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Interpretacion de un histograma

diciembre 28, 2021
Interpretacion de un histograma

histograma unimodal

Investigue cualquier característica sorprendente o indeseable en el histograma. Por ejemplo, el histograma de los tiempos de espera de los clientes mostró una dispersión más amplia de lo esperado. Una investigación reveló que una actualización del software de los ordenadores provocó retrasos en los tiempos de espera de los clientes. Simetría

Algunas distribuciones teóricas, como la normal, son simétricas. Otras distribuciones teóricas, como la exponencial y la lognormal, son asimétricas. La distribución de Weibull puede ser simétrica, asimétrica a la derecha o asimétrica a la izquierda. El sesgo de una distribución de Weibull viene determinado por el valor del parámetro de escala. Para más información, vaya a Distribución de Weibull. Tamaño de la muestra (N)

Un histograma funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es de al menos 20. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, cada barra del histograma puede no contener suficientes puntos de datos para mostrar con precisión la distribución de los datos. Si el tamaño de la muestra es inferior a 20, considere la posibilidad de utilizar el Gráfico de Valor Individual en su lugar.

Por ejemplo, el gerente de un banco crea un histograma de los tiempos de espera de los clientes de dos sucursales bancarias y nota que el histograma tiene dos picos. El gerente crea otro histograma para mostrar los datos de cada ubicación como un grupo separado. El histograma con grupos confirma que los dos picos en el histograma original corresponden a una diferencia en los tiempos medios de espera entre las dos ubicaciones.

cómo interpretar el histograma en spss

Explicación: Puede ver en el histograma que los dos rangos más frecuentes para los valores son 62-64 y 64-66, con 5 valores en cada grupo. Y a partir de las opciones de respuesta, debería ver que sólo una opción, 62-68, contiene las dos barras de alta frecuencia.    También contiene la siguiente barra más alta (66-68, con un total de 4), por lo que con 14 valores totales el rango 62-68 tiene la mayor frecuencia de cualquiera de estos conjuntos de rangos de seis pulgadas en las opciones.

Explicación: Para las distribuciones sesgadas, los valores atípicos pueden afectar en gran medida el valor de la media y la desviación estándar. Por lo tanto, la mediana y el IQR serían mejores medidas del centro y la dispersión porque no están muy influenciados por los valores atípicos.

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ejemplo de interpretación de un histograma

Al examinar los datos, a menudo es mejor crear una representación gráfica de la distribución. Los gráficos visuales, como los histogramas, ayudan a ver fácilmente algunas características muy importantes de los datos, como su patrón general, las desviaciones llamativas de ese patrón y su forma, centro y dispersión.

Un histograma es especialmente útil cuando hay un gran número de observaciones. Los histogramas dividen el rango de valores en clases y muestran sólo el recuento o el porcentaje de las observaciones que entran en cada clase. Los histogramas regulares tienen un eje [latex]\text{y}[/latex]-que está etiquetado con la frecuencia. Los histogramas de frecuencia relativa, en cambio, tienen frecuencias relativas en el eje [latex]\text{y}[/latex], con datos tomados de un experimento real. Este capítulo se centrará específicamente en los histogramas de probabilidad, que es una idealización de la distribución de frecuencias relativas.

Los histogramas de probabilidad son similares a los histogramas de frecuencias relativas en el sentido de que el eje [latex]\text{y}[/latex]-está etiquetado con probabilidades, pero hay algunas diferencias a tener en cuenta. En un histograma de probabilidad, la altura de cada barra muestra la verdadera probabilidad de cada resultado si hubiera un número muy grande de ensayos (no las frecuencias relativas reales determinadas por la realización de un experimento). Como las alturas son todas probabilidades, deben sumar uno. Piense en estos histogramas de probabilidad como imágenes idealizadas de los resultados de un experimento. La simple observación de los histogramas de probabilidad permite ver fácilmente qué tipo de distribución siguen los datos.

forma de la calculadora de histogramas

Un histograma es una representación gráfica que organiza un grupo de puntos de datos en rangos especificados por el usuario. Con una apariencia similar a la de un gráfico de barras, el histograma condensa una serie de datos en una representación visual fácil de interpretar, tomando muchos puntos de datos y agrupándolos en rangos o intervalos lógicos.

Los histogramas se utilizan habitualmente en estadística para demostrar cuántas veces se produce un determinado tipo de variable dentro de un rango específico. Por ejemplo, un censo centrado en la demografía de un país puede utilizar un histograma para mostrar cuántas personas tienen entre 0 y 10 años, 11 y 20, 21 y 30, 31 y 40, 41 y 50, etc. Este histograma tendría un aspecto similar al del ejemplo siguiente.

El analista puede personalizar los histogramas de varias maneras. La primera es cambiar el intervalo entre cubos. En el ejemplo anterior, hay 5 cubos con un intervalo de diez. Esto podría cambiarse, por ejemplo, a 10 cubos con un intervalo de 5.

Tanto los histogramas como los gráficos de barras proporcionan una representación visual mediante columnas, y la gente suele utilizar los términos indistintamente. Más técnicamente, un histograma representa la distribución de frecuencias de las variables en un conjunto de datos. Por otro lado, un gráfico de barras suele representar una comparación gráfica de variables discretas o categóricas.

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