Docsity
Docsity

Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes

Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity


Consigue puntos base para descargar
Consigue puntos base para descargar

Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium


Orientación Universidad
Orientación Universidad


Análisis Estadístico Exploratorio Univariante: Ejercicios Resueltos, Ejercicios de Estadística Aplicada

Una serie de ejercicios resueltos sobre análisis estadístico exploratorio univariante. Incluye problemas sobre la tipología de variables, cálculo de frecuencias absolutas y relativas, diagramas de barras y sectores, y el análisis de datos agrupados y no agrupados. Se abordan conceptos como la media, mediana, moda, desviación estándar, cuartiles y detección de datos atípicos, proporcionando una guía práctica para estudiantes de estadística. Los ejercicios están enfocados en la aplicación de métodos estadísticos descriptivos para el análisis de datos univariantes, con ejemplos concretos y detallados que facilitan la comprensión y el aprendizaje de los conceptos clave. Ideal para estudiantes que buscan reforzar sus conocimientos y habilidades en estadística descriptiva a través de la práctica y la resolución de problemas.

Tipo: Ejercicios

2024/2025

A la venta desde 06/12/2025

apunts-de-confi
apunts-de-confi 🇪🇸

28 documentos

1 / 18

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
ANÀLISI ESTADÍSTICA EXPLORATÒRIA UNIVARIANT
1. Indiqueu la tipologia de les següents variables:
a. Nombre de fills d'una camada.
Quantitativa discreta
b. Temperatura enregistrada cada mitja hora en un observatori.
Quantitativa contínua
c. Color dels ulls dels animals d'una determinada espècie.
Qualitativa nominal
d. Extensió - gran, mitjana o petita - del territori contaminat a les comarques de Catalunya.
Qualitativa ordinal
e. Extensió, en Km2, del territori contaminat a les comarques de Catalunya.
Quantitativa contínua
f. Nombre d’exemplars de les diferents espècies d’arbres de Catalunya.
Quantitativa discreta (si els efectius de cada espècie són molt nombrosos es pot tractar com a contínua)
g. Temps de supervivència dels malalts de càncer de pulmó des de que són diagnosticats d’aquesta
malaltia.
Quantitativa contínua
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff
pf12

Vista previa parcial del texto

¡Descarga Análisis Estadístico Exploratorio Univariante: Ejercicios Resueltos y más Ejercicios en PDF de Estadística Aplicada solo en Docsity!

ANÀLISI ESTADÍSTICA EXPLORATÒRIA UNIVARIANT

1. Indiqueu la tipologia de les següents variables:

a. Nombre de fills d'una camada.

Quantitativa discreta

b. Temperatura enregistrada cada mitja hora en un observatori.

Quantitativa contínua

c. Color dels ulls dels animals d'una determinada espècie.

Qualitativa nominal

d. Extensió - gran, mitjana o petita - del territori contaminat a les comarques de Catalunya.

Qualitativa ordinal

e. Extensió, en Km

2

, del territori contaminat a les comarques de Catalunya.

Quantitativa contínua

f. Nombre d’exemplars de les diferents espècies d’arbres de Catalunya.

Quantitativa discreta (si els efectius de cada espècie són molt nombrosos es pot tractar com a contínua)

g. Temps de supervivència dels malalts de càncer de pulmó des de que són diagnosticats d’aquesta

malaltia.

Quantitativa contínua

2. Amb una mostra de 50 persones s’ha observat el color del cabell i dels ulls, d’acord a la següent taula:

Color ulls Color cabell Color ulls Color cabell Color ulls Color cabell

blaus pèl-roig blaus pèl-roig blaus pèl-roig

verds castany verds ros blaus ros

blaus pèl-roig blaus pèl-roig blaus ros

blaus castany blaus castany marrons ros

verds ros verds ros blaus castany

blaus ros blaus pèl-roig marrons castany

marrons ros blaus pèl-roig blaus ros

blaus pèl-roig blaus ros blaus castany

blaus ros blaus ros marrons castany

verds pèl-roig verds castany blaus pèl-roig

blaus pèl-roig blaus ros blaus pèl-roig

blaus ros blaus ros blaus castany

blaus ros blaus ros blaus ros

blaus ros blaus pèl-roig blaus ros

marrons castany blaus pèl-roig verds ros

verds pèl-roig blaus ros verds castany

marrons castany verds ros

a. Calculeu les freqüències absolutes i relatives de la variable color dels ulls.

Color dels Ulls Count Percent Graus

blaus 34 68.00 244.

marrons 6 12.00 43.

verds 10 20.00 72.

N= 50

b. Dibuixeu un diagrama de barres i un diagrama de sectors de la variable color dels ulls.

blaus marrons verds

35

30

25

20

15

10

5

0

Ulls

Count

Chart of Ulls

blaus

marrons

v erds

Category

v erds

10; 20,0%

marrons

6; 12,0%

blaus

34; 68,0%

Pie Chart of Ulls

Calculeu les freqüències absolutes i relatives de la variable color del cabell.

Color del Cabell Count Percent Graus

castany 12 24.00 86.

pèl roig 15 30.00 108.

ros 23 46.00 165.

N= 50

c. Dibuixeu un diagrama de barres i un diagrama de sectors de la variable color del cabell.

3. S’ha observat la raça de 25 gossos que passejaven per la llera del riu Onyar a la ciutat de Girona (L =

Labrador, P = Pastor alemany, S = Setter, B = Boxer):

L, L, S, L, L, L, P, L, L, L, S, P, L, S, S, L, L, L, L, L, S, B, L, L, L.

a) Calculeu les freqüències absolutes i relatives d’aquesta variable.

Raça

Freqüència Absoluta Freqüència Relativa Freqüència Percentual

Boxer

Labrador

Pastor Alemany

Setter

b) Dibuixeu un diagrama de barres i un diagrama de sectors d’aquesta variable.

Els graus dels angles els trobem multiplicant la freqüència relativa per 360º, que són els angles

de la circumferència:

Boxer = 0.04 * 360º = 14.4º Labrador = 0.68 * 360º = 244.8º

Pastor Alemany = 0.08 * 360º = 28.8º Setter = 0.2 * 360º = 72º

Boxer

Labrador

Pastor Alemà

Setter

Category

Setter

5; 20,0%

Pastor Alemà

2; 8,0%

Labrador

17; 68,0%

Boxer

1; 4,0%

Pie Chart of Raça

Boxer Labrador Pastor Alemà Setter

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Raça

Count

Chart of Raça

4. Les qualificacions d’una assignatura de la Facultat el curs 2014-15 van ser les següents:

Excel·lent Notable Aprovat Suspès No presentat

a. Calculeu les freqüències relatives d’aquesta variable.

Excel·lent Notable Aprovat Suspès No presentat

b. Dibuixeu un diagrama de barres i un diagrama de sectors d’aquesta variable.

Graus

Excel·lent Notable Aprovat Suspès No presentat

Excel.lent Notable Aprovat Suspès No presentat

0

20

40

60

80

100

120

Excel.lent

Notable

Aprovat

Suspès

No presentat

Evidentment també es pot agrupar les dades en intervals:

Nombre d’intervals:

Criteri 1: k = N  N = 100; k = 10

Criteri 2: 50  N  100  6  k  10

Per tant k ha d’estar entre 6 i 10 classes. En aquest exemple n’agafem 6 per raons

didàctiques. Si féssim n histograma amb 10 classes segurament seria molt semblant al de

12 que hem fet abans.

Amplitud de l’interval: 11/6 = 1.833  h = 2 Se sobrepassa amb 1 l’amplitud 2*6 = 12

Intervals

de classe

Marca de

classe

Freqüència

Absoluta

Freqüència

relativa

Fr Abs

Acumulada

Fr relativa

Acumulada

(4.5,6.5] 5.5 13 13/100=0.13 13 13/100=0.

(6.5,8.5] 7.5 22 22/100=0.22 13+22= 35 35/100=0.

(8.5,10.5] 9.5 23 23/100=0.23 35+23= 58 58/100=0.

(10.5,12.5] 11.5 21 21/100=0.21 58+21= 79 79/100=0.

(12.5,14.5] 13.5 14 14/100=0.14 79+14= 93 93/100=0.

(14.5,16.5] 15.5 7 7/100=0.07 93+7= 100 100/100=1.

5,5 7,5 9,5 11,5 13,5 15,

25

20

15

10

5

0

C

Frequency

Histogram of C

C)

Mitjana =

= 10dies

La mediana és el valor que està al mig, quan les dades estan ordenades. A l’exemple

tenim un nombre parell de dades i per tant la mediana serà la mitjana de les dues dades

centrals.

Mediana =

ఱబ

ఱభ

= 10dies

Desviació estàndard o tipus =

೔సభ

= 2.871dies

Coeficient de variació =

(∗ 100) =28.71%. Podem considerar que no hi ha massa

variabilitat

d)

Per calcular els quartils utilitzarem la fórmula: 1+[q*(N-1)/100]

Q1: 1+(2599/100)=25.75  Q1 = x25.75 = x 25 +( x 26 -x 25 )0.75 =

= 8+(8-8)*0.75 = 8dies

Q3: 1+(75*99/100)=75.25  Q3 = x

= x

75

+( x

76

-x

75

= 12+(12-12)*0.25 = 12dies

L’amplada intercuartílica és la diferència de quartils,

AIQ = Q3-Q1 = 12 – 8 = 4dies

Dades atípiques: Són dades atípiques aquelles menors que Q1 - 1.5 AIQ i aquelles majors

que Q3 + 1.5 AIQ

1.5 AIQ = 6; Q1 - 1.5 AIQ = 2 ; Q3 + 1.5 AIQ = 18

No hi ha dades atípiques

5,0 7,5 10,0 12,5 15,0 17,

C

Boxplot of C

Descriptive Statistics: C

Mitjana =

La mediana és el valor que està al mig, quan les dades estan ordenades. A l’exemple

tenim un nombre parell de dades i per tant la mediana serà la mitjana de les dues dades

centrals.

Mediana =

మఱ

మల

Desviació estàndard o tipus =

೔సభ

Coeficient de variació =

(∗ 100) = 8.17%. Podem considerar que hi ha molt poca

variabilitat

Dada Mínima = 3.

Dada Màxima = 5.

Amplada = 1.

Quartils

Per calcular els quartils utilitzarem la fórmula: 1+[q*(N-1)/100]

Q1: 1+(2549/100)=13.25  Q1 = x13.25 = x 13 +( x 14 -x 13 )0.25 =

Q3: 1+(75*49/100)=37.75  Q3 = x

= x

37

+( x

38

-x

37

Dades atípiques: Són dades atípiques aquelles menors que Q1 - 1.5 AIQ i aquelles majors

que Q3 + 1.5 AIQ

1.5 AIQ = 0.57; Q1 - 1.5 AIQ = 3.78 ; Q3 + 1.5 AIQ = 5.26. La dada 3.58 és atípica per

l’esquerra i les dades 5.41 i 5.48 són atípiques per la dreta.

Diagrama de caixa:

4.0 4.5 5.0 5.

7. La següent taula presenta els resultats de 50 concentracions d’ió nitrat (en μg ml

). Feu un

estudi gràfic i numèric de la mostra.

Valor Count CumCnt Percent CumPct

N= 50

Només hi ha 8 valors. Per tant 8 classes

0,46 0,47 0,48 0,49 0,50 0,51 0,52 0,

12

10

8

6

4

2

0

C

Frequency

Histogram of C

Descriptive Statistics: C

Variable Mean StDev CoefVar Minimum Q1 Median Q3 Max IQR Mode

C1 0.49960 0.01641 3.28 0.46 0.49 0.50 0.51 0.53 0.02 0.

1+[q(N-1)/100]  1+(2549/100)=13.25  Q1 = x

= x

13

+( x

14

-x

13

1+[q(N-1)/100]  1+(7549/100)=37.75  Q3 = x

= x

37

+( x

38

-x

37

1.5 AIQ = 0.03; Q1 - 1.5 AIQ = 0.46 ; Q3 + 1.5 AIQ = 0.

, rep(7,2), rep(8,19, rep(9,1))

0.46 0.47 0.48 0.49 0.50 0.51 0.52 0.

9. En el procés de control de qualitat d'una fàbrica on es comercialitzen bosses de patates fregides,

s'han controlat els pesos de 40 bosses que han estat escollides a l'atzar de la producció total

del dia. Els pesos obtinguts, expressats en grams, han estat els següents:

a. Tabuleu aquestes dades, dibuixeu el corresponent histograma i comenteu-ne els trets més

característics.

b. Calculeu la mitjana, la mediana, la variància i la desviació tipus a partir de les dades originals no

agrupades. Compareu la mitjana amb la mediana, i relacioneu-ho amb la forma de l'histograma.

c. Calculeu els quartils Q

1

, Q

3

i l’AIQ. Dibuixeu el corresponent diagrama de caixa i comenteu-ne els

trets més característics.

d. Calculeu el valor aproximat dels percentils P

10

i P

90

e. Quin percentil correspon a una bossa de patates que pesa 455 grams?

a) Tabuleu aquestes dades, dibuixeu el corresponent histograma i comenteu-ne els trets més

característics

En primer lloc ordenem les dades:

Nombre d’intervals:

Criteri 1: k = N  N = 40; k = 6

Criteri 2: N  50  5  k  7

Amplitud de l’interval: 45/6 = 7.5  h = 7.5. Divisió perfecta. No se sobrepassa l’amplitud hem

de tancar un interval per un costat o afegir-ne un altre.

Intervals

de classe

Marca de

classe

Freqüència

Absoluta

Freqüència

relativa

Fr Abs

Acumulada

Fr relativa

Acumulada

[427,434.5] 430.75 4 4/40 = 0.1 4 4/40 = 0.

(434.5,442] 438.25 8 8/40 = 0.2 4+8 = 12 12/40 = 0.

(442,449.5] 445.75 7 7/40 = 0.175 12+7 = 19 19/40 = 0.

(449.5,457] 453.25 9 9/40 = 0.225 19+9 = 28 28/40 = 0.

(457,464.5] 460.75 4 4/40 = 0.1 28+4 = 32 32/40 = 0.

(464.5,472] 468.25 8 8/40 = 0.2 32+8 = 40 40/40 = 1.

L’histograma és bastant simètric i uniforme, amb un lleuger biaix a la dreta.

Una altra opció: h = 8. Se sobrepassa amb 3 l’amplitud 6*8 = 48. Podem decidir deixar-ne 2 a

un costat i un a l’altre o 1.5 i 1.5 a cada costat (donen el mateix perfil d’histograma)

Intervals

de classe

Marca de

classe

Freqüència

Absoluta

Freqüència

relativa

Fr Abs

Acumulada

Fr relativa

Acumulada

(426,434] 430 4 0.1 4 0.

(434,442] 438 8 0.2 12 0.

(442,450] 446 9 0.225 21 0.

(450,458] 454 7 0.175 28 0.

(458,466] 462 5 0.125 33 0.

(466,474] 470 7 0.175 40 1.

Finalment, si haguéssim fet 6 classes fent-les coincidir amb les desenes:

Intervals

de classe

Marca de

classe

Freqüència

Absoluta

Freqüència

relativa

Fr Abs

Acumulada

Fr relativa

Acumulada

(42 0 ,43 0 ] 425 2 0. 05 2 0. 05

(43 0 ,44 0 ] 435 5 0. 125 7 0. 175

(44 0 ,450] 445 14 0. 35 21 0. 525

(450,4 60 ] 455 9 0. 225 30 0.7 5

(4 60 ,4 70 ] 465 9 0. 225 39 0. 975

(4 70 ,4 80 ] 475 1 0. 025 40 1.

frequency

430 440 450 460 470

0

2

4

6

8

Histogram of t

Frequency

420 430 440 450 460 470 480

0

2

4

6

8

10

12

14

d) Calculeu el valor aproximat dels percentils P10 i P90.

P10: 1+[q(N-1)/100]  1+(1039/100)=4.9  P 10 = x4.9 = x 4 +( x 5 -x 4 )*0.9 = 432+(436-

432)*0.9 = 435.6g

P90: 1+[q(N-1)/100]  1+(9039/100)=36.1  P

90

= x

= x

36

+( x

37

-x

36

469)*0.1 = 469.1g

e) Quin percentil correspon a una bossa de patates que pesa 455 grams?

455= x

(28)

 P

q

q=(i-1)100/(N-1)  q=(27100/39)=69.

455= x(28) correspon al percentil P69.

10. En un article de Quality Engineering es presenten dades de viscositat en un procés químic:

Feu un estiu complet d’aquest conjunt de dades.

Criteri 1: k =

Intervals de classe Marca de classe Freqüència Absoluta Freqüència relativa Fr Abs Acumulada Fr relativa

 - 13.3 14.9 15.8 16.0 14.5 13.7 13.7 14.9 15.3 15. - 15.1 13.6 15.3 14.5 13.4 15.3 14.3 15.3 14.1 14. - 14.8 15.6 14.8 15.6 15.2 15.8 14.3 16.1 14.5 13. - 14.3 13.9 14.6 14.1 16.4 15.2 14.1 15.4 16.9 14. - 14.3 15.2 14.2 14.0 16.1 15.2 16.9 14.4 13.1 15. - 14.9 13.7 15.5 16.5 15.2 13.8 12.6 14.8 14.4 15. - 14.6 15.1 15.2 14.5 14.3 17.0 14.6 12.8 15.4 14. - 16.4 16.1 15.2 14.8 14.2 16.6 16.8 14.0 15.7 15. - 12.6 1 1 1.25 1. Valor Count CumCnt Percent CumPct - 12.8 1 2 1.25 2. - 13.1 1 3 1.25 3. - 13.3 2 5 2.50 6. - 13.4 1 6 1.25 7. - 13.6 1 7 1.25 8. - 13.7 3 10 3.75 12. - 13.8 1 11 1.25 13. - 13.9 1 12 1.25 15. - 14.0 2 14 2.50 17. - 14.1 3 17 3.75 21. - 14.2 2 19 2.50 23. - 14.3 6 25 7.50 31. - 14.4 3 28 3.75 35. - 14.5 4 32 5.00 40. - 14.6 3 35 3.75 43. - 14.8 4 39 5.00 48. - 14.9 4 43 5.00 53. - 15.1 2 45 2.50 56. - 15.2 8 53 10.00 66. - 15.3 4 57 5.00 71. - 15.4 2 59 2.50 73. - 15.5 1 60 1.25 75. - 15.6 4 64 5.00 80. - 15.7 1 65 1.25 81. - 15.8 2 67 2.50 83. - 15.9 1 68 1.25 85. - 16.0 1 69 1.25 86. - 16.1 3 72 3.75 90. - 16.4 2 74 2.50 92. - 16.5 1 75 1.25 93. - 16.6 1 76 1.25 95. - 16.8 1 77 1.25 96. - 16.9 2 79 2.50 98. - 17.0 1 80 1.25 100. - N= -  N = 80; k = N 
  • Criteri 2: 50  N  100  6  k  - Se sobrepassa amb 0.1 l’amplitud 0.5*9 = 4. Amplitud de l’interval: 4,4/9 = 0.4888  h = 0.5.
    • (12.5,13] 12.75 2 0.025 2 0. Acumulada
    • (13,13.5] 13.25 4 0.05 6 0.
    • (13.5,14] 13.75 8 0.1 14 0.
    • (14,14.5] 14.25 18 0.225 32 0.
    • (14.5,15] 14.75 11 0.1375 43 0.
    • (15,15.5] 15.25 17 0.2125 60 0.
    • (15.5,16] 15.75 9 0.1125 69 0.
    • (16,16.5] 16.25 6 0.075 75 0.
    • (16.5,17] 16.75 5 0.0625 80 1.