Medidas de Dispersión:
Las medias de tendencia central o posición nos indican donde se sitúa un dato dentro de una distribución de datos Las medidas de dispersión, variabilidad o variación nos indican si esos datos están próximos entre sí o sí están dispersos, es decir, nos indican cuán esparcidos se encuentran los datos. Estas medidas de dispersión nos permiten apreciar la distancia que existe entre los datos a un cierto valor central e identificar la concentración de los mismos en un cierto sector de la distribución, es decir, permiten estimar cuán dispersas están dos o más distribuciones de datos.
Desviación media o Desviación de Promedio:
La desviación media o desviación promedio es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media aritmética.
Formula:
Formula:
Varianza:
La varianza es la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media aritmética, es decir, es el promedio de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado. La desviación estándar o desviación típica es la raíz de la varianza.
La varianza y la desviación estándar proporcionan una medida sobre el punto hasta el cual se dispersan las observaciones alrededor de su media aritmética.
Formula:
Histograma de Frecuencia para datos no agrupados:
Es una herramienta usada para representar una distribución por medio de barras. La altura de la barra está en función de la frecuencia (eje y) y el rango (eje x) de una variable continua.
Nos ofrece un vistazo general del comportamiento de las variables, donde logramos analizar aspectos como distribución, dispersión, aleatoriedad y tendencia.
Nos ofrece un vistazo general del comportamiento de las variables, donde logramos analizar aspectos como distribución, dispersión, aleatoriedad y tendencia.
Diagrama Circular:
El diagrama circular (también llamado gráfica circular, gráfica de pastel o diagrama de sectores) sirve para representar variables cualitatavias o discretas. Se utiliza para representar la proporción de elementos de cada uno de los valores de la variable.
Consiste en partir el círculo en porciones proporcionales a la frecuencia relativa. Entiéndase como porción la parte del círculo que representa a cada valor que toma la variable.
las medidas de dispersión pueden definirse como los valores numéricos cuyo objeto es analizar el grado de separación de los valores de una serie estadística con respecto a las medidas de tendencia central consideradas.
ResponderEliminarLas medidas de dispersión más utilizadas son desviación estándar y varianza.La varianza sirve para identificara la media de la desviaciones cuadraticas de una variable de carácter aleatorio.
ResponderEliminarLas medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución, indicándolo por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. En otras palabras, permiten reconocer que tanto se dispersan los datos alrededor del punto central; es decir, nos indican cuanto se desvían las observaciones alrededor de su promedio aritmético.
ResponderEliminarLas medidas de dispersión proporcionan un estimado se la forma como están esparcidos el conjunto de datos de una variable o característica. Se entiende por dispersión la diferencia que existe entre los diferentes valores de una serie. Es decir las medidas de dispersión son aquellos estadísticos que indican cuanto se alejan o varían cada uno de los datos de su valor central o valor más representativo de la serie. A mayor concentración de datos menor dispersión y a menor concentración de datos mayor dispersión.
ResponderEliminarLa dispersión o variación es una característica importante de un conjunto de datos
ResponderEliminarporque intenta dar una idea de cuán esparcidos se encuentran éstos.
Existen diversas medidas de dispersión, algunas de ellas son:
• Rango
• Desviación media
• Desviación estándar
• Varianza
Todas estas medidas tanto la varianza y las medidas de dispersión nos ayudan a resolver una conteo de todo lo utilizado en una empresa, por lo tanto llevas un buen maneja sobre los ingresos y salidas del mismo.
ResponderEliminarMedidas de dispersión son los parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética que sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión que son más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza.
ResponderEliminarLas medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribucion. Es un recurso estadístico que se utiliza para representar porcentajes y proporciones.Histograma, aquí se emplean rectángulos dentro de unas coordenadas donde se representan las distribuciones de frecuencia.
ResponderEliminarLas medidas de dispersi´on están encaminadas a cuantificar los proximos o alejados datos de la muestra de un punto central.
ResponderEliminarEstas medidas indicarían por un lado el grado de variabilidad que hay en la muestra y, por otro, la representatividad de dicho punto central, ya que si se obtiene un valor pequeñno, eso significaria que los valores se concentran entorno a ese centro
Las medidas de dispersión nos indican si esos datos están próximos entre si o si están alejados,permite apreciar la distancia de cada dato.La desviación media que es la media aritmética de los valores absolutos el histograma sirve para graficar los valores en barras desde el menor numero al mayor.
ResponderEliminarAlgunas medidas de dispersion son desviacion media, varianza,qe proprcionan informacion sobre que dispersos se encuentran los datos. El histograma de frecuencias para datos no agrupados, se diferencia del de datos agrupados porque se debe colocar en el eje × intermediados y en la diatribuciom circular se utiliza un graduador
ResponderEliminarLas medidas de tendencia central ofrecen una idea aproximada del comportamiento de una serie estadística. No obstante, no resultan suficientes para expresar sus características: una misma media puede provenir de valores cercanos a la misma o resultar de la confluencia de datos estadísticos enormemente dispares
ResponderEliminar