MEDIDAS DE ASIMETRÍA Y APUNTAMIENTO

Descripción

Mapa Mental sobre MEDIDAS DE ASIMETRÍA Y APUNTAMIENTO, creado por Dannia Martinez Benitez el 11/04/2022.
Dannia Martinez Benitez
Mapa Mental por Dannia Martinez Benitez, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Dannia Martinez Benitez hace más de 2 años
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Resumen del Recurso

MEDIDAS DE ASIMETRÍA Y APUNTAMIENTO
  1. El objetivo de estas medidas es determinar, sin necesidad de dibujar la distribución de frecuencias, la deformación horizontal de los valores de la variable analizada respecto a un valor central (Montero, 2007)
    1. Características de asimetría
      1. simetríca
        1. Si la distribución es simétrica: g1 = 0
        2. Asimétrica positiva
          1. Si la distribución es asimétrica positiva o a la derecha: g1 > 0.
          2. Asimétrica negativa
            1. Si la distribución es asimétrica negativa o a la izquierda: g1 < 0
          3. Medidas de asimetría
            1. se utilizan coeficientes, aunque es frecuente obtener el denominado coeficiente de asimetría (de Fisher)
              1. denominada g1
                1. se define como el cociente entre el momento central de orden 3 y la desviación típica elevada al cubo.
            2. Las medidas de apuntamiento analizan si una distribución de frecuencias es más apuntada o menos al comparar ésta con una distribución tipo, la distribución Normal con su misma media y varianza. (García, 2005)
              1. Tipos y Características de apuntamiento
                1. Si la distribución es mesocúrtica o igual de apuntada que la normal: g2 = 0
                  1. Si la distribución es platicúrtica o menos apuntada que la normal : g2 < 0.
                    1. Si la distribución es leptocúrtica o más apuntada que la normal: g2 > 0.
                    2. Medidas de apuntamiento (curtosis)
                      1. Una medida que permite conocer este grado de apuntamiento es el coeficiente de curtosis
                        1. que se denota por g2
                          1. se define, en este caso para una variable X
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