FORMULARIO ESTADISTICA

TAMAÑO DE CLASE

C: número de clases

LA MEDIA ARITMÉTICA

Para datos sin agrupar

Media de la Muestra

: valores de los elementos de la muestra

n: tamaño de la muestra

Media de la población

: valores de los elementos de la población

N: tamaño de la población

Para datos agrupados

: Frecuencia de la clase i

: Punto medio de la clase i

LA MEDIA PONDERADA

: es la media ponderada

: es el peso asignado a cada observación

: es el elemento correspondiente

: total de observaciones

LA MEDIA GEOMÉTRICA

Factor de crecimiento =

Tasa de crecimiento = (factor de crecimiento – 1) *100

LA MEDIA ARMÓNICA

LA MEDIANA

Para datos agrupados

n: tamaño de muestra

F: frecuencia acumulada anterior a la clase mediana

fm: frecuencia de la clase mediana

w: ancho de clase.

lm: Limite inferior de la clase mediana

Clase mediana: Clase que contiene el elemento mediano.

Elemento mediano: Elemento que está en la posición del conjunto de datos ordenados.

Clase hasta: Clase anterior a la clase mediana

LA MODA

Para datos agrupados

: límite inferior de la clase modal

: frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase anterior

: frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase superior

VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR

Población

Datos sin agrupar

Varianza

Desviación estándar:

Población

Datos agrupados

Varianza

Desviación estándar

Muestra

Datos sin agrupar

Varianza

Desviación estándar

Muestra

Datos agrupados

Varianza

Desviación estándar

EL COEFICENTE DE VARIACIÓN

Población

Muestra

PRINCIPIO BÁSICO DE CONTEO Y PERMUTACIONES

Principio Básico del conteo: Sea un evento que puede ocurrir de maneras, un evento que pueda ocurrir de maneras,... y un evento que puede ocurrir de maneras. Entonces el suceso compuesto ... puede ocurrir q1q2...qn maneras.

Ordenaciones con repetición

Factorial (n!)

Permutaciones

=

Combinaciones

Permutaciones con objetos repetidos.

PROBABILIDAD

Propiedades de la función de probabilidad

i) P(A) 0

ii) P(A)

iii) P(S)=1 iv) P(Ac)=1-P(A).

v) P(A)=

vi) P( )=0

vii) si

viii)

PROBABILIDAD CONDICIONAL

P(A|B)=

EVENTOS INDEPENDIENTES

P(E|F)=P(E)

TEOREMA DE BAYES

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

P : probabilidad de éxito

q : probabilidad de fracaso

DISTRIBUCIÓN DE HIPERGEOMÉTRICA

p(x) : probabilidad de x éxitos en n intentos

n : número de intentos

N : número de elementos de la población

r : número de elementos identificados como éxitos en la población

DISTRIBUCIÓN DE POISSON

x número de ocurrencias

...