Asimetria
Enviado por josuepotter • 11 de Septiembre de 2014 • 563 Palabras (3 Páginas) • 218 Visitas
ASIMETRÍA
Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del
punto central (Media aritmética). La asimetría presenta tres estados diferentes, cada uno de
los cuales define de forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de
asimetría. Se dice que la asimetría es positiva cuando la mayoría de los datos se encuentran
por encima del valor de la media aritmética, la curva es Simétrica cuando se distribuyen
aproximadamente la misma cantidad de valores en ambos lados de la media y se conoce
como asimetría negativa cuando la mayor cantidad de datos se aglomeran en los valores
menores que la media.
El Coeficiente de asimetría, se representa mediante la ecuación matemática, para datos
agrupados
Donde (g1) representa el coeficiente de asimetría de Fisher, (Xi) cada uno de los valores, ( )
la media de la muestra y (ni) la frecuencia de cada valor.
O también, para datos no agrupados, comoLos resultados de este coeficiente se interpretan:
· (g1 = 0): Se acepta que la distribución es Simétrica, es decir, existe
aproximadamente la misma cantidad de valores a los dos lados de la
media. Este valor es difícil de conseguir por lo que se tiende a tomar los
valores que son cercanos ya sean positivos o negativos (± 0.5).
· (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.
Desde luego entre mayor sea el número (Positivo o Negativo), mayor será la distancia que
separa la aglomeración de los valores con respecto a la media.
CURTOSIS
Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región
central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe
una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) ó
una baja concentración (Platicúrtica).
Para calcular el coeficiente de Curtosis, para datos agrupados, se utiliza la ecuación:
Donde (g2) representa el coeficiente de Curtosis, (Xi) cada uno de los valores, ( ) la media de
la muestra y (ni) la frecuencia de cada valor.
Par datos no agrupados, se utiliza:
( )
( )( )( )
( )
( )( )
4 2
2
1
1 3 1
1 2 3 2 3
n
i
i
n n x x n
g
n n n = s n n
+ - - = - - - - - -
Σ
Los resultados del coeficiente de Curtosis se interpretan:
·
...