Conectando lo discreto con lo continuo; propuesta metodológica para el cálculo de ancho de bin gráfico en el análisis estadístico de datos

Abstract

Se presenta una propuesta metodológica para el análisis de resultados de gráficos estadísticos, en donde el ancho de bin es el principal factor de cambio para su representación. Se implementa un pseudocódigo que permite visualizar los pasos a seguir para obtenerlo. Se realizó un ejercicio para mostrar la pérdida o ganancia de información al implementar la Densidad de Kernel y también la ausencia de esta. La propuesta se hizo directamente con la metodología de Bowman y Azzalini (1997) en Matlab y el generado en este trabajo. Se utilizó el test de Kolmogorov-Smirnov para validar las ventajas del método propuesto. Se encontró que el método propuesto permite una mejor tendencia de los datos ya sea positiva, negativa o simétrica y poca o escasa pérdida de información con respecto evaluación estadística aplicando densidad de kernel; de este modo es una opción para obtener un mejor análisis estadístico cuantitativa y cualitativamente y además puede ser reproducido en temas similares.