Trabajo semestral estadistico

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE MEXICO

FACULTAD DE ECONOMIA

TALLER DE ECONOMIA CUANTITATIVA IV

ALUMNO:

GRUPO:

PROFESOR: Ruiz Soria Hector

15-marzo-2013

Trabajo semestral estadistico

Resumen:

En este trabajo podemos analizar las diferentes medidas de tendencia central, dispersión y la tabla de distribución, tales datos nos van a ser útiles para poder analizar cualquier serie de datos para conocer sus distintos usos dentro de diferentes estadísticas, en este caso yo me enfoque en cuantos automóviles particulares tiene la gente en diferentes países basada en un promedio de 1000 personas.

Introducción.

Se me hace interesante ver como en todos lados vemos que cada vez hay más tráfico, sin embargo vemos que no es tan grande la cantidad de carros que hay en el mundo, en México tenemos un promedio de 191 carros por cada 1000 personas lo cual es un 19.1% de la población mayor de 14 años que cuentan con carro. En este estudio analizo países que tienen un 0.2% hasta arriba de 50% y vemos que los países que más carros tienen en promedio son países donde hay menos tráfico en las calles que en México u otros países con pocos automóviles en promedio. Los datos a analizar se refieren a los automóviles, sin incluir a los de dos ruedas, destinados al transporte de pasajeros y diseñados para transportar no más de 9 personas sentadas (incluido el conductor).

Análisis de datos

D:\trabajo semestral.xls

Interpretación de datos

• Coeficiente de variación:

La desviación típica de la muestra es del 92.5% del valor de la media muestral.

• Coeficiente de Pearson:

Esta presenta una pequeña desviación subjetiva de 0.827

• Varianza y desviación estándar:

La distribución de los 100 datos tiene un valor de 32792.008 con desviación de 181.086

• Mediana:

El 122 corresponde a la mediana, porque es el valor central en este conjunto de datos.

• Moda:

La cantidad de carros que más se repite por país es 46, por lo tanto, la moda es 46.

• Media:

La media aritmética de los carros que la gente tiene en 100 diferentes países  es 197.77 lo cual nos

representa el promedio.

• Asimetría:

La asimetría es negativa ya que la mayoría de los datos es menor que la media

Conclusiones

Podemos ver que habiendo un rango tan disperso en este estudio, con diferentes datos podemos sacar un gran estudio de cada uno de ellos. Esto nos puede servir para identificar las variaciones y los porcentajes que representa cada dato diferente. También podemos ver que cualquier numero está relacionado uno con el otro y que si uno cambia nos puede afectar a todo el análisis, es por eso que al momento de hacer el estudio debemos de poner atención en cada dato y su formula.

Bibliografía

The World Bank, world development indicators. Passenger cars (per 1000 people).                                                   http://databank.worldbank.org/data/views/reports/tableview.aspx

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