Asimetría y Curtosis

La Asimetría es una medida de forma de una distribución que permite identificar y describir la manera como los datos tiende a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la distribución. Permite identificar las características de la distribución de datos sin necesidad de generar el gráfico.

Tipos de Asimetría:

Asimetría Negativa o a la Izquierda.- Se da cuando en una distribución la minoría de los datos está en la parte izquierda de la media.

Simétrica.- Se da cuando en una distribución se distribuyen aproximadamente la misma cantidad de los datos a ambos lados de la media aritmética.

Asimetría Positiva o a la Derecha.- Se da cuando en una distribución la minoría de los datos está en la parte derecha de la media aritmética. 

Curtosis o Apuntamiento: La curtosis mide el grado de agudeza o achatamiento de una distribución con relación a la distribución normal, es decir, mide cuán puntiaguda es una distribución.

Tipos de Curtosis: La curtosis determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Así puede ser:

Leptocúrtica.- Existe una gran concentración.

Mesocúrtica.- Existe una concentración normal.

Platicúrtica.- Existe una baja concentración.

Para realizar los ejercicios pueden descargar la guía en el siguiente enlace: Guía de Ejercicios Asimetría y Curtosis

Regresion Lineal Simple

Los métodos de regresión estudian la construcción de modelos para explicar o representar la dependencia entre una variable respuesta o dependiente Y respecto la(s) variable(s) explicativa(s) o independiente(s), X. El análisis de regresión es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables. Se adapta a muchas situaciones como por ejemplo en la administración permite predecir el comportamiento de las ventas sobre un determinado producto y la influencia que pudiese tener una campaña publicitaria.

Por otro lado la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.

Así mismo la técnica de mínimos cuadrados se usa comúnmente en el ajuste de curvas. Muchos otros problemas de optimización pueden expresarse también en forma de mínimos cuadrados, minimizando la energía o maximizando la entropía.

La asignación correspondiente a esta unidad deben realizarla en Excel y enviarla a mi correo, la guía con los problemas que deben resolver pueden descargarla aquí:

Guía de Ejercicios