ASIMETRÍA.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Laboratorio de Estadística administrativa
Advertisements

Resumen y descripci ó n de datos num é ricos Estad í stica Capítulo 3.2.
MEDIDAS DE FORMA DE LA DISTRIBUCION
TRABAJO DE INVESTIGACION ESTUDIANTE : -DIAZ MAMANI JORDAN PAUL
ELEMENTOS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MIE. GRACIELA ROMERO MERCADO.
T IPIFICACIÓN – ASIMETRÍA - APUNTAMIENTO Pedro Godoy Gómez Profesor Bioestadística.
JESUS MELENDEZ SUAREZ. ESTADISTICA Recoge ordena y agrupa datos para plasmarlos en graficas o tablas para ser analízalas finalmente ESTADISTICA DESCRIPTIVA:
AREA ESTADÍSTICA. ACTIVIDAD 1 En un ensayo de sanidad vegetal se estudia el efecto de una nueva formulación química para el control de una plaga en ajos.
BIOESTADÍSTICA Y ESTADÍSTICA BÁSICA CHILLÁN, SEGUNDO SEMESTRE PROF. SOC. M© KEVIN VILLEGAS.
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE MEDICINA - UPG MAESTRÍA EN NEUROCIENCIAS Curso: Bioestadística.
Rodrigo Ferrer Urbina Universidad de Tarapacá.  Una distribución (empírica) son todos los valores que aparecen en la medición realizada (todas las observaciones).
Capítulo 1.4: Distribución de frecuencias unidimensionales Introducción Descripción numérica Representación gráfica.
T – Student teoria de las muestras pequeñas Paola Andrea Palacio Montero Estadística.
Bioestadística Escala Cuantitativa.. Trabajadores en una fábrica. RegistroSexoEdad (años)Talla (m)Peso (kg) 1Fem Masc Masc
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MEDIDAS DE VARIABILIDAD Psic. Gerardo A. Valderrama M.
Estadística inferencial. ¿Qué es? La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población.
TEMA 2: PARÁMETROS ESTADÍSTICOS. INDICE 1. Parámetros estadísticos: 1.1 Definición 1.2 Medidas de Centralización: Medias, moda y Mediana 1.3 Medidas de.
1. Parámetros estadísticos: Medidas de Centralización: Medias, moda y Mediana Medidas de Posición:Cuartiles,Deciles,Centiles Medidas de Dispersión: Rango,
Tipo de frecuencia que indica el número de veces que la variable toma un valor determinado. absoluta.
Tema 2. Parámetros estadísticos. Indice 1. Parámetros estadísticos. Tipos: 1.1 Medidas de centralización(medias y moda) 1.2 Medidas de posición(mediana,
Estadística Aplicada y Diseño de Experimentos Clase 1 continuación.
República Bolivariana de Venezuela Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño" Estadísticas I - OV Estadística Profesor : Bachiller: Pedro Beltrán.
Carrera de Administración Área Recursos Humanos Diseñó: Arturo Corona PeguerosEne-abr 17 Medidas de Medidas de Tendencia Central Tendencia Central Medidas.
Epidemiología y estadística descriptivas e indicadores
Términos estadisticos
METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
ESTADISTICA DESCRIPTIVA, PROF. FRANCISCO HERRERA CATALINO
ESCUELA PROFESIONAL CIENCIA POLITICA Y GOBIERNO
Medidas de tendencia central
02 - Estudio Exploratorio de Datos: Univariable y Multivariable
MEDIDAS DE FORMA ASIMETRIA Y CURTOSIS..
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
Prof. Margarita Farías N. Liceo V.M.A
UNIVERSIDAD DE COSTA RICA Sistema de Estudios de Posgrado
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS
TEMA 6 : DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS.
FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES Y ADMINISRTTIVAS
Estadística: conceptos básicos y definiciones.
Percentiles –cuartiles y rango intercuartil
Clase 5: Medidas de Variación
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
GRÁFICOS DE CAJAS VALORES ATIPICOS MEDIDAS DE DISPERSIÓN
CORRELACIÓN CAP 8 DE Peña y Romo.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
ESTADÍSTICA BÁSICA.
Introducción a la Estadística Descriptiva
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION Y CALIDAD
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS
MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
EQUIPO 5.
Bioestadística Francisco Javier Barón López Dpto. Medicina Preventiva
ESTADÍSTICA.
Estadística descriptiva (estudios con una variable)
Dr. Carlomagno Araya Alpízar
Calculo de Media Aritmética de datos agrupados
Análisis exploratorio de datos
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
Apuntes de Matemáticas 3º ESO
“Exploración de datos”
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
“Medidas de dispersión”
Estadística Descriptiva
Tabla de distribución de frecuencias sin intervalos PARA DATOS NO AGRUPADOS.
CAPITULO 3: MEDIDAS DE VARIABILIDAD Y ASIMETRÍA
Medidas de variabilidad o dispersión RANGO-DESVIACIÓN ESTÁNDAR- VARIANZA-COEFICIENTE DE VARIACIÓN- RANGO INTERCUARTÍLICO.
Transcripción de la presentación:

ASIMETRÍA

Concepto La asimetría es la medida que indica la simetría de la distribución de una variable respecto a la media aritmética, sin necesidad de hacer la representación gráfica. Los coeficientes de asimetría indican si hay el mismo número de elementos a la izquierda y a la derecha de la media. Existen tres tipos de curva de distribución según su asimetría: Asimetría negativa: la cola de la distribución se alarga para valores inferiores a la media. Simétrica: hay el mismo número de elementos a izquierda y derecha de la media. En este caso, coinciden la media, la mediana y la moda. La distribución se adapta a la forma de la campana de Gauss, o distribución normal. Asimetría positiva: la cola de la distribución se alarga para valores superiores a la media.

Graficas y tipos

Formas de la distribución

Medida de Fisher Datos agrupados en intervalos n Datos sin agrupar Datos agrupados en distribución de frecuencias

Coeficiente de Fisher Si As < 0 ? la distribución será asimétrica negativa. Si As = 0 ? la distribución será simétrica. Si As > 0 ? la distribución será asimétrica positiva.

Coeficiente de Karl Pearson Donde: X = media aritmética. Md = Mediana. S = desviación típica o estándar. Si As > 0  la distribución será asimétrica positiva o a derechas (desplazada hacia la derecha). Si As < 0  la distribución será asimétrica negativa o a izquierdas (desplazada hacia la izquierda). Si As = 0  la distribución será simétrica. El coeficiente de Fisher varía entre 3 y -3

Coeficiente de Bowley La Medida de Bowley varía entre -1 y 1 Donde: = Cuartil uno;  = Cuartil dos = Mediana;  = Cuartil tres. La Medida de Bowley varía entre -1 y 1 Si As < 0 la distribución será asimétrica negativa. Si As = 0 la distribución será simétrica. Si As > 0 la distribución será asimétrica positiva.

CURTOSIS La curtosis (o apuntamiento) es una medida de forma que mide cuán escarpada o achatada está una curva o distribución. Este coeficiente indica la cantidad de datos que hay cercanos a la media, de manera que a mayor grado de curtosis, más escarpada (o apuntada) será la forma de la curva.

CURTOSIS La curtosis determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Así puede ser: Leptocúrtica.- Existe una gran concentración. Mesocúrtica.- Existe una concentración normal. Platicúrtica.- Existe una baja concentración. Patrón normal

CURTOSIS: CALCULO MEDIDA DE FISHER Por último suele considerarse el coeficiente de curtosis "relativizado" para permitir la comparación del apuntamiento de la distribución con el apuntamiento "patrón" que es el que tiene (el modelo Normal) la distribución Normal de probabilidad (campana de Gauss)

BOX PLOT O DIAGRAMA DE CAJA

Diagrama de caja Tukey ( citado por Hildebrand, 1997) introduce un criterio para fijar los extremos de los bigotes. Para esto calcula 4 barreras, dos interiores y dos exteriores: Barrera interior inferior=Primer cuartil – 1,5 . RIC Barrera interior superior=Tercer cuartil + 1,5 . RIC Barrera exterior inferior=Primer cuartil – 3 . RIC Barrera exterior superior=Tercer cuartil + 3 . RIC Recordemos que RIC (Recorrido Intercuartílico) es igual a la diferencia entre el Tercer cuartil y el Primero.

Diagrama de caja Si se consideran los valores de la variable comprendidos entre las dos barreras interiores, el valor mínimo de la variable y el valor máximo son los extremos de los bigotes. Si existen valores de la variable comprendidos entre las barreras interiores y exteriores se consideran valores atípicos y se indican con *. Si existieren valores fuera de las barreras exteriores se consideran valores todavía más atípicos y se indican con· .

Diagrama de caja También este gráfico nos proporciona información con respecto a la simetría o asimetría de la distribución. Se utilizan los siguientes criterios: si la mediana está en el centro de la caja o cerca de él, constituye un indicio de simetría de los datos, si la mediana está considerablemente más cerca del primer cuartil indica que los datos son positivamente asimétricos y si está más cerca del tercer cuartil, señala que los datos son negativamente asimétricos. Asimismo, la longitud relativa de los bigotes se puede emplear como un indicio de su asimetría.

Distribución conjunta de variables

Distribución conjunta de variables

Distribución conjunta de frecuencias absolutas

Distribución conjunta de frecuencias relativas

Distribuciones marginales