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medida de kurotis en programa R studio
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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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
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)
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) } } }
Q1 <- calc_percentil(0.25) Q3 <- calc_percentil(0.75) P10 <- calc_percentil(0.10)
RESULTADOS