Medidas de Dispersión
Existe un conjunto de datos (100 estaturas), donde:
Media=1.68m
Desviación Estándar= 8cm
Si la estatura de un joven se localiza a 2 desviaciones estándar por debajo de la media, aproximadamente ¿qué estatura tiene el joven?
Mide 1.52m.
Cifra que se repite con mayor frecuencia en un conjunto de datos, puede haber una o varias, dependiendo la información proporcionada.
Moda.
Cuando el valor sea menor a cero, se aprecia el gráfico aplanado, indica la presencia de valores extremos importantes (colas largas y pesadas), a esto se le denomina curtosis:
Platicúrtica.
Para que un conjunto de datos pueda modelarse con series de tiempo. ¿Cuáles son las 2 principales condiciones?
Que exista la variable independiente “tiempo” y que el horizonte sea a corto plazo.
Menciona 3 características básicas que vuelven a una distribución normal.
Media, mediana y moda son iguales.
Su coeficiente de asimetría vale cero.
La curtosis tiene valor de cero (Mesocúrtica).
Existe un conjunto de datos con las siguientes medidas
Media=1.68m
Desviación Estándar= 3cm
¿Entre qué valores puede pertenecer un registro que se encuentra a +/- 1 desviación estándar de la media?
Entre 1.65 y 1.71m.
Menciona la condición en el acomodo de los datos para calcular la mediana.
Orden ascendente, de menor a mayor.
¿Cuál es el valor de la curtosis cuando una distribución es normal?
Cero.
Si se estuviera estudiando la variable “ventas” con respecto al tiempo, ¿cuál sería el modelo adecuado?
Extrapolativo.
¿Por qué en una distribución normal se puede confiar en la media como el centro de los datos?
Porque no hay muchos datos atípicos.
Mide lo mismo que la desviación estándar pero no toma en cuenta todos los datos, solo un porcentaje de la muestra que está en el centro, omitiendo los datos que están en las colas (extremos).
Rango Intercuartílico.
¿Cómo se llama la distribución que tiene cola a la derecha y la media es mayor a la mediana?
Exponencial.
¿La curtosis puede sustituir al valor de la desviación estándar?
No.
Supón que tienes la variable “estaturas de un equipo de futbol” ¿por qué razón un modelo causal no es el adecuado?
Porque solamente tienes un conjunto de datos.
Menciona 3 fenómenos que puedan modelarse con una distribución normal.
Peso, Edad y Presión Arterial.
Es idéntico al valor de la mediana. Por debajo de esta cifra tenemos el 50% de los datos, lo mismo que por arriba.
Segundo Cuartil.
¿Cómo se llama la distribución que cuenta con el mismo valor para media, mediana y moda?
Normal.
¿Cuáles son los valores que puede tener el coeficiente de asimetría?
-1, 0 y +1.
La velocidad del cambio determina la efectividad relativa de los pronósticos formales. ¿Verdadero o Falso?
Verdadero.
Menciona 3 fenómenos que no puedan modelarse con una distribución normal.
Tiempos de espera, temperaturas, ventas.
Si dos conjuntos de datos tienen la misma media, ¿qué información nos proporciona la desviación estándar para distinguir cada conjunto?
Su variabilidad.
Si el registro de un conjunto de datos es par, se suman las dos cantidades que quedan en el centro y se divide entre 2, si es impar, será el dato que quede en el centro de todos los registros.
Mediana.
Supón que tienes el siguiente fenómeno: una sociedad donde se acostumbra a tener un gran número de hijos. ¿Qué tipo de modelo es ideal para representarlo?
Exponencial con cola a la izquierda.
En los modelos causales y extrapolativos, los patrones se calculan con datos históricos, y esto, permite incrementar la exactitud del pronóstico. ¿Verdadero o Falso?
Falso.
¿Cuál es la forma de la distribución normal?
Campana de Gauss.