Estadística

% t      v

% t muestra un menú con las funciones siguientes:

•

1-Var Stats analiza datos estadísticos de 1 juego de datos con 1 variable medida, x.

•

2-Var Stats analiza datos apareados de 2 juegos de datos con 2 variables medidas—x, la variable independiente, e y, la variable dependiente.

•

StatVars muestra un menú secundario de variables estadísticas. El menú StatVars únicamente aparece después de que usted ha calculado las estadísticas de 1-Var o 2-Var. Use $ y # para localizar la variable deseada, y pulse < para seleccionarla.

Variables	Definición
n	Número de datos puntuales x o (x,y).
Ï o Ð	Media de todos los valores x o y.
Sx o Sy	Desviación estándar de la muestra de x o y.
Îx o Îy	Desviación estándar de la población de x o y.
Gx o Gy	Suma de todos los valores x o y.
Gx2 o Gy2	Suma de todos los valores x2 o y2.
Gxy	Suma de (x…y) para todos los pares xy.
a	Pendiente de regresión lineal.
b	Intersección con y de la regresión lineal.
r	Coeficiente de correlación.
xÅ (2-Var)	Usa a y b para calcular el valor x previsto cuando introduce un valor y.
yÅ (2-Var)	Usa a y b para calcular el valor y previsto cuando introduce un valor x.
MinX	Mínimo de valores de x.
Q1 (1-Var)	Mediana de los elementos entre MinX y Med (1er cuartil).
Med	Mediana de todos los puntos de datos.
Q3 (1-Var)	Mediana de los elementos entre Med y MaxX (3er cuartil).
MaxX	Máximo de valores de x.

Para definir puntos de datos estadísticos:

1.

Ingrese datos en L1, L2, o L3. (Véase el editor de datos.)

Nota: Los elementos de frecuencia no enteros son válidos. Esto es útil cuando se introducen frecuencias expresadas como porcentajes o partes que suman hasta 1. Sin embargo, la desviación estándar de la muestra, Sx, está indefinida para frecuencias no enteras, y Sx = Error se muestra para ese valor. Se muestran todas las demás estadísticas.

2.

Pulse % t. Seleccione 1-Var o 2-Var y pulse <.

3.

Seleccione L1, L2, o L3, y la frecuencia.

4.

Pulse < para visualizar el menú de variables.

5.

Para borrar datos, pulse v v, seleccione una lista a borrar, y pulse <.

Ejemplos

1-Var: Encuentre la media de {45, 55, 55, 55}

Limpiar todos los datos	v v $ $ $
Datos	< 45 $ 55 $ 55 $ 55 <
Estadísticas	% t 1
	$ $
	<
Stat Var	2 <
	V 2 <

2-Var: Datos: (45,30); (55,25). Encontrar: xÅ(45)

Limpiar todos los datos	v v $ $ $
Datos	< 45 $ 55 $ " 30 $ 25 $
Estadísticas	% t 2 (Puede que su pantalla no muestre 3:StatVars si no realizó previamente el cálculo.)
	$ $
	< % Q % t 3 # # # # # #
	< 45 E <

³ Problema

Para sus cuatro últimos exámenes, Anthony obtuvo las calificaciones siguientes. A los exámenes 2 y 4 se les dio un peso de 0.5, y a los exámenes 1 y 3 se les dio un peso de 1.

N.º de examen	1	2	3	4
Calificación	12	13	10	11
Coeficiente	1	0.5	1	0.5

1.

Encuentre la calificación promedio de Anthony (promedio ponderado).

2.

¿Qué representa el valor de n dado por la calculadora? ¿Qué representa el valor de Gx dado por la calculadora?

Recordatorio: El promedio ponderado es

3.

El maestro le dio a Anthony 4 puntos más en el examen 4 debido a un error de calificación. Encuentre la nueva calificación promedio de Anthony.

v v 4 v " 5
12 $ 13 $ 10 $ 11 $ " 1 $ .5 $ 1 $ .5 $
% t 1 (Puede que su pantalla no muestre 3:StatVars si no realizó previamente el cálculo.)
$ " " <
<

Anthony tiene un promedio (Ï) de 11.33 (a la centésima más cercana).

En la calculadora, n representa la suma total de los pesos.

n = 1 + 0.5 + 1 + 0.5.

Gx representa la suma ponderada de estas calificaciones.

(12)(1) + (13)(0.5) + (10)(1) + (11)(0.5) = 34

Cambie la última calificación de Anthony de 11 a 15.

v $ $ $ 15 $
% t 1 $ $ <

Si el maestro agrega 4 puntos al Examen 4, la calificación promedio de Anthony es 12.

³ Problema

La tabla a continuación da los resultados de una prueba de frenado.

N.º de prueba	1	2	3	4
Velocidad (kph)	33	49	65	79
Distancia de frenado (m)	5.30	14.45	20.21	38.45

Use la relación entre velocidad y distancia de frenado para calcular la distancia de frenado requerida para un vehículo que viaja a 55 kph.

Un diagrama de dispersión trazado a mano de estos puntos de datos sugiere una relación lineal. La calculadora TI-30XS MultiView™ usa el método de mínimos cuadrados para encontrar la recta de mejor ajuste, y'=ax'+b, para los datos introducidos en las listas.

v v 4
33 $ 49 $ 65 $ 79 $ " 5.3 $ 14.45 $ 20.21 $ 38.45 $
% t 2
$ $
<
Pulse $ para ver a y b.

Esta recta de mejor ajuste, y'=0.67732519x'-18.66637321 modela la tendencia lineal de los datos.

Pulse $ hasta que y' esté resaltada.
< 55 E <

El modelo lineal da una distancia de frenado calculada de 18.59 metros para un vehículo que viaja a 55 kph.