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Medidas Estadísticas - Coggle Diagram
Medidas Estadísticas
Medidas de tendencia Central:
Indica el punto central o promedio de un conjunto de datos
Principales Parámetros
Mediana:
Valor que separa la mitad superior de la mitad inferior, resiliente a valores extremos, útil para datos sesgados
Moda:
Valor que se repite con mayor frecuencia, puede no existir o puede haber mas de una, se puede aplicar en datos categóricos o discretos.
Media :
Suma de valores dividido por el numero de valores, sensible a valores extremos, uso general en análisis de datos.
Medidas de posición:
Reflejan la ubicación de un valor dentro de un conjunto de datos
Principales medidas
Q2 (Mediana):
50 % de los datos están por debajo de este valor
Q3 (Tercer cuartil):
75 % de los datos están por debajo de est evalor
Q1(Primer Cuartil):
25 % de los datos están por debajo de este valor
Deciles:
Dividen los datos en 10 partes iguales
Cuartiles:
Dividen el conjunto de datos en cuatro partes iguales
Percentiles:
Dividen los datos en 100 partes iguales
Medidas de Asimetría:
Evalúan el grado de simetría de la distribución de los datos
Principales Características
Asimetría negativa;
La cola izquierda (Valores bajos) es mas larga
Coeficiente de asimetría:
Mide la asimetría de la distribución
Asimetría positiva:
La cola derecha (valores altos) es mas larga
Medidas de dispersión:
Indican cuán dispersos o concentrados están los datos alrededor de la media
Principales parámetros
Varianza:
Promedio de las diferencias al cuadrado con respecto a la media y se puede aplicar la medida de variabilidad en la población o muestra
Desviación estándar:
Raíz cuadrada de la varianza, da la dispersión en las mismas unidades que los datos y se puede aplicar facilitando la comparación de la dispersión entre diferentes conjuntos de datos
Rangos:
Diferencia entre el valor máximo y el mínimo, simple de calcular sensible a valores extremos
Medidas de ayuntamiento:
Evaluar la concentración de la distribución de los datos
Características:
Curtosis Alta:
Distribuciones con colas pesadas (Muchos valores extremos)
Curtosis baja:
Distribuciones más planas
Curtosis
: Mide picosidad, evalúa si los datos son pesados o ligeros en los extremos