sábado, 2 de mayo de 2015

Octava Asignacion



Cuadro comparativo
Medidas de Forma:
Medidas de Asimetría
O Sesgo
Medidas de Apuntamiento
O Curtosis










Diferencias


  • Es simétrica cuando su mediana, su moda y su media aritmética coinciden.
  •   Su ecuación es:


  • Ejes de asimetría:

 
  •  (g1 = 0): Se acepta que la distribución es Simétrica,
  •  (g1 > 0): La curva es asimétricamente positiva por lo que los valores se tienden a reunir más en la parte izquierda que en la derecha de la media.
  •  (g1 < 0): La curva es asimétricamente negativa por lo que los valores se tienden a reunir más en la parte derecha de la media.






  •  Miden la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan en torno a la moda.
  •  Su ecuación es:

  •   Sus ejes:

 
  •  (g2 = 0) la distribución es MesocúrticaAl igual que en la asimetría es bastante difícil  encontrar un coeficiente de Curtosis de cero (0), por lo que se suelen aceptar los valores cercanos (± 0.5 aprox.).
  •  (g2 > 0) la distribución es Leptocúrtica
  •  (g2 < 0) la distribución es Platicúrtica











Importancia





  •  Permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética).
  •  Cuando la distribución de los datos cuenta con un coeficiente de asimetría (g1 = ±0.5) y un coeficiente de Curtosis de (g2 = ±0.5), se le denomina Curva Normal
  •  Coeficiente de asimetría de Pearson: Sólo se puede utilizar en distribuciones uniformes, unimodales y moderadamente asimétricas. Se basa en que en distribuciones simétricas la media de la distribución es igual a la moda.

  •   Coeficiente de asimetría de Bowley: Está basado en la posición de los cuartiles y la mediana, y utiliza la siguiente expresión:





 



  •  Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución
  •  Cuando la distribución de los datos cuenta con un coeficiente de asimetría (g1 = ±0.5) y un coeficiente de Curtosis de (g2 = ±0.5), se le denomina Curva Normal
  •  La principal ventaja de la distribución normal radica en el supuesto que el 95% de los valores se encuentra dentro de una distancia de dos desviaciones estándar de la media aritmética; es decir, si tomamos la media y le sumamos dos veces la desviación y después le restamos a la media dos desviaciones, el 95% de los casos se encontraría dentro del rango que compongan estos valores.

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