doc_1448303526_Uso Combinado de Medidas de Dispersion y Posicion

Uso Combinado de
Medidas de Dispersión
y Posición
ESTADÍSTICA PARA LA GESTIÓN
NOVIEMBRE 2015

Teorema de Chebyshev
 

 1 
1  2 
Dado un número K≥1 y unconjunto de datos, al menos
 K  % de los datos

estarán dentro de K desviaciones estándar de la media.
Es decir, en el intervalo .
Ejemplo:

Supongamos que la mediamuestral de una muestra es igual a 10 y su desviación
estándar es igual a 1,5

Distribución Normal
Es una distribución de datos continuos (no discretos) que da lugar a unacurva
simétrica y en forma de campana.
Para conocer una distribución normal debe conocer (o estimar) la media y su
varianza.

Distribución Normal – Regla
EmpíricaEl 68.3% de las observaciones se sitúa dentro de más o menos una desviación típica de la media.
El 95.5% de las observaciones se sitúa dentro de más o menos dosdesviaciones típicas de la
media.
El 99.7% de las observaciones está dentro de más o menos tres desviaciones típicas de la media.

Sesgo
No todas las distribuciones sonnormales. Algunas están sesgadas a la izquierda
o la derecha.
Sesgo a la
derecha

Sesgo a la
izquierda

Coeficiente de Sesgo de Pearson
Llamado también Coeficiente deAsimetría de Pearson.
Mide la desviación de la simetría, expresada como la diferencia entre la
media y la mediana con respecto a la desviación estándar.
3( x  Me)P
s

Si P < 0, los datos están sesgados a la izquierda.
Si P > 0, los datos están sesgados a la derecha
Si P = 0, están distribuidos normalmente

Coeficiente deVariación
Sirve como medida relativa de la dispersión.
Mide el grado de dispersión de un conjunto de datos en relación con su media.

s
CV  (100%)
x

¿Preguntas?