CLASE DE LOGICA Y ESTADISTICA GRADO 11° DEL 29 DE MAYO DEL 2024 SEMANA # 15 TEMA: GRAFICAS DE AREAS

 

	ÁREA:  LOGICA Y ESTADISTICA	GRADO: 11°
	DOCENTE: ENAIDO MALDONADO POLO	CORREO: matematica. ceqa@gmail.com
	FECHA: DEL 29 DE  MAYO DEL 2024	PERIODO: SEGUNDO
	VALOR: SENTIDO DE PERTENENCIA	FRASE:   "SOMOS CEQUEANISTAS FORMADOS EN VALOR, LLEVAMOS EN LA SANGRE RESPETO EDUCACION"

FECHA: DEL 29 DE MAYO DEL 2024

 GRADO: 11°

TEMA:  GRAFICAS DE AREAS

SUBTEMA:  GRAFICAS DE AREAS

LOGRO. Reconoce  las graficas de áreas para realizar problemas cotidianos

ACTIVIDAD PREVIA: Exploro mis conocimientos. ¿Qué una  grafica de área?. lluvia de ideas.

LOGICA

 GRAFICAS DE AREAS

Gráficos de áreas

Los gráficos de áreas son útiles para resaltar la magnitud del cambio a lo largo del tiempo. Los gráficos de áreas apiladas también se usan para mostrar la relación de las partes con el conjunto.

Los gráficos de áreas son como gráficos de líneas que tienen áreas por debajo de las líneas rellenas de colores o modelos.

No utilice gráficos de áreas estándar para mostrar varias series de datos dado que es posible que las áreas con valores inferiores queden cubiertas por otras. Para varias series de datos, utilice un gráfico de áreas apiladas.

En el ejemplo siguiente se muestra un gráfico de áreas apiladas con la cantidad de productos vendidos en un periodo de cuatro años en varios territorios.

Figura 1. Ejemplo de gráfico de áreas

Los gráficos de áreas pueden trazar datos usando las configuraciones estándar, apilada, 100% apilada y tridimensional.

EJEMPLO

INGRESOS Y GASTOS

Mes	Ingresos	Gastos
Enero	$20,000	$14,000
Febrero	$24,000	$18,000
Marzo	$32,000	$15,500

 

ACTIVIDAD EN CASA:

CONSTRUYE UN GRAFICO DE AREA CON LOS SIGUIENTES DATOS

Cantidad total de alumnos

Año	Escuela primaria	Escuela secundaria	Bachillerato
2015	8,000	10,000	12,000
2016	9,000	11,000	11,000
2017	10,000	12,000	13,000
2018	10,000	13,000	14,000

 

ESTADIITICA:

NOTA  EXPLICACION CLASE ANTERIOR

MEDIA O VALOR ESPERADO

La media «µ» o valor esperado «E(X)» es un promedio ponderado de los valores que asume la variable aleatoria cuando los pesos son las probabilidades. Es una medida de tendencia central. Cuando trabajamos con una variable aleatoria discreta, la media o valor esperado se calcula mediante la siguiente fórmula:

Como verás, la media µ de una variable aleatoria discreta X se encuentra al multiplicar cada posible valor de X por su propia probabilidad y luego sumar todos los productos.

El valor esperado o media no tiene que ser un valor que la variable aleatoria pueda asumir. 

VARIANZA:

La varianza, σ2 o V(X), es un promedio ponderado de las desviaciones al cuadrado de una variable aleatoria de su media. Los pesos son las probabilidades. La varianza σ2 o V(X) se calcula con la siguiente fórmula:

Pero es más fácil y rápido usar esta fórmula, equivalente a la anterior:

Debemos recordar que la varianza es una medida de variabilidad o dispersión.

DESVIACION ESTANDAR:

La desviación estándar σ es la raíz cuadrada positiva de la varianza:

Recuerda que la varianza se mide en las mismas unidades que la variable aleatoria original.

Ejemplo 1

Sea X el número de clientes que visitan una tienda por día. Calcular el valor esperado de X a partir de su función de probabilidad:

Solución:

Recordemos la fórmula de la media o valor esperado:

Entonces reemplazamos los valores:

Y listo, la media o valor esperado es de 0,60. Recuerda que el valor esperado o media no tiene que ser un valor que la variable aleatoria pueda asumir. 

ACTIVIDAD EN CASA:

1. Sea X el número de clientes que visitan una tienda por día. Calcular el valor esperado de X a partir de su función de probabilidad:

X   2      4         6       8        10

f(X)  4     16      36       64     100