modelos de estado y administración publica

MEDIDA DE CURTOSIS

DESCRIPTIVA

k

 (X i

n

X 

MEDIA ARITMÉTICA
dados en serie)

 xi
i 1

(Para datos

n

X

 X i ni
i 1

r

(Para

n

Gn

MEDIAGEOMÉTRICA

SXY 

MEDIA ARMÓNICA

H

n
n
n1
n2

 ...  k
X1 X 2
Xk

  n  N i1
ni

n

i 1

( Li  Li 1 )

S  
2

(X
i 1

R

n



x

2

i

i 1

ny

X

 X ) ni
n



x
i 1

i

n

ni

X

S  S2

COEFICIENTE DE VARIACIÓN

MEDIDA DE ASIMETRÍA
k

g1 

 ( X i  X ) 3 ni
i 1

n 3



i i

k 1

ncov( X , Y ) S XY

S X SY
S X SY

Cov( X , Y ) S x , y
 2
S x2
Sx

b0  Y  b1 X

A) Permutaciones: N!=Nx(N-1)x(N-2)x…x1.
2

S
Cv 
 100
X

B) Variaciones
A.1) VARIACIONES SINREPETICIÓN:
VNm=N(N-1)…(N-m+1)
A.2) VARIACIONES CON REPETICIÓN:
m
VRNm=N
C) Combinaciones
C.1) COMBINACIÓN SIN REPETICIÓN

N 
N!
C N ,m    
m 
m ! ( N  m )!
 
C.2)COMBINACIÓN CON REPETICIÓN

CR

N ,m

nij
 XY ó

n

X Y

PROBABILIDAD

(Para datos agrupados en tablas de frecuencia)

DESVIACIÓN TÍPICA

n

n

2

k

2

i

 X )(Yk  Y )

i ji 1 j 1

ˆ
Y  b0  b1 X

(Para datos dados en serie)

2

k 1

k

 X Y

Siendo los coeficientes:

n
k

(X



s

RECTA DE REGRESIÓN DE Y SOBRE X

 X )2

i

nr

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL

b1 

 (x

i 1 j 1

cov( X , Y ) 

VARIANZA

2

3

( Xi  X )(Yj  Y ) nij
n

 X ini

CUANTILES (Para distribuciones enintervalos):

S  

4

s

k

i 1

2

n

COVARIANZA

datos agrupados en tablas de frecuencia)

2

i 1

g2 

Ó

k

C  Li 1 

 X ) 4 ni

 N  m  1

 

m



PROBABILIDAD CONDICIONADA

235

 XY

P(A / B) 

P(A  B)
P (B )

x 1
 0 si

Fx( x)   j / N si j  x  j  1
 1 si x  N


TEOREMA DE LA PROBABILIDAD TOTAL
n...