2-3

Histogramas

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2-2 MÁS ALLÁ DE LO BÁSICO
Cargas axiales de latas de aluminio. Remítase al conjunto de datos 15 del apéndice B. Use un programa de cómputo estadístico o una calculadora para construir una distribución de frecuencias relativas para las I75 cargas axiales de las latas de aluminio de 0.0109 pulgadas de grosor: luego, haga lo mismo para las 175 cargas axiales de las latas de aluminio de 0.0111 pulgadas de grosor. Compare las dos distribuciones de frecuencias relativas. Interpretación de los efectos de los valores extremos. Remítase al conjunto de datos 15 del apéndice B y utilice las cargas axiales de las latas de aluminio con un grosor de 0.0111 pulgadas. La carga de 504 lb es un valor extremo porque está muy …ver más…

En particular, debemos desarrollar la habilidad de observar un histograma y entender la naturaleza de la distribución de los datos.

Definición
Un histograma es una gráfica de barras donde la escala horizontal representa clases de valores de datos y la escala vertical representa frecuencias. Las alturas de las barras corresponden a los valores de frecuencia; en tanto que las barras se dibujan de manera adyacente (sin huecos entre sí).

El primer paso para la construcción de un histograma es la creación de una tabla de distribución de frecuencias. El histograma es, básicamente, una versión gráfica de dicha tabla. Observe la figura 2-2, que incluye el histograma correspondiente a la distribución de frecuencias de la tabla 2-2 de la sección anterior. En la escala horizontal se marca cada barra del histograma con su frontera de clase inferior a la izquierda, y su frontera de clase superior a la derecha, como se observa en la figura 2-2. En vez de utilizar las fronteras de clase a lo largo del eje horizontal, a menudo es más práctico el uso de los valores de la marca de clase en

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Capítulo 2

Resumen y gráficas de datos

o 30%

a
2 20%

o

/0%

Datos faltantes
Es común que las muestras carezcan de algunos datos. Los datos faltantes caen en dos categorías generales: 1. valores faltantes que resultan de causas aleatorias no relacionadas con los valores de los datos, y 2. valores faltantes que resultan