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ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES: Datos y Estadística

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Published on March 4, 2014

Author: betogra2m

Source: slideshare.net

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ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES TEMA 1: DATOS Y ESTADÍSTICA Prof. Alberto Grados Mitteenn

SITUACIONES COTIDIANAS: El Comercio informó que el precio medio de una vivienda en Lima es US$60000.  El rector de la PUCP informó que, de todos los ingresantes, el 45% son mujeres.  El tiempo medio que tarda una persona en llegar a su trabajo es 25 minutos. 

¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA? CIENCIA RECOLECTAR MANIPULAR ANALIZAR IMTERPRETAR DATOS

APLICACIONES EN LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMÍA CONTABILIDAD Auditoría MARKETING Escáner en las tiendas PRODUCCIÓN Revisión de eficiencia ECONOMÍA Pronósticos

DATOS • • • • Elementos, variables y observaciones Escalas de medición Datos categóricos y cuantitativos Datos de corte transversal y de series de tiempo

DATOS Hechos y cifras recabados, analizados y resumidos, para su presentación e interpretación.  Se agrupan en un banco de datos.  EDAD ESTATURA (m) DISTRITO JUAN 15 1.70 Jesús María PEDRO 18 1.58 Pueblo Libre MARÍA 15 1.67 La Molina TERESA 12 1.45 Surco ROBERTO 19 1.75 Miraflores ANA 20 1.67 Los Olivos LUIS 17 1.80 Comas PEDRO 16 1.67 San Isidro MARÍA 16 1.56 Pueblo Libre

ELEMENTOS, VARIABLES Y OBSERVACIONES ELEMENTO • Entidades a partir de las cuales se reúnen los datos. • Ejm: Nombres (tabla anterior) VARIABLE • Característica de interés de los elementos. • Ejm: Edad, estatura, distrito (tabla anterior) OBSERVACIÓN • Es el conjunto de mediciones recabadas para cada elemento. • Ejm: Para Juan es Jesús María; 1.70m y 15 años.

ESCALAS DE MEDICIÓN  Pueden ser: nominal, ordinal, de intervalo o de razón. • Etiquetas o nombres. • Su orden no es significativo. • Su orden es significativo (excelente:1; bueno:2; regular:3; malo:4) • Suelen ser valores numéricos. ESCALA NOMINAL ESCALA DE RAZÓN • Datos presentan las mismas características que los de intervalo. • La razón de dos valores es significativa (estatura, peso, tiempo) (R.G. significativa) ESCALA ORDINAL ESCALA DE INTERVALO • Datos presentan las mismas características que los ordinales; además, son siempre numéricos. • El intervalo entre los valores tiene unidad de medida fija (R.A. significativa)

CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS DATOS CATEGÓRICOS O CUALITATIVOS • Se agrupan por categorías específicas. • Escala: nominal u ordinal. • Aún así se usen códigos numéricos, las operaciones entre datos no tiene sentido. DATOS CUANTITATIVOS • • • • Usan valores numéricos. Pueden ser discretos o continuos. Escala: de intervalo o de razón. Los datos se pueden sumar, restar, promediar.

DATOS DE CORTE TRANSVERSAL Y SERIES DE TIEMPO DATOS DE CORTE TRANSVERSAL • Recabados en el mismo momento. EDAD ESTATURA (m) DATOS DE SERIES DE TIEMPO • Recabados a lo largo de varios periodos. DISTRITO JUAN 15 1.70 Jesús María PEDRO 18 1.58 Pueblo Libre MARÍA 15 1.67 La Molina TERESA 12 1.45 Surco ROBERTO 19 1.75 Miraflores ANA 20 1.67 Los Olivos LUIS 17 1.80 Comas PEDRO 16 1.67 San Isidro MARÍA 16 1.56 Pueblo Libre 15 10 5 0 Serie 3 Serie 2 Serie 1

FUENTES DE DATOS • Fuentes existentes • Estudios estadísticos • Errores en la adquisición de datos

FUENTES EXISTENTES Encuestas  Estudios experimentales  Empresas que venden bases de datos  Internet  Agencias gubernamentales 

ESTUDIOS ESTADÍSTICOS Se realizan cuando los datos no están disponibles en otras fuentes.  Pueden ser: NO EXPERIMENTALES EXPERIMENTALES U OBSERVACIONALES  1. Se identifica la variable de interés. No pretenden controlar las variables de interés. 2. Se toman otras variables para ver cómo afectan a la variable de interés. Ejm: Nivel de presión sanguínea a partir de la edad y nivel de grasas en los alimentos. Las encuestas son el tipo más común.

ERRORES EN LA ADQUISICIÓN DE DATOS El uso de datos erróneos es peor que no usar datos.  Falla de registro (Ejm: 53 en lugar de 35)  Datos falseados deliberadamente.  Datos atípicos. 

ESTADÍSTICA DESCRPTIVA Definición

CONCEPTOS POBLACIÓN: Es el conjunto de todos los elementos de interés en un estudio en particular.  MUESTRA: Es un subconjunto de la población. 

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Es la mayor parte de la información estadística que se muestran en las publicaciones; que se resumen de manera simple en tablas, gráficas o números.  Hace referencia a toda una población.  El proceso de recabar datos de toda una población se llama censo. 

ESTADÍSTICA INFERENCIAL Si un grupo de estudio es demasiado grande y no se puede censar por razones de tiempo, costo o falta de recursos; se recaba información de una porción de la población.  El proceso de recabar datos de una muestra se llama encuesta por muestreo (o simplemente, muestreo).  La estadística usa datos de una muestra para hacer estimaciones y probar hipótesis sobre las características de una población: inferencia estadística. 

COMPUTADORAS Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO

SOFTWARE Para organizar, manipular e interpretar un banco de datos grande, se usan herramientas digitales:  Excel  Minitab  StatTools

MINERÍA DE DATOS

MINERÍA DE DATOS Hoy es posible capturar, almacenar y mantener una enorme cantidad de datos gracias a las computadoras: almacenamiento de datos.  Empleando estadística, matemáticas y ciencias de la computación, los analistas son capaces de extraer los datos para convertirlos en información útil: minería de datos.  Es usada a menudo para brindar información útil a minoristas sobre tendencias en las ventas, por ejemplo.  Es una tecnología que se basa en metodologías estadísticas: regresión múltiple, regresión logística y correlación. 

LINEAMIENTOS ÉTICOS PARA LA PRÁCTICA DE LA ESTADÍSTICA

MALAS PRÁCTICAS FRECUENTES Muestreo impropio  Análisis inapropiado de los datos  Desarrollo de gráfica erróneas  Uso de resúmenes estadísticos inadecuados  Interpretación tendenciosa de los datos estadísticos 

BIBLIOGRAFÍA Anderson, Sweeney, Williams; Estadística para Negocios y Economía; Capítulo 1; CENGAGE Learning; 11° edición; México 2012

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