Informe del Modelo Relacional

Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria
I. U.T “Antonio José de sucre”
Mérida- Mérida



Estadísticos o medios de tendencia central o de posición y medidas absolutas y relativas de dispersiónAngelica Pereira
CI: 20830400
Escuela: 71
Índice

A) Medidas de posición
-Media
-Mediana
-Moda
-Relación entre la media, la mediana y la moda
B) Medidas de dispersión
-Rango
-Varianza
-Desviación típica o desviación estándar
-Coeficiente devariación
C) medidas de forma
-Asimetría
-Pearson
-Fisher
Apuntamiento o kurtosis








A) medidas de posición:
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
-Media:
En matemáticas y estadística una media o promedio esuna medida de tendencia central que según la Real Academia Española (2001) «[…] resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto». Existen distintos tipos de medias, tales como la media geométrica, la media ponderada y la media armónica aunque en el lenguaje común, el término serefiere generalmente a la media aritmética.
-Ejemplo de media:
Existen numerosos ejemplos de medias, una de las pocas propiedades compartidas por todas las medias es cualquier media está comprendida entre el valor máximo y el valor mínimo del conjunto de datos:


-Media aritmética:
La media aritmética es un promedio estándar que a menudo se denomina "promedio".

La media se confunde aveces con la mediana o moda. La media aritmética es el promedio de un conjunto de valores, o su distribución; sin embargo, para las distribuciones con sesgo, la media no es necesariamente el mismo valor que la mediana o que la moda. La media, moda y mediana son parámetros característicos de una distribución de probabilidad. Es a veces una forma de medir el sesgo de una distribución tal y como sepuede hacer en las distribuciones exponencial y de Poisson.
Por ejemplo, la media aritmética de 34, 27, 45, 55, 22, 34 (seis valores)
Es 
-Media aritmética ponderada:
A veces puede ser útil otorgar pesos o valores a los datos dependiendo de su relevancia para determinado estudio. En esos casos se puede utilizar una media ponderada. Si  es un conjunto de datos o media muestral y  son númerosreales positivos, llamados "pesos" o factores de ponderación, se define la media ponderada relativa a esos pesos como:

La media es invariante frente a transformaciones lineales, cambio de origen y escala, de las variables, es decir si X es una variable aleatoria e Y es otra variable aleatoria que depende linealmente de X, es decir, Y = a·X + b (donde a representa la magnitud del cambio de escalay b la del cambio de origen) se tiene que:


 Ejemplo:
Obtener las desviaciones con respecto a la media en la siguiente distribución y comprobar que su suma es cero.
li-1 - li
ni
0 - 10
1
10 - 20
2
20 - 30
4
30 - 40
3


-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.
La mediana sepuede hallar sólo para variables cuantitativas.
Cálculo de la mediana:
1 Ordenamos los datos de menor a mayor.
2 Si la serie tiene un número impar de medidas la mediana es la puntuación central de la misma.
2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6Me= 5
3 Si la serie tiene un número par de puntuaciones la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales.
7, 8, 9, 10, 11, 12Me= 9.5
Cálculo de la...