
















Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Los mejores documentos en venta realizados por estudiantes que han terminado sus estudios
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Descubre las mejores universidades de tu país según los usuarios de Docsity
Ebooks gratuitos
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
Una serie de ejercicios prácticos sobre tablas de distribución de frecuencias, un concepto fundamental en estadística. Los ejercicios cubren temas como el cálculo de la marca de clase, la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa, la frecuencia acumulada, la media, la mediana y la moda. Útil para estudiantes de estadística que buscan practicar la aplicación de estos conceptos.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
1 / 24
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!
TEMA 01: TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIASTEMA 01: TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIASTEMA 01: TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
CENTRO PREUNIVERSITARIO
UNIVERSIDAD NACIONAL (^) CURSO
ESTADÍSTICA
181
Alcance (A): [menor dato; mayor dato] Rango (R): mayor dato - menor dato Intervalo de clase (I ):i [ ; >
Ancho de clase (w ):i w = L - Li s i
Marca de clase (x ):i x =i
Frecuencia absoluta (f ):i número de datos en cada intervalo. Frecuencia absoluta acumulada (F )i F = f 1 1
F = f + f 2 1 2 F = f + f + f 3 1 2 3
Frecuencia relativa (hi): h =i
Frecuencia relativa acumulada (Hi): H =i
límite inferior (L )i
límite superior (L )s
L +Li s 2
...
fi n total dedatos
Fi n
Las características (variables) de una población o muestra, para lo cual se recopilan, organiza, analizan y clasifican los datos a fin de obtener algunas conclusiones.
Términos usados Tablas de distribución de frecuencias
estudia
la variable se clasifica en
tener en cuenta
En una tabla de distribución de frecuencias de k intervalos se cumple lo siguiente:
son términos usados
Variable: Es la característica por estudiar (peso, edad, talla, etc.) Población: Es el conjunto de t o d o s l o s e l e m e n t o s q u e presentan la característica por estudiar. Muestra: Es una parte de la población que se toma para hacer el estudio.
...
Variable cualitativa
Son variables cuyos valores son cualidades, propiedades o atributos de la población.
Variable cuantitativa
Son variables cuyos valores se obtienen como resultado de medir o contar.
Nominal Ordinal
Discreta Continua
No existen reglas fijas para determinar el número de i n t e r v a l o s. S i s o n m u y pequeños, podría perderse información, y si son muy grandes, podrían producirse irregularidades. Para tener un valor adecuado aproximado se emplea la regla se Sturges: k = 1 + 3,3logn k = número de intervalos n = total de datos
Otra expresión que se puede emplear es k »
A) 6,20 xi fi hi B) 9,30 5 2 0. C) 5,20 10 4 m D) 5,30 15 3 0. E) 4,10 20 a 0. 25 2 n 30 b 0.
A) 0,36 I fi B) 0,45 20-30 8 C) 0,50 30-50 9 D) 0,55 50-80 12 E) 0,60 80-90 11
A) 20; 0,10 Peso fi hi B) 30; 0,40 48 18 0. C) 27; 0,30 50 f2 0. D) 35; 0,25 60 f3 h E) 40; 0,27 65 5 h
Intervalos xi fi Fi hi Hi
A) 150 B) 160 C) 166 D) 180 E) 156
Intervalos xi fi hi Fi 20-32 40 32-44 15 0, 44-56 m 0,25 p 56-68 n
A) 120 B) 135 C) 150 D) 144 E) 160
A) 14 Intervalo fi Fi hi B) 18 - 7 C) 20 12 - 10 D) 24 - E) 28 - 21 35
A) 50 Intervalos fi B) 51 12-24 18 C) 52 24-36 18 D) 53 36-48 36 E) 54 48-60 24 60-72 27
P R Á C T I C AP R Á C T I C AP R Á C T I C A
182
A) 12 Intervalos fi Fi hi B) 24 48-60 0. C) 16 60-72 32 D) 18 72-84 0. E) 20 84- 96-108 4
A) 90% Intervalos fi B) 92,5% 67,5 - 72,5 20 C) 10% 72,5 - 77,5 80 D) 87,5% 77,5 - 82,5 790 E) 90,5% 82,5 - 87,5 100 97,5 - 92,5 10
A) 52% Intervalos fi hi Hi B) 40% 10 - 15 0. C) 35% 15 - 20 D) 60% 20 - 25 0. E) 57% 25 - 30 40 30 - 35 0.
A) 24 % Intervalos fi hi B) 36 % 24 - 30 0. C) 48 % 30 - 36 3 D) 60 % 36 - 42 0. E) 65 % 42 - 48 4 48 - 54
A) 66 Intervalos fi Fi hi B) 76 160 - 170 C) 70 170 - 180 48 60 D) 50 180 - 190 0. E) 54 190 - 200 0. 200 - 210
A) 15,5 Notas fi hi Hi Fi B) 17,5 4 q C) 11,5 m 0.25 a D) 14,5 4 p E) 16,5 n 0.125 d Q 0. Totales b
184
li fi hi [ - > ab 0. [ - > mb(m+1) 0. [ - > 108 [ - > 54 [ - 30] pqq
A) 50% B) 52% C) 54% D) 56% E) 60%
li Fi hi Hi [37 - > 28 [ - > 0. [ - > 0. [ - 65 > 200
A) 36,2 B) 35,9 C) 34,5 D) 36,9 E) 34,
li fi [30 - 35 > 10 [35 - 40> 6 [40 - 45> 10 [45 - 50> 10 [50 - 55> 4
Se puede concluir. I. El 25% de los obreros ensamblan el producto en menos de 35 minutos. II. El 60% de los obreros requiere a lo más 45 minutos para ensamblar el nuevo producto III. El 60% de los obreros requiere al menos 40 minutos para ensamblar el equipo.
A) VVV B) VFV C) VVF D) FVV E) FFV
li fi Fi [ - > 32 [ mn - > [ - > 120 [ - > 4m [ - > 5(n+1) [ - (n-1)mn> 45 200
A) 148 B) 156 C) 164 D) 184 E) 132
Si el 8% de los ingresos son menores que s/ 165 y el 15% de los ingresos son menores a s/ 185. ¿Qué porcentaje de ingresos son superiores a s/ 275?
A) 22% B) 11,5% C) 10,5% D) 22,5% E) 14,5%
li fi Hi [600 - > 5m [ - > 0. [ - > [ - 1500> 3m [ - >
A) 30% B) 32% C) 34% D) 36% E)38%
li Xi fi [ - > a - 5 [ - > w [ - 8 > c [ - > w w [ - > a a - 5
A) 42% B) 88% C) 62% D) 58% E) 45%
A) 16.6 B) 12.6 C) 15.6 D) 11.8 E) 0.
TEMA 03: GRÁFICOS ESTADÍSTICOSTEMA 03: GRÁFICOS ESTADÍSTICOSTEMA 03: GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Es la representación de un fenómeno estadístico por medio de figuras geométricas con dimensiones proporcionales a la magnitud de los datos representados
Tipos de gráficos
Para datos agrupados
Histograma
4
20
30
10 20 30 40
Peso
Número de alumnos
Polígono de frecuencias
4
20
30
10 20 30 40
Peso
Número de alumnos
Ojiva
4
20
30
10 20 30 40
Peso
Número de alumnos
Para datos no agrupados
Gráfico de barras
Gráfico de líneas
Gráfico de sector o pastel
Gráfico de barras simples
Gráfico de barras compuestas
Gráfico de barras superpuestas
Vivienda 15%
Educación 40%
Salud 10%
Alimentación 35%
20
32
36
10 12 13 14
Edad (años)
40
20
10 4
Número de alumnos
Edad (años) 16 18 20
40
10 Edad (años) Enero Febrero
Varón Mujer
Número de alumnos
25 20
40 Meses Enero Febrero
Varón Mujer
Número de alumnos
50
70
Se tiene que a, b y c están en progresión aritmética decreciente, y en total hay 540 personas, ¿cuántas personas hay en M ó P?
A) 200 B) 240 C) 250 D) 270 E) 300
P R Á C T I C AP R Á C T I C AP R Á C T I C A
Calcule : (a+ b - 3c + d)
A) 140 B) 116 C) 104 D) 110 E) 98
c° b°
a°
G
A
F
Q
T
X
a%
b° 30°
d°
60°
c%
a ( 2 (%
185
UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN (^) CENTRO PREUNIVERSITARIO (^187)
¿Cuántos alumnos practican natación? A) 7 B) 2 C) 4 D) 3 E) 8
¿Cuántas personas gastan desde s/ 192 hasta s/ 280? A) 70 B) 59 C) 60 D) 66 E) 82
I) La frecuencia relativa del grupo de medicina es de 10%. II) La frecuencia relativa del grupo de ingeniería es de 30% III) El 60% de los alumnos prefirió derecho u otras carreras.
A) Sólo I B) Sólo I y II C) Sólo I y III D) Sólo II y III E) I, II y III
En cada una de las siguientes afirmaciones indicar si esta es verdadera(V) o falsa( F); marque la secuencia correcta. I. El aula “Leones” tiene 8 alumnos más que el aula “Gatitos”. II. El promedio aritmético del número de alumnos de las aulas “Tigres” y “Leones” es 17,5. III. El promedio geométrico del número de alumnos de las aulas “Sapitos”, “Tigres” y “Leones” es 5 √
3
A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y II E) I, II y III
a 2a 3a 4a
Gastos(S/)
n° de personas
“Gatitos” 10 alumnos
“Leones” 40% “Tigres” 30%
“Sapitos” 10%
Pacífico
Océanos
n° de personas
Atlántico
Índico Antártico
Ártico
3
5 b°
4b°
a°
V
188
TEMA 04: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: PROMEDIOTEMA 04: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: PROMEDIOTEMA 04: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: PROMEDIO
MEDIA ARITMÉTICA (x) :
La media aritmética es un concepto matemático usado en estadística. También llamada promedio o simplemente media , se obtiene con la suma de un conjunto de valores dividida entre el número total de sumandos.
Dados los n números {x , x , …, x } la 1 2 n media aritmética se define como:
Por ejemplo, la media aritmética de 8, 5 y 2 es igual a:
Se utiliza la letra x con una barra horizontal sobre el símbolo para representar la media de una muestra ( x ), mientras que la letra μ (mu) se usa para la media aritmética de una población, es decir, el valor esperado de una variable.
Propiedades Las principales propiedades de la media aritmética son: Ÿ Su cálculo es muy sencillo y en él intervienen todos los datos. Ÿ Su valor es único para una serie de datos dada. Ÿ Se usa con frecuencia para comparar poblaciones, aunque es más apropiado acompañarla de una medida de dispersión.
De una cantidad arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números; es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índice.
Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es la raíz cuadrada del producto de ambos.
MH = √2. 18 = √36 = 6
Otro ejemplo, la media geométrica de 1, 3 y 9 sería la raíz cúbica del producto de los tres números.
MH = √1. 3. 9 = √27 = 3
De una cantidad finita de números es igual al recíproco, o inverso, de la media aritmética de los recíprocos de dichos valores y es recomendada para promediar velocidades. Así, dados n números {x , x , …,x } la media armónica será igual a: 1 2 n
La media armónica resulta poco influida por la existencia de determinados valores mucho más grandes que el conjunto de los otros, siendo en cambio sensible a valores mucho más pequeños que el conjunto.
PARA DATOS AGRUPADOS
MEDIA:
Ÿ n: Total De Datos Ÿ k: Total De Intervalos Ÿ f : Frecuencia Absoluta Simplei Ÿ x : Marca De Clasei
Ejemplo: En la siguiente tabla, se muestra la distribución del ingreso correspondiente a 20 familias con un ancho de clase común. Determine la media.
Ii fi [10 -12> 5 [12 -14> 4 [14 -16> 6 [16 -18> 1 [18 -20> 4
Solución:
I (^) i x (^) i f (^) i x ∙ fi i [10 -12> 11 5 55 [12 -14> 13 4 52 [14 -16> 15 6 90 [16 -18> 17 1 17 [18 -20> 19 4 76 n=20 ∑x ∙ f = 290i i
x = x =i
n Σ
n
i=
x 1 + x 2 + ... + xn n
x = = 5
π
n MH = x =i x 1. x 1 ... xn i=
n
n
2 2
3 3
Σ
n
i=1 x^1
n^ n 1 x 2
xi
x = x. fi i
n Σ
k
i=
x = = n 20
Σx. fi i (^290)
x = 14,
190 CENTRO PREUNIVERSITARIO^ UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN
A) 28,3 B)27,8 C) 33, 6 D) 29,8 E)27,
A)6 B)5 C)8 D)9 E)
A)4 B)1 C)5 D)3 E)
TEMA 05: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MODATEMA 05: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MODATEMA 05: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MODA
¿Qué es la moda en estadística?
La moda estadística de un conjunto de datos, se define como el número que está representado más veces dentro de esos datos, es decir, aquel número que presenta una mayor frecuencia absoluta dentro de la muestra.
¿Cómo se calcula la moda?
La moda puede ser calculada tanto para variables cuantitativas como para variables cualitativas.
Tipos de Moda Estadística
Podemos distinguir distintos tipos de moda estadística, en función del número de números que se repitan una misma cantidad de veces, siendo ese número de repeticiones, el máximo del conjunto. Dicho así parece algo complicado, pero es un término mucho más simple de lo que pueda parecer.
Vamos a entenderlo mucho mejor con los siguientes ejemplos:
MODA UNIMODAL:
Cuando el máximo número de repeticiones se da para un solo número.
Ejemplo conjunto de datos:
[ 3, 5, 5, 6, 8 ]
La moda del conjunto es 5 porque se repite en dos ocasiones, mientras que el resto de números se repiten únicamente una vez.
Cuando el máximo número de repeticiones se da para dos números.
Ejemplo conjunto de datos:
[ 3, 5, 5, 6, 8, 8 ]
La moda del conjunto sería 5 y 8 porque ambos números se repiten en dos ocasiones, mientras que el resto de números se repiten únicamente una vez.
Cuando el máximo número de repeticiones se da para tres o más números.
Ejemplo conjunto de datos:
[3, 3, 5, 5, 6, 8, 8, 9 ]
La moda del conjunto en este caso serían tres números, porque los tres se repiten el mismo número de veces: 3, 5, 8.
UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN (^) CENTRO PREUNIVERSITARIO (^191)
Moda de datos agrupados
Para obtener la moda en datos agrupados se usa la siguiente fórmula:
Donde:
L (^) i = Límite inferior de la clase modal.
D 1 = Es la diferencia entre la frecuencia absoluta modal y la frecuencia absoluta premodal.
D 2 = Es la diferencia entre la frecuencia absoluta modal y la frecuencia absoluta postmodal.
A (^) i = Amplitud del intervalo modal.
( D + D 1 2 (
Calcular la moda. A) 09 B) 09 C) 05 D) 13 E) 08
Edades fi 34 12 36 11 38 10 40 14 42 15
Calcular la moda
A)38 B)40 C)42 D)34 E)
Calcular la Moda.
A) 9,21 B) 9,6 C) 9,81 D) 10,2 E) 11,
A)23,67 B)27,5 C)22,25 D)25,34 E)26,
Ii fi Fi [56–62> 10 [62–68> m 2m [68–74> n p [74–80> m+n [80–86> 15 15p/
Calcular la moda
A)76 B)77 C)78 D)79 E)
Intervalos fi hi Hi [ 132 – > 0, [ – > 0, [ – > 13 [ – 216 > 17
Calcular la moda
A)195 B)196 C)197 D)198 E)
Ii fi Fi hi [ – > 6 [34 – > [ – > 2/ [ – 46> 36 [ – >
El ancho de clase es constante. Hallar la suma de la media y la moda.
A)74 B)78 C)70 D)84 E)
A)22, B)25, C)25, D)24, E)23,
P R Á C T I C AP R Á C T I C AP R Á C T I C A
Edad (años)
N° de personas
81
30
10 14 18 22 26
91
69
Notas
%
20
8
4 8 12 16 20
40
16
30
45
UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN (^) CENTRO PREUNIVERSITARIO (^193)
TEMA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIANATEMA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIANATEMA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIANA
Mediana (Me) La mediana o valor mediano, es el número de en medio; se encuentra al ordenar todos los puntos de datos y elegir el que está en medio (o si hay dos números en medio, tomar la media de esos dos números).
a) Mediana de datos no tabulados:
Ejemplo: i) Si el número de datos es impar: La mediana es el dato central de los datos ordenados. Sean los datos: 17; 31; 24; 18; 60; 5; 56
Resolución: Ordenamos los datos en forma creciente: 5; 17; 18; 24; 37; 56; 60 Me = 24
ii) Si el número de datos es par: Se ordenan los datos en forma creciente (o decreciente) y la mediana será la semisuma de los datos centrales.
Ejemplo: Sean los datos: 26; 8; 46; 34; 18; 62. Hallar la mediana.
Resolución: Ordenamos los datos: 8; 18; 26; 34; 46; 62 términos centrales: 26 y 34
La mediana será: Me = = 30
b) Mediana de datos tabulados:
En este caso, la mediana se calcula por tabulación:
Ejemplo: Dada la siguiente distribución de frecuencias:
Ii [6;16> [16;26> [26;36> [36;46> [46;56> fi 10 16 20 9 5
Hallar la mediana.
Resolución: Hallamos el número de datos: n = 10 + 16 + 20 + 9 + 5 = 60
Hallamos la mitad de los datos (n/2): = 30
Hallamos la clase a la que pertenece la mediana. Vemos que: f = 10; f = 16 y f + f = 26 1 2 1 2
Luego, el dato 30 está en la tercera clase.
De los 20 datos, solo necesitamos 4 de ellas, para hallar la mediana empleamos tabulación:
∴
M (^) e = Li (^) me + wme
n 2 - Fme - 1
f : 20 3 4
Me
Me = 26 + 4 (36 - 26) = 28 20
∴ La mediana es 28
A) 38 B) 39 C) 40 D) 41 E) 42
A) 12,69 B) 12,67 C) 12,65 D) 12,63 E) 12,
32 ; 43 ;54 ; 65 ; 76 ; ……; 2452
Calcular la suma de la mediana y el número de términos
A)14,67 B)1466 C)1465 D)1464 E)
Ii xi fi Fi [ - > 37 19b [ - > 31b [ - > 53 72b [ - > 37b [ - > 140b
Halle la mediana. A)56,29 B)56,27 C)56, D)56,23 E)56,
Meses fi Fi [ 19 – > 17 [ – > 3p [ – 34 > 4p [ – > 9p [ – > 23
Calcular la mediana. El ancho de clase es constante.
A)31,93 B)31,91 C)31,95 D)31,98 E)31,
P R Á C T I C AP R Á C T I C AP R Á C T I C A
Ii fi Fi [ 43 - > 2m+ [ - > 7m-3 115 [ - > 3m- [ - 71> 4m+ [ - > m+
A)56,89 B)56,82 C)56,81 D)56,87 E)56,
Ii fi Fi Hi [ 36 - > 24 [ - > [ - > 31 122 0, [ -60> 15 [ - > 0, [ - >
A)49,79 B)49,72 C)49,74 D)49,76 E)49,
Ii fi hi [ – > 108 0, [ – > 0, [ – > 48 [ – 33> 71 [ – >
A)26,41 B)26,43 C)26,45 D)26,47 E)26,
Ii fi Fi hi [26- > 15 [ - > 0, [ - > [ -78> 400 0,
A)119,49 B)119,47 C)119,45 D)119,41 E)119,
Ii fi hi Hi [26 - > 0, [ - > 0, [ - > 10k [ - > 3k 0, [ - 91>
A)58,9 B)58,7 C)58,1 D)58,3 E)58,
Ii hi Hi [ – > 19% [ 60 – > 43% [ – > 15% [ – 72 > 84% [ – >
Halle la mediana.
A)65,27 B)65,37 C)65,77 D)65,87 E)65,
Puntaje fi [60 - > 39 [ - > 6b [ - > 91 [ -300> 7b
(Los intervalos de clase son de igual longitud). Si desea asignar "excelente" al 50% de los alumnos. ¿Qué nota se debe considerar como mínimo?
A)200,34 B)200,44 C)200,94 D)200,64 E)200,
Ii fi Fi [ – > (^2136) [15 – > (^3258) [ – > (^4205) [ –24> (^3104) [ – > (^7369)
A) 42,286 B) 42,216 C) 42,206 D) 42,296 E) 42,
A)27 B)26 C)33 D)39 E)
194
Ii fi Fi hi [20 - > 0, [ - > 70 [ - > 0, [ - > 2k [ - 70> 3k 200
A) 43,67 B) 43,69 C) 43,71 D) 43,73 E) 43,
Ii fi Fi Hi [50 – > 40 [ – > 30 [ – > 108 [ – 90> 0, [ – >
Calcule P. 3 A)50,7 B)50,9 C)51,1 D)51,3 E)51,
Ii fi Fi [20 - > 3n [ - > m [ - > 4m+2n [ - 48> 30n [ - > m+n
Además (f +f ) 1 3 7 (f +f ) 2 4 8
Calcular D. 6 A) 42,73 B)42,75 C) 42,77 D) 42,79 E) 42,
xi fi 14 7 13 12 17 10 23 8 21 3
A)22,5 B)22,6 C)22,7 D)22,8 E)22,
196
Ii xi fi hi [ 1 – > c d [ – d > 16 45 0, [ – > e 2 [ – > c 0,
Calcule D. 7
A)32,41 B)32,43 C)32,45 D)32,47 E)32,
Ii fi Fi [ 50 – > 20 [ – > b [ – a > 17 [ – > c 60 [ –80> b a
Calcule Q. 1
A)54,5 B)54,7 C)54,9 D)55,1 E)55,
Ii fi Fi [23 – > 12 [ – > 2c- [ – > 3c+7 69 [ –51> 21 [ – > 6d+4 130
A)51,145 B)51,155 C)51,165 D)51,17 E)51,
Ii xi fi Fi hi [32- > 30 [ - > [ - > 0, [ - > [ - > 50
A)43,97 B)43,99 C)44,71 D)44,73 E)44,
TEMA 08: MEDIDAS DE DISPERSIÓNTEMA 08: MEDIDAS DE DISPERSIÓNTEMA 08: MEDIDAS DE DISPERSIÓN
197
Sea x 1 ; x 2 ; x 3 ;... x (^) nun conjunto de observaciones donde la varianza se denota por V(x)
**1. V(x) ≥ 0
s
2 Relacion entre la varianza muestral (S ) y la varianza poblacional (^2 )
n (^2) s n - 1
2
Nos indica que tan dispersos están los datos respecto a una medida de posición (x).
se calculan
Para datos no agrupados
Desviación Media (DM)
S
n
i=
x - x i DM = n
Varianza ( )
S
n
i=
(x - x) i n
2 s = =
S
n
i=
x (^) i^2
n
x 2 2
s^2
Desviación típica o estándar ( (^) s )
s = (^) √ varianza
Coeficiente de Variación ( C.V.)
x
s
Desviación Media (DM)
Varianza ( (^) s^2 )
Desviación típica o estándar ( (^) s )
s = √ varianza
Coeficiente de Variación ( C.V.)
x
s
S
n
i=
x - x .f i DM = (^) n
i
S
n
i=
(x - x). f i n
2 s = =
S
n
i=
x .f^2 i
n
x 2 i^2
i
Para datos agrupados
UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN (^) CENTRO PREUNIVERSITARIO (^199)
TEMA 09: ANÁLISIS COMBINATORIO ITEMA 09: ANÁLISIS COMBINATORIO ITEMA 09: ANÁLISIS COMBINATORIO I
11 22
33 44
1 2
3 4
11 22
33 44
1 2
3 4
11 22
33 44
1 2
3 4
CamisasCamisasCamisas PantalonesPantalonesPantalones PP
PP PP
PP
11
22
33
44
1
2
3
4
CCC 111
CCC 222
CCC 333
333 444
AAA BBB CCC
m=5m=5m=5 n=3n=3n=
AAA BBB CCC
aa bb cc dd ee
a b c d e
pp qq rr
p q r
TÉCNICAS DE CONTEO
1. PRINCIPIO DE LA MULTIPLICACIÓN Suponiendo que tengo 3 camisas (C) y 4 pantalones (P) de vestir. ¿Cuántas maneras diferentes de vestirme tengo, considerando sólo dichas prendas una de cada una? Se relacionan las prendas de la siguiente manera:
Nº de maneras de vestir = 3 x 4 = 12
Rpta. Existen 12 maneras diferentes.
Si un suceso (A) se puede efectuar de “m” maneras y otro suceso (B) se puede efectuar de “n” maneras diferentes, entonces ambos procesos a la vez se pueden efectuar de “m.n” maneras diferentes.
Resolución:
Nº de manera de ir de A a C = 5 x 3 = 15
Ilustración:
200
AAA BBB
Terrestre (1)Terrestre (1) Terrestre (2)Terrestre (2) aéreo (1)aéreo (1) aéreo (2)aéreo (2) aéreo (3)aéreo (3)
Terrestre (1) Terrestre (2) aéreo (1) aéreo (2) aéreo (3)
Caminos: ap bp cp dp ep aq bq cq dq eq ar br cr dr er
3 + 3 + 3 + 3 + 3 = 15
Rpta. Hay 15 maneras diferentes de ir de A a C.
Resolución: a b c 3 0 0 5 3 3 7 5 5 9 7 7 9 9
4 x 5 x 5 = 100
Rpta. Se pueden formar 100 números de 3 cifras.
2. PRINCIPIO DE ADICIÓN
Si tengo 4 casacas y 6 sacos diferentes, entonces tengo (4+6) formas diferentes de vestir con casaca o vestir con saco.
CONCLUSIÓN:
Si un suceso (A) se puede efectuar de “m” maneras y otro suceso (B) se puede efectuar de “n” maneras, entonces A o B se pueden efectuar de (m+n) maneras diferentes.
EJEMPLOS:
Resolución: Nº de maneras: 2 + 3 = 5
Ilustración:
Rpta. La persona puede ir de A a B por tierra o por aire de 5 maneras diferentes.
Resolución: Nº de opciones = 10 + 8 + 4 = 12
El factorial de un número entero y positivo (n) es el producto de todos los números enteros de 1 hasta “n” inclusive.
n! = 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x ... x n donde: nÎZ^ + , además 0!=
0! = 1 (Convención) 6! = 720 1! = 1 7! = 5040 2! = 2 8! = 40320 3! = 6 9! = 362880 4! = 24 10! = 3628800 5! = 120
Permutaciones de “n” elementos, son las variaciones simples de “n” elementos de orden “n”. El número de permutaciones de “n” elementos, denotado por P(n), está dado por:
P(n) = n!
EJEMPLOS:
Resolución: P(3) = 3! = 6 Ilustración:
Rpta. Las tres personas se pueden ubicar de 6 maneras diferentes.
Resolución: P(5) = 5! = 120
Rpta. Los 5 libros se pueden colocar en el estante de 120 maneras diferentes.
Permutación con repetición de “n” elementos, son todas las ordenaciones de los elementos de un conjunto de “n” objetos, entre los cuales hay n ; n ; n elementos que se repiten. 1 2 3
Resolución:
Rpta. Existen 210 maneras ordenadas en filas.
Resolución:
Rpta. 360 palabras
1 2 3
n n .n .n 1 2 3
1
6 2
n (L ) 2
n 6
P 6! 360 2!
7 2;3;
N = 2 bolasN = 2 bolas = n= n 11 B = 3 bolasB = 3 bolas = n= n 22 V = 2 bolasV = 2 bolas = n= n 22 nn = 7 bolas= 7 bolas
N = 2 bolas = n 1 B = 3 bolas = n 2 V = 2 bolas = n 2 n = 7 bolas