MÓDULO I MATEMÁTICAS
- 1. Competencias y Criterios
- 2. Estudio del Álgebra, los triángulos y los datos no agrupados
- 2.1. Conjuntos numéricos
- 2.1.1. Números naturales
- 2.1.2. – Actividad 01
- 2.1.3. Números enteros
- 2.1.4. – Actividad 02
- 2.1.5. Números racionales
- 2.1.6. – Actividad 03
- 2.1.7. Números irracionales
- 2.1.8. Números reales
- 2.1.9. – Actividad 04
- 2.2. Expresión Algebraica
- 2.2.1. Términos algebraicos
- 2.2.2. Clasificación de las expresiones algebraicas
- 2.2.3. Características de los monomios
- 2.2.4. Características de un polinomio
- 2.2.5. – Actividad 05
- 2.3. Operaciones entre expresiones algebraicas
- 2.3.1. Suma y resta de monomios
- 2.3.2. Suma de polinomios
- 2.3.3. Resta de polinomios
- 2.3.4. – Actividad 06
- 2.3.5. Multiplicación de expresiones algebraicas
- 2.3.6. División entre expresiones algebraicas
- 2.3.7. – Actividad 07
- 2.4. Triángulos
- 2.4.1. Elementos de un triángulo
- 2.4.2. Rectas y puntos notables de un triángulo
- 2.4.3. Clasificación de los triángulos
- 2.4.4. – Actividad 08
- 2.5. Caracterización de variables cuantitativas para datos no agrupados
- 2.5.1. Medidas de tendencia central para datos no agrupados
- 2.5.1.1. – Actividad 09
- 2.5.2. Medidas de posición para datos no agrupados
- 2.5.2.1. – Actividad 10
- 2.5.3. Medidas de variabilidad o dispersión para datos no agrupados
- 2.5.3.1. – Actividad 11
- 3. Bibliografía y Webgrafía
2. Estudio del Álgebra, los triángulos y los datos no agrupados
2.5. Caracterización de variables cuantitativas para datos no agrupados
2.5.3. Medidas de variabilidad o dispersión para datos no agrupados
- Las medidas de variabilidad que se estudian son: el rango, la varianza y la desviación estándar.
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Es la medida determinada por la diferencia entre el dato mayor D_M y el dato menor D_m de la muestra.
Brinda un intervalo en el cual se pueden encajonar los datos. Si el rango es muy grande, indica que los datos presentan mucha dispersión; mientras que, si el rango es un valor pequeño, la dispersión de la muestra es pequeña.
Presenta la diferencia entre cada dato y la media. Se representa como S^2 , si es tomada de una muestra y σ^2, si es tomada de una población.
Para calcular la varianza se elevan al cuadrado las desviaciones de todos los datos y luego se suman para finalmente dividirse entre el numero de datos menos 1, papa una muestra.
para una muestra.
para una población.
Se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza. Se representa como S, para una muestra y σ para una población. 
