Difference between revisions 6204 and 6205 on euwikibooks

[[File:Alborapena 001.png|thumb|center|500px|[[:w:Alborapen (estatistika)|Alborapen-motak]]. R kodea ikusteko, sakatu irudian.]]


<div style="display:block; background-color:aqua; border:2px solid #4848FF; vertical-align:top; text-indent:22px">

:'''1''': Eguneko ekoiztutako pieza kopurua jaso da lantegi batean:

::''26-24-29-30-21-19-16-32-36-21-20-42-50-28-24''

Datuak puntu-diagrama batean jarri eta adierazi datuek alborapen nabarmena erakusten duten. Batezbestekoa eta mediana kalkulatuz, adierazi norako alborapena dagoen. Fisherren alborapen-koefizientea kalkulatu datu guztiak hartuta eta ondoren bi datu handienak kenduta. Bi datu horien eragina nabarmena al da alborapenari dagokionean? Beraz, Fisherren alborapen koefizientea jasankorra dela esan al daiteke? 

Simetria lortzearren datuen aldakuntzarako funtzioak erabiltzen dira. Horietako bat ''erro karratu'' funtzioa izaten da. Datuei aldakuntza hori aplikatuz, alborapena nabarmen jeisten al da?

</div>

Bi datu handienak ezabatuta eta kalkuluak R softwarearen bitartez eginez:

<source lang="rsplus">
> y=c(26,24,29,30,21,19,16,32,36,21,20,28,24)
> mean(y)
[1] 25.07692
> y^2
 [1]  676  576  841  900  441  361  256 1024 1296  441  400  784  576
> sum(y^2)
[1] 8572
> round((y-mean(y))^3,digits=1)
 [1]    0.8   -1.2   60.4  119.3  -67.8 -224.4 -747.9  331.8 1303.3  -67.8
[11] -130.9   25.0   -1.2
> sum(round((y-mean(y))^3,digits=1))
[1] 599.4
</source>

Erro karratuz transformatutako datuak hartuz berriz hauek lirateke kalkuluak eta emaitzak Fisher koefizientea kalkulatzeko:

<source lang="rsplus">
> x=c(26,24,29,30,21,19,16,32,36,21,20,42,50,28,24)
> z=round(sqrt(x),digits=1)
> mean(z)
[1] 5.233333
> round(z^2,digits=1)
 [1] 26.0 24.0 29.2 30.2 21.2 19.4 16.0 32.5 36.0 21.2 20.2 42.2 50.4 28.1 24.0
> sum(round(z^2,digits=1))
[1] 420.6
> round((z-mean(z))^3,digits=1)
 [1]  0.0  0.0  0.0  0.0 -0.3 -0.6 -1.9  0.1  0.5 -0.3 -0.4  2.0  6.5  0.0  0.0
> sum(round((z-mean(z))^3,digits=1))
[1] 5.6
</source>


<div style="display:block; background-color:aqua; border:2px solid #4848FF; vertical-align:top; text-indent:22px">

:'''2''':  Hainbat familiaren errentari buruzko datuak jaso eta tartetan bildu dira:

::::{| class="wikitable"
(contracted; show full)> library(moments)
> skewness(y)
[1] -0.2120002
> kurtosis(y)
[1] 2.236796
</source>

Emaitzak ez dira aldatzen kasu honetan eta ezta kasu orokorrean ere. Hau gertatzen denean, neurria ''eskala-inbariantea'' dela esaten da.