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Description
Mind Map by diana guadalupe castillo sanchez, updated more than 1 year ago
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Created by diana guadalupe castillo sanchez
over 1 year ago
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Estadística Descriptiva
- Variable estadística: cada
una de las características
consideradas con el
propósito de describir a cada
individuo de la muestra.
- Distribuciones de frecuencias
- Las tablas de frecuencias se utilizan
para representar la información
contenida en una muestra de
tamaño n extraída de una población
- Modalidades: cada uno de
los valores que puede tomar
una variable
- Frecuencia absoluta
- Frecuencia relativa
- Frecuencia absoluta acumulada
- Frecuencia relativa acumulada
- Intervalos de clase: se agrupan los distintos
valores obtenidos en la muestra en intervalos.
Cada intervalo representará una modalidad en el
caso de variables cuantitativas continuas
- Las tablas de frecuencias se utilizan
para representar la información
contenida en una muestra de
tamaño n extraída de una población
- Variables cualitativas
- Diagrama de barras y
diagrama de sectores
- Diagrama de barras y
diagrama de sectores
- Variables cuantitativas continuas
- Histograma, diagrama de tallo y hojas
- Histograma, diagrama de tallo y hojas
- Variables cuantitativas
- Diagrama de barras y diagrama acumulativo de frecuencias
- Diagrama de barras y diagrama acumulativo de frecuencias
- Distribuciones de frecuencias
- Medidas características: Las medidas de posición o
localización nos indican el valor o valores alrededor de los
cuales se sitúan los datos observados.
- Tendencia central
- Media aritmética: nos proporcionan
valores alrededor de los cuales se
distribuyen los datos observados en la
muestra.
- Mediana: los datos de la muestra están
ordenados de menor a mayor, la mediana es
el valor hasta el cual se encuentran el 50 %
de los casos. Por tanto, la mediana dejará la
mitad de las observaciones por debajo de su
valor y la otra mitad por encima.
- Moda: es el valor o valores que
más se repiten. Para variables
cuantitativas continuas, el
intervalo modal es aquel con
mayor frecuencia.
- Media aritmética: nos proporcionan
valores alrededor de los cuales se
distribuyen los datos observados en la
muestra.
- Tendencia no central
- Cuartiles: dividen la muestra en cuatro partes iguales
Deciles: dividen la muestra en10 partes iguales Percentiles:
dividen la muestra en 100 partes iguales
- Cuartiles: dividen la muestra en cuatro partes iguales
Deciles: dividen la muestra en10 partes iguales Percentiles:
dividen la muestra en 100 partes iguales
- Dispersión absoluta
- Dependen de las unidades en las
que se miden las observaciones.
Varianza se calcula como:
- Otras medidas de dispersión
absoluta: Rango muestral (R) y
Rango Intercuartílico (RIC)
- Dependen de las unidades en las
que se miden las observaciones.
Varianza se calcula como:
- Dispersión relativa
- Medidas de forma
- Coeficiente de curtosis. El coeficiente
de curtosis mide el grado de
apuntamiento de la distribución.
- Consideraremos dos
medidas que proporcionan
una idea de la forma de
cómo se distribuyen los
datos
- Coeficiente de asimetría de Fisher toma valor
0 cuando la distribución de los datos es
simétrica con respecto a la media.
- Coeficiente de curtosis. El coeficiente
de curtosis mide el grado de
apuntamiento de la distribución.
- Diagrama de caja e histograma
- Tendencia central
- Población: colectivo de
individuos sobre los que se
quiere extraer alguna conclusión.
Muestra: subconjunto
(representativo) de la población,
que se selecciona con el objetivo
de extraer información.
- Permite describir y analizar un grupo
dado de datos. Inferencia estadística es la
parte de la Estadística que trata las
condiciones bajo las cuales las inferencias
extraídas a partir de una muestra son
válidas.
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