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Medidas de localización relativa - Coggle Diagram
Medidas de localización relativa
Valor Z
Se usa para comparar valores entre distintos grupos de datos.
Es el número de desviaciones estándar a las que se encuentra un dato Xi con respecto a la media.
Fórmula
Teorema de Chebyshev
Determina la cantidad de valores que deben ubicarse en una cantidad de desviaciones
Arroja un intervalo donde están los datos a analiza de una distribución
Fue un matemático ruso, que se dedicó a estudiar el tema de la estadística y la probabilidad.
Cuando z=3, el 89% de los datos deben estar a menos de z=3 desviaciones de la media.
Cuando z=4, el 94% de los datos deben estar a menos de z=4 desviaciones de la media.
Cuando z=2, el 75% de los datos deben estar a menos de z=2 desviaciones de la media.
Son la caracterización de variables cuantitativas, usando datos agrupados o no.
Se usan para esto (ejemplos):
Medidas de dispersión
Medidas de posición
Medidas de tedencia central
La Regla Empírica
Permite encontrar el % de datos que debe estar dentro de las desviaciones respecto a la media.
Se usa cuando los datos se distribuyen en forma de campana
Aprox. el 95% está a menos de 2 desviaciones de la media
Casi todos los datos de la muestra están a 3 desviaciones de la media.
Aprox. el 68% está a menos de 1 desviación de la media
Propuesta por Abraham de Moivre
Valores Atípicos
Son los datos que son muy grandes/pequeños con respecto al resto
Pueden darse por:
Error en el conjunto de datos
Es un elemento poco común pero válido.
Dato mal anotado
En cualquiera de estos casos se deben tomar decisiones respecto.
Caso 1 y 2 : Se ignoran los datos.
-Caso 3: Se toman en cuenta.
Podemos detectar estos valores usando el valor Z y la regla empírica.
Si la distribución tiene forma de campana, la mayor parte de los datos estarán separados por z=3
Entonces, los datos fuera del intervalo [-3;3] se consideran atípicos.
