Taller Tres Stat 555

2836 palabras 12 páginas
I. ¿Cuáles son las propiedades de un conjunto de datos numéricos?
Los conjuntos de datos numéricos analizan, procesan y estudian las funciones decisorias en las estadísticas, fenómenos conjuntos para revelar las leyes de su desarrollo. Para ese estudio se sirve de índices generalizadores (valores, medios, relaciones, porcentajes, etc.). La estadística descriptiva encierra cualquier tratamiento de datos numéricos que comprenda generalizaciones, agrupa todas aquellas técnicas asociadas justamente con el tratamiento o procesamiento de conjuntos de datos, su objetivo comprende la caracterización de conjuntos de datos numéricos, la misma pretende poner de manifiesto las propiedades de estos conjuntos lo cual se puede lograr de forma gráfica o
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* Presenta rigor matemático. * En la gráfica de frecuencia representa el centro de gravedad. | * Es sensible a los valores extremos. * No es recomendable emplearla en distribuciones muy asimétricas. * Si se emplean variables discretas o cuasi-cualitativas, la media aritmética puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable. | Mediana - Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor. La mediana se representa por Me. Se puede hallar sólo para variables cuantitativas. | * Es estable a los valores extremos. * Es recomendable para distribuciones muy asimétricas. | * No representa todo el rigor matemático. * Se emplea solo en variables cuantitativas | | FORMULA | Media | | | | Mediana | | Moda | |

IV. Detalle la diferencia entre medidas de tendencia central y medidas de tendencia no central.
Medidas de tendencia central
Al describir grupos de observaciones, con frecuencia se desea describir el grupo con un solo número. Para tal fin, desde luego, no se usará el valor más elevado ni el valor más pequeño como único representante, ya que solo representan los extremos. Más bien que valores típicos. Entonces sería más adecuado buscar un valor central.
Al trabajar con histogramas y polígonos de frecuencias, vimos que las distribución de los datos pueden adoptar varias formas. En algunas distribuciones

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