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


Ejercicios de Estadística: Calculo de Medidas Descriptivas - Prof. Sendra, Ejercicios de Matemáticas

Este documento contiene una serie de ejercicios relacionados con el cálculo de medidas descriptivas en estadística. Los ejercicios abarcan temas como el cálculo de percentiles, la representación de datos mediante diagramas de cajas, el cálculo de la desviación media y la desviación típica, y la interpretación de resultados. Ideal para estudiantes de estadística o de ciencias sociales que deseen practicar y fortalecer sus conocimientos en este área.

Tipo: Ejercicios

2017/2018

Subido el 17/05/2018

msj99
msj99 🇪🇸

5 documentos

1 / 2

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
1
Tutoría 1 Nombre...................................................................
C1. Si el percentil del 10% de una muestra de 49 casos es p10%=8,4, entonces (Indicar V=verdadero/ F=falso):
a) El dato décimo, una vez ordenados de menor a mayor, será 8,4.
b) El 10% de los datos serán menores o iguales a 8,4.
c) El 90% de los datos superaran el 8,4.
d) El dato quinto, una vez ordenados de menor a mayor, será 8,4.
C2. El nivel en suero de creatina fosfoquinasa de 36 hombres saludables fue:
a) Dibujar un diagrama de cajas de la distribución de la creatina
fosfoquinasa de los 36 casos. Indicar los valores utilizados:
Mediana= Q1= Q3= d=IQR=
b) ¿Qué es un dato “outlier”? ¿Encontramos alguno en nuestra distribución de creatina?
C3. El promedio de las diferencias, en valor absoluto, de los datos a la media (desviación media),𝐷𝐷𝑥𝑥=
|𝑥𝑥𝑖𝑖−𝑥𝑥|
𝑛𝑛
𝑖𝑖=𝑖𝑖𝑛𝑛, está en torno a (4/5)s, s=Desviación típica muestral ( s=(𝑥𝑥𝑖𝑖−𝑥𝑥)2
𝑛𝑛
𝑖𝑖=𝑖𝑖𝑛𝑛−1 ). Comprobar dicha
afirmación con unos conjuntos de datos pequeños: {4, 6, 8, 10} ¿Cuánto vale el rango intercuartílico?
C4 Si tenemos que la edad media de aparición de una determina afección es 35 años ¿es compatible dicha
afirmación con el hecho de tener pocos casos con valores en torno a 35 años?
C5 ¿En qué se diferencian fundamentalmente las distribuciones de estos pares de conjuntos de datos (en
localización y en dispersión)? (representar con puntos sobre eje X, sin cálculos)
a) {1,0,2,0,1,0,3,1,2} con {3,4,4,3,5,4,5,6,5}
b) {5,3,1,6,2,3,6,3,1,0,4} con {3,2,3,4,3,2,2,4,3,3,4}
c) {1,0,2,0,1,0,3,1,2} con {3,5,4,5,2,6,5,7,1}
C6. Medimos la resistencia a la compresión de 30 muestras de rocas, y obtenemos una
x=
6,3MPa y una
desviación típica s=2,1MPa. Si posteriormente detectamos que el aparato de medida medía
sistemáticamente dos unidades más de lo correcto, ¿cómo afecta dicho cambio en la media y la
desviación típica? ¿Cómo afectaría si detectamos que el aparato ha dado el doble de la medición
correcta?
pf2

Vista previa parcial del texto

¡Descarga Ejercicios de Estadística: Calculo de Medidas Descriptivas - Prof. Sendra y más Ejercicios en PDF de Matemáticas solo en Docsity!

Tutoría 1 Nombre...................................................................

C1. Si el percentil del 10% de una muestra de 49 casos es p10% =8,4, entonces (Indicar V=verdadero/ F=falso): a) El dato décimo, una vez ordenados de menor a mayor, será 8,4. b) El 10% de los datos serán menores o iguales a 8,4. c) El 90% de los datos superaran el 8,4. d) El dato quinto, una vez ordenados de menor a mayor, será 8,4. C2. El nivel en suero de creatina fosfoquinasa de 36 hombres saludables fue:

a) Dibujar un diagrama de cajas de la distribución de la creatina fosfoquinasa de los 36 casos. Indicar los valores utilizados: Mediana= Q1= Q3= d=IQR= b) ¿Qué es un dato “outlier”? ¿Encontramos alguno en nuestra distribución de creatina?

C3. El promedio de las diferencias, en valor absoluto, de los datos a la media (desviación media),𝐷𝐷𝑥𝑥̅ =

∑ 𝑛𝑛𝑖𝑖=𝑖𝑖|𝑥𝑥 (^) 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅| 𝑛𝑛 , está en torno a (4/5) s, s= Desviación típica muestral ( s=

� ∑^ (𝑥𝑥^ 𝑖𝑖^ −𝑥𝑥̅)

𝑛𝑛𝑖𝑖=𝑖𝑖 2 𝑛𝑛−1 ). Comprobar dicha afirmación con unos conjuntos de datos pequeños: {4, 6, 8, 10} ¿Cuánto vale el rango intercuartílico?

C4 Si tenemos que la edad media de aparición de una determina afección es 35 años ¿es compatible dicha afirmación con el hecho de tener pocos casos con valores en torno a 35 años?

C5 ¿En qué se diferencian fundamentalmente las distribuciones de estos pares de conjuntos de datos (en localización y en dispersión)? (representar con puntos sobre eje X, sin cálculos) a) {1,0,2,0,1,0,3,1,2} con {3,4,4,3,5,4,5,6,5} b) {5,3,1,6,2,3,6,3,1,0,4} con {3,2,3,4,3,2,2,4,3,3,4} c) {1,0,2,0,1,0,3,1,2} con {3,5,4,5,2,6,5,7,1}

C6. Medimos la resistencia a la compresión de 30 muestras de rocas, y obtenemos una x^ =^ 6,3MPa y una

desviación típica s=2,1MPa. Si posteriormente detectamos que el aparato de medida medía sistemáticamente dos unidades más de lo correcto, ¿cómo afecta dicho cambio en la media y la desviación típica? ¿Cómo afectaría si detectamos que el aparato ha dado el doble de la medición correcta?

C7 Si disponemos de la siguiente tabla de frecuencias de edades de 430 individuos de una población: Edad % 25-29 8 30-34 19 35-39 26 40-49 30 50-69 17 ¿Podemos decir que la década de los 40 es la década más frecuente entre los individuos de la población?

C8 De un conjunto número de datos se han calculado las siguientes medidas: p 1%=-5; p 5%=-4,5; p 95%=9,5; p 99%=12,4, mediana =10,1, rango =20, Indicar si se observan errores o incompatibilidades entre estas medidas.

C9 a) ¿Un conjunto de datos podía tener la media y la desviación típica iguales a cero? b) ¿Un conjunto de datos podía tener la media cero y la desviación típica igual a 1,2? c) ¿Si la desviación típica es igual a cero entonces el rango es cero? d) La desviación típica de unos datos ¿puede ser mayor que la varianza?

C10 Inferencia sobre los colores de las “Pintarolas”. Tomar una muestra de n=20, investigar la variable Y=1 si color=marrón, Y=0 no marrón. Se π la probabilidad de que una pintarola seleccionada al azar sea marrón.

  • Estimar puntualmente π con 𝝅𝝅� = 𝑝𝑝 = 𝑟𝑟𝑛𝑛 ; 𝑟𝑟 = 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑟𝑟𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑚𝑚 é𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑚𝑚𝑥𝑥 = ∑ 𝑛𝑛𝑖𝑖=1𝑦𝑦𝑖𝑖
  • Intervalo de confianza aproximado: 𝑰𝑰𝑰𝑰 (^) 𝟗𝟗𝟗𝟗^ 𝝅𝝅^ %= � 𝑝𝑝 ± 1,96 × �^

𝑝𝑝×(1−𝑝𝑝) 𝑛𝑛 �

Cálculos extras

𝑦𝑦� =

= 𝑝𝑝 ; 𝑟𝑟 = 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑟𝑟𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑚𝑚 é𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑚𝑚𝑥𝑥

𝑥𝑥^2 =

∑ 𝑛𝑛𝑖𝑖=1(𝑦𝑦𝑖𝑖 − 𝑦𝑦�)^2

∑ 𝑛𝑛𝑖𝑖=1𝑦𝑦𝑖𝑖^2 − 𝑛𝑛𝑦𝑦� 2

𝑟𝑟 − 𝑟𝑟^

2 �𝑛𝑛 𝑛𝑛 − 1

𝑝𝑝 × (1 − 𝑝𝑝) ≅ 𝑝𝑝 × (1 − 𝑝𝑝)