¿Qué es la regla empírica?

En matemáticas, la regla empírica dice que, en un conjunto de datos normal, prácticamente todos los datos estarán dentro de tres desviaciones estándar Desviación estándar Desde el punto de vista estadístico, la desviación estándar de un conjunto de datos es una medida de la magnitud de las desviaciones entre valores de las observaciones contenidas en la media. La media es el promedio de todos los números dentro del conjunto.

La regla empírica también se conoce como la regla de los tres sigma o la regla 68-95-99.7 porque:

  • Dentro de la primera desviación estándar de la media, el 68% de todos los datos descansa
  • 95% de todos los datos estarán dentro de dos desviaciones estándar
  • Casi todos los datos (99,7%) se encuentran dentro de tres desviaciones estándar (el 0,3% restante se utiliza para dar cuenta de los valores atípicos, que existen en casi todos los conjuntos de datos).

Regla empírica

Distribución normal

La regla empírica surgió porque la misma forma de curvas de distribución siguió apareciendo una y otra vez a los estadísticos. La regla empírica se aplica a una distribución normal. En una distribución normal, prácticamente todos los datos se encuentran dentro de tres desviaciones estándar de la media. La media Media Media es un concepto esencial en matemáticas y estadística. En general, una media se refiere al promedio o al valor más común en una colección de, la moda y la mediana son todos iguales.

  • La media es el promedio de todos los números del conjunto de datos.
  • El modo es el número que se repite con mayor frecuencia dentro del conjunto de datos.
  • La mediana es el valor de la dispersión entre los números más altos y más bajos dentro del conjunto.

Esto significa que la media, la moda y la mediana Mediana La mediana es una medida estadística que determina el valor medio de un conjunto de datos enumerado en orden ascendente (es decir, del valor más pequeño al más grande). La mediana debería estar en el centro del conjunto de datos. La mitad de los datos debe estar en el extremo superior del conjunto y la otra mitad debajo.

Determinación de la desviación estándar

La regla empírica es especialmente útil para pronosticar resultados dentro de un conjunto de datos. Primero, se debe calcular la desviación estándar. La fórmula se da a continuación:

Desviación estándar: fórmula

La complicada fórmula anterior se descompone de la siguiente manera:

  1. Determine la media del conjunto de datos, que es el total del conjunto de datos, dividido por la cantidad de números.
  2. Para cada número del conjunto, reste la media y luego eleve al cuadrado el número resultante.
  3. Usando los valores al cuadrado, determina la media de cada uno.
  4. Encuentre la raíz cuadrada de las medias calculadas en el paso 3.

Esa es la desviación estándar entre los tres porcentajes primarios de la distribución normal, dentro de la cual debe caer la mayoría de los datos del conjunto, excluyendo un porcentaje menor para los valores atípicos.

Usando la regla empírica

Como se mencionó anteriormente, la regla empírica es particularmente útil para pronosticar resultados dentro de un conjunto de datos. Estadísticamente, una vez que se ha determinado la desviación estándar, el conjunto de datos puede someterse fácilmente a la regla empírica, que muestra dónde se encuentran los datos en la distribución.

Pronóstico Pronóstico El pronóstico se refiere a la práctica de predecir lo que sucederá en el futuro tomando en consideración eventos del pasado y del presente. Básicamente, es una herramienta de toma de decisiones que ayuda a las empresas a afrontar el impacto de la incertidumbre del futuro mediante el examen de tendencias y datos históricos. es posible porque incluso sin conocer todos los detalles específicos de los datos, se pueden hacer proyecciones sobre dónde se ubicarán los datos dentro del conjunto, basándose en los dictados del 68%, 95% y 99,7% que muestran dónde deben descansar todos los datos.

En la mayoría de los casos, la regla empírica es de uso principal para ayudar a determinar los resultados cuando no todos los datos están disponibles. Permite a los estadísticos, o aquellos que estudian los datos, obtener información sobre dónde se ubicarán los datos, una vez que estén todos disponibles. La regla empírica también ayuda a probar qué tan normal es un conjunto de datos. Si los datos no se adhieren a la regla empírica, entonces no son una distribución normal y deben calcularse en consecuencia.

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