ESTADISTICA DESCRIPTIVA Lavado de Activos
Enviado por Christopher • 23 de Agosto de 2017 • 2.847 Palabras (12 Páginas) • 730 Visitas
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La estadística descriptiva registra los datos en tablas y lo representa en gráficos. Calculando parámetros estadísticos que representan al conjunto estudiado.
La estadística se divide en dos: la estadística descriptiva que se encarga de la población y la estadística inferencial que le hace prueba para revelar resultados.
-Población, muestra, variable.
Asi también tenemos :
La regla de Sturges, propuesta por Herbert Sturges en 1926, es una regla práctica acerca del número de clases que deben considerar al elaborarse un histograma.1 Esta aplicación sirve para encontrar el intervalo deseado. Este número viene dado por la siguiente expresión:
Para construir una distribución de frecuencias mediante la regla de Sturges se necesita encontrar tres datos. Para asi tener unos datos ordenados y asi trabajar con datos agrupados como también datos no agrupas.
III. MARCO TEÓRICO
MEDIDAS DE POSICIÓN:Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datosestén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:1 -CuartileS: Q1, Q2 y Q3 determinan los valores correspondientes al 25%, al 50% y al 75% de los datos. Q2 coincide con la mediana.
1.1Cálculo de los cuartiles1 Ordenamos los datos de menor a mayor.2 Buscamos el lugar que ocupa cada cuartil mediante la expresión [pic 4]. 1.2. Número impar de datos 2, 5, 3, 6, 7, 4, 9
[pic 5]
1.3 Número par de datos 2, 5, 3, 4, 6, 7, 1, 9
[pic 6]
1.4- Cálculo de los cuartiles para datos agrupados :En primer lugar buscamos la clase donde se encuentra [pic 7], en la tabla de las frecuencias acumuladas.
[pic 8]
Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra la mediana.
N es la suma de las frecuencias absolutas.Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase mediana.ai es la amplitud de la clase.
2.- Cálculo de los decilesEn primer lugar buscamos la clase donde se encuentra[pic 9], en la tabla de las frecuencias acumuladas.[pic 10]Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra la mediana.
N es la suma de las frecuencias absolutas.Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase mediana.ai es la amplitud de la clase.3.-PercentilesLos percentiles son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales.
Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos.P50 coincide con la mediana.4.- Cálculo de los percentilesEn primer lugar buscamos la clase donde se encuentra [pic 11], en la tabla de las frecuencias acumuladas.
[pic 12]
Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra la mediana.
N es la suma de las frecuencias absolutas.Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase mediana.ai es la amplitud de la clase.
Usaremos el Rango que es la Diferencia entre el valor máximo y el mínimo observado. Rango: xmax-xmin
– Varianza. Expresa la dispersión de valores entorno a la media
Desviación estándar. Es la raíz cuadrada de la varianza s - desviación estándar de la población
Moda: es el valor más frecuente de la serie de datos.
2.-Para nuestra investigación usaremos la regla de sturge:
Distribución de frecuencias mediante la Regla de Sturges
Distribución de frecuencias mediante la Regla de Sturges
Para construir una distribución de frecuencias mediante la regla de Sturgess se necesita encontrar tres datos.
2.1. La cantidad de clases (k).
Para calcular la cantidad de clases necesarias en nuestra distribución se utiliza la siguiente fórmula
K o NI = 1 + 3.322 log n
Donde n es la cantidad de datos de nuestra muestra, el valor de k debe ser un número entero, por lo tanto, siempre se debe redondear al número entero próximo.
2.2. El rango de nuestros datos (R).
El rango se encuentra de la siguiente manera:
R = valor mayor - valor menor
2.3. La amplitud de cada clase. (A).
Para la amplitud se realiza lo siguiente:
A = k / R
La media Aritmética es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos.[pic 13] Es el símbolo de la media aritmética.
[pic 14]
[pic 15]
2.4.-Media aritmética para datos agrupadosSi los datos vienen agrupados en una tabla de frecuencias, la expresión de la media es:
[pic 16]
[pic 17]
2.5.-La varianza muestral
Se puede definir como el "casi promedio" de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto a la media muestral. Su fórmula matemática para el caso de datos referentes a una muestra es:
[pic 18]
Y para el caso de datos de una población es dada por
[pic 19]
2.6.Propiedades de la varianza
Dos propiedades importantes de la varianza son:
- La varianza de una constante es cero
- Otra propiedad importante es que si se tiene la varianza [pic 20] de de un conjunto de datos y a cada observación se multiplica por una constante[pic 21], entonces la nueva varianza de los datos se obtiene multiplicando a la varianza de los datos por[pic 22].
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