilancia Epidemiologia
Vigilancia EpidemiologiaVigilancia Epidemiologia
Vigilancia Epidemiologia
nekochocolat
 
Sistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
Sistema De EnseñAnza Modular Cics UmaSistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
Sistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
nekochocolat
 
Remedios Naturistas
Remedios NaturistasRemedios Naturistas
Remedios Naturistas
nekochocolat
 

Mais de nekochocolat (20)

Asociaenf203
Asociaenf203Asociaenf203
Asociaenf203
 
Clase Nº3 Cuantificación Del Riesgo
Clase Nº3  Cuantificación Del RiesgoClase Nº3  Cuantificación Del Riesgo
Clase Nº3 Cuantificación Del Riesgo
 
Diseño De Investigación En Salud
Diseño De Investigación En SaludDiseño De Investigación En Salud
Diseño De Investigación En Salud
 
Admon Salud Publica
Admon Salud PublicaAdmon Salud Publica
Admon Salud Publica
 
Asoc Causal Sesgo
Asoc Causal SesgoAsoc Causal Sesgo
Asoc Causal Sesgo
 
Clase3b
Clase3bClase3b
Clase3b
 
Demografia
DemografiaDemografia
Demografia
 
3 5 1 1 Demografia
3 5 1 1 Demografia3 5 1 1 Demografia
3 5 1 1 Demografia
 
8651
86518651
8651
 
21421
2142121421
21421
 
28951
2895128951
28951
 
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
3 4 Medicion Morbilidad Mortalidad
 
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
3 5 Salud Publica Y Epidemiologia
 
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
( Epidemiologia )Fase Analitica Y Fase Descriptiva
 
Vigilancia Epidemiologia
Vigilancia EpidemiologiaVigilancia Epidemiologia
Vigilancia Epidemiologia
 
Sistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
Sistema De EnseñAnza Modular Cics UmaSistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
Sistema De EnseñAnza Modular Cics Uma
 
Salud Publica
Salud PublicaSalud Publica
Salud Publica
 
Salud Publica
Salud PublicaSalud Publica
Salud Publica
 
Romero
RomeroRomero
Romero
 
Remedios Naturistas
Remedios NaturistasRemedios Naturistas
Remedios Naturistas
 

Último

6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
Wilian24
 
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
jlorentemartos
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Fernando Solis
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
UPTAIDELTACHIRA
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docxTALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
NadiaMartnez11
 

Último (20)

LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxLA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
 
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSSEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
 
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
 
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
 
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdfFeliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
 
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
 
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
TEMA 14.DERIVACIONES ECONÓMICAS, SOCIALES Y POLÍTICAS DEL PROCESO DE INTEGRAC...
 
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
semana 4 9NO Estudios sociales.pptxnnnn
semana 4  9NO Estudios sociales.pptxnnnnsemana 4  9NO Estudios sociales.pptxnnnn
semana 4 9NO Estudios sociales.pptxnnnn
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxSEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
 
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
Diapositivas de animales reptiles secundaria
Diapositivas de animales reptiles secundariaDiapositivas de animales reptiles secundaria
Diapositivas de animales reptiles secundaria
 
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docxTALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
TALLER DE DEMOCRACIA Y GOBIERNO ESCOLAR-COMPETENCIAS N°3.docx
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 

Medidas De Resumen

  • 1. MEDIDAS DE RESUMEN Variables cuantitativas. en Series simples y Agrupadas Cálculo e interpretación de Curva normal
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5. MEDIA 12.75 MODA 11 MEDIANA 7.5 10 11 11 12 13 14 15 16
  • 6. No usan toda la información disponible Usan toda la información disponible Rango Percentiles Desviación media Varianza Percentiles Rango entre percentiles Rango intercuartilico Desviación estándar
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10. RANGO Es la diferencia entre los valores mayor y menor R= Valor dato mayor – Valor dato menor PERCENTILES Es el valor x(p) para el cual “p” por ciento de las mediciones son menores que el. D(p)= p(n) + p 100 Donde: D(p) es el dato percentil n es el total de datos y p es el percentil que se desea obtener. EJEMPLO R= 16-10= 6 Dato percentil 75% D(p)= 75(8)+75 = 6.5 100 10 11 11 12 13 14 15 16
  • 11.
  • 12.
  • 13. La varianza es un promedio de los cuadrados de las desviaciones respecto de la media, excepto que en lugar de dividir por n (el número de observaciones), se suele dividir por n-1 . Se usa el símbolo s2 o bien var para representar la varianza. La variación es la dispersión que tienen los valores en estudio respecto a la media aritmética.
  • 14. La desviación estándar de un conjunto de datos mide el grado en que los datos se dispersan alrededor de la media aritmética. A menor desviación, los datos se concentran fuertemente alrededor de la media aritmética. A mayor desviación, los datos se dispersan mas alrededor de la media. Cuando la s es pequeña, los datos se concentran fuertemente alrededor de la media, cuando es relativamente grande, el rango es mayor y por lo tanto los datos se dispersan mas.
  • 15. Ejemplo Media=  Xi = 10+11+11+12+13+14+15+16 = 102= 12.75 8 8 (  x i ) 2 = ( 102) 2 = 10404, y  x i 2 = 10 2 + 11 2 + 11 2 +12 2 …+ 16 2 =1332 S 2 = n  x 2 – (  x i ) 2 = 8(1332) – 10404 = 252 = 4.5 n(n-1) 8(8-1) 56 10 11 11 12 13 14 15 16 S=  S 2 =  4.5= 2.1213
  • 16. Coeficiente de variación Es similar a la desviación estándar, pero dividido por la media. Con esto se logra que sea independiente de la unidad de medida con que se midieron las observaciones. El coeficiente de variación no tiene unidad de medida. Cv= 2.1213 = 0.1663 12.75
  • 17. VARIABLES CUANTITATIVAS VARIABLES CUANTITATIVAS DISCRETAS Y CONTINUAS
  • 18.