IACC SEMANA 4 ESTADISTICA APLICADA

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DESARROLLO

Tarea 4

1.a)         Para calcular los promedios, antes y después de la implementación, se deben

sumar todos los tiempos y luego dividir en el total de datos.

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En relación con el tiempo más frecuente (Moda), se puede verificar fácilmente que hay  datos iguales a  en el caso de los tiempos antes de la implementación. Y en el caso de los tiempos después de la implementación hay  datos iguales a .[pic 10][pic 11][pic 12][pic 13]

1.b)        Para realizar el histograma, se hizo con los contenidos vistos en las semanas anteriores, para ello se determinó el número de intervalos a través de la fórmula de Sturges (En el Excel adjunto, “Resolución_Base Tarea Semana 4” en la hoja “Hoja1_Pregunta1”). A continuación, se muestran los histogramas construidos a partir de la base de datos de esta tarea.

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Podemos ver que la primera distribución (Tiempos antes de la implementación) al dar un bosquejo de su curva, podríamos hacerla coincidir con una normal, teniendo especial cuidado con el tercer intervalo (pasar por alto su frecuencia) y se vería bastante simétrica. En relación con la concentración de los datos se puede ver que no presenta una alta concentración, más bien es moderada o baja.

Respecto a la segunda distribución (Tiempos después de la implementación) al dar un bosquejo de su curva, podríamos hacerla coincidir con una norma, teniendo especial cuidado con los dos últimos intervalos (pasar por alto sus frecuencias, en este caso pensar que son ceros) y se vería bastante simétrica. En relación con la concentración de los datos se puede ver que no presenta una alta concentración, más bien es moderada.

1.c)        Para calcular las medidas de distribución, se usó Excel, en el mismo archivo mencionado anteriormente se encuentra el “Resumen de Estadística” tanto para los “Tiempos antes de la implementación” como para los “Tiempos después de la implementación”. A continuación, se muestran ambos cuadros:

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En relación con la distribución de los “Tiempo antes de implementación” el coeficiente de asimetría es aproximadamente . Esto condice con lo dicho en el apartado 1.b), ya que al ser el valor cercano a cero la distribución se dice que es simétrica y al ser positiva tiene una leve orientación hacia el lado positivo. La curtosis que es aproximadamente  la concentración de los datos es baja al ser negativa, además, al ser cercana a cero su concentración podría considerarse algo “normal”. [pic 18][pic 19]

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