Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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44 5. <strong>Estadística</strong> <strong>de</strong>scriptiva<br />
Por lo tanto, la media truncada elimina el 10 % <strong>de</strong> las observaciones más gran<strong>de</strong>s y más<br />
pequeñas. Para la variable Hermanos sería:<br />
> mean(Hermanos)<br />
[1] 2.204545<br />
> mean(Hermanos,trim=0.10)<br />
[1] 2.111111<br />
Otra medida <strong>de</strong> c<strong>en</strong>tralización es la mediana, que se pue<strong>de</strong> obt<strong>en</strong>er como sigue:<br />
> median(Altura)<br />
[1] 174<br />
> median(Hermanos)<br />
[1] 2<br />
Los cuantiles son igual <strong>de</strong> fáciles <strong>de</strong> obt<strong>en</strong>er utilizando la función quantile. Debemos<br />
especificar que cuantiles queremos. Por ejemplo, para los cuantiles <strong>de</strong> or<strong>de</strong>n 0.10, 0.25,<br />
0.50, 0.70, 0.90 y 0.99, escribimos:<br />
> quantile(Altura,probs=c(.1,.25,.5,.7,.9,.99))<br />
10% 25% 50% 70% 90% 99%<br />
165.00 170.00 174.00 177.00 182.00 186.71<br />
Respecto a las medidas <strong>de</strong> dispersión, t<strong>en</strong>emos la varianza, la <strong>de</strong>sviación típica, la<br />
meda, el rango intercuartílico y el rango:<br />
> var(Altura)<br />
[1] 43.46882<br />
> sd(Altura)<br />
[1] 6.593089<br />
> sqrt(var(Altura))<br />
[1] 6.593089<br />
> mad(Altura)<br />
[1] 5.9304<br />
> IQR(Altura)<br />
[1] 8<br />
> range(Altura)<br />
[1] 158 188<br />
> diff(range(Altura))<br />
[1] 30<br />
Veamos las mismas medidas para una variable asimétrica hacia la <strong>de</strong>recha:<br />
> var(Hermanos)<br />
[1] 0.9106765<br />
> sd(Hermanos)<br />
[1] 0.9542937