Medidas de dispersión

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medidas de dispersion

conceptos medidas de dispersión

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Âge recommandé: 13 ans

239 fois fait

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Freyder Adolfo Torres Arias

Colombia

Top 10 résultats

1

julian david sanchez diaz

20 Octobre 2020

01:20

temps

100

but
2

emmanuel quesada

26 Octobre 2020

01:20

temps

100

but
3

mariana urrego

20 Octobre 2020

01:27

temps

100

but
4

laura hernandez

13 Novembre 2020

01:43

temps

100

but
5

JULIAN DAVID MARTINEZ ALVARADO

29 Janvier 2021

02:00

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95

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6

gisel mosquera hurtado

21 Octobre 2020

06:49

temps

92

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Compléter Medidas de dispersiónVersion en ligne Completar conceptos sobre el tema. Medidas de Dispersipon par Freyder Adolfo Torres Arias 1 estándar estadístico cuadrado absoluto riesgos cuadrada dispersos extremas alejan centro variabilidad utilizadas pequeñas grande información importantes datos trabajemos incremento población dispersión ¿ Para qué sirven las medidas de dispersión ? En un estudio , a la hora de generalizar los de una muestra de una las medidas de dispersión son muy ya que condicionan de manera directa el error con el que . Así , cuanta más dispersión recojamos en una muestra , más tamaño necesitaremos para trabajar con el mismo error . Por otro lado , estas medidas nos ayudan a determinar si nuestros datos se mucho del valor central . Con ello , nos dan de si este valor central es adecuado para representar la población de estudio . Esto es muy útil para comparar distribuciones y comprender los en la toma de decisiones ( 1 ) . Estas medidas son muy útiles para comparar distribuciones y comprender los riesgos en la toma de decisiones . A mayor , menos representativo es el valor central . Estas son las más utilizadas : Recorrido o rango . La desviación media . Varianza . La desviación típica o . Funciones de cada una de las medidas de dispersión Rango En primer lugar , el rango está recomendado para una comparación primaria . De esta manera , considera solo las dos observaciones . Por eso se recomienda solo para muestras ( 1 ) . Se define como la diferencia entre el último valor de la variable y el primero ( 3 ) . Desviación estadística Por su parte , la desviación media indica dónde estarían concentrados los datos si todos estuvieran a la misma distancia de la media aritmética ( 1 ) . Consideramos la desviación de un valor de la variable como la diferencia en valor entre ese valor de la variable y la media aritmética de la serie . Así pues , se considera como la media aritmética de las desviaciones ( 3 ) . Varianza La varianza es una función algebraica de todos los valores , apropiada para tareas de estadística inferencial ( 1 ) . Se puede definir como las desviaciones al ( 3 ) . Desviación estándar o típica Para muestras extraídas de la misma población , la desviación estándar es de las más ( 1 ) . Se trata de la raíz de la varianza ( 3 ) . Así pues , estas medidas de dispersión indicarán por un lado el grado de que hay en la muestra . Por el otro lado , indicarán la representatividad del valor central , ya que si se obtiene un valor pequeño , significará que los valores se concentran en torno a ese . Esto significaría que hay poca variabilidad en los datos y el centro representa bien a todos . En cambio , si se obtiene un valor , significará que los valores no están concentrados , sino . Esto significará que hay mucha variabilidad y el centro no será muy representativo . Por otro lado , a la hora de hacer inferencias necesitaremos un tamaño de muestra más grande si queremos reducir el error , aumentado precisamente por el de la variabilidad .

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Medidas de dispersiónVersion en ligne

Completar conceptos sobre el tema. Medidas de Dispersipon

par Freyder Adolfo Torres Arias

estándar estadístico cuadrado absoluto riesgos cuadrada dispersos extremas alejan centro variabilidad utilizadas pequeñas grande información importantes datos trabajemos incremento población dispersión

¿ Para qué sirven las medidas de dispersión ?
En un estudio , a la hora de generalizar los de una muestra de una las medidas de dispersión son muy ya que condicionan de manera directa el error con el que . Así , cuanta más dispersión recojamos en una muestra , más tamaño necesitaremos para trabajar con el mismo error .

Por otro lado , estas medidas nos ayudan a determinar si nuestros datos se mucho del valor central . Con ello , nos dan de si este valor central es adecuado para representar la población de estudio . Esto es muy útil para comparar distribuciones y comprender los en la toma de decisiones ( 1 ) .

Estas medidas son muy útiles para comparar distribuciones y comprender los riesgos en la toma de decisiones . A mayor , menos representativo es el valor central . Estas son las más utilizadas :

Recorrido o rango .
La desviación media .
Varianza .
La desviación típica o .

Funciones de cada una de las medidas de dispersión
Rango
En primer lugar , el rango está recomendado para una comparación primaria . De esta manera , considera solo las dos observaciones . Por eso se recomienda solo para muestras ( 1 ) . Se define como la diferencia entre el último valor de la variable y el primero ( 3 ) .

Desviación estadística
Por su parte , la desviación media indica dónde estarían concentrados los datos si todos estuvieran a la misma distancia de la media aritmética ( 1 ) . Consideramos la desviación de un valor de la variable como la diferencia en valor entre ese valor de la variable y la media aritmética de la serie . Así pues , se considera como la media aritmética de las desviaciones ( 3 ) .

Varianza
La varianza es una función algebraica de todos los valores , apropiada para tareas de estadística inferencial ( 1 ) . Se puede definir como las desviaciones al ( 3 ) .

Desviación estándar o típica
Para muestras extraídas de la misma población , la desviación estándar es de las más ( 1 ) . Se trata de la raíz de la varianza ( 3 ) .

Así pues , estas medidas de dispersión indicarán por un lado el grado de que hay en la muestra . Por el otro lado , indicarán la representatividad del valor central , ya que si se obtiene un valor pequeño , significará que los valores se concentran en torno a ese .

Esto significaría que hay poca variabilidad en los datos y el centro representa bien a todos . En cambio , si se obtiene un valor , significará que los valores no están concentrados , sino . Esto significará que hay mucha variabilidad y el centro no será muy representativo . Por otro lado , a la hora de hacer inferencias necesitaremos un tamaño de muestra más grande si queremos reducir el error , aumentado precisamente por el de la variabilidad .

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