Estadística para el análisis de los Mercados S2_A1.1_LECV1


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1 5. Parámetros estadísticos Parámetros de centralización. Estos parámetros nos indican en torno a que puntos se encuentran los valores de la variable cuantitativa en estudio. Es la forma de representar un conjunto de datos mediante un solo valor, tratando de resumir o sintetizar la distribución de frecuencias. Los parámetros más importantes son: Media (aritmética y geométrica) Moda Mediana 1. Media: es el valor medio ponderado de la serie de datos. Se pueden calcular diversos tipos de media, siendo las más utilizadas: Media aritmética: se calcula multiplicando cada valor por el número de veces que se repite. La suma de todos estos productos se divide por el total de datos de la muestra. La media aritmética es el parámetro de centralización más importante y más usada. La media aritmética de un conjunto de datos xi se representa por. Su cálculo se realiza de la siguiente forma: a) Datos sin frecuencia: b) Si tenemos k datos distintos con sus frecuencias (tabla de frecuencias): c) Con datos ponderados: es cuando queremos dar más peso a algunos datos que otro. Si llamamos l i al peso en tanto por cien la media ponderada es: 1

2 Ejemplo: nota media ponderada de 3 exámenes, el primero pondera 30% el segundo 30% y el tercero 40%. Siendo x 1, x 2 y x 3 las notas de los tres exámenes. Veamos la media en los dos ejemplos cuantitativos que desarrollamos en el tema: Ejemplo 2: en las variables continuas se suele aproximar utilizando las marcas de clase en vez de los verdaderos valores, a fin de simplificar los cálculos. Media Geométrica: se eleva cada valor al número de veces que se ha repetido. Se multiplican todo estos resultados y al producto final se le calcula la raíz "N" (siendo "N" el total de datos de la muestra). La media geométrica se suele utilizar en series de datos como tipos de interés anuales, inflación, etc., donde el valor de cada año tiene un efecto multiplicativo sobre el de los años anteriores. En todo caso, la media aritmética es la medida de posición central más utilizada. Las medias (tanto en el caso de la media aritmética como geométrica) presenta el problema de que su valor se puede ver muy influido por valores extremos, que se aparten en exceso del resto de la serie. Estos valores anómalos podrían condicionar en gran medida el valor de la media, perdiendo ésta representatividad. 2

3 2. Moda (M0): es el valor que más se repite en la muestra. Calculo en las variables cuantitativas discretas (también cualitativas): para calcularlo basta con buscar el valor de la variable que presenta más frecuencia. Puede ocurrir que la moda no sea única, es decir, la distribución tenga 2, 3, modas, recibiendo el nombre de bimodales, trimodales, etc. En nuestro ejemplo 1 la moda es 2 sms, pues es el de mayor frecuencia absoluta (17) Calculo en la variable continua: se puede hacer de forma aproximada con las marcas de clase, aunque si se quiere ser más preciso se puede obtener mediante la expresión: Siendo: L i el límite inferior de la clase modal. c la amplitud del intervalo moda. f Mo, f Mo-1, f Mo+1 las frecuencias absolutas de la clase modal, la anterior y la siguiente. Este valor Mo es la intersección de las rectas que unen los extremos de la clase modal con los extremos más próximos de las clases anterior y siguiente: En nuestro ejemplo 2, el valor aproximado de la moda es el intervalo [84,92], pues es el que tiene mayor frecuencia absoluta (6). Si queremos calcular M0 de forma exacta usemos la formula (Li=84, c=8, fi=6, fi-1=5, fi+1=0) Mo=85,14. 3

4 3. Mediana (Me): ordenados los N elementos en orden creciente es el que ocupa la posición intermedia, siendo el 50% de los datos menores o iguales que Me y el restante 50% mayores o iguales que Me. Calculo para variable cuantitativa discreta: es el primer valor que supera el 50% en porcentaje acumulado (o N/2 en frecuencia absoluta acumulada). Puede ocurrir cuando N es par que un dato tenga frecuencia acumulada de 50%, en este caso la mediana se considera la media entre el dato con dicha frecuencia acumulada y el siguiente dato. En nuestro ejemplo 1 la mediana es 2 mensajes. Calculo para variable cuantitativa continua: de forma aproximada se hace igual que para la variable discreta usándolas marcas de clase. Si se quiere ser más exacto se debe buscar el valor de la recta frecuencia acumulada que valga N/2. La formula es la siguiente: Siendo: L i el límite inferior de la clase mediana c la amplitud del intervalo mediana f Me la frecuencia absolutas de la clase modal. N el número total de datos. f Me 1 la frecuencia absoluta acumulada hasta llegar a la mediana sin incluirla. En nuestro ejemplo 2, la mediana aproximada es Me=80, y al calcularla de forma exacta es: 4

5 5.2. Parámetros de posición Sirven para determinar en qué posición de la distribución se encuentra un individuo, supuestos ordenados de forma creciente. Los parámetros de posición más importantes son: Cuartiles. Percentiles. 1. Cuartiles: son 3 valores (Q1, Q2, Q3) que distribuyen la serie de datos, ordenada de forma creciente o decreciente, en cuatro tramos iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 25% de los resultados. Q 1 (el primer valor que supere su frecuencia acumulada el 25%). En variable continua: Q 2 = M e Q 3 (el primer valor que supere su frecuencia acumulada el 75%). En variable continua: 2. Percentiles: son 99 valores que distribuyen la serie de datos, ordenada de forma creciente o decreciente, en cien tramos iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 1% de los resultados. Se representan por P 1,P 2,,P 99 siendo el valor de la variable que primero supere el porcentaje acumulado el 1%, 2%...,99%. 5

6 5.3. Parámetros de dispersión. Estudia la distribución de los valores de la serie, analizando si estos se encuentran más o menos concentrados, o más o menos dispersos. Existen diversas medidas de dispersión, entre las más utilizadas podemos destacar las siguientes: Rango o recorrido. Desviación media. Varianza. Desviación típica. Coeficiente de variación. 1. Rango o Recorrido: mide la amplitud de los valores de la muestra y se calcula por diferencia entre el valor más elevado y el más bajo. Se representa por R. 2. Desviación media: es la media de los valores absolutos de las desviaciones de los datos o marcas de clase respecto la media aritmética. Se representa por DM. Ejemplo 2: 6

7 3. Varianza: es la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones de todos los datos o marcas de clase respecto a la media. Se representa por 2 o Var(x): La varianza no tiene las mismas unidades que x (si x es metros 2 será metros cuadrados). Es por eso que se utiliza más la desviación típica. Ejemplo 2: 4. Desviación típica: es la raíz cuadrada de la varianza. Tiene mismas dimensiones que la variable estadística en estudio. Se denota por Ejemplo 2: En la medida en que los parámetros de dispersión tomen valores más o menos grandes esto nos indicara el grado de dispersión o alejamiento de los datos respecto de la media. En el caso trivial que todos los datos centrados en un mismo valor todos estos parámetros valdrían cero. 7

8 5. Coeficiente de variación: las medidas de dispersión estudiadas hasta ahora se expresan en la misma medida que la variable estadística, designando medidas de dispersión absolutas respecto de la media. Esto presenta los siguientes problemas: No podemos comparar distribuciones de distinta naturaleza (peso y altura) o incluso de la misma naturaleza expresadas en distintas unidades. No es relativa al valor de la media: la variación de $100 respecto de $1.000 es mucho más significativa que la de los mismos $100 respecto a $ Estos problemas se resuelven con el coeficiente de variación, que es el cociente entre la desviación típica y la media, siendo por tanto adimensional. Cuanto más se aproxime el CV a cero más representativa será la media en la distribución. Ejemplo 2: 8

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