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TRABAJO FINAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y OTRAS.


Enviado por   •  25 de Marzo de 2017  •  Tarea  •  627 Palabras (3 Páginas)  •  166 Visitas

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[pic 1]

Asignatura:

Estadística Descriptiva

Aplicación de los conceptos de Estadística Descriptiva

Presenta:

MENESES QUITIAQUEZ EVELYN VIVIANA ID 539049

OCAÑA OCAÑA ALBA LUCIA ID 369758

ORTIZ ANA LUCIA ID

Colombia - San Juan de Pasto           Noviembre, 19 de 2016

[pic 2]

Asignatura:

Estadística Descriptiva

Aplicación de los conceptos de Estadística Descriptiva

Presenta

MENESES QUITIAQUEZ EVELYN VIVIANA ID 359049

OCAÑA OCAÑA ALBA LUCIA ID 369758

ORTIZ ANA LUCIA ID

Docente

ANA LUCY GOMEZ TULCAN

Colombia - San Juan de Pasto            Noviembre, 19 de 2016.

INTRODUCCION

El objetivo del presente trabajo es aplicar lo aprendido con las herramientas dadas hasta la presentación del trabajo,  sobre  Estadística Descriptiva el cual se realiza mediante un ejemplo.

Para esto se ha seleccionado un tema que es de interés general,  El tour ciclismo,  siempre se escucha  el tour  de Francia, el tour de España, la Giro de Italia, se escucha a los comentaristas hablar del tiempo, ganadores con milésimas de segundos, mas no se alcanza a comprender en ocasiones cuando se dice que el ganador es determinado participante y no siempre se lo ve de primero, entonces surgen interrogantes ¿Cómo  determinan al ganador, si no siempre esta de primero?, ¿cómo calculan los tiempos? En fin; esto ha despertado el interés por presentar un caso y poder comprender como es esa medición y sus resultados.

En este trabajo se ha tomado a los dos primeros ganadores de un tour, se va a medir  sus tiempos y se espera determinar el ganador de la manera más precisa, posible, teniendo en cuenta horas, minutos y segundos.  Por lo cual este análisis se convierte en una variable Cuantitativa continua.

Tour ciclismo

Después de culminar las 21 etapas de un tour de ciclismo de x país se requiere encontrar el ganador de la competencia general, para ello se ha tomado los datos de dos de los participantes con mejor rendimiento en la general

Competidor 1

  Etapas (i)

Xi (horas)

(X-x)Ʌ2

Etapa 1

0,32

12,15

Etapa 2

4,16

0,13

Etapa 3

4,29

0,23

Etapa 4

4,7

0,80

Etapa 5

4,16

0,13

Etapa 6

4,5

0,48

Etapa 7

3,55

0,07

Etapa 8

4

0,11

Etapa 9

3,50

0,09

Etapa 10

4,50

0,48

Etapa 11

3,44

0,13

Etapa 12

4,32

0,26

Etapa 13

6,02

4,90

Etapa 14

5,45

2,70

Etapa 15

2,54

1,60

Etapa 16

3,21

0,35

Etapa 17

4,30

0,33

Etapa 18

4,55

0,55

Etapa 19

0,48

0,23

Etapa 20

5,23

2,03

Etapa 21

2

1,76

Total

79,22

31,10

 

 

 

Promedio

79.22÷21

 3,78

Varianza S2

31,10÷21

 1,48

Desv Esta S

[pic 3]

 1,22

C. Var CV

(1,22÷3,78)*100

 32,28%

Competidor 2

  Etapas (i)

Xi (horas)

(X-x)Ʌ2

Etapa 1

0,30

12,14

Etapa 2

4,16

0,14

Etapa 3

4,29

0,26

Etapa 4

4,7

0,84

Etapa 5

4,16

0,14

Etapa 6

4,05

0,07

Etapa 7

3,55

0,05

Etapa 8

4,14

0,13

Etapa 9

3,51

0,08

Etapa 10

4,5

0,51

Etapa 11

3,44

0,12

Etapa 12

4,31

0,28

Etapa 13

6,02

5,00

Etapa 14

5,45

2,77

Etapa 15

2,57

1,47

Etapa 16

3,21

0,33

Etapa 17

4,38

0,35

Etapa 18

4,54

0,57

Etapa 19

0,46

0,21

Etapa 20

5,23

2,09

Etapa 21

2,5

1,65

Total

79,47

29,21

 

 

 

Promedio

79,47÷21

3,78

Varianza S2

29,21÷21

1,39

Desv Esta S

[pic 4]

1,18

C. Var CV

(1,18÷3,78)*100

31,22%

   

...

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