Medidas de localizacion

El capitulo 3 diferentes procedimientos para organizar datos estadísticos fueron discutidos, estos incluyen el agrupamiento de datos dentro decían de frecuencia y diferentes tipos de distribución de frecuencia y la construcción de imágenes tal como histogramas, grafico de barras y frecuencia de polígonos, Nosotros también mencionamos en ciertas medidas pueden ser computarizados los datos queresumiría o describiría algunas de las importantes características de los conjuntos de datos, estas importantes características son localización, variación y simetría, los valores numéricos de estos medios, usados juntos con tablas de frecuencia y graficas proporciona una mejor imagen de la población que cualquier medida grafico o tabla
Además de otros usos en descripciones solo poblacional,estas medidas numéricas son también útiles haciendo comparaciones entre dos o mas población. Este capitulo cubre medidas de localización mientras el próximo discute medidas de variación y simetría.

MEDIDAS DE LOCALIZACION:
Una medida de localización es computarizada para encontrar algunos puntos importantes en la población en una escala de valores. Por ejemplo nosotros podemos estar interesadosen encontrar un punto central o medio, que divide la población dentro de dos partes o la cercanía de dos partes. El punto central son frecuentemente valores representativos y son llamados medidas de tendencia central. Estas medidas son las más comúnmente usas medidas de localización. Las medidas de tendencia central son frecuentemente llamadas promedios. El mas común de estos promedios son lamoda, media y mediana aritmética. Otros menos comunes pero útiles promedio es la media geométrica

LA MODA
La moda es un valor en un conjunto de datos los cuales produce la frecuencia mas grande, el conjunto de datos puede tener una sola moda, en cuyo caso este se llama unimodal, este puede tener dos moda los cuales lo hacen bimodal, o puede tener varias modas y se llama multimodal, por otrolado para dar un conjunto de datos estos puede que no halla moda en todos. Para un conjunto que es unimodal la moda es probablemente lo valor mas frecuente.
Mirar el orden en la tabla 4.2, la moda es 40.8, desde que el valor se produce 4 veces, y no otro valor con esa frecuencia, para la formación de la tabla 4.2 la moda es 75, el cual se produce 9 veces. Si la el manejo de la producción de Advancemachine Company busca seleccionar los valores comunes de horas trabajadas y partes producidas para reportar al gerente de la compañía. El podría seleccionar estos dos modelos.
Cuando los datos son agrupados entre la distribución de frecuencia este no es posible encontrar el valor exacto de la moda porque los valores de la observación individual no aparecen. Hay varios métodos para estimar losvalores de la moda el grupo de datos. Desde métodos precisos son rara vez requeridos, este es usualmente suficiente para especificar la clase de moda que es la clase que contiene el mas grande de numero de observaciones. Cuando un valor especifico es requerido este es común practicar para seleccionar la clase de moda como el valor aproximándola clasificación de la clse de moda es generalmentereferido como una moda bruta.
Para la distribución de frecuencia de producción horas trabajadas en la tabla 4.3 la clase de moda es la clase con el limite 39.6 y 41.4. la moda bruta de esta distribución es 40.5. La clase de moda de la distribución de las partes producidas en la tabla 4.4 tienen los limites 75 y 77 y la moda bruta es 76.
La moda es útil en descripciones estadísticas principalmenteporque este usa un valor común es fácilmente justificado para corroborar que la moda existe, esta aproximación es un solo asunto, aun pienso la localización exacta puede ser difícil de determinar para un grupo de datos, la desventada de los resultados para el factor de la moda no siempre existe y cuando sabe, este no presta a el mismo un tratamiento algebraico como hacen algunos otros promedios....