MEDIDAS ESTADISTICAS

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MEDIDAS ESTADISTICAS por Mind Map: MEDIDAS ESTADISTICAS

1. Medidas de Simetría: Las medidas de la asimetría, al igual que la curtosis, van a ser medidas de la forma de la distribución, es frecuente que los valores de una distribución tiendan a ser similares a ambos lados de las medidas de centralización.

2. Medida de dispersión

3. Medida de tendencia central

3.1. son las encargadas de resumir la información de los conjuntos numéricos

3.1.1. estas se clasifican en

3.1.1.1. MODA

3.1.1.1.1. es el dato más repetido de la encuesta, el valor de la variable con mayor frecuencia absoluta.

3.1.1.2. MEDIA

3.1.1.2.1. es el valor obtenido por la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumadores.

3.1.1.3. MEDIANA

3.1.1.3.1. es un valor de la variable que deja por debajo de sí a la mitad de los datos, una vez que éstos están ordenados de menor a mayor.

3.2. Las medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución, indicándolo por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media.

3.2.1. En teoría de la probabilidad y estadística, la medida de asimetría más utilizada parte del uso del tercer momento estándar. ... Si , la distribución es asimétrica positiva o a la derecha. Si , la distribución es asimétrica negativa o a la izquierda.

3.2.1.1. asimetrica positiva

3.2.1.2. asimimetrica negativa

3.2.1.2.1. El coeficiente de asimetría de Fisher, representado por , se define como: donde es el tercer momento en torno a la media y es la desviación estándar. Si , la distribución es asimétrica positiva o a la derecha. Si , la distribución es asimétrica negativa o a la izquierda.

4. Medidas de asimetria

5. Medida simétrica

6. medida curtosis

6.1. La curtosis (o apuntamiento) es una medida de forma que mide cuán escarpada o achatada está una curva o distribución. Este coeficiente indica la cantidad de datos que hay cercanos a la media, de manera que a mayor grado de curtosis, más escarpada (o apuntada) será la forma de la curva.

6.2. Medidas de curtosis. ... Se suele medir con el coeficiente de curtosis: Si este coeficiente es nulo, la distribución se dice normal (similar a la distribución normal de Gauss) y recibe el nombre de mesocúrtica. Si el coeficiente es positivo, la distribución se llama leptocúrtica, más puntiaguda que la anterior.

6.3. apuntada o leptocúrtica.

6.3.1. La curtosis de una variable estadística/aleatoria es una característica de forma de su distribución de frecuencias/probabilidad. ... Tomando, pues, la distribución normal como referencia, una distribución puede ser: leptocúrtica, cuando y : más apuntada y con colas más gruesas que la normal.