globalizacion

http://es.slideshare.net/carlosrv0/coeficiente-de-asimetra-de-pearson
1. Medidas de Forma
Las medidas de forma permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especialescomo simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución.
Las medias de forma son necesarias para determinar elcomportamiento de datos y así, poder adaptar herramientas para el análisis probabilístico.
1.1 Medidas de Asimetría: Las medidas de asimetría son indicadores que permiten establecer el grado de simetríao asimetría que presenta un de una variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica.
Las medidas de asimetría, sobre todo el coeficiente de asimetría de Fisher, junto con las medidasde apuntamiento o curtosis se utilizan para contrastar si se puede aceptar que una distribución estadística sigue la distribución normal. Esto es necesario para realizar numerosos contrastesestadísticos en la teoría de inferencia estadística.
Tipos de distribuciones de frecuencia más comunes
1.1.1. Distribución Simétrica: Como eje de simetría consideramos una recta paralela al eje de ordenadasque pasa por la media de la distribución. Si una distribución es simétrica, existe el mismo número de valores a la derecha que a la izquierda de la media, por tanto, el mismo número de desviaciones consigno positivo que con signo negativo. 


1.1.2 Distribución Asimétrica
Los datos no se distribuyen de forma uniforme y similar en las áreas que dan como resultado al dividir la distribución defrecuencia por la mediana.

Distribución sesgada hacia la izquierda: Los datos se concentran hacia la izquierda de la distribución.
Distribución Sesgada hacia la derecha: Los datos se concentranhacia la derecha de la distribución.
1.2 Relación entre la Media, Mediana y Moda
Las ventajas y limitaciones de usar la media, la moda y la mediana para describir un conjunto de datos dependen...