Marca de clase

7. Marca de clase Es el punto medio de un intervalo de clase, se calcula sumando sus fronteras y dividiendo el resultado entre 2. Es decir, el intervalo es dividio a la mitad

Ejemplo:

Siempre con la muestra de los precios de los platos de 50 restaurantes citadinos, se calculará la marca de clase de cada intervalo

8. Histograma forma gráfica de barras que emplea variables con escala de intervalos o de proporciones. Para realizarla, se toma en cuenta para el eje X, los Límites reales, y para el eje Y, las frecuencias absolutas.

9. Polígono de frecuencia Forma gráfica que representa una distribución de frecuencias en la forma de una línea continúa que traza un histograma. Para su elaboración, se consideran las marcas de clase en el eje X y las frecuencias absolutas en el eje Y.

10. Ojiva es una gráfica asociada a la distribución de frecuencias, es decir que en ella se permite ver cuántas observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos valores, en lugar de solo exhibir los números asignados a cada intervalo.

11.

B. Explique por qué es necesario organizar los datos numéricos una vez son recopilados.

Estos nos pueden ayudar a tomar una decisión con más base en una situación particular que requiera de atención inmediata.

C. Contraste el arreglo ordenado con el diagrama de tallo y hojas.

En todos los ejemplos e información que pude estudiar, el contrasté que puede haber es que los datos se postean de manera ascendente o descendente en un arreglo ordenado para de esa información preparar el tallo y hoja donde revelan el rango de los datos y muestran donde ocurren la concentración más alta de valores. En palabras más simples seria, preparar el arreglo ordenado para pasar al otro paso que sería el tallo y hoja, que a su vez estas nos permiten ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Entiendo como si fuera requisito preparar una para llegar a la otra.

.

D. Compare el histograma, para datos numéricos, con el diagrama de barras, para datos categóricos.

Luego de haber estudiado entendí que en ambas, cada categoría se representa por una barra, con la diferencia en que el histograma las barras son contiguas. Espero haber entendido bien.

E. .Desglose las ventajas y desventajas en el desarrollo de una tabla de distribución de frecuencia para datos no agrupados y una tabla de distribución de frecuencias para datos agrupados.

Ventajas

Es la medida de tendencia central más usada. El promedio es estable en el muestreo. Es sensible a cualquier cambio en los datos (puede ser usado como un detector de variaciones en los datos).Se emplea a menudo en cálculos estadísticos posteriores .Presenta rigor matemático .En la gráfica de frecuencia representa el centro de gravedad.

Desventajas

Es sensible a los valores extremos. No es recomendable emplearla en distribuciones muy asimétricas. Si se emplean variables discretas o casi-cualitativas Puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable.¿

Cuándo se agrupan datos? Una vez que se hayan obtenido los datos, surge la necesidad de organizarlos y clasificarlos para una mejor interpretación .Si el número de valores que toma la variable es suficientemente grande resulta aconsejable para una mayor comodidad en el tratamiento de la información, agrupar estos valores en un número reducido de clase o intervalo. La agrupación de los datos facilita su manejo, pero debe tenerse en cuenta que mientras en las distribuciones no agrupadas disponemos de toda la información correspondiente a una variable. En las distribuciones agrupadas se pierde parte de la información. Una distribución de frecuencias o simplemente tabla de frecuencias es una ordenación de los datos en clases o categorías con las frecuencias correspondientes a cada una.

¿Cuáles son las diferencias entre ambos arreglos?

Datos agrupados

Cuando se tiene una gran cantidad de datos es conveniente agruparlos en intervalos para facilitar la interpretación.

Datos no agrupados

Cuando el número de datos no es muy elevado, éstos no necesitan agruparse en intervalos

Escuela de Estudios Profesionales

Programa Ahora

Universidad del Turabo/En Gurabo

TALLER 2

Dilmarie Rosario Vázquez

Número de Estudiante S00153237

Stat 300

Definiciones

1. Notación sumatoria= En estadística se requiere la suma de grandes masas de datos y es pertinente tener una notación simplificada para indicar la suma de estos datos.

• X1 = 3 X2 = 9 X3 =11

2. Promedio= Suma de todos los valores numéricos dividida entre el número de valores para obtener un número que pueda representar de la mejor manera a todos los valores del conjunto.

• 6 números (3, 4, 2, 2, 5, 2) es(3 + 4 + 2 + 2 + 5 + 2) ÷ 6 = 3

3. Tendencia central= Una de tres medidas (media, mediana y modo) en estadística, diseñada para indicar el lugar en el que se concentra el mayor número de elementos en una curva de distribución.

•

4. Media aritmética = es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos.

• {10, 15, 5, 17 y 8} candidates es =(10 + 15 + 5 + 17 + 8) / 5 = 11

5. Media ponderada= es una medida de tendencia central, se construye asignándole a cada clase un peso, y obteniendo un promedio para los pesos.

• I | 20% = 0.2 | 8 |

II | 25% = 0.35 | 5 |

III | 20% = 0.2 | 8 |

IV | 15% = 0.15 | 10 |

V | 20% = 0.10 | 8 |

6. Media aritmética para datos agrupados = es el valor del término medio que divide una distribución de datos ordenados en dos partes iguales, es decir, el 50% de los datos se ubican sobre la mediana o hacia los puntajes altos y el 50% restante hacia los puntajes bajos.

•

7. mediana= El número medio de un grupo ordenado de números, o el promedio de los dos números medios cuando el grupo contiene un número par de miembros.

• 3, 5, 7, 12, 13, 14, 21, 23, 23, 23, 23, 29, 39, 40, 56

8. Moda= Elemento que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto dado.

• {1, 22, 4, 4, 3, 5} es 4.

9. RELACION EMPIRICA ENTRE MEDIA, MEDIANA Y MODO En distribuciones totalmente simétricas, la media, la mediana y la moda coinciden, localizándose en un mismo valor. En cambio, en distribuciones moderadamente asimétricas, la siguiente relación se mantiene aproximadamente: Media – Moda = 3(Media – Mediana Posiciones relativas de la media, la mediana y la moda para curvas de frecuencias asimétricas a derecha e izquierda respectivamente, para curvas simétricas los tres valores coinciden.

10. Percentiles = Son medidas posiciónales que dividen la distribución de frecuencia en 100 partes iguales. Con éstos, se puede calcular cualquier porcentaje de datos de la distribución de frecuencia. Son las medidas más utilizadas para propósitos de ubicación de valor de una serie de datos ubicados en una distribución de frecuencia. El número de percentiles de una distribución de frecuencia es de 99. El percentil 50 es igual a la mediana, al decir 5 y al cuartil 2, es decir: 50% por encima y 50 % por debajo de los datos de la distribución.

11. Eje medio = es el promedio del primer y tercer cuartiles de una serie de datos.

12. rango medio es el promedio de las observaciones menores y mayores de una serie de datos.

ejemplo

Rango medio = (X menor + X mayor)/2

Mapa Conceptual

Medidas de tendencia central

La mediana.

La mediana es un solo valor calculado a partir del conjunto de datos que mide la observación central de éstos. Esta sola observación es la más central o la que está más en medio en el conjunto de números. La mitad de los elementos están por encima de este punto y la otra mitad está por debajo. Cálculo de la mediana a partir de datos no agrupados: Para hallar la mediana de un conjunto de datos, primero hay que organizarlos en orden descendente o ascendente. Si el conjunto de datos contiene un número impar de elementos, el de en medio en el arreglo es la mediana. Si hay un número par de observaciones, la medianaes el promedio de los dos elementos de en medio.

Mediana = (n + 1) / 2

Cálculo de la mediana a partir de datos agrupados:

1. Encontrar qué observación de la distribución está más al centro (Mediana = (n + 1) / 2).

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