Portable Application Software as a proving tool for dispersion measures for data not grouped in the Descriptive Statistics.
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Keywords

Medidas de dispersion
rango
varianza
desviación estándar
coeficiente
variación
media
valores
software
Measures of dispersion
rank
variance standard deviation
coefficient
variation
half
values
software

How to Cite

Espinoza Maza, J. de J., Fragoso Terán, J. M., Rodríguez Rodríguez, L. A., Aguirre Orozco, U. G., & Mendoza Barrón, G. (2018). Portable Application Software as a proving tool for dispersion measures for data not grouped in the Descriptive Statistics. Interconectando Saberes, (6), 111–125. https://doi.org/10.25009/is.v0i6.2556

Abstract

Dispersion measures indicate the variability of the data in a distribution, showing by means of a value, how spread are the data of a sample space. The understanding of dispersion measures allows us to know if the data are similar or have significant variations. This article intends to contribute to the realm of knowledge a portable application developed using the C/C++ programming language, in order to contribute with obtaining results for non-grouped data through Computational Science.
https://doi.org/10.25009/is.v0i6.2556
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References

Badenas Carpio, J., Llopis Borrás, J., & Coltell Simón, Ó. (2001). Curso Práctico de Programación en C y C++. Castelló de la Plana: Universitat Jaume I.

Cairó, O. (2006). Metodología de la Programación. Ciudad de México: Alfaomega.

Deitel, P. J., & Deitek, H. M. (2008). C++ Cómo Programar. Ciudad de México: Pearson Prentice Hall.

Devorce, J. L. (2016). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ciudad de México: Cengace Learning.

Fernández Aedo, C. R., & Delavaut Romero, M. E. (2008). Educación y Tecnología. Un binomio excepcional. Buenos Aires: Grupo Editor K.

Jiménez Murillo, J. A., Jiménez Hernández, E. M., & Alvarado Zamora, L. N. (2015). Fundamentos de Programación. Diagramas de flujo, diagramas N-S. Pseudocódigo y Java. Ciudad de México: Alfaomega.

Milton, J. S., & Arnold, J. C. (2004). Probabilidad y Estadística. Con aplicaciones para ingeniería y Ciencias Computacionales. Ciudad de México: Mc Graw Hill.

Nieves, A., & Domínguez, F. C. (2010). Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Un Enfoque Moderno. Ciudad de México: Mc Graw Hill.