Medidas de posición: Variable normalizada, cuartiles y percentiles

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Now Playing:Es measures of relative standing z score quartiles percentiles – Example 2a
Ejemplos
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  1. Calculando la variable normalizada
    Las estaturas de los estudiantes en una clase tienen un promedio de 164 cm y una desviación estándar de 7cm.
    1. Si David tiene una estatura de 160 cm, ¿Cuál es su variable normalizada?

    2. Si Ana tiene una variable normalizada de 1.2 ¿Cuál es su estatura?

Medidas de tendencia central: media, mediana y moda
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Notes
La variable normalizada, también llamada la unidad tipificada o variable estandarizada mide cuántas desviaciones estándar de distancia se encuentra un valor (un dato x) de la media.
Variable estandarizada de una población:

zx=xμσ \large z_x= \frac{x- \mu}{\sigma}


Variable estandarizada de una muestra:
zx=xxs \large z_x= \frac{x- \overline{x}}{s}


La variable normalizada permite comparar la variación que existe entre distintas poblaciones-muestras de una manera sencilla.

Cuartiles: Valores que dividen al conjunto de datos en cuartos.

Q1=Q_1= el 25% más bajo de los datos
Q2=Q_2= Mediana = el 50% más bajo de los datos
Q3=Q_3= el 75% más bajo de los datos

Rango intercuartil (RIC): Representa el rango de los datos que contiene el 50% de ellos con valores en el medio.

RIC=Q3Q1RIC= Q_3-Q_1

Percentiles: Indican qué porcentaje de los datos caen bajo un valor específico.

Percentile  of  X=Nuˊmero  de  datos  con  valor  menor  a  XNuˊmero  total  de  datosPercentile\;of\;X= \frac{Número\;de\;datos\;con\;valor\;menor\;a\;X}{Número\;total\;de\;datos}

Valores más extremos: Un valor más extremo es aquel que se encuentra a una distancia abnormal de todos los otros datos en el conjunto. Por lo mismo se le llama valor más extremo por el hecho de que se encuentra mucho más allá fuera del rango regular comparado a los otros datos en el conjunto.

Los valores más extremos se encuentran arriba de Q3Q_{3}+1.5(RICRIC) o abajo de Q1Q_{1}-1.5(RICRIC)