# Ojiva (estadística)

- Sitio: Ikusmira — enciclopedia en castellano de ciencias sociales y humanidades
- URL canónica: https://ikusmira.org/p/ojiva-estadistica/
- Categoría: Matemática y estadística
- Publicado: 2024-08-04
- Autoría: Josemari Sarasola Ledesma — Editor coordinador; Profesor titular de escuela universitaria, Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
- Perfiles del autor: https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/investigadores/127490/detalle, https://dialnet.unirioja.es/servlet/autor?codigo=333202
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![Maiztasun_metatuak_ojibak05-1(1)(1).png](/images/gallery/2024-08/scaled-1680-/YB8DPZ601kI2akif-maiztasun-metatuak-ojibak05-111.png)

*Imagen: A la izquierda, histograma de una variable estadística. En el centro, histograma de frecuencias acumuladas relativas correspondientes y **ojiva porcentual** resultante (en rojo). A la derecha, comparación de dos ojivas, la ojiva en azul presenta mayor densidad de datos en los intervalos centrales al tener mayor pendiente en este tramo.*

En estadística, una **ojiva, polígono acumulativo o curva de frecuencias acumulada** es una representación gráfica en forma de línea de las [frecuencias acumuladas](https://ikusmira.org/p/frecuencia-acumulada-relativa) en una distribución de datos agrupada en intervalos para una [variable continua](https://ikusmira.org/p/variable-estadistica-discreta-y-variable-estadistica-continua). Para su construcción, se parte del [histograma](https://ikusmira.org/p/histograma) de frecuencias acumuladas y en este para cada columna se unen con una línea las frecuencias acumuladas correspondientes al límite inferior y límite superior del intervalo respectivamente. De la misma forma que el [polígono de frecuencias](https://ikusmira.org/p/poligono-de-frecuencias) representa las frecuencias simples de una distribución agrupada, la ojiva representa las frecuencias acumuladas, pudiéndose construir tanto con las [frecuencias absolutas](https://ikusmira.org/p/frecuencia-absoluta) como con las [frecuencias relativas](https://ikusmira.org/p/frecuencia-relativa), denominándose en este último caso **ojiva porcentual**. Dado que las frecuencias acumuladas forman una sucesión creciente, la ojiva también una línea creciente a lo largo del recorrido de la variable estadística, de modo que la pendiente de la ojiva indica la concentración de datos en un intervalo dado; más concretamente, cuanto mayor es la pendiente de la ojiva en un intervalo, mayor es la frecuencia de los datos en dicho intervalo.

Por otro lado, la ojiva equivale para una muestra de datos a la gráfica de la función de distribución de una variable aleatoria continua. De hecho la comparación entre ambas, a través de su representación superpuesta, puede darnos una idea del ajuste del modelo de probabilidad establecido a los datos.

<table id="bkmrk-tabla-de-navegaci%C3%B3n%3A" style="border: 1px solid #aaaaaa; border-collapse: collapse; background-color: #f9f9f9; width: 967px; margin: 2em auto; height: 156px;" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0"><tbody><tr><td style="border: 1px solid rgb(170, 170, 170); background-color: rgb(204, 204, 255); font-weight: bold; padding-top: 5px; padding-right: 5px; padding-bottom: 5px; text-align: center;" colspan="2">Tabla de navegación: <a href="/p/distribucion-de-frecuencias-agrupada-en-intervalos">Distribución de frecuencias agrupada de intervalos</a></td></tr><tr><td style="border: 1px solid #aaa; background-color: #e6e6ff; font-weight: bold; padding: 5px; width: 16%;"><p> </p><p>Conceptos básicos</p></td><td style="border: 1px solid #aaa; padding: 5px; white-space: nowrap;"><p><strong><a href="/p/intervalo-de-clase"> Intervalo de clase</a>  -  <a href="/p/amplitud-de-clase/">Amplitud de clase</a>  -  <a href="/p/amplitud-de-clase/">Marca de clase</a>   -   </strong></p><p><strong><a href="/p/frecuencia-de-clase">Frecuencia de clase</a>   -   <a href="/p/limite-de-clase/">Límites de clase</a>  -  </strong></p><p><strong><a href="/p/numero-de-intervalos-de-clase">Número de intervalos de clase</a> (<a href="/p/regla-de-sturges-formula-de-sturges/">regla de Sturges</a>) </strong></p></td></tr><tr><td style="border: 1px solid #aaa; background-color: #e6e6ff; font-weight: bold; padding: 5px; width: 16%;"><strong>Gráficos estadísticos</strong></td><td style="border: 1px solid #aaa; padding: 5px; white-space: nowrap;"><p><strong><a href="/p/histograma">Histograma</a>  -  <a href="/p/poligono-de-frecuencias">Polígono de frecuencias</a> - <a href="/p/poligono-de-frecuencias">Ojiva estadística</a></strong></p><p><strong>- <a href="/p/curva-de-frecuencia">Curva de frecuencia</a></strong></p></td></tr><tr><td style="border: 1px solid rgb(170, 170, 170); background-color: rgb(230, 230, 255); font-weight: bold; padding: 5px; width: 16%;"><p> </p><p> </p><p><strong>Conceptos específicos</strong></p></td><td style="border: 1px solid rgb(170, 170, 170); padding: 5px; white-space: nowrap;"><strong><a href="/p/variable-cuantitativa-continua">Variable estadística continua</a> - <a href="/p/datos-agrupados">Datos agrupados</a>  -  </strong><p><strong><a href="/p/distribucion-monomodular-o-equiespaciada">Distribución monomodular o equiespaciada</a>  - </strong><br></p><p><strong><a href="/p/intervalos-de-clase-monomodulares-y-no-monomodulares">Intervalos de clase monomodulares y no monomodulares</a>  - </strong><br></p><p><strong><a href="/p/limite-inferior-de-clase-y-limite-superior-de-clase">Límite inferior de clase y límite superior de clase</a>  - </strong><br></p><p><strong><a href="/p/limites-nominales-de-clase">Límites nominales de clase</a>   - <a href="/p/limites-aparentes-de-clase">Límites aparentes de clase</a>  -</strong></p><p><strong><a href="/p/limites-reales-de-clase">Límites reales de clase</a>  -  <a href="/p/clase-mediana">Clase mediana</a>  -  <a href="/p/clase-modal">Clase modal</a></strong></p></td></tr></tbody></table>

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Cómo citar: Sarasola, Josemari (2024). «Ojiva (estadística)». Ikusmira. https://ikusmira.org/p/ojiva-estadistica/
Índice del sitio para modelos: https://ikusmira.org/llms.txt
