Medidas de Dispersión.

 Importancia de las Medidas de Dispersión Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad de la medida de tendencia central. Si los datos se encuentran ampliamente dispersos, la posición central es menos representativa de los datos. Coexisten problemas característicos para datos ampliamente dispersos, debemos ser capaces de distinguir que presentan esa dispersión antes de abordar esos problemas. Comparar las dispersiones de diferentes muestras. Si no desea tener una amplia dispersión de valores con respecto al centro de distribución o esto presenta riesgos inaceptables, necesitamos tener habilidad de reconocerlo y evitar escoger distribuciones que tengan las dispersiones más grandes. Dispersión en la mayoría de los datos, y debemos estar en capacidad de escribirla. Ya que la dispersión ocurre frecuentemente y su grado de variabilidad. En el siguiente video se muestran más importancia de las medidas de dispersión. Propiedades de las Medidas de Dispersión Propie...

  Las Medidas de Dispersión se clasifican en: Rango: Es el intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, se comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, aún más dispersos están de los datos (sin considerar la afectación de los valores extremos). El rango, también es llamado amplitud o recorrido de medida. De este modo decimos que el rango será la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo, o lo que es lo mismo:  Rango= (Max) - (Min) En el próximo video se evidencia un video de lo que es el cálculo del rango: Desviación Media: Es el promedio de las distancias de los datos a la media. Esto quiere decir que se calcula la distancia de cada dato al valor de la media. Al ser un promedio todas estas medidas las sumaremos y las dividiremos por el número total de datos. La desviación media se representa por D.M. o D y su fórmula es: En el próximo video veremos una pequeña explicación de los que...