Medidas de Forma
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Medidas de formaMINE José Alejandro López Rentería
5 de febrero de 2014
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¿Qué son las medidas de forma?•Las medidas de forma permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especiales como simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución.
5 de febrero de 2014 | MINE José Alejandro López Rentería
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución uniforme. Todas las frecuencias tienen las mismas alturas.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución simétrica. Los datos se concentran hacia el centro de la distribución. Ejemplo la distribución Normal.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución triangular. Los datos se distribuyen dando forma a un triangulo.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución binomial simétrica. Presenta simetría con dos modas.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución sesgada hacia la izquierda. Los datos se concentran hacia la izquierda de la distribución.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución sesgada hacia la derecha. Los datos se concentran hacia la izquierda de la distribución.
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Tipos de distribuciones de frecuencia
•Distribución asimétrica. No presenta uniformidad en la distribución de los datos.
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Relación entre Media, mediana y moda• Cuando una
distribución de frecuencia es simétrica, la media, mediana y moda coinciden en su valor. En el caso de una distribución binomial simétrica, es necesario calcular el promedio de las modas.
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Relación entre Media, mediana y moda•En una
distribución sesgada a la izquierda, la moda es menor a la mediana, y esta a su vez menor que la media.
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Relación entre Media, mediana y moda• En una
distribución sesgada a la derecha la relación se invierte, la moda es mayor a la mediana, y esta a su vez mayor que la media.
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Coeficiente de asimetría
•Mide el grado de asimetría de la distribución con respecto a la media. Un valor positivo de este indicador significa que la distribución se encuentra sesgada hacia la izquierda (orientación positiva). Un resultado negativo significa que la distribución se sesga a la derecha.
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¿Cómo se calcula?
•En el caso de datos agrupados, sólo se cambia el valor de la variable (x) con el de la marca de clase (mk).
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Curtosis
•Indica que tan apuntada o achatada se encuentra una distribución respecto a un comportamiento normal (distribución normal). Si los datos están muy concentrado hacia la media, la distribución es leptocúrtica (curtosis mayor a 0). Si los datos están muy dispersos, la distribución es platicúrtica (curtosis menor a 0).
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Curtosis
•El comportamiento normal exige que la curtosis sea igual a 0 (distribución mesocúrtica).
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¿Cómo se calcula?
•En el caso de datos agrupados, sólo se cambia el valor de la variable (x) con el de la marca de clase (mk).
5 de febrero de 2014 | MINE José Alejandro López Rentería