Estadísticas: Diagrama de Caja y Distribución Normal

Los 5 datos necesarios para un diagrama de caja son: Mínimo valor, Primer cuartil, Mediana, Tercer cuartil y Máximo valor.

Si la mediana está en el centro de la caja, los datos están distribuidos de forma aproximadamente simétrica.

Si la mediana está cerca de un cuartil (1er o 3er), los datos están sesgados hacia ese lado.

Un bigote más largo en el diagrama de caja significa mayor variación en esa dirección.

Ejemplos de características morfológicas en personas que siguen una distribución normal son altura o peso.

Ejemplos de características morfológicas en plantas, como el diámetro de las mazorcas de maíz o el diámetro del tallo, pueden seguir una distribución normal.

El peso de los lechones es un ejemplo de caracter morfológico animal que puede seguir una distribución normal.

Otros ejemplos de variables que pueden seguir una distribución normal incluyen el efecto de una misma cantidad de abono, puntuaciones de exámenes y coeficiente intelectual.

El área bajo la curva de una distribución normal representa el 100% de la probabilidad.

Cuando 'x' se acerca a menos infinito o a infinito, la función tiende a cero.

La distribución normal es simétrica con respecto a su media.

El punto máximo de la distribución normal se encuentra en la media (µ).

La ubicación de una distribución normal está determinada por la media (µ).

La dispersión de la distribución normal está determinada por la desviación estándar (σ).

Los puntos de inflexión, donde cambia la curvatura, están en µ ± σ.

El cálculo de probabilidades se traduce en determinar el área bajo la curva.

Una regla que establece que el 68% de los datos en una distribución normal se encuentra dentro de una desviación estándar de la media, el 95% dentro de dos desviaciones estándar y el 99.7% dentro de tres desviaciones estándar.

En una distribución normal, el 68% de los datos se encuentra entre la media menos una desviación estándar (μ - σ) y la media más una desviación estándar (μ + σ).

En una distribución normal, el 95% de los datos se encuentra entre la media menos dos desviaciones estándar (μ - 2σ) y la media más dos desviaciones estándar (μ + 2σ).

En una distribución normal, el 99.7% de los datos se encuentra entre la media menos tres desviaciones estándar (μ - 3σ) y la media más tres desviaciones estándar (μ + 3σ).

La distribución normal es un modelo matemático que describe la distribución de datos con una forma de campana simétrica. La regla empírica se aplica a una distribución normal y establece que la mayoría de los datos se encuentran cerca de la media.

Una gráfica que representa la relación entre dos variables, donde cada punto representa un par de valores de las variables.

Un diagrama de dispersión puede mostrar si las variables están relacionadas linealmente, si hay una tendencia general, y si la pendiente es positiva o negativa.

Una medida de la asociación lineal entre dos variables. Indica la dirección y la fuerza de la relación lineal.

Un diagrama que representa la distribución de un conjunto de datos mediante cinco valores clave: mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo.

Si la mediana está en el centro de la caja, los datos están distribuidos de forma más o menos simétrica. Si la mediana está cerca del cuartil 1 o 3, los datos están sesgados hacia ese lado.

Los bigotes representan la variabilidad de los datos por fuera de los cuartiles. Un bigote más largo significa que hay más variación en esa dirección.

Un tipo común de distribución de datos que tiene forma de campana simétrica. La mayoría de los datos están cerca de la media.

La altura y el peso de las personas, el diámetro de las mazorcas de maíz o el diámetro del tallo de un árbol de ceiba.

Además de las características morfológicas, otras características como el peso de los lechones, el efecto del abono, las puntuaciones de un examen o el coeficiente intelectual.

Otro nombre para la distribución normal, en honor a Karl F. Gauss.

Es una distribución de probabilidad con forma de campana simétrica que se usa para modelar datos continuos.

Una característica de la distribución normal que indica que la curva se acerca al eje horizontal pero nunca lo toca.

La distribución normal es simétrica respecto a su media, lo que significa que ambos lados son iguales.

El punto más alto de la curva se encuentra en la media.

Los puntos de la curva donde la curvatura cambia, ubicados en µ ± σ.

En la distribución normal, se traduce en encontrar el área bajo la curva entre dos puntos.

El intervalo que contiene el 68% de los datos en una distribución normal se encuentra entre la media menos una desviación estándar (μ - σ) y la media más una desviación estándar (μ + σ).

El intervalo que contiene el 95% de los datos en una distribución normal se encuentra entre la media menos dos desviaciones estándar (μ - 2σ) y la media más dos desviaciones estándar (μ + 2σ).

El intervalo que contiene el 99.7% de los datos en una distribución normal se encuentra entre la media menos tres desviaciones estándar (μ - 3σ) y la media más tres desviaciones estándar (μ + 3σ).

Un diagrama de dispersión puede mostrar si las variables están relacionadas linealmente, si hay una tendencia general, y si la pendiente de la relación es positiva o negativa.

Una covarianza cercana a cero indica que no hay una relación lineal fuerte entre las dos variables.

Una covarianza negativa indica que las variables están relacionadas linealmente con una pendiente negativa. Esto significa que cuando una variable aumenta, la otra variable tiende a disminuir.

Una covarianza positiva indica que las variables están relacionadas linealmente con una pendiente positiva. Esto significa que cuando una variable aumenta, la otra también tiende a aumentar.