Medidas Estadisticas Univariantes

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Medidas Estadisticas Univariantes por Mind Map: Medidas Estadisticas Univariantes

1. Cuantiles

1.1. Los cuantiles son aquellos valores de la variable, que ordenados de menor a mayor, dividen a la distribución en partes, de tal manera que cada una de ellas contiene el mismo número de frecuencias.

2. Media Aritmetica

2.1. La media aritmética es el valor promedio de las muestras y es independiente de las amplitudes de los intervalos. Aplica sólo para variables cuantitativas y se encuentra sumando todos los valores y dividiendo por el número total de datos.

3. Moda

3.1. La moda de un conjunto de datos es el dato que más veces se repite, es decir, aquel que tiene mayor frecuencia absoluta.

4. Cuartiles

4.1. Cuartiles ( Qi ) Son valores de la variable que dividen a la distribución en 4 partes, cada una de las cuales engloba el 25 % de las mismas. Se denotan de la siguiente forma: Q1 es el primer cuartil que deja a su izquierda el 25 % de los datos; Q2 es el segundo cuartil que deja a su izquierda el 50% de los datos, y Q3 es el tercer cuartil que deja a su izquierda el 75% de los datos. (Q2 = Me)

5. Deciles

5.1. Deciles (Di) Son los valores de la variable que dividen a la distribución en las partes iguales, cada una de las cuales engloba el 10 % de los datos. En total habrá 9 deciles. (Q2 = D5 = Me ).

6. Centiles

6.1. Centiles o Percentiles ( Pi ) Son los valores que dividen a la distribución en 100 partes iguales, cada una de las cuales engloba el 1 % de las observaciones. En total habrá 99 percentiles. (Q2 = D5 = Me = P50).

7. El índice de Gini, que se denota por IG, es aproximadamente el cociente entre el área comprendida entre la bisectriz del primer cuadrante y la curva de Lorenz y el triángulo

8. La curtosis (también conocida como medida de apuntamiento) es una medida estadística, que determina el grado de concentración que presentan los valores de una variable alrededor de la zona central de la distribución de frecuencias.

9. 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. La simetría es importante para saber si los valores de la variable se concentran en una determinada zona del recorrido de la variable.

10. Medidas de Asimetría

11. Medidas de Apuntamiento

12. Mediante la curva de Lorenz (véase Figura 2.8) se relaciona el porcentaje acumulado de frecuencias (pi)—hogares, familias, individuos, trabajadores, industrias, etc.—, que se representa en el eje de abscisas

13. Curva de Lorenz

14. Índice de Gini

15. El rango o recorrido de una distribución es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, es decir, Re = xmax − xmin. La principal desventaja de este tipo de medida de dispersión es que únicamente tiene en cuenta dos valores de la variable.

16. Entre estas medidas identificamos los RANGOS

17. Mediana

17.1. La mediana es el valor que ocupa el lugar central entre todos los valores del conjunto de datos, cuando estos están ordenados en forma creciente o decreciente.

18. Medidas de Tendencia Central

18.1. indican un valor de la variable en torno al cual se sitúan un grupo de observaciones.

19. Medidas de Tendencia no Central

20. Medidas de Posición

21. Medidas de Dispersión

21.1. El término dispersión o variabilidad hace referencia a cómo de distantes, de separados, se encuentran los datos. En este sentido, si los distintos valores de la distribución se encuentran próximos entre sí, estos presentarán poca dispersión o variabilidad; si por el contrario están alejados, mostrarán mucha dispersión.

22. Medidas de Forma

22.1. Permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especiales como simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución.

23. Medidas de Concentración

23.1. Las medidas de concentración, que no se deben confundir como opuestas a las medidas de dispersión, indican el mayor o menor grado de igualdad (o equidistribución) en el reparto total de los valores de la variable objeto de estudio. La concentración puede determinarse gráficamente a través de la curva de Lorenz. Una medida analítica para la concentración es el conocido como índice de Gini.