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Page 1: Coeficiente de Asimetría

Coeficiente de AsimetríaASIMETRÍA

Se dice que una distribución es Simétrica cuando existe aproximadamente la misma cantidad de valores a los dos lados de la media.

Se considera que la distribución es asimétrica negativa cuando los valores se tienden a reunir más en la parte izquierda de la media.

Se considera que la distribución es asimétrica positiva cuando los valores se tienden a reunir más en la parte derecha de la media.  

El Coeficiente de asimetría, se representa mediante la siguiente ecuación matemática: 

Dónde:  g1 es el  coeficiente de asimetría de Fisher           n es el total de datos      X es cada dato

es la media               f es la frecuencia             S es la desviación estandar  Si g1 = 0: Se acepta que la distribución es Simétrica (Este valor es difícil de conseguir por lo que se tiende a tomar los valores que son cercanos ya sean positivos o negativos ± 0.5). Si g1 > 0: La curva es asimétricamente positiva (Derecha) Si g1 < 0: La curva es asimétricamente negativa. (Izquierda)

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Para calcular la simetría sustituimos en la formula, recordando que ya teníamos la desviación estándar S = 1.11

Es simétrica (es menor de 0.5)

Asimetría para datos agrupados en clasesCuando los datos están agrupados en clases, se calcula la asimetría usando la marca de clase Mi en lugar de X quedando la siguiente formula:

Page 3: Coeficiente de Asimetría

Para calcular la simetría sustituimos en la formula, recordando que ya teníamos la desviación estándar S = 12.58

Es asimétrica positiva (derecha)


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