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InformáticaGráficos estadísticos univariantes
Álvaro Romero Jiménez
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia ArtificialUniversidad de Sevilla
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Parte I
Gráficos para variables cuantitativas
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).
I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rangointercuartílico, ...).
I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).
I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).I Valores atípicos (outliers) entre los datos.
I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.
I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.
I Linealidad de los datos.
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Qué buscar en un gráficode una variable cuantitativa
I Forma de los datos (simetría o asimetría, unimodalidad,bimodalidad o multimodalidad, ...).
I Posición de los datos (media, mediana, moda, ...).I Dispersión de los datos (varianza, desviación típica, rango
intercuartílico, ...).I Valores atípicos (outliers) entre los datos.I Conglomerados en los datos.I Granularidad en los datos.I Linealidad de los datos.
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Diagrama de dispersión
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Diagrama de dispersión
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Diagrama de dispersión
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Diagrama de caja y bigote
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Diagrama de caja y bigote
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Diagrama de caja y bigote
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Diagrama de caja y bigote
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Histograma
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Histograma
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Histograma
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Histograma
Reglas para el número de intervalos:
I Regla de Sturges: dlog2 n + 1e(n: cantidad total de datos)
I Regla de Scott:3,5s
3√
n(n: cantidad total de datoss: desviación típica de los datos)
I Regla de Friedman-Diaconis: 2IQR
3√
n(n: cantidad total de datosIQR : rango intercuartílico de los datos)
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Gráfico de densidad
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Parte II
Gráficos para variables cualitativas
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Diagrama de barras
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Diagrama de puntos
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Variable cuantitativa con valores individualizados
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Parte III
Gráficos para series temporales
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