Reflexiones en torno al racismo

1679 palabras 7 páginas
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CON EXCEL 1) MEDIA ARITMÉTICA Las medidas de tendencia central son medidas representativas que como su nombre lo indica, tienden a ubicarse hacia el centro del conjunto de datos, es decir, una medida de tendencia central identifica el valor del dato central alrededor de cual se centran los demás datos, siendo la media aritmética una de aquellas medidas. La medida aritmética, a igual que cualquier otra medida de datos estadísticos, cuando se calcula a nivel de toda la población, se denominan parámetro, como por ejemplo, la calificación promedio en el examen de admisión de todos los estudiantes que ingresan a la Universidad UTN al primer semestre del presente año lectivo. Pero si se calcula basada en muestras, se …ver más…

Calcular la media aritmética promedio de la utilidad por pan. Tienda Utilidad/pan Cantidad vendida 1 1 2000 2 0,8 1800 3 0,9 2100

Solución: ̅

∑ ∑

̅

En Excel se calcula insertando de la siguiente manera: Se insertar la función: SUMAPRODUCTO (B36:B38;C36:C38)/SUMA(C36:C38)

Medidas de Tendencia Central

4

2) MEDIA GEOMÉTRICA 2.1) PROPIEDADES - La media geométrica proporciona una medida precisa de un cambio porcentual promedio en una serie de números. - Se utiliza con más frecuencia para calcular la tasa de crecimiento porcentual promedio de series de datos, a través del tiempo. - Es una medida de tendencia central por lo general menor que la media aritmética salvo en el extraño caso en que todos los incrementos porcentuales sean iguales, entonces las dos medias serán iguales. - Se le define como la raíz enésima del producto de “n” valores. Cuando los datos son bastantes o cantidades grandes, para facilitar el cálculo se lo debe simplificar pero sin alterar su naturaleza, para lo cual se puede utilizar los logaritmos de base 10. 2.2) MÉTODOS DE CÁLCULO 2.2.2.1) Para Datos No Agrupados Se emplea la ecuación: G  n x1  x2  x3    xn O aplicando logaritmos la ecuación: log x1  log x2  log x3  .... log xn log G  n

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