Caracteristicas del diagrama de caja

• El diagrama de caja puede expresar sus datos de manera vertical u hotizontal.
  

• Se le llama diagrama de caja ya que tiene una forma rectangular en forma de caja.


• Presenta dos lados, un superior y un inferior a los que se les denomina "bigotes".
  
  
  

• El diagrama de cajas puede presentar distribuciones simetricas, asimetricas positivas y asimetricas negativas, segun la linea que representa la mediana y segun su ubicacion.

Diagrama de Cajas(Boxplot)

El diagrama de cajas es un grafico que muestra diferentes elementos de la distribucion de una o varias muestras, su principal funcion es comparar la distribucion de diferentes grupos, tambien se le llama "Cajon con bigotes", el diagrama de caja puede expresar sus datos de manera horizontal o vertical, representa las distribuciones de un conjunto de datos para lo cual se usan cinco medidas las cuales son la mediana, primer cuartil,tercer cuartil, valor maximo y valor minimo.

Se encarga de asociar o relacionar las cinco medidas que se trabajan de forma individual y permite ver que tanto se alejan los datos del resto, la distancia que presentan las cinco medidas es aproximadamente la misma.

Consiste en un rectangulo(caja) del cual se despliegan dos lados superiores e inferiores que son los llamados bigotes por lo que se le conoce como diagrama de caja y bigotes.

Es un diagrama muy utilizado ya que es facil de hacer y muy facil de interpretar, ya que permite visualizar con claridad la asociacion de las cinco medidas.

VALORES ESSTANDARIZADOS

Es un proceso de transformacion que consiste en cambiar cualquier variable normal estandar "Z" que es la medida del numero de desviaciones estandar que un valor se aleja de la media, el la distancia entre un valor seleccionado designado como "X" y la media de la distribucion, dividida entre la desviacion estandar, la estandarizacion nos sirve para comparar valores obtenidos de distintas distribuciones y es de gran utilidad porque permite obtener calculos mas exactos y poder localizarlos facilmente en la curva.

DISTRIBUCION DE PORCENTAJES BAJO LA CURVA

La distribucion de porcentajes bajo la curva sse representa en una grafica y se distribuye en un 2.15%,13.59% y 34.13% que estan distribuidos del lado derechoi de la grafica y asi mismo del lado izquierdo, asi que las desviaciones estandar puede decirce que incluyen mas de un 99% bajo cualquier distribucion normal ya que dicha distribucion de porcentajes divide la curva en dos partes iguales porque al dividir la curva desde0 o en dado caso la media podemos darnnos cuenta que esta distribuida er un 50% en cada lado delp eje Y , ya sea del lado negativo o del lado positivo o sea por arriba o por debajo de la media

Area bajo la curva

el area bajo la curva presenta una forma de campana, es la distribucion media de las caracteristicas de determminada poblacion, la media,la moda y la mediana son iguales y se localizan e el centro de la distribucion por lo tanto tienen el mismo valor o una minima diferencia, la media se utiliza como punto de referencia o punto de partida. El area bajo la curva se encarga de hace3r mas facil el calculo de numeros y porcentajes de datos a calcular ya que se trabaja por medio de proporciones e intervalos.

Los diagramas de caja

Los diagramas de caja proporcionan información completa visual sobre cómo se distribuyen los datos. Pueden ser de gran utilidad como técnica de análisis exploratorio de datos.

En un simple gráfico se suministra información sobre la mediana (o media), sobre el 50% y 90% de los datos, sobre la existencia de empresas con ratios atípicos, así como de la simetría de la distribución.

Peña (1991) los define como una representación semigráfica de una distribución construida para mostrar sus características principales y señalar aquellas distribuciones que parecen ser distintas de las demás.

comentario "teorema de ChevysheV "

Teorema de Chebyshev: tiene validez solo cuando la distribucion de la poblacion en estudio se distribuye normalmente En probabilidad, la desigualdad de Chebyshev es un resultado estadístico que ofrece una cota inferior a la probabilidad de que el valor de una variable aleatoria con varianza finita esté a una cierta distancia de su esperanza matemática o de su media; equivalentemente, el teorema proporciona una cota superior a la probabilidad de que los valores caigan fuera de esa distancia respecto de la media. El teorema es aplicable incluso en distribuciones que no tienen forma de "curva de campana" y acota la cantidad de datos que están o no "en medio".se aplica a una amplia gama de variables que incluye las que están muy alejadas de la distribución normal, y porque las cotas son fáciles de calcular. El teorema recibe su nombre del matemático Pafnuty Chebyshev.Este teorema se aplica para demostrar lo que se denomina "La ley debil de los numeros grandes"