Gráfico
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GRÁFICO O GRÁFICAS
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Concepto:- La representación de magnitudes
a través de una imagen.
- Es una representación de la relación entre variables (Spiegel. 1991).
- Método para exhibir datos cuantitativos utilizando un sistema de coordenadas (García de Alba. 1995)
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Finalidad de los Gráficos o sus aplicaciones prácticas
Demostrar la situación o evolución de un fenómeno estadístico.
Ayudar al análisis de la información
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Principios para la elaboración de un gráfico
1. La simplicidad en las gráficas hacen que su diseño sea mas efectivo.
2. Cada gráfico debe explicarse por sí mismo.
3. El título debe ponerse en la parte central superior o por debajo de la gráfica.
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Principios para la elaboración de un gráfico
5. Cuando hay mas de una variable en la gráfica, cada línea debe estar claramente identificada y diferenciada.
6. No se deben usar más de dos coordenadas.
7. Las frecuencias se representan en la escala vertical (Y), el método de clasificación o cualidades en la escala horizontal (X)
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Principales tipos de gráficas
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PRESENTACION DE DATOS
Gráfico No. 1Peso en libras de estudiantes de la Universidad X
San Luis Potosí, S.L.P.Noviembre 2007. n=40
Fuente: Directa
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148-152
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158-162
163-167
168-172
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peso
Fre
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PRESENTACION DE DATOS
Gráfico No. 1Peso en libras de estudiantes de la Universidad X
San Luis Potosí, S.L.P.Noviembre 2007. n=40
Fuente: Directa
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PRESENTACION DE DATOSGráfico No. 1
Peso en libras de estudiantes de la Universidad XSan Luis Potosí, S.L.P.
Noviembre 2007. n=40
Fuente: Directa
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PRESENTACION DE DATOS
Gráfico No. 1Peso en libras de estudiantes de la Universidad X
San Luis Potosí, S.L.P.Noviembre 2007. n=40
Fuente: Directa
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Peso
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PRESENTACION DE DATOS
Gráfico No. 1Peso en libras de estudiantes de la Universidad X
San Luis Potosí, S.L.P.Noviembre 2007. n=40
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Peso
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ESTADÍSTICA INFERENCIAL
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Estadística Inferencial
Es la parte de la estadística que permite con su metodología el establecimiento sistemático de conclusiones probabilísticas, a través de datos recolectados.
Hace uso del razonamiento inductivo, apoyándose además en el cálculo matemático de probabilidades, a partir de datos muestrales.
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TIPOS DE CURVA DE FRECUENCIA
Simétrica
Sesgada a la derecha (+)
Sesgada a la izquierda (-)
En forma de J
En forma de J invertida
En forma de U
Binomial
Multimodal
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SIMÉTRICA
Distribucion Normal
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SIMÉTRICA
CLASES
12.010.08.06.04.02.0
CLASES
Frecuencia
16
14
12
10
8
6
4
2
0
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SESGADA A LA DERECHA
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SESGO +
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SESGADA A LA IZQUIERDA
0
0, 01
0, 02
0, 03
0, 04
0, 05
0, 06
0, 07
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Serie1
SESGO -
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EN FORMA DE J
0, 0000000
0, 0200000
0, 0400000
0, 0600000
0, 0800000
0, 1000000
0, 1200000
0, 1400000
0, 1600000
1 2 3 4 5 6 7
Serie1
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EN FORMA DE J INVERTIDA
0. 0000000
0. 0200000
0. 0400000
0. 0600000
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0. 1000000
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EN FORMA DE U
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-0. 14
-0. 12
-0. 1
-0. 08
-0. 06
-0. 04
-0. 02
0
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Serie1
![Page 22: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/22.jpg)
BIMODAL - MULTIMODAL
0. 0000000
0. 0100000
0. 0200000
0. 0300000
0. 0400000
0. 0500000
0. 0600000
0. 0700000
0. 0800000
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Serie1
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La Distribución Normal
Distribucion Normal
![Page 24: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/24.jpg)
Características de la Distribución Normal
1. Identificada por media (promedio) y S2 (desviación estándar).
2. Simétrica con respecto a la media.
3. Forma de campana.
4. Área total bajo la curva=1.00 (en porcentajes al 100% de las observaciones o probabilidades)
![Page 25: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/25.jpg)
Características de la Distribución Normal
3. Área total bajo la curva=1.00 (en porcentajes al 100% de las observaciones o probabilidades)
4. Con una curva normal con media o promedio=0 y S2=1
![Page 26: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/26.jpg)
Curva Normal
Distribucion Normal
68%
95%
99.7%
S +2S
+3S-S-2S-3S
![Page 27: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/27.jpg)
Método de Normalización
Teorema 1
Si a cada uno de los elementos le sumamos o restamos a la misma cantidad , el valor de la desviación estándar no se cambia y el promedio de la muestra aumentará o disminuirá en la misma cantidad.
![Page 28: Gráfico](https://reader036.fdocuments.es/reader036/viewer/2022062708/5587de3bd8b42a22638b4670/html5/thumbnails/28.jpg)
Método de NormalizaciónTeorema 2
Si a cada uno de los elementos se multiplica o se divide por la misma cantidad el valor del promedio aumenta o disminuye en tantas veces esa constante, y la desviación estándar se incrementará o se disminuirá en tantas veces como el valor de la cantidad.