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medida de kurtois en el rograma R, Guías, Proyectos, Investigaciones de Diseño de experimentos

medida de kurotis en programa R studio

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2024/2025

Subido el 02/07/2025

denilson-villalta-trujillo-1
denilson-villalta-trujillo-1 🇵🇪

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Práctica 9
Medidas de kurtosis
OBJETIVO
Las medidas de kurtosis son analizadas en el campo biológico con juicio lógico.
FUNDAMENTO
Se entiende por curtosis, a la medida de deformación vertical de una distribución de
frecuencias, es decir la medida de apuntamiento o achatamiento de una distribución.
La idea de apuntamiento de una distribución con la frecuencia de dichos valores en
la distribución de frecuencias indica la mayor o menor altura del máximo central, con
respecto a la altura de la curva normal con media y desviación típica que la
distribución que se estudia.
CURTOSIS EN FUNCIÓN DE CUANTILES.
El coeficiente está dado por: Considerando
la siguiente constante:
i) si K = 0.263, la distribución es normal o mesocúrtica. ii)
si K > 0.263, la distribución es platicúrtica o achatada.
iii) si K < 0.263, la distribución es leptocúrticao apuntalada.
Al igual que el caso de los coeficientes de asimetría de una distribución, los que
representan a la curtosis o apuntamiento se utilizan para ayudar a describir las
características de una distribución y no precisamente como medidas, ya que a veces
el valor de la curtosis se contradice con la realidad por estar relacionado con la
distribución normal.
Estatura (en centímetros) de una muestra de 50 estudiantes matriculados en
el curso de Diseños Experimentales
[Li - Ls> Xi f i fi* Xi fi*Xi2
[150 - 155) 152.5 3 457.5 69768.75
[155 - 160) 157.5 8 1260 198450
[160 - 165) 162.5 12 1950 316875
[165 - 170) 167.5 14 2345 392787.5
[170 - 175) 172.5 10 1725 297562.5
[175 - 180) 177.5 2 355 63012.5
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Práctica 9

Medidas de kurtosis

OBJETIVO

Las medidas de kurtosis son analizadas en el campo biológico con juicio lógico. FUNDAMENTO Se entiende por curtosis, a la medida de deformación vertical de una distribución de frecuencias, es decir la medida de apuntamiento o achatamiento de una distribución. La idea de apuntamiento de una distribución con la frecuencia de dichos valores en la distribución de frecuencias indica la mayor o menor altura del máximo central, con respecto a la altura de la curva normal con media y desviación típica que la distribución que se estudia. CURTOSIS EN FUNCIÓN DE CUANTILES. El coeficiente está dado por: Considerando la siguiente constante: i) si K = 0.263, la distribución es normal o mesocúrtica. ii) si K > 0.263, la distribución es platicúrtica o achatada. iii) si K < 0.263, la distribución es leptocúrticao apuntalada. Al igual que el caso de los coeficientes de asimetría de una distribución, los que representan a la curtosis o apuntamiento se utilizan para ayudar a describir las características de una distribución y no precisamente como medidas, ya que a veces el valor de la curtosis se contradice con la realidad por estar relacionado con la distribución normal. Estatura (en centímetros) de una muestra de 50 estudiantes matriculados en el curso de Diseños Experimentales [Li - Ls> Xi f i fi Xi fiXi**^2 [150 - 155) 152.5 3 457.5 69768. [155 - 160) 157.5 8 1260 198450 [160 - 165) 162.5 12 1950 316875 [165 - 170) 167.5 14 2345 392787. [170 - 175) 172.5 10 1725 297562. [175 - 180) 177.5 2 355 63012.

[180 - 185] 182.5 1 182.5 33306. Total 50 8275 1371762. Ejemplo. Para el ejemplo de las estaturas (en centímetros) de una muestra de 50 estudiantes matriculados en el curso de Estadística. Hallamos directamente K. porque anteriormente ya se halló los Cuartiles (1 y 3), percentiles (90 y 10). 𝑄 3 − 𝑄 1 170,25 − 160, 𝐾 = = = 0, 2(𝑃 90 − 𝑃 10 ) 2(174 − 156,25) Encontrado este valor de K=0.271126, es mayor a 0.263, podemos decir que la distribución para las estaturas de la muestra de 50 estudiantes matriculados en el curso de Estadística es platicurtica. PROCEDIMIENTO

Datos de la tabla

clases <- c("[150-155)", "[155-160)", "[160-165)", "[165-170)", "[170-175)", "[175- 180)", "[180-185]") Li <- c(150, 155, 160, 165, 170, 175, 180) Ls <- c(155, 160, 165, 170, 175, 180, 185) Xi <- (Li + Ls) / 2 fi <- c(3, 8, 12, 14, 10, 2,

ni <- cumsum(fi) N <- sum(fi) tabla <- data.frame(clases, Li, Ls, Xi, fi, ni)

Función para percentiles por interpolación

calc_percentil <- function(p) { pos <- p * N for (i in 1:length(fi)) { if (ni[i] >= pos) { L <- Li[i] h <- Ls[i] - Li[i] F_prev <- ifelse(i == 1, 0, ni[i - 1]) return(L + ((pos - F_prev) / fi[i]) * h) } } }

Calcular percentiles y kurtosis

Q1 <- calc_percentil(0.25) Q3 <- calc_percentil(0.75) P10 <- calc_percentil(0.10)

RESULTADOS