Cosas Que Pasan

1) Medidas de tendencia central o de posición: El objetivo es encontrar un único valor que represente el conjunto de datos.

Media Aritmética: Es la suma de valores dividida por la cantidad de valores.

Mediana: Es el valor que divide el conjunto de datos en dos partes iguales previo ordenamiento de los mismos.

Moda: Es la observación que más se repite en el conjunto de datos.

Media Ponderada: Se utiliza cuando al menos una observación o dato tiene una ponderación o importancia relativa diferente.

Media Geométrica: Se utiliza para promediar porcentajes que se han obtenido como una variación porcentual. Variación porcentual= Valor final-Valor Inicial/Valor Inicia

2) Medidas de dispersión o variabilidad: El objetivo es saber que tan dispersos se encuentran los datos alrededor de su valor medio.

Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo, describe la distancia máxima absoluta.

Desviación media absoluta: Mide cuanto se desvía cada observación de la media. Debe ser absoluta porque los valores negativos anularían el cálculo.

Varianza: Es el promedio de las observaciones con respecto a su media elevadas al cuadrado. No se puede interpretar porque esta al cuadrado, pero se puede comparar con otras varianzas para saber que parámetro fue más volátil.

Desviación estándar: Es la raíz cuadrada de la varianza. Mide lo que en promedio cada observación se aleja de la media.

Coeficiente de variación: Es una medida relativa de dispersión de los datos. Determina el grado de dispersión de un conjunto datos con respecto a su media. CV= Desviación estandar/media*100

3) Medidas de forma de la distribución de los datos: El objetivo es conocer la forma que tiene la distribución de los datos y relacionarla con las medidas de tendencia central para tomar decisiones.

Distribución Simétrica o normal: Un criterio inicial para analizar la asimetría puede ser la mediana. Si el 50% de los datos se acomodan a la izquierda de ella, y el restante 50% a la derecha, esta sería una distribución simétrica. En este caso coinciden las 3 medidas de tendencia central: media=mediana=moda.

Distribución Asimétrica Positiva: se presenta cuando las frecuencias más altas se ubican a la izquierda de la medida de tendencia central, indicando que la ocurrencia de datos grandes es menor. En este caso, la gráfica de la distribución de frecuencias tendrá una cresta alta a la izquierda (mayores frecuencias) y una cola larga hacia la derecha.

Distribución Asimetrica Negativa: concentra las mayores frecuencias en los valores altos, con una gráfica que muestra una cresta al lado derecho de la medida de tendencia central y una cola larga que mira hacia la izquierda.

Existen varios coeficientes que permiten medir el sesgo o asimetría, destacándose los denominados coeficientes de Pearson; estos toman como base las siguientes relaciones: si las tres medidas de tendencia central coinciden, la distribución será simétrica; si la la distribución es mayor que cero será asimétrica positiva; y si la la distribución es menor que cero será asimétrica negativa.

Coeficiente de Curtosis: Mide el grado de apuntamiento que presenta la distribución de frecuencias, es decir, que tan larga y estrecha es la misma, con respecto a un referente que es la distribución normal o simétrica. También puede decirse que es una medida del peso que tienen las colas en la distribución de frecuencias. De acuerdo con el resultado del indicador, es posible clasificar tres grados de curtosis: mesocúrtica, cuando , que indica que la distribución de frecuencias corresponde a la normal; leptocúrtica, cuando , que indica que la distribución de frecuencia es más apuntada que la normal; y platicúrtica, cuando la distribución de frecuencias es menos apuntada que la normal.

Mesocurtica: Normal

Leptocurtica: Alargada y estrecha. Valores extremos representado en colas más anchas, concentra mayores frecuencias en valores extremos. También concentra mayores frecuencias alrededor de la media.

Platicurtica: Menores frecuencias en los valores extremos y menores frecuencias alrededor de la media.

4) Otras medidas de dispersión

Cuartiles: El objetivo es realizar un analisis a una parte de la población o muestra en la cual el conjunto de datos siempre se divide en partes iguales. Existen 3 cuartiles que dividen el conjunto de datos en 4 partes iguales. Primer cuartil: Es un valor por debajo del cual está el 25% de los datos y por encima el 75%. Segundo cuartil: Es la mediana. Tercer cuartil: Es un valor por debajo del cual está el 75% de los datos y por encima el 25%.

Deciles: Existen 9 deciles que dividen el conjunto de datos en 10 partes iguales.

Percentiles: Existen 99 percentiles que dividen el conjunto de datos en 100 partes iguales.

5) Medidas de asociación lineal: Miden el grado de asociación lineal entre dos variables. Se mide si es fuerte o débil y si es directa o inversa.

Covarianza: Es un valor que indica el grado de variación conjunta de dos variables aleatorias y no tiene interpretación porque las unidades son diferentes. La varianza mide dispersión y la covarianza asociación. La varianza siempre es positiva y la covarianza puede tener cualquier valor entre -infinito y +infinito. Si el signo es negativo la relación es inversa, si es positivo la relación es directa. La covarianza es una medida imperfecta de asociación lineal porque mide la dirección y no e

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