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1.8. histograma

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Page 1: 1.8.  histograma

1.8 HISTOGRAMA

Un Histograma es un tipo especial de grafica de barras que despliega la variabilidad dentro de un proceso.

Un Histograma toma datos variables ( tales como alturas, pesos, densidades, tiempo, temperaturas, etc.)

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1.8.1 DIAGRAMA DE BARRAS

Es un gráfico dibujado usando barras rectangulares para mostrar qué tan grande es cada valor.

Se utiliza para representar los caracteres cualitativos y cuantitativos discretos.

Las barras pueden ser horizontales o verticales.

INSTITUTO TECNOLOGICO DE CD. MADERO PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

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Ejemplo:

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Ejemplo:

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1.8.2 POLIGONO DE RECUENCIAS

En el polígono de frecuencias se añaden dos clases con frecuencias cero: una antes de la primera clase con datos y otra después de la ultima. El resultado es que se "sujeta" la línea por ambos extremos al eje horizontal y lo que podría ser una línea separada del eje se convierte, junto con este, en un polígono.

INSTITUTO TECNOLOGICO DE CD. MADERO PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

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El siguiente ejemplo corresponde al porcentaje del PIB gastado en docencia e investigación durante el año de 1990 en cinco países.

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1.8.3 OJIVAS

Se obtiene de aplicar parcialmente la misma técnica a una distribución acumulativa y de igual manera que éstas, existen las ojivas mayor que y las ojivas menor que.

mayor que   menor que

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Si se utiliza una distribución porcentual cumulativa entonces se obtiene una ojiva (mayor que o menor que según sea el caso) cuyo eje vertical tiene una escala que va del 0% al 100%. Ejemplo:

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1.8.4 GRAFICAS CIRCULARES

Las Graficas circulares denominadas también gráficas de pastel o gráficas del 100%, se utilizan para mostrar porcentajes y proporciones. El número de elementos comparados dentro de un gráfico circular, pueden ser más de 5, ordenando los segmentos de mayor a menor, iniciando con el más amplio a partir de las 12 como en un reloj.

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• EJEMPLO:

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1.9 DISTRIBUCIONES MUESTRALES.

A partir de las muestras seleccionadas de una población pueden construirse variables aleatorias alternativas.

Las dos formas más comunes de estas variables corresponden a las distribuciones muéstrales de las medias y de las proporciones.

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La distribución muestral de las medias sigue una ley normal cuyos parámetros son la media m y la desviación típica dividida por la raíz de n: N (m, s/Ön). La tipificación de esta distribución con el cambio

• produce una distribución normal centrada N (0,1).

Distribución muestral de las medias

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La distribución muestral de las proporciones es de tipo normal, si presenta los siguientes parámetros:

• Si la variable se tipifica como:

• la ley se transforma en N (0,1).

Distribución muestral de las proporciones