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Description
Mind Map by Eimy Rodriguez, updated 8 months ago
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Created by Eimy Rodriguez
8 months ago
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Estadística
- 1. Medidas de tendencia central
- Estadisticas que presentan un valor típico o central en un conjunto de datos.
- 1. Media: Es el promedio aritmético de un conjunto de datos. Se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el número total de valores.
- 1. Media: Es el promedio aritmético de un conjunto de datos. Se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el número total de valores.
- 2. Mediana:Es el promedio aritmático de un conjunto de datos, ordenados de mayor a menor o viceversa.
- Medidas de Apuntamiento
- Las medidas de apuntamiento, también conocidas como medidas de curtosis, son estadísticas que
indican qué tan concentrados están los datos alrededor de la media o la mediana, es decir, cómo se
distribuyen los datos en relación con la "normalidad".
- Curtosis Excesiva (Kurtosis Excess): Esta medida compara la curtosis de la distribución de datos con la
curtosis de una distribución normal. La curtosis excesiva se calcula restando 3 de la curtosis de la
distribución. Si la curtosis excesiva es igual a 0, la distribución es una distribución normal.
- Curtosis Bruta (Kurtosis): Esta medida directamente describe la forma de la distribución en términos de
la concentración de datos en la cola en relación con la concentración cerca de la media. Un valor de
curtosis mayor que 3 indica una distribución más puntiaguda que la distribución normal, mientras que
un valor de curtosis menor que 3 indica una distribución más aplanada que la distribución normal.
- Curtosis Excesiva (Kurtosis Excess): Esta medida compara la curtosis de la distribución de datos con la
curtosis de una distribución normal. La curtosis excesiva se calcula restando 3 de la curtosis de la
distribución. Si la curtosis excesiva es igual a 0, la distribución es una distribución normal.
- Las medidas de apuntamiento, también conocidas como medidas de curtosis, son estadísticas que
indican qué tan concentrados están los datos alrededor de la media o la mediana, es decir, cómo se
distribuyen los datos en relación con la "normalidad".
- Estadisticas que presentan un valor típico o central en un conjunto de datos.
- Medidas de Posición
- Son estadísticas que indican la posición relativa de un valor dentro de un conjunto de datos. Estas
medidas son útiles para comprender la distribución de los datos y para identificar valores atípicos o
extremos. Algunas de las medidas de posición más comunes son:
- 1. Los percentiles dividen un conjunto de datos ordenados en 100 partes iguales. Por ejemplo, el
percentil 50 es la mediana, el percentil 25 es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los
datos, y así sucesivamente
- 2. Cuartiles: Los cuartiles son una forma específica de percentiles que dividen un conjunto de datos en
cuatro partes iguales. El primer cuartil (Q1) es el mismo que el percentil 25, el segundo cuartil (Q2) es la
mediana (percentil 50) y el tercer cuartil (Q3) es el mismo que el percentil 75.
- 3. Deciles: Los deciles dividen un conjunto de datos en diez partes iguales. Por ejemplo, el decil 1 (D1)
es el valor por debajo del cual se encuentra el 10% de los datos, el decil 5 (D5) es el valor por debajo del
cual se encuentra el 50% de los datos, etc.
- 4. Quintiles: Los quintiles dividen un conjunto de datos en cinco partes iguales. Similar a los deciles,
pero dividen el conjunto de datos en quintos en lugar de décimos.
- 4. Quintiles: Los quintiles dividen un conjunto de datos en cinco partes iguales. Similar a los deciles,
pero dividen el conjunto de datos en quintos en lugar de décimos.
- 3. Deciles: Los deciles dividen un conjunto de datos en diez partes iguales. Por ejemplo, el decil 1 (D1)
es el valor por debajo del cual se encuentra el 10% de los datos, el decil 5 (D5) es el valor por debajo del
cual se encuentra el 50% de los datos, etc.
- 2. Cuartiles: Los cuartiles son una forma específica de percentiles que dividen un conjunto de datos en
cuatro partes iguales. El primer cuartil (Q1) es el mismo que el percentil 25, el segundo cuartil (Q2) es la
mediana (percentil 50) y el tercer cuartil (Q3) es el mismo que el percentil 75.
- 1. Los percentiles dividen un conjunto de datos ordenados en 100 partes iguales. Por ejemplo, el
percentil 50 es la mediana, el percentil 25 es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los
datos, y así sucesivamente
- Son estadísticas que indican la posición relativa de un valor dentro de un conjunto de datos. Estas
medidas son útiles para comprender la distribución de los datos y para identificar valores atípicos o
extremos. Algunas de las medidas de posición más comunes son:
- Medidas de disperción
- son estadísticas que indican la variabilidad o dispersión de un conjunto de datos. Estas medidas son
útiles para comprender cuánto se extienden los datos alrededor de su centro o medida de tendencia
central. Algunas de las medidas de dispersión más comunes son:
- 1. Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos. Es una
medida simple de dispersión que no considera la distribución de los datos.
- 2. Varianza: La varianza es una medida de dispersión que indica cuánto se alejan los valores de los datos
de la media. Se calcula como la media de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media.
- 1. Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos. Es una
medida simple de dispersión que no considera la distribución de los datos.
- 3. Desviación estándar: La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. Proporciona una
medida de dispersión en las mismas unidades que los datos originales y es útil porque está en la
misma escala que los datos.
- 6. Rango intercuartílico: El rango intercuartílico (RIQ) es la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el
primer cuartil (Q1). Es una medida de dispersión que es menos sensible a valores atípicos que el rango
completo.
- 4. Coeficiente de variación: El coeficiente de variación es una medida de dispersión relativa que compara
la desviación estándar con la media, expresada como un porcentaje. Es útil para comparar la
dispersión entre diferentes conjuntos de datos que tienen diferentes escalas.
- son estadísticas que indican la variabilidad o dispersión de un conjunto de datos. Estas medidas son
útiles para comprender cuánto se extienden los datos alrededor de su centro o medida de tendencia
central. Algunas de las medidas de dispersión más comunes son:
- Medidas de asimétria
- La asimetría es una medida de la distribución de los datos que describe la simetría o falta de simetría
en la distribución de frecuencias de un conjunto de datos. Una distribución es simétrica si la mitad de
los valores están a la izquierda de la media y la otra mitad está a la derecha, lo que significa que la
media, la mediana y la moda son iguales.
- Coeficiente de asimetría de Pearson (Skewness): Es una medida de la asimetría de una distribución. Si
el coeficiente de asimetría es igual a cero, la distribución es simétrica. Un valor positivo indica que la
cola de la distribución es más larga en el lado derecho de la media (asimetría positiva), mientras que un
valor negativo indica que la cola es más larga en el lado izquierdo de la media (asimetría negativa).
- Curtosis: Aunque no mide directamente la asimetría, la curtosis describe la forma de la distribución y
puede estar relacionada con la asimetría. La curtosis indica qué tan "puntiaguda" o "aplantada" es la
distribución en comparación con una distribución normal.
- Coeficiente de asimetría de Pearson (Skewness): Es una medida de la asimetría de una distribución. Si
el coeficiente de asimetría es igual a cero, la distribución es simétrica. Un valor positivo indica que la
cola de la distribución es más larga en el lado derecho de la media (asimetría positiva), mientras que un
valor negativo indica que la cola es más larga en el lado izquierdo de la media (asimetría negativa).
- La asimetría es una medida de la distribución de los datos que describe la simetría o falta de simetría
en la distribución de frecuencias de un conjunto de datos. Una distribución es simétrica si la mitad de
los valores están a la izquierda de la media y la otra mitad está a la derecha, lo que significa que la
media, la mediana y la moda son iguales.
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