Estadistica I 01

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Published on September 22, 2008

Author: profe_simmons

Source: slideshare.net

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Primera presentación del curso de Estadísticas I (UCV/FACES/EAC)

UCV/FACES/EAC Estadísticas I Introducción y Conceptos Básicos Prof. Leonardo Simmons

UCV/FACES/EAC

Estadísticas I

Introducción y Conceptos Básicos

Prof. Leonardo Simmons

INTRODUCCIÓN ALGUNAS OPINIONES INTERESANTES “ El pensamiento estadístico será algún día tan necesario para el ciudadano competente como la habilidad de leer y escribir". (H.G. Wells) “ Para la mayoría de los estudiantes la estadística es un tema misterioso donde operamos con números por medio de fórmulas que no tienen sentido”. (Graham) “ Vivimos en la era de la televisión. Una sola toma de una enfermera bonita ayudando a un viejo a salir de una sala dice más que todas las estadísticas sanitarias” (Margaret Thatcher)

CONCEPTO DE ESTADISTICA …… la única herramienta que, hoy por hoy, permite dar luz y obtener resultados, y por tanto beneficios, en cualquier tipo de estudio, cuyos movimientos y relaciones, por su variabilidad intrínseca, no puedan ser abordadas desde la perspectiva de las leyes deterministas es la estadística. La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos ( Estadística Descriptiva ), siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones ( Estadística Inferencial ).

CONCEPTO DE ESTADISTICA Métodos Estadísticos Resumir , Graficar y Analizar Cuantitativamente los Datos Con la finalidad de Describir Hallar Regularidades Tomar Decisiones Hacer Estimaciones Hacer Pronósticos todo Acerca del Fenómeno Estudiado Recolectar, Ordenar Clasificar Datos del Fenómeno Estudiado

Con la finalidad de

Describir

Hallar Regularidades

Tomar Decisiones

Hacer Estimaciones

Hacer Pronósticos

todo Acerca del

Fenómeno

Estudiado

PENSAMIENTO ESTADISTICO

PENSAMIENTO ESTADISTICO “ La estadística no solo es una colección de conceptos y técnicas. Sobre todo es una forma de razonar ”. Razonar en situaciones de variabilidad e incertidumbre para obtener información que guíe la toma de decisiones a partir de datos. Nuestro conocimiento puede fallar, pero es actualmente la mejor herramienta para saber separar en situaciones aleatorias cotidianas, la variabilidad natural de los fenómenos causales.

PENSAMIENTO ESTADISTICO El pensamiento estadístico según Hoerl and Snee*, es la filosofía de aprender y emprender acciones basada en los siguientes principios: Todo ocurre en un sistema de procesos interconectados La variación existe en todos los procesos Entender y reducir la variabilidad es la clave del éxito * Fuente: http://www.revistaespacios.com/a04v25n03/04250321.html El pensamiento estadístico puede utilizarse en todas las partes de una organización y en todas las funciones de un trabajo: Empresas de producción, Servicios financieros, Educación, Gobiernos, Centros de Salud, Transporte, Software,… … en funciones de mercadeo, ventas, producción, investigación y desarrollo, ingeniería, recursos humanos, sistemas de información, finanzas, contabilidad…

El pensamiento estadístico según Hoerl and Snee*, es la filosofía de aprender y emprender acciones basada en los siguientes principios:

Todo ocurre en un sistema de procesos interconectados

La variación existe en todos los procesos

Entender y reducir la variabilidad es la clave del éxito

* Fuente: http://www.revistaespacios.com/a04v25n03/04250321.html

El pensamiento estadístico puede utilizarse en todas las partes de una organización y en todas las funciones de un trabajo:

Empresas de producción, Servicios financieros, Educación, Gobiernos, Centros de Salud, Transporte, Software,…

… en funciones de mercadeo, ventas, producción, investigación y desarrollo, ingeniería, recursos humanos, sistemas de información, finanzas, contabilidad…

PENSAMIENTO ESTADISTICO El objetivo será entender el enfoque del pensamiento estadístico y cómo aplicarlo en la práctica. Y esto incluye entender: La existencia de la variabilidad en todos los procesos La sinergia entre los datos empíricos y la teoría sobre el tema La naturaleza dinámica de los procesos Y la naturaleza secuencial del pensamiento estadístico DATOS ( HECHOS, FENOMENOS………..……….) HIPOTESIS ( CONJETURAS ACERCA DEL MODELO, TEORÍAS IDEAS ……….) ... ... INDUCCIÓN DEDUCCIÓN DEDUCCIÓN INDUCCIÓN

El objetivo será entender el enfoque del pensamiento estadístico y cómo aplicarlo en la práctica. Y esto incluye entender:

La existencia de la variabilidad en todos los procesos

La sinergia entre los datos empíricos y la teoría sobre el tema

La naturaleza dinámica de los procesos

Y la naturaleza secuencial del pensamiento estadístico

PENSAMIENTO ESTADISTICO El pensamiento estadístico se caracteriza por: Abordar la solución de problemas en base a datos no solo en intuiciones (Leer: Falacia del jugador http://es.wikipedia.org/wiki/Falacia_del_jugador ) Importancia del proceso generador de datos (muestreo, experimentos, fuentes secundarias) Percibir de manera natural la omnipresencia de la variabilidad y la incertidumbre e incluirla en el proceso de modelización de la realidad Desarrollar la capacidad de abordar problemas faltos de estructura Valorar la utilidad de la estadística para estimar, para predecir, para valorar el impacto de un factor sobre la variabilidad de otros, para decidir entre diferentes opciones, etc. Uso del enfoque científico para resolver los problemas (inducción-deducción) Saber comunicar los resultados

El pensamiento estadístico se caracteriza por:

Abordar la solución de problemas en base a datos no solo en intuiciones

(Leer: Falacia del jugador http://es.wikipedia.org/wiki/Falacia_del_jugador )

Importancia del proceso generador de datos (muestreo, experimentos, fuentes secundarias)

Percibir de manera natural la omnipresencia de la variabilidad y la incertidumbre e incluirla en el proceso de modelización de la realidad

Desarrollar la capacidad de abordar problemas faltos de estructura

Valorar la utilidad de la estadística para estimar, para predecir, para valorar el impacto de un factor sobre la variabilidad de otros, para decidir entre diferentes opciones, etc.

Uso del enfoque científico para resolver los problemas (inducción-deducción)

Saber comunicar los resultados

Relación entre Pensamiento Estadístico y Métodos Estadísticos                                 PENSAMIENTO ESTADISTICO

CONCEPTOS BASICOS Población o Universo: Es obvio que todo estudio estadístico ha de estar referido a un conjunto o colección de personas o cosas. Este conjunto de personas o cosas es lo que denominaremos población o universo . Aquí el término población o universo tiene un significado mucho más amplio que el usual, ya que puede referirse a personas, cosas u objetos, actos, áreas geográficas e incluso al tiempo. Las personas u objetos que forman parte de la población se denominan elementos . A su vez, cada elemento de la población tiene una serie de características que pueden ser objeto del estudio estadístico. Así por ejemplo si consideramos como elemento a una persona, podemos distinguir en ella los siguientes caracteres : Sexo, Edad, Nivel de estudios, Profesión, Peso, Altura, Color del Cabello, etc. Luego por tanto de cada elemento de la población podremos estudiar uno o más aspectos cualidades o caracteres .

CONCEPTOS BASICOS La población puede ser según su tamaño de dos tipos: Población finita : cuando el número de elementos que la forman es finito, por ejemplo el número de alumnos de un centro de enseñanza, o de una sección. Población infinita : cuando el número de elementos que la forman es infinito, o tan grande que pudiesen considerarse infinitos.. Como por ejemplo si se realizase un estudio sobre los productos de línea blanca que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades y prestaciones que esta población podría considerarse infinita. La población debe estar perfectamente definida en el tiempo y en el espacio, de modo que ante la presencia de un potencial integrante de la misma, se pueda decidir si forma parte o no de la población bajo estudio. Por lo tanto, al definir una población, se debe cuidar que el conjunto de elementos que la integran quede perfectamente delimitado.

CONCEPTOS BASICOS Ejemplos de Población Estadística : Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II Conjunto formado por las notas finales que obtuvieron los alumnos de la EAC/FACES/UCV durante el periodo 2008-I de todas las materias que cursaron Conjunto formado por todas las empresas del sector comercio de productos de línea blanca establecidos en la ciudad de Caracas y que actualmente estén operativas. Las ventas mensuales en bolívares fuertes de la empresa Pablo Electrónica desde su fundación hasta el mes pasado. El tamaño de la población , que es el número de elementos que la conforman, se denota con la letra N (ene mayúscula)

Ejemplos de Población Estadística :

Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II

Conjunto formado por las notas finales que obtuvieron los alumnos de la EAC/FACES/UCV durante el periodo 2008-I de todas las materias que cursaron

Conjunto formado por todas las empresas del sector comercio de productos de línea blanca establecidos en la ciudad de Caracas y que actualmente estén operativas.

Las ventas mensuales en bolívares fuertes de la empresa Pablo Electrónica desde su fundación hasta el mes pasado.

El tamaño de la población , que es el número de elementos que la conforman, se denota con la letra N (ene mayúscula)

CONCEPTOS BASICOS Muestra: Una muestra es un subconjunto de la población o universo . Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama población o universo y que sirve para representarlo. Toda aplicación de las estadísticas pasa por la decisión si usar la población o una muestra para llevar a cabo el estudio. Algunos factores que determinan el uso de muestras: Costos (Presupuestos limitados) Población infinita o demasiado grande Población fuera de alcance (imposible) Medir la característica de interés implica la destrucción del elemento medido Población suficientemente homogénea respecto a la característica estudiada Las exigencias (objetivos) del estudio así lo requieren

Muestra:

Una muestra es un subconjunto de la población o universo . Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama población o universo y que sirve para representarlo.

Toda aplicación de las estadísticas pasa por la decisión si usar la población o una muestra para llevar a cabo el estudio.

Algunos factores que determinan el uso de muestras:

Costos (Presupuestos limitados)

Población infinita o demasiado grande

Población fuera de alcance (imposible)

Medir la característica de interés implica la destrucción del elemento medido

Población suficientemente homogénea respecto a la característica estudiada

Las exigencias (objetivos) del estudio así lo requieren

CONCEPTOS BASICOS La Teoría del Muestreo o Técnicas de Muestreo es un poderosa herramienta estadística que nos permite seleccionar muestras representativas de una población. Leer: Muestreo en Estadística: htpp://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_en_estad%C3%ADstica Tipo de Muestra Muestra Subjetiva Muestras Probabilísticas o Aleatorias Muestras No Probabilísticas Muestra por Cuotas Muestra por Grupos Naturales Muestra Aleatoria Simple Muestra Sistemática Muestra Estratificada Muestra Por Conglomerado

CONCEPTOS BASICOS Ejemplos de Población y Muestra : Población : Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II Muestra (1 ): Estudiantes de Contaduría Muestra (2) : Estudiantes de Administración del sexo femenino Población : Conjunto formado por las notas finales que obtuvieron los alumnos de la EAC/FACES/UCV durante el periodo 2008-I de todas las materias que cursaron Muestra (1) : Notas mayores o iguales a 10 puntos Muestra (2) : Notas de Estadísticas II Muestra (3) : Notas de materias asociadas al departamento de Informática Población : Las ventas mensuales en bolívares fuertes de la empresa Pablo Electrónica desde su fundación hasta el mes pasado. Muestra (1) : Ventas de los últimos 12 meses Al tamaño de la muestra la denotamos con n (ene minúscula)

Ejemplos de Población y Muestra :

Población : Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II

Muestra (1 ): Estudiantes de Contaduría

Muestra (2) : Estudiantes de Administración del sexo femenino

Población : Conjunto formado por las notas finales que obtuvieron los alumnos de la EAC/FACES/UCV durante el periodo 2008-I de todas las materias que cursaron

Muestra (1) : Notas mayores o iguales a 10 puntos

Muestra (2) : Notas de Estadísticas II

Muestra (3) : Notas de materias asociadas al departamento de Informática

Población : Las ventas mensuales en bolívares fuertes de la empresa Pablo Electrónica desde su fundación hasta el mes pasado.

Muestra (1) : Ventas de los últimos 12 meses

Al tamaño de la muestra la denotamos con n (ene minúscula)

CONCEPTOS BASICOS Variables: Son aspectos o características medibles de los elementos de la población o muestra. Pueden ser de muy diversos tipos, por lo que los podemos clasificar en dos grandes clases: Cuantitativas Variables Cualitativas o Atributos Las variables cuantitativas son las que se describen por medio de números, como por ejemplo el Peso, Altura, Edad, Número de Suspensos… A su vez este tipo de variables se puede dividir en dos subclases: Variables Cuantitativas Discretas o Variables Discretas Variables Cuantitativas Continuas o Variables Continuas

Variables:

Son aspectos o características medibles de los elementos de la población o muestra. Pueden ser de muy diversos tipos, por lo que los podemos clasificar en dos grandes clases:

Cuantitativas

Variables

Cualitativas o Atributos

Las variables cuantitativas son las que se describen por medio de números, como por ejemplo el Peso, Altura, Edad, Número de Suspensos…

A su vez este tipo de variables se puede dividir en dos subclases:

Variables Cuantitativas Discretas o Variables Discretas

Variables Cuantitativas Continuas o Variables Continuas

CONCEPTOS BASICOS Variables Discretas Aquellas a las que se les puede asociar un número entero, es decir, aquellas que por su naturaleza no admiten un fraccionamiento de la unidad, por ejemplo número de hermanos, páginas de un libro, número de defectos en un producto, etc. Variables Continuas Aquellas que por su naturaleza admiten que entre dos valores cualesquiera la variable pueda tomar cualquier valor intermedio, por ejemplo peso, tiempo, costo, etc. Los Atributos o Variables Cualitativas son aquellos caracteres que para su definición precisan de palabras, es decir, no le podemos asignar un número. Por ejemplo Sexo Profesión, Estado Civil, etc.

Variables Discretas

Aquellas a las que se les puede asociar un número entero, es decir, aquellas que por su naturaleza no admiten un fraccionamiento de la unidad, por ejemplo número de hermanos, páginas de un libro, número de defectos en un producto, etc.

Variables Continuas

Aquellas que por su naturaleza admiten que entre dos valores cualesquiera la variable pueda tomar cualquier valor intermedio, por ejemplo peso, tiempo, costo, etc.

Los Atributos o Variables Cualitativas son aquellos caracteres que para su definición precisan de palabras, es decir, no le podemos asignar un número. Por ejemplo Sexo Profesión, Estado Civil, etc.

CONCEPTOS BASICOS Los Atributos o Variables Cualitativas a su vez las podemos clasificar en: Ordenables : Aquellas que sugieren una ordenación, por ejemplo la graduación militar, el nivel de estudios, etc. No Ordenables : Aquellas que sólo admiten una mera ordenación alfabética, pero no establece orden por su naturaleza, por ejemplo el color de pelo, sexo, estado civil, etc. A las variables las denotamos con letras x, y, z ,…. y a los distintos valores que toma una variable con su letra y subíndices x 1 , x 2 , x 3 ,……., x k Convenio: Las variables cuantitativas se mostrarán ordenadas de menor a mayor, es decir, si x denota una variable cuantitativa (discreta o continua) entonces siempre: x 1 < x 2 < x 3 <…….< x k

Los Atributos o Variables Cualitativas a su vez las podemos clasificar en:

Ordenables : Aquellas que sugieren una ordenación, por ejemplo la graduación militar, el nivel de estudios, etc.

No Ordenables : Aquellas que sólo admiten una mera ordenación alfabética, pero no establece orden por su naturaleza, por ejemplo el color de pelo, sexo, estado civil, etc.

A las variables las denotamos con letras x, y, z ,…. y a los distintos valores que toma una variable con su letra y subíndices x 1 , x 2 , x 3 ,……., x k

Convenio: Las variables cuantitativas se mostrarán ordenadas de menor a mayor, es decir, si x denota una variable cuantitativa (discreta o continua) entonces siempre:

x 1 < x 2 < x 3 <…….< x k

CONCEPTOS BASICOS Por ejemplo: Población : Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II Muestra : Estudiantes inscritos en Estadística I Sección B1 ó C1 Tipo de Muestreo : Aleatorio Simple Tamaño de la muestra (n) : 12 Variables de Estudio : x = Edad Definición: Edad cronológica del estudiante Tipo: Cuantitativa, continua Unidad de Medida: Años cumplidos Rango: 0,1, 2, 3,…….. y = Nota Aprobatoria de Matemáticas III Definición: Nota con la cual aprobó Mat. III Tipo: Cuantitativa, Discreta Unidad de Medida: Puntos Rango: 0,1,2,3,……20 z = Repitencia en Estadística I Definición: Cantidad de veces que ha cursado Tipo = Cuantitativa Unidad de Medida: Cantidad Rango: 0,1,2,3,….. w = Estado Civil Definición: Situación civil respecto al matrimonio Tipo: Cualitativa/Atributo, No Ordenable Unidad de Medida: Ninguna Rango: Soltero (S), Casado (C), Divorciado (D), Viudo (V), Otro (O)

Por ejemplo:

Población : Conjunto de estudiantes de la EAC/FACES/UCV inscritos para el periodo 2008-II

Muestra : Estudiantes inscritos en Estadística I Sección B1 ó C1

Tipo de Muestreo : Aleatorio Simple

Tamaño de la muestra (n) : 12

Variables de Estudio :

x = Edad

Definición: Edad cronológica del estudiante

Tipo: Cuantitativa, continua

Unidad de Medida: Años cumplidos

Rango: 0,1, 2, 3,……..

y = Nota Aprobatoria de Matemáticas III

Definición: Nota con la cual aprobó Mat. III

Tipo: Cuantitativa, Discreta

Unidad de Medida: Puntos

Rango: 0,1,2,3,……20

z = Repitencia en Estadística I

Definición: Cantidad de veces que ha cursado

Tipo = Cuantitativa

Unidad de Medida: Cantidad

Rango: 0,1,2,3,…..

w = Estado Civil

Definición: Situación civil respecto al matrimonio

Tipo: Cualitativa/Atributo, No Ordenable

Unidad de Medida: Ninguna

Rango: Soltero (S), Casado (C), Divorciado (D), Viudo (V), Otro (O)

CONCEPTOS BASICOS Proceso de Recolección de datos: Estudiante en la Muestra Número Aleatorio X (Edad) Y (Nota Ap. Mat III) Z (Repitencia) W (Edo. Civil) 1er 4 20 10 0 S 2do 12 21 10 0 S 3er 1 19 11 0 S 4to 16 22 14 0 S 5to 33 25 13 1 S 6to 21 26 15 1 S 7mo 7 20 10 0 S 8vo 2 22 10 2 S 9no 40 25 11 1 S 10mo 37 18 12 2 S 11ro 22 19 10 0 S 12do 14 27 14 0 C

CONCEPTOS BASICOS En esta muestra las variables toman los siguientes valores: x (Edad - Años): x 1 = 18; x 2 = 19; x 3 = 20; x 4 = 21; x 5 = 22; x 6 = 25; x 7 = 26; x 8 = 27* * Se cumple el orden ascendente de la variable por ser cuantitativa y (Nota aprobatoria de Mat. III - ptos): y 1 = 10; y 2 = 11; y 3 = 12; y 4 = 13; y 5 = 14; y 6 = 15 z (Repitencia de Est. I): z 1 = 0; z 2 = 1; z 3 = 2 w (Estado Civil): w 1 = S; w 2 = C Frecuencia Absoluto o Frecuencia El número de veces que se repite un determinado valor de una variable en una muestra o población de la misma es su frecuencia absoluta ó frecuencia ( f ): x 1 = 18 años ; f 1 = 1 alumno, por otra parte y 1 = 10 ptos; f 1 = 5 alumnos

CONCEPTOS BASICOS Se cumple que para una determinada variable que toma k distintos valores en la población o muestra: En nuestro ejemplo para la variable edad ( x ): para la variable estado civil ( w ):

CONCEPTOS BASICOS Frecuencia Relativa Es la proporción que ocupa un valor especifico de una variable en la población o muestra, es decir, es el cociente que resulta de dividir la frecuencia (fi) entre el tamaño de la muestra o población según sea el caso: P.ej: si x 1 = 18 años ; f 1 = 1 alumno entonces la proporción de alumnos de 18 años en la muestra será: Si multiplicamos por 100 a h i obtenemos la frecuencia relativa porcentual en el ejemplo % h i = 8,33%

CONCEPTOS BASICOS Se cumple que para una determinada muestra o población de una variable: Frecuencia Absoluta Acumulada Para un determinado valor de una variable cuantitativa (continua o discreta), su frecuencia absoluta acumulada o simplemente frecuencia acumulada ( F ) se define como la cantidad de valores de la variable que son menores o iguales al valor dado:

CONCEPTOS BASICOS P.ej: Para la variable x (edad): F 1 = 1 (cantidad de alumnos en la muestra con edad menor o igual a 18 años) F 2 = 3 (cantidad de alumnos en la muestra con edad menor o igual a 19 años) F 3 = 5 (cantidad de alumnos en la muestra con edad menor o igual a 20 años) Nótese que: F 1 = f 1 = 1 F 2 = f 1 + f 2 = 1 + 2 = F 1 + f 2 = 3 F 3 = f 1 + f 2 + f 3 = 1 + 2 + 2= F 2 + f 3 = 5 …………………… F 7 =11 F 8 = f 1 + f 2 + f 3 +…….+ f 8 = 1+2+2+1+2+2+1+1= 12=F 7 + f 8 = 11+ 1= 12 Si una variable toma k-distintos valores en una población o muestra, entonces se cumple que: F 1 = f 1 y F k = N ó F k = n

CONCEPTOS BASICOS Frecuencia Relativa Acumulada Para un determinado valor de una variable cuantitativa (continua o discreta), su frecuencia relativa acumulada ( H ) se define como la proporción de valores de la variable que son menores o iguales al valor dado: Igualmente se puede determinar la frecuencia relativa acumulada porcentual (% H ) que se define como el porcentaje de valores de la variable que son menores o iguales al valor dado:

CONCEPTOS BASICOS Se cumple que: Igualmente , si una variable toma k-distintos valores en una población o muestra entonces: H 1 = h 1 y H k = 1 y %H 1 = %h 1 y %H k = 100 En nuestro ejemplo para la variable edad: H 1 = h 1 = 0,0833 H 2 = h 1 + h 2 = 0,0833 + 0,1667 = H 1 + h 2 = 0.25 entonces %H 2 = 25% Lo que significa que el 25% de los alumnos en la muestra tienen una edad menor o igual a 19 años

CONCEPTOS BASICOS Parámetro Poblacional Los parámetros poblacionales caracterizan y describen estadísticamente a las poblaciones. Por ejemplo, si después de un estudio poblacional (Censo) de los estudiantes de la EAC inscritos en el 2do periodo del 2008 se obtiene que la edad promedio es 23 años, entonces este promedio será un parámetro de dicha población. Una vez definida la población sus parámetros estadísticos no varían. Ejemplos de parámetros poblacionales: Ingreso promedio de la población trabajadora de un país Porcentajes de errores de facturación en que incurre CANTV Por lo general los parámetros poblacionales se desconocen y para su determinación se requiere o bien efectuar un estudio poblacional (Censo) con el cual se logra se valor “real” o en todo caso realizar un estudio por muestras con lo cual se logra una “estimación” del valor real.

Parámetro Poblacional

Los parámetros poblacionales caracterizan y describen estadísticamente a las poblaciones.

Por ejemplo, si después de un estudio poblacional (Censo) de los estudiantes de la EAC inscritos en el 2do periodo del 2008 se obtiene que la edad promedio es 23 años, entonces este promedio será un parámetro de dicha población.

Una vez definida la población sus parámetros estadísticos no varían.

Ejemplos de parámetros poblacionales:

Ingreso promedio de la población trabajadora de un país

Porcentajes de errores de facturación en que incurre CANTV

Por lo general los parámetros poblacionales se desconocen y para su determinación se requiere o bien efectuar un estudio poblacional (Censo) con el cual se logra se valor “real” o en todo caso realizar un estudio por muestras con lo cual se logra una “estimación” del valor real.

CONCEPTOS BASICOS Estadístico Muestral Son resúmenes de la información contenida en la muestra, o sea son funciones de la información muestral, esto es, depende sola y exclusivamente de la muestra seleccionada. Caracterizan y describen estadísticamente a las muestras. Por ejemplo, la edad promedio de los 12 estudiantes seleccionados aleatoriamente fue de 22 años Teóricamente de una población se pueden extraer infinitas o un numero muy grande de muestras del mismo tamaño, por lo tanto, un Estadístico Muestral es una variable ya que su valor depende de los elemento que componen la muestra. Una vez seleccionada la muestra de población los estadísticos muéstrales no varían son constantes

CONCEPTOS BASICOS Proceso de la Inferencia Estadística Población de Parámetros Desconocidos Se selecciona, en la población, una muestra aleatoria de n elementos Con los datos de la muestra se calculan los estadísticos muéstrales Se usa el valor del estadístico muestral para estimar o hacer Inferencia acerca del parámetro poblacional

CONCEPTOS BASICOS Fuentes de Datos Los datos necesarios para realizar un estudio estadístico se pueden obtener a partir de fuentes de información existente, o pueden obtenerse mediante encuestas o estudios experimentales y observacionales diseñados especialmente para tales efectos. Primaria : Datos recopilados al medir directamente los elementos de la población o muestra a través de: - encuestas - estudios experimentales - estudios observacionales Secundaria : Datos ya recopilados y contenidas en las bases de datos oficiales (públicas) o privadas Leer: Libro Estadística para Administración – Mark Berenson – Cap. I, pag. 07 Sección 1.6 “Fuentes de Datos” Fuente de Datos

ESTADISTICA Y ETICA “ Hay tres clases de mentiras: la mentira, la maldita mentira y las estadísticas” (Mark Twain) &quot;Las cifras no mienten, pero los mentirosos también usan cifras” (Anónimo) Recomendación general para el manejo de cifras: Dude de cualquier resultado numérico, provenga de donde provenga, y beneficie de la duda haciendo cuestionamientos: Como se obtuvieron los resultado? Donde se obtuvieron? Cuando se obtuvieron? Quien o quienes lo obtuvieron? Bajo que condiciones se obtuvieron los resultados Etc, etc, …….

“ Hay tres clases de mentiras: la mentira, la maldita mentira y las estadísticas” (Mark Twain)

&quot;Las cifras no mienten, pero los mentirosos también usan cifras” (Anónimo)

Recomendación general para el manejo de cifras:

Dude de cualquier resultado numérico, provenga de donde provenga, y beneficie de la duda haciendo cuestionamientos:

Como se obtuvieron los resultado?

Donde se obtuvieron? Cuando se obtuvieron?

Quien o quienes lo obtuvieron?

Bajo que condiciones se obtuvieron los resultados

Etc, etc, …….

TAREA No. 1 Construya 5 ejemplos de población y muestra Resolver del libro Estadística para Administración y Economía – Anderson – 8va. Edición , capitulo 1, los ejercicios del 1 al 24 (pag. 17 al 22) Investigue en la internet acerca de aplicaciones del pensamiento estadístico y de los métodos estadísticos en la administración de empresas: control de calidad, control de procesos, control de gestión, auditoria, investigación de mercados, investigación de operaciones, inventario, CRM, data mining, etc… Investigue acerca de contribución de los métodos y el pensamiento estadístico en el éxito de la industria japonesa. Lea acerca de Drs. Edward Deming y Joseph Juran

Construya 5 ejemplos de población y muestra

Resolver del libro Estadística para Administración y Economía – Anderson – 8va. Edición , capitulo 1, los ejercicios del 1 al 24 (pag. 17 al 22)

Investigue en la internet acerca de aplicaciones del pensamiento estadístico y de los métodos estadísticos en la administración de empresas: control de calidad, control de procesos, control de gestión, auditoria, investigación de mercados, investigación de operaciones, inventario, CRM, data mining, etc…

Investigue acerca de contribución de los métodos y el pensamiento estadístico en el éxito de la industria japonesa. Lea acerca de Drs. Edward Deming y Joseph Juran

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