momento sesgo y curtis

República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada Nacional
(UNEFA) Núcleo-CojedesCarrera: Administración y Gestión municipal
Profesor: Eritson Aguilar
Sección:"A"3ersemestre.



MOMENTOS:
Los momentos son una forma de generalizar toda la teoría relativa a los parámetrosestadísticos y guardan relación con una buena parte de ellos.
Momento estándar
En teoría de la probabilidad y estadística, el k-sino momento estándar de una distribución de probabilidad es donde mkg es elk-sino momento centrado sobre la media y σ es la desviación estándar.
Momento central
En estadística el momento central o centrado de orden k de una variable aleatoria X es la esperanza matemática E[(X − E [X]) k] donde E es el operador de la esperanza. Si una variable aleatoria no tiene medio el momento central es indefinido.
Si x1, x2…. xn Son los valores que toma la variable X, se define lacantidad Xr como el momento de orden r.
Los momentos son medidas de dispersión sobre un determinado valor. En general, se define el momento de orden r respecto del valor c como

Según el valor quetome c, se distinguen dos casos importantes:
Si c=0, entonces los momentos de orden r se denominan momentos no centrales o respecto del origen y se denotan por

Se observa que:
El momento de orden0 respecto del origen siempre es la unidad (m0=1).
El momento de orden 1 respecto del origen coincide con la media (m1 = X).
Si c = X, entonces los momentos de orden r se denominan momentoscentrales o respecto de la media y se denotan por

Es importante notar que:
El momento de orden 0 respecto de la media siempre es la unidad, (.
El momento de orden 1 respecto de la media siempre escero,
El momento de orden 2 respecto de la media siempre coincide con la varianza, (µ2=σ2).



RELACIONES ENTRE LOS MOMENTOS
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Ejemplo. Para el conjunto de datos A = {1, 1, 1, 2, 2, 3,...