Hallar la mediana y la moda en la siguiente distribución de datos. Intervalo de clases f 16.5 – 19.5 1 19.5 – 22.5 5 22.5 – 25.5 9 25.5 – 28.5 6 28.5 – 31.5 5 31.5 – 34.5 4 34.5 – 37.5 2 32
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
Parámetros y estadísticos <ul><li>Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población </li></ul><ul><ul><li>La altura media de los individuos de un país </li></ul></ul><ul><ul><li>La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). </li></ul></ul><ul><li>Estadístico: Ídem (cambiar población por muestra) </li></ul><ul><ul><li>La altura media de los que estamos en este aula. </li></ul></ul><ul><ul><li>Somos una muestra (¿representativa?) de la población. </li></ul></ul><ul><ul><li>Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le suele llamar estimador . </li></ul></ul><ul><ul><li>Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la dificultad que conlleva estudiar a *TODA* la población, calculamos un estimador sobre una muestra y “confiamos” en que sean próximos. Más adelante veremos como elegir muestras para que el error sea “confiablemente” pequeño. </li></ul></ul>Parámetros y estadísticos <ul><li>Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población </li></ul><ul><ul><li>La altura media de los individuos de un país </li></ul></ul><ul><ul><li>La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). </li></ul></ul><ul><li>Estadístico: Ídem (cambiar población por muestra) </li></ul><ul><ul><li>La altura media de los que estamos en este aula. </li></ul></ul><ul><ul><li>Somos una muestra (¿representativa?) de la población. </li></ul></ul><ul><ul><li>Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le suele llamar estimador . </li></ul></ul><ul><ul><li>Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la dificultad que conlleva estudiar a *TODA* la población, calculamos un estimador sobre una muestra y “confiamos” en que sean próximos. Más adelante veremos como elegir muestras para que el error sea “confiablemente” pequeño. </li></ul></ul>
Explicación: