martes, 26 de mayo de 2009
ANALISIS DE LA DISTRIBUCION DEL EJERCICIO ENTERIOR
LA DISTRIBUCION DE DATOS DEL COSTO DE 36 PLANCHAS ELECTRICAS DE DIFERENTES TIENDAS DE LA CIUDAD DE MEXICO DF. NOV. 2008 MUESTRA QUE ES ASIMETRICA PORQUE LA MEDIANO LA PARTE EXACTAMENTE A LA MITAD, SU SESGO ES NEGATIVO PORQUE SUS DATOS SE ENCUENTRAN EXPASIDOS HACIA LA DERECHA, ES BIMODAL PORQUE TIENE DOS MODAS TIENE UN RANGO DE 22 TIENE UNA MEDIA DE 71.75 SU MEDIANA ES 72, LA VARIANZA TIPICA ES DE29.6875, SU VARIANZA DE 5.448 Y SU COEFICIENTE DE VARIABILIDAD ES DE 7.5%
PLANCHAS ELECTRICAS EN DIFERENTES TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, NOV. 2008
PLANCHAS ELECTRICAS EN DIFERENTES TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, NOV. 2008
PLANCHAS ELECTRICAS EN DIFERENTES TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, NOV. 200
EMPRESA CONSULTORA MITOFSKY DIC, 2008
PLANCHAS ELECTRICAS EN DIFERENTES TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, NOV. 200
EMPRESA CONSULTORA MITOFSKY DIC, 2008
PLANCHAS ELECTRICAS DE DIFERENTEN TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, DF, NOV. 2008
PLANCHAS ELECTRICAS DE DIFERENTEN TIENDAS EN LA CIU. DE MEXICO, DF, NOV. 2008
X=71.75
ME=36+1/2=37/2=18.5=72
MO= 66 y 74 es bimodal
S2=29.6875
S=5.448
CV=7.5%
RANGO =22
ME=36+1/2=37/2=18.5=72
MO= 66 y 74 es bimodal
S2=29.6875
S=5.448
CV=7.5%
RANGO =22
EJERCICIO DE EVALUACION
Los siguientes datos representan el valor 36 planchas eléctricas en la que cada dato representa una tienda diferente en la ciudad de México, distrito federal, noviembre 2008 los datos fueron recibidos por la empresa constructora a mitufskY dic. 2008
a) Ordenación de datos
b) Distribución de datos
c) Determinar las MTC
d) Determina la MD
e) Análisis de resultados
a) Ordenación de datos
b) Distribución de datos
c) Determinar las MTC
d) Determina la MD
e) Análisis de resultados
DETERMINA LA MD DE LOS SIGUIENTES DATOS:
MEDIA=51.466
MEDIA=51.466MO=50 Y 52 BIMODAL
ME=52
S2=9.9154
S=3.1488
CV=6.1%
RANGO=14
DEFINICION Y ENFOQUES DE PROBABILIDAD
DEFINICION Y ENFOQUES DE LA PROBABILIDAD
Cuando definimos la estadística al hablar de las dos ramas en que se divide esta disciplina, que la inferencia descansa en la teoría de la probabilidad
FENÓMENO DETERMINISTA Y ALEATORIO
Un mayor intensidad del fuego, menor el tiempo en que rompa el hervor y viceversa a este tipo de fenómenos reciben el nombre de fenómeno determinista.
Cuando se tira un dado cuyas caras aparecen los símbolos del 1 al 6 desconocemos cuál de ellos quedara hacia arriba; o si se echa un volado se le llama fenómenos aleatorios
ESPACIO MUESTRA Y EVENTOS
Si retomamos los ejemplos del dado y del volado notaremos que en el primero los resultados posibles son 1, 2, 3, 4, 5, 6; en el segundo, águila, sol. Pues bien, el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio se conoce como espacio muestra.
DEFINICIÓN DE PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD
la probabilidad es un numero que se asigna a un evento para indicar la posibilidad de su ocurrencia.
EJEMPLO
Si el reporte meteorológico informa que la probabilidad de que llueva es 85% entendemos que si bien puede no llover , es casi, seguro que llueva; si es el numero es 50% nos quedara una gran duda ya que ambas alternativas son igualmente probables.
En símbolos p(A, o A2)= p(A, + p (A2))= 1 Si A1 y A2 son mutuamente excluyentes y exhaustivos.
La probabilidad puede ser escrita en forma faccionaria, decimal o porcentual. Por ejemplo las expresiones 2/5, 0.4 y 40% se feriaran todas a la misma probabilidad.
PROBABILIDAD BAJO EL ENFOQUE CLÁSICO.
El estudio de la probabilidad tiene sus raíces en los juegos de azar, donde el requisito básico de imparcialidad exige que ciertos resultados sean igualmente probables este requisito que los resultados de un experimento aleatorio sean igualmente probables.
P(A) = para n resultado igualmente probables.
EXPOCISION
PROBABILIDAD BAJO EL ENFOQUE DE FRECUENCIA RELATIVA Y LA LEY
“TEOREMA JACOBO BERNOULLI”
“TEOREMA JACOBO BERNOULLI” O TAMBIEN LLAMADO LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, PUEDE SER ILUSTRADO REPTIENDO UN GRAN NUMERO DE VECES UN EXPERIMENTO ALEATORIO SENCILLO.
Sea n un numero grandes de intentos o repeticiones de un experimento aleatorio f, y las veces que un resultado especifico ocurre en ellos y p (a), la probabilidad de ese resultado en cada intento entonces la proporción fin es la probabilidad p (a).
Esto en notación sintética se escribe así:
P(A)= F/N
PROBABILIDAD SUBJETIVA Y PROBABILIDAD A FAVOR
Una probabilidad es la medida del grado de certidumbre que tiene una persona respecto a la coocurrencia de un evento. Este punto de vista, que ha atraído la atención de los estudiantes de estas intervenciones
Formula = P/Q=C/D
REGLAS BASICAS PARA COMBINAR PROBABILIDAD
Como ya vimos el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio integra lo que se llama espacio maestral. Este, en el experimento digamos posibles resultados de un dado son 6 posibles muestras 1, 2, 3, 4, 5, 6.
REGLAS GENERALES PARA LA ADICCION DE PROBABILIDAD
La probabilidad disyuntiva de dos eventos a1 y a2 es igual a la suma de sus probabilidades simples maneras su probabilidad conjunta
En símbolo, P(A, O A2) =PA, ) + P(A2) – P (D, Y A2)
esta regla es de carácter general por que se aplica a eventos mutuamente excluyentes o no excluyentes veamos.
Cuando definimos la estadística al hablar de las dos ramas en que se divide esta disciplina, que la inferencia descansa en la teoría de la probabilidad
FENÓMENO DETERMINISTA Y ALEATORIO
Un mayor intensidad del fuego, menor el tiempo en que rompa el hervor y viceversa a este tipo de fenómenos reciben el nombre de fenómeno determinista.
Cuando se tira un dado cuyas caras aparecen los símbolos del 1 al 6 desconocemos cuál de ellos quedara hacia arriba; o si se echa un volado se le llama fenómenos aleatorios
ESPACIO MUESTRA Y EVENTOS
Si retomamos los ejemplos del dado y del volado notaremos que en el primero los resultados posibles son 1, 2, 3, 4, 5, 6; en el segundo, águila, sol. Pues bien, el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio se conoce como espacio muestra.
DEFINICIÓN DE PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD
la probabilidad es un numero que se asigna a un evento para indicar la posibilidad de su ocurrencia.
EJEMPLO
Si el reporte meteorológico informa que la probabilidad de que llueva es 85% entendemos que si bien puede no llover , es casi, seguro que llueva; si es el numero es 50% nos quedara una gran duda ya que ambas alternativas son igualmente probables.
En símbolos p(A, o A2)= p(A, + p (A2))= 1 Si A1 y A2 son mutuamente excluyentes y exhaustivos.
La probabilidad puede ser escrita en forma faccionaria, decimal o porcentual. Por ejemplo las expresiones 2/5, 0.4 y 40% se feriaran todas a la misma probabilidad.
PROBABILIDAD BAJO EL ENFOQUE CLÁSICO.
El estudio de la probabilidad tiene sus raíces en los juegos de azar, donde el requisito básico de imparcialidad exige que ciertos resultados sean igualmente probables este requisito que los resultados de un experimento aleatorio sean igualmente probables.
P(A) = para n resultado igualmente probables.
EXPOCISION
PROBABILIDAD BAJO EL ENFOQUE DE FRECUENCIA RELATIVA Y LA LEY
“TEOREMA JACOBO BERNOULLI”
“TEOREMA JACOBO BERNOULLI” O TAMBIEN LLAMADO LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, PUEDE SER ILUSTRADO REPTIENDO UN GRAN NUMERO DE VECES UN EXPERIMENTO ALEATORIO SENCILLO.
Sea n un numero grandes de intentos o repeticiones de un experimento aleatorio f, y las veces que un resultado especifico ocurre en ellos y p (a), la probabilidad de ese resultado en cada intento entonces la proporción fin es la probabilidad p (a).
Esto en notación sintética se escribe así:
P(A)= F/N
PROBABILIDAD SUBJETIVA Y PROBABILIDAD A FAVOR
Una probabilidad es la medida del grado de certidumbre que tiene una persona respecto a la coocurrencia de un evento. Este punto de vista, que ha atraído la atención de los estudiantes de estas intervenciones
Formula = P/Q=C/D
REGLAS BASICAS PARA COMBINAR PROBABILIDAD
Como ya vimos el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio integra lo que se llama espacio maestral. Este, en el experimento digamos posibles resultados de un dado son 6 posibles muestras 1, 2, 3, 4, 5, 6.
REGLAS GENERALES PARA LA ADICCION DE PROBABILIDAD
La probabilidad disyuntiva de dos eventos a1 y a2 es igual a la suma de sus probabilidades simples maneras su probabilidad conjunta
En símbolo, P(A, O A2) =PA, ) + P(A2) – P (D, Y A2)
esta regla es de carácter general por que se aplica a eventos mutuamente excluyentes o no excluyentes veamos.
MEDIDAS DE DISPERSION
UNA MEDIDA DE DISPERSION DICE CUANTO SE DESVIAN LOS DATOS RESPECTO A LA TENDENCIAS CENTRALES. DOS O MAS DISTRIBUCIONES PUEDEN TENER IGUALES VALORES DE TENDENCIA CENTRAL Y NO OBSTANTE MOSTRAR GRADOS DE DISPERSION DIFERENTES.
RANGO
REPRESENTAN LA DISTANCIA ENTRE EL MENOR Y EL MAYOR DE LOS DATOS EN UNA DISTRIBUCION POR LO CUAL PUEDE SER INTERPRETADO COMO LA DISPERSION TOTAL DE TODAS ELLOS.SE OBTIENE RESTANDO EL DATO MENOR AL DATO MAYOR.
DESVIACION MEDIA
SE DEFINE COMO LA DESVIACION PROMEDIO DE LOS VALORES ABSOLUTOS DE LAS DESVIACIONES DE LOS DATOS DE UNA VARIABLE CON RESPECTO A SU MEDIDA.
DM=SUMATORIA DE X - MEDIA/ N
DESVIACION ESTANDAR Y VARIANZA
LA DESVIACION ESTANDAR TAMBIEN CONOCIDA COMO DESVIACION TIPICA, SU SIMBOLO ES S Y SE DEFINE COMO LA DESVIACION PROMEDIO DE LOS DATOS DE UNA DISTRIBUCION RESPECTO A SU MEDIA.
DESVIACION ESTANDAR:
S=RAIZ DE LA (DM) AL CUADRADO/N
LA VARIANZA SE CALCULA:
S CUADRADA= DM AL CUADRADO/ N
DESVIACION CUARTIL:
ES LA MEDIDA DE DISPERSION MAS USADA EN RELACION CON LA MEDIANA ALGUNOS AUTORES LA LLAMAN RANGO SEMIINTERCUARTIL. SE LE SIMBOLIZA POR Q Y SE LE DEFINE POR LA FORMULA:
Q=Q3 -Q1 /2
RANGO
REPRESENTAN LA DISTANCIA ENTRE EL MENOR Y EL MAYOR DE LOS DATOS EN UNA DISTRIBUCION POR LO CUAL PUEDE SER INTERPRETADO COMO LA DISPERSION TOTAL DE TODAS ELLOS.SE OBTIENE RESTANDO EL DATO MENOR AL DATO MAYOR.
DESVIACION MEDIA
SE DEFINE COMO LA DESVIACION PROMEDIO DE LOS VALORES ABSOLUTOS DE LAS DESVIACIONES DE LOS DATOS DE UNA VARIABLE CON RESPECTO A SU MEDIDA.
DM=SUMATORIA DE X - MEDIA/ N
DESVIACION ESTANDAR Y VARIANZA
LA DESVIACION ESTANDAR TAMBIEN CONOCIDA COMO DESVIACION TIPICA, SU SIMBOLO ES S Y SE DEFINE COMO LA DESVIACION PROMEDIO DE LOS DATOS DE UNA DISTRIBUCION RESPECTO A SU MEDIA.
DESVIACION ESTANDAR:
S=RAIZ DE LA (DM) AL CUADRADO/N
LA VARIANZA SE CALCULA:
S CUADRADA= DM AL CUADRADO/ N
DESVIACION CUARTIL:
ES LA MEDIDA DE DISPERSION MAS USADA EN RELACION CON LA MEDIANA ALGUNOS AUTORES LA LLAMAN RANGO SEMIINTERCUARTIL. SE LE SIMBOLIZA POR Q Y SE LE DEFINE POR LA FORMULA:
Q=Q3 -Q1 /2
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