MEDIDAS DE DISPERCION Y CENTRALIZACION

ES EL COMPORTAMIENTO DE TODOS AQUELLOS DATOS DEL CONJUNTO QUE TRABAJAN EN LOS EXTREMOS O FUERA DEL VALOR CENTRAL.

 RANGO= DM - Dm

DESVIACION MEDIA: REPRESENTA LA MEDIDA DE DISPERSIÓN QUE EN SUMATORIO DEFINE EL VALOR ABSOLUTO DE CADA UNO DE LOS DATOS RESPECTO A SU MEDIA.
ES DECIR EN PROMEDIO DE QUE TANTO SE ALEJAN O SE ACERCAN LOS DATOS RESPECTO A LA MEDIA.

DM= ∑ / Xi - X / / n

EJEMPLO:
X=  4 12 12 8 12 6 16 8

DATOS NO AGRUPADOS

X= ∑ Xi / n = 4+12+12+8+12+6+16+8 / 8 = 9.75

DM = /4-9.75/+/12-9.75/+/12-9.75/+/8-9.75/+/12-9.75/+/6-9.75/+/16-9.75/+/8-9.75/ / 8

DM= 5.75+2.25+2.25+1.75+2.25+3.75+6.25+1.75/8

DM=3.25

MEDIA PARA DATOS AGRUPADOS:
se requiere la siguiente formula:

DM = ∑ Fi ( Mi-X) / n

FI = 200
FIMI= 11870
FI / MI - X / = 3427.4

X= ∑ FIMI/n = 11870 / 200 = 59.35

DM =  ∑ Fi ( Mi-X) / n = 3427.4 / 200 = 17.13

 MODA PARA DATOS AGRUPADOS:

MODA ES: X = L +( DELTA 1 / DELTA 1 + DELTA 2) * C

MEDIANA PARA DATOS AGRUPADOS:
se reprenta de la siguiente manera:

X = L + (N/2 - FA)/FI * C

Varianza: corresponde al valor promedio de cada una de las frecuencias en función de las marcas de clase y su media al cuadrado

V²= S Fi (Mi- x)² /h

Desviación típica o estándar: es el valor promedio de la raíz cuadrada de la varianza…

V= ÖS Fi (Mi-x)² /h

 Varianza para datos no agrupados: cuando se tiene un conjunto de datos no agrupados, la varianza se calcula:

V=S (x₁ – x)² /h

Desviación típica o estándar: corresponde dentro de un conjunto de datos a la raiza cuadrada de la varianza

V²= ÖS (Mi- x)² /h

Concepto de probabilidad.

 Es la posibilidad de que ocurra un evento, suceso o fenómeno determinados.

  Determina la posibilidad de ocurrencia de algo.

Evento

En la creación o acción de un fenómeno o experimento podemos encontrar mas de un resultado al conjunto de datos.

El espacio muestral corresponde al experimento de lanzar una moneda al aire corresponde a lo siguiente:

E= 1, 2, 3, 4, 5,6

Al realizar un experimento que puede tener uno de los varios resultados posibles no puede ser predecible, es por ello que lo llamamos aleatorio o azaroso.

 Por ejemplo: en la erupción de un volcán, sabemos que hará erupción, pero no sabemos ni como ni cuando.