Medidas Estadísticas Univariantes

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Medidas Estadísticas Univariantes por Mind Map: Medidas Estadísticas Univariantes

1. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

1.1. Tipos de medidas de dispersión

1.1.1. Medidas de Dispersión Absolutas

1.1.1.1. Las más habituales son:

1.1.1.1.1. Rango (o recorrido)

1.1.1.1.2. Varianza y desviación típica

1.1.2. Medidas de Dispersión Relativas

1.1.2.1. Para comparar la dispersión entre dos o más distribuciones

1.1.2.1.1. Coeficiente de variación de Pearson

2. MEDIDAS DE POSICIÓN

2.1. Medidas de Posición Central

2.1.1. La más importantes son:

2.1.1.1. Media Aritmética

2.1.1.2. Media Geométrica

2.1.1.3. Media Armónica

2.1.1.4. Medias Ponderadas

2.1.1.5. Mediana

2.1.1.6. Moda

2.2. Medidas de Posición No Central

2.2.1. No reflejan ninguna tendencia central

2.2.2. Cuantiles

2.2.2.1. Valores de la variable, ordenados en sentido creciente, dividen la distribución en partes, de tal manera que cada una de ellas contiene el mismo número de frecuencias

2.2.2.2. dividen la distribución de frecuencias en

2.2.2.2.1. Cuartiles (4 partes)

2.2.2.2.2. Deciles (10) partes)

2.2.2.2.3. Percentiles (100 partes)

3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

3.1. Corresponde a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos , las medidas de tendencia central , como la moda o la mediana ayudan a conocer de forma aproximada el comportamiento de una distribución estadística.

3.1.1. Existen dos clases principales de valores promedios:

3.1.1.1. MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRALES:

3.1.1.1.1. Media: En donde se encuentra aritmética, geométrica,cuadrática, ponderada.

3.1.1.1.2. Mediana: No en todos los casos es representativa de una serie estadística, para complementarla se utiliza un valor numérico que se conoce como mediana o valor central.

3.1.1.1.3. Moda: Es una serie de valores a los que se asocia una frecuencia, se define como moda al valor de la variable que posee una frecuencia mayor que los restantes.

3.1.1.2. MEDIDAS DE POSICIÓN NO CENTRALES:

3.1.1.2.1. Entre las que destacan especialmente los cuantiles.