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    Práctia Frecuencias 141023

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    Faviola Hernandez
    Este resumen describe los datos de una muestra que incluye edades únicas, frecuencias, frecuencias relativas y frecuencias acumuladas. La muestra contiene 20 datos con edades que van desde 17 a 39 años. La frecuencia más alta corresponde a las edades de 21 y 38 años, cada una con una frecuencia de 2. La frecuencia relativa de cada edad varía del 5% al 10%.

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    de 12

    Frecuencia

    Número de Frecuencua Frecuencia


    20 Frecuencia relativa
    datos únicos relativa acumulada
    acumulada
    Muestra Edades Xi fi fi/n Fi (Fi+fi) Ni
    18 17 1 5% 1 5%
    25 18 1 5% 2 10%
    20 20 1 5% 3 15%
    38 21 2 10% 5 25%
    33 24 1 5% 6 30%
    26 25 1 5% 7 35%
    30 26 1 5% 8 40%
    35 27 1 5% 9 45%
    39 29 1 5% 10 50%
    21 30 1 5% 11 55%
    27 32 2 10% 13 65%
    32 33 1 5% 14 70%
    24 34 1 5% 15 75%
    35 35 2 10% 17 85%
    29 38 1 5% 18 90%
    39 39 2 10% 20 100%
    32
    21
    34
    17
    120%
    100%
    100% 90%
    85%
    80% 75%
    70%
    65%
    60% 55%
    50%
    45%
    40%
    40% 35%
    30%
    25%
    20% 15%
    10% 10% 10% 10% 10%
    5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5%
    0%
    17 18 20 21 24 25 26 27 29 30 32 33 34 35 38 39
    Y=20,364+41.09x R2 es coeficiente de regresión lineal
    54% 41.09 20,364.00
    Crecimiento
    Ventas de Población Venta
    Tiempo poblacional
    juguete Niños estimada
    estimado
    1 20005 20,263 20,405.09
    2 21062 42,349 20,446.18
    3 20642 62,170 20,487.27
    4 20506 82,274 20,528.36
    5 20644 103,473 20,569.45
    6 20640 124,159 20,610.54
    7 20450 143,455 20,651.63
    8 20088 161,113 20,692.72
    9 20189 182,017 20,733.81
    10 21158 211,793 20,774.90
    11 21220 233,795 20,815.99
    12 21092 253,531 20,857.08
    13 20455 266,282 20,898.17 1.05029365
    14 21404 300,122 20,939.26 1.12708332
    15 20753 311,595 20,980.35 1.03822779
    16 21324 341,529 21,021.44 1.09606701
    17 20994 357,326 21,062.53 1.04625376
    18 20954 377,369 21,103.62 1.05609164
    19 21,144.71
    20 21,185.80
    21 21,226.89
    22 21,267.98
    te de regresión lineal

    400000

    350000

    300000

    250000 233,79
    211,793
    200000 182,017
    161,113
    143,455
    150000
    124,159
    103,473
    100000 82,274
    62,170
    42,349
    50000
    20,263
    20005 21062 20642 20506 20644 20640 20450 20088 20189 21158 2122

    0
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

    Ventas de juguete

    22000

    21500

    21000 f(x) = 41.0897832817337 x + 20364.091503268


    R² = 0.269153034643488

    20500

    20000

    19500

    19000
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1
    19000
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1
    377,369
    El coeficiente de correlación puede ser negativ
    357,326
    341,529 Cuando los valores son 0 significa que no hay u
    Cuando es positivo sí existe una relación positi
    311,595
    300,122

    266,282
    253,531
    233,795
    211,793

    182,017
    161,113
    455

    450 20088 20189 21158 21220 21092 20455 21404 20753 21324 20994 20954

    7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

    20,405.09 20,405.09
    Ventas de juguete
    Y=20,364+41.09x
    La población actual de niños es de 41.09x, por
    que la venta es de 20,364 cada año
    Si la población sube un punto más (otros 41.09
    siguiente año la venta también debe subir a
    20,405.09*2 (años)

    68

    7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
    7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
    de correlación puede ser negativo de -1 a 0, significa que esto afecta de manera negativa las variables, existe una relación. Si la población d
    ores son 0 significa que no hay una afectación una sobre otra variable o que no hay relación entre ambas variables. Si la venta de juguetes
    itivo sí existe una relación positiva entre amabas varibales, si una crece la otr también crece. Si la población de niños aumenta, la venta de

    ctual de niños es de 41.09x, por lo


    s de 20,364 cada año
    sube un punto más (otros 41.09) el
    a venta también debe subir a
    ños)
    te una relación. Si la población de niños disminuye, la venta de juguetes también disminuye.
    ariables. Si la venta de juguetes disminuye no significa que la población de niños también lo haga.
    n de niños aumenta, la venta de juguetes también lo hace.
    Las medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número si las
    Cuanto mayor sea ese vakir, mayor será la variabilidad, y cuanto menor sea, más homogenea será la media. Así s
    Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución

    Las medidas de dispersión nos sirven para cuantificar la separación de los valores de una distribución
    Llamaremos distribucuón a la mayor o menor separación de los valores de la muestra respecto de las medidas de
    Al calcular una medida de centralización como es la media aritmética, resulta necesario acompañarla de otr med
    A estas cantidades
    o por medio de un número si las difrentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media.
    homogenea será la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varian mucho entre ellos.
    ores de la distribución

    de una distribución
    estra respecto de las medidas de centralización que hayamos calculado.
    esario acompañarla de otr medida que indique el grado de dispersión del resto de valores de la distribución despecto de esta media.
    n despecto de esta media.

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