Estadistica medidas de dispersion

1332 palabras 6 páginas
CONTENIDO

| Pág. | | | INTRODUCCIÓN | 1 | 1 MEDIDAS DE DISPERSION O DESVIACION | 2 | 1.1 Desviación media | 2 | 1.2 Desviación estándar | 3 | 1.3 Varianza de la muestra | 4 | 1.4 Coeficiente de variación | 4 | 1.5 Ejemplos | 5 | 1.5.1 Ejemplo 1 | 5 | 1.5.2 Ejemplo 2 | 7 | Glosario | 10 | Bibliografía | 11 |

INTRODUCCIÓN

La estadística es muy importante para poder medir muchos resultados que se dan en muchas actividades de las empresas.

Las medidas de desviación o dispersión ayudan a medir cuanto se desvían los datos del promedio, para poder evaluar si se tienen que hacer cambios y mejorar los trabajos.

En este trabajo se aprendió cuales son las mas importantes y como se usan las fórmulas para
…ver más…
Al dividir entre n-1 en vez de hacerlo entre n, tiene una buena razón. Si se dividiera entre n y se utilizara s2 como estimación de es decir, se utilizaría la varianza de una muestra, para determinar la varianza de la población de la cual provino, el resultado sería demasiado pequeño y esto se corrige al dividir entre n-1 en lugar de hacerlo entre n. Si el valor de n es muy grande no importa hacerlo entre n-1 sino que es práctico para definir s como se hizo. 1.4 Coeficiente de variación
Las medidas de dispersión anteriores son todas medidas de variación absolutas. Una medida de dispersión relativa de los datos, que toma en cuenta su magnitud, está dada por el coeficiente de variación.
El Coeficiente de variación (CV) es una medida de la dispersión relativa de un conjunto de datos, que se obtiene dividiendo la desviación estándar del conjunto entre su media aritmética y se expresa como para una muestra, y para la población.

Los coeficientes de variación tienen las siguientes características: * Puesto que tanto la desviación estándar como la media se miden en las unidades originales, el CV es una medida independiente de las unidades de medición.

* Debido a la propiedad anterior el CV es la cantidad más adecuada para comparar la variabilidad de dos conjuntos de datos. * En

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