Parcial 1 - Estadistica Aplicada 1
Enviado por Albert • 23 de Febrero de 2018 • 550 Palabras (3 Páginas) • 473 Visitas
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n 12
Modo: 2 = Bimodal = 25 min. Y 31 min.
Mediana: n/2 = 12/2 = 6
Fj = 7
Fj-1
Fj-1 = n/2 => Me= 6+7 = 6,5 min.
2
En una distribución simétrica cualquiera de estas medidas, media aritmética, mediana y moda, sería adecuada para representar el centro de la distribución.
En una distribución con sesgo positivo la media no sería una medida adecuada; la mediana y la moda serían más representativas.
En una distribución con sesgo negativo de nuevo la media no se utilizaría para representar a los datos.
En este caso las más apropiadas serían la mediana y la moda.
b) Serie punto a)
Varianza: ∑xi2*fi – [xi*fi]2 = 1030,67 – 1002,8 = 27,87 min. al cuadrado
n n
DS= √27,87 = 5,28 min.
Coeficiente de variación:
CV= DS * 100 = 5,28 * 100 = 16,67%
M 31,67
Serie punto b)
Coeficiente de Variación:
CV= 332,61912 * 100 = 58,26 %
570, 8475
Conclusión: como la serie a) tiene menor coeficiente de variación que la serie b), los datos de la serie a) son más homogéneos.
[pic 1]
c)
d) Media: $570,8475 * 20% = $685,017
Varianza: $110.635,48 * 20% = $132.762,576
Desviación estándar: √$132.762,576 = $364,366
e) La afirmación del compañero es errónea, ya que guiándonos por los datos de la tabla, el cálculo de los percentiles dice que en el 75% de los hogares destinaban a alimentos y bebidas de $700 al mes, hacia abajo.
Pregunta 6
Presente un informe sobre el ejercicio 41 de la página 127 del texto básico. (15P)
Diagrama de dispersión
[pic 2]
Covarianza:
Cov (x;y) = ∑[x-M(x)]*[y-M(y)] = -52,5 = -7,5
n – 1 8 – 1
X
Y
xi-M(x)
Yi-M(y)
[xi-M(x)]*[yi-M(y)]
16
4
-6,375
1,5
-9,5625
17
4
-5,375
1,5
-8,0625
18
5
-4,375
2,5
-10,9375
22
3
-0,375
0,5
-0,1875
23
0
0,625
-2,5
-1,5625
24
2
1,625
-0,5
-0,8125
27
1
4,625
-1,5
-6,9375
32
1
9,625
-1,5
-14,4375
-52,5
M(x)= 179 = 22,375
8
M(y)= 20 = 2,5
8
Analizando el valor obtenido para la covarianza, el cuál es distinto de cero lo que indica que hay asociación lineal entre las variables.
En este caso un valor negativo de la covarianza está indicando una relación inversa o negativa, es decir a medida que aumentan los valores de una variable, disminuyen los valores de la otra.
En este caso en particular, a medida que aumenta la cantidad de accidentes automovilísticos, disminuye la edad de los conductores.
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