logging in or signing up ED revisado ponchito123 Download Post to : URL : Related Presentations : Share Add to Flag Embed Email Send to Blogs and Networks Add to Channel Uploaded from authorPOINT lite Insert YouTube videos in PowerPont slides with aS Desktop Copy embed code: (To copy code, click on the text box) Embed: URL: Thumbnail: WordPress Embed Customize Embed The presentation is successfully added In Your Favorites. Views: 490 Category: Entertainment License: All Rights Reserved Like it (0) Dislike it (0) Added: October 01, 2009 This Presentation is Public Favorites: 0 Presentation Description No description available. Comments Posting comment... Premium member Presentation Transcript MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA ADMINISTRACIÓN : MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA ADMINISTRACIÓN B I E N V E N I D O S Eduardo Yupit y Puerto Programa de estudios : Programa de estudios ESTADISTICA DESCRIPTIVA. Conceptos básicos Datos no agrupados. Dats agrupados Medidas de tendencia central Medidas de variabilidad o de dispersión. 6. Representacion gráfica. PROBABILIDAD Conceptos básicos. Tipos de probabilidad. Independencia Teorema de bayes. The text that you insert will retain the same style and format as the placeholder text. 5. Distribuciones discretas de probabilidad 6. Variables aleatorias. Valor esperado. 7.- La fdp binomial 8. La fdp de Poisson 9. Función de distribución continua. La fdp Normal Evaluación: : Evaluación: Tarea .- Serie de problemas a resolver.(15%) Evaluación que se realizará en una fecha convenida(15%) Slide 4: PASADO (E.D.) PROBABILIDAD FUTURO (E.I.) PLANEACIÓN Y TOMA DE DECISIONES La estadística descriptiva. : La estadística descriptiva. La estadística descriptiva es un conjunto de técnicas y métodos que nos permite recopilar, organizar, representar e interpretar información (datos), Que sucedieron en el pasado. La probabilidad es la forma de calcular la posibilidad de que suceda algo La estadística inferencial intenta Pronosticar el futuro, con un cierto Grado de probabilidad o incertidumbre Estadística descriptiva : Estadística descriptiva IMPORTANCIA DE A ESTADISTICA. En procesos de producción. Comportamiento de las sociedades. Inversiones Desarrollo humano. Evolución de las especies Respuesta a ciertos fármacos. Ingresos, egresos, utilidades, etc Flujo de dinero. Importaciones, exportaciones. Esperanza de vida Etc, etc Objetivo general : Objetivo general Recopilar, organizar, analizar, representar e interpretar datos provenientes de una población, utilizando herramientas estadísticas para la toma de decisiones, además calculará la probabilidad de fenómenos relacionados con las ciencias económico-administrativas. Slide 8: Bibliografía Berenson M. L. Y D. M. Levine. Estadística Básica en administración.- Prentice-Hall Hispanoamericana Levin R. I. Y D.S. Rubin.- Estadística para administradores.-Prentice-Hall Hispanoamericana Hoel P. G. Y R.J. Jessen.- Estadística básica para negocios y economía.- México, CECSA Meyer P.L. Probabilidad y aplicaciones estadísticas.- Addison Wesley Iberoamericana. Stevenson W. J. Estadística para administración y economía.- ed. Harla Slide 9: Técnicas de aprendizaje Análisis y discusión de textos Resolución de ejercicios en clase Resolución de problemas P.C., Paquetes estadísticos Análisis de casos Antecedentes : Antecedentes Desde los 80´s los EUA enfocan su atención mejoramiento de la calidad. El éxito japonés que inició en la segunda mitad del siglo XX fue debido: Creación de una atmósfera que permite la manufactura de productos de alta calidad. Uso de “métodos estadísticos” y la orientación al pensamiento estadístico entre el personal gerencial Slide 11: Tanto en la: Manufactura Desarrollo de productos alimenticios Software de computadora Productos farmaceúticos Evolución de las sociedades Comportamiento de sectores sociales El acopio de información y su organización en forma cientifica, Recopilar, organizar, analizar, interpretar y representar datos La Estadística : La Estadística Estadística Descriptiva.- Conjunto de técnicas, que se emplean para la recolección, organización, análisis, interpretación y representación. Estadística Inferencial.- Es un conjunto de técnicas que se utilizan para que , con base en una ó más muestras sometidas a análisis, se infieran criterios sobre una población. ¿Cómo se colecta la información? : ¿Cómo se colecta la información? La información se colecta con base a muestras u observaciones. Las muestras se obtienen como conjuntos representativos de poblaciones. ¿La herramienta? Encuestas y entrevistas (personales, telefónicas), cuestionarios ¿cómo se obtienen las muestras? : ¿cómo se obtienen las muestras? Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo estratificado Muestreo por conglomerados ¿Para que ? : ¿Para que ? Análisis INF. Toma de decisiones EST. Predicción Slide 16: Gobierno Flujo de oro y dinero ------Europa Inversionista Comportamiento de la bolsa de valores Amas de casas Detergente mejor A ó B (lavadora) Industriales Resultados experimentales acero T° Slide 17: Mundo actual. Tasa de morbilidad Tasa de nacimientos Tasa de migración Futbol, beisbol Informes de gobierno Elecciones(Encuestas de salida, PREP) Elevar la calidad de la producción PIB Indice de precios al consumidor Tasa de aprobación/reprobación Porcentaje de ingresos, bajas, cambios, etc. Estudios de desnutrición Infectados por VIH, cancerosos, del corazón. Slide 18: Mediciones Establecer Conteos Números (datos núm.) Medidas Tendencia central Variabilidad (dispersión) Representar Gráfica Análisis gráfico Propiedades de los datos numéricos : Propiedades de los datos numéricos TENDENCIA CENTRAL Media Mediana Moda Poligono de frecuencias Histograma Diagrama de Ojiva Diagrama de tallo y hojas VARIABILIDAD Rango Rango Intercuartil Varianza Desviación estandar Slide 20: Muestreo (obtención de muestras) ¿Quiénes van a ser medidos? ¿Cual es la unidad de análisis? ¿Cuál es la población? Obtención de datos (información) a) Observación directa (P. de producción ) Observar supervisando la producción b) Encuesta estadística Solicitar la información a individuos Entrevistas personales Entrevistas telefónicas Cuestionarios por escrito Slide 21: Muestras Indices Población Parámetros Las estadísticas basadas en muestras nos producen índices o estadígrafos, estos nos permiten aproximarnos a los parámetros poblacionales Slide 22: Métodos de muestreo 1.-MAS (Muestreo Aleatorio Simple)Todos los elementos tienen la misma oportunidad de ser elegidos para sus inclusión en la muestra (Números aleatorios) 2.-MS (Muestreo Sistemático).- Los elementos se seleccionan a un intervalo uniforme en una lista ordenada (error sistemático) 3.- Muestreo estratificado.- Los elementos son clasificados en subgrupos o estratos de acuerdo a características importantes. 4.- Muestreo por conglomerado.- Los elementos ocurren naturalmente en subgrupos. Se aplica MAS a congomerados. Otros.- Juicio y por conveniencia Slide 23: Muestra representativa Evitar sesgos consistentes o sistemáticos POBLACIÖN MUESTRA MUESTRA Slide 24: Población.- Contexto o universo bien definido, cambiante y dinámico. Concretas (reales) Conceptuales (imaginarias) Muestra.- Porción representativa de una población, que será analizada. Censo.- Procedimiento para la medición de las características de todos los miembros de una población definida Slide 25: Pemex desea conocer los factores que influyen en la elección de gasolinerías por parte de los consumidores, en cierta área de prueba, para esto obtuvo nombres, direcciones y la información disponible de todos los propietarios de automóviles registrados y residentes en esa área. Describa ¿como podría obtener una muestra de esta lista usandolos métodos de muestreo aleatorio estudiados? Slide 26: MAS.- Se elabora una lista relación, se enumera secuencialmente y se utiliza una tabla de números aleatorios MS.- Contactar a cada n-ésima, persona de la lista, iniciando aleatoriamente. ME.-Clasificar a los propietarios de acuerdo al tipo de automóvil, valor del auto, sexo, edad y apliar MAS ó MS a cada estrato. MC.-Entrevistar a los propietarios de autos identificados como residentes en cuadras aleatorias del área (M. Geográfico) Slide 27: Temas importantes de los apuntes Estadística Estadística descriptiva Estadística Inferencial Aplicaciones Censo Polación Muestra Obtención de muestreo Métodos de muestreo Ejemplo Trabajo de equipo 1 : Trabajo de equipo 1 Obtener mediante discusión en trabajo de equipo. 1.- Definición de estadística 2.-Definición de Estadística Descriptiva. 3.- Importancia de la Estadística Descriptiva. 4.- ¿cómo se colecta la información? 5.-Cuales son las herramientas básicas para obtener información. 6.-Representar esquemáticamente POBLACION, MUESTRA y describir ambos términos 7.-Enumere y explique los métodos para obtener muestras. 8.-Indique que son los índices y los parámetros. 9.- Señale cuando menos 10 estadísticas que son de uso común en la sociedad de hoy. 10.- Como fruto del análisis de grupo emita cual es la importancia de la estadística descriptiva aplicada a su carrera, (se sugiere ubicarse en un contexto laboral). Gráfica de corridas : Gráfica de corridas Representación de valores de datos en el orden secuencial temporal en que fueron observados. Ejemplo: Se tomó en un proceso de producción de chocolates confitados (lunetas), 10 muestras por cada hora de producción, durante las 8 horas del día obteniéndose los siguientes promedios en gramos. Prom (grs.) 1) 23.5 2) 24.5 3) 24.8 25 4) 22.5 5) 23.5 24 6) 25.1 7) 23.9 23 8) 23.7 22 1 2 3 4 5 6 7 8 El envase indica que debe tener 24 grs. Más menos 5 % Diagrama circular : Diagrama circular Figura circular en dos dimensiones con divisiones que representan porciones de un total. También se utiliza para representar porcentajes por división y puede ser tridimensional Trabajo de equipo 2 : Trabajo de equipo 2 Se realizó un estudio sobre una muestra de 200 departamentos para conocer el comportamiento de de las tasas de renta obteniéndose la siguiente distribución de frecuencias. TASA DE RENTA ( f ) 1 $350 - $379 3 2 $380 - $409 8 3 $410 - $439 10 4 $440 - $469 13 5 $470 - $499 33 6 $500 - $529 40 7 $530 - $559 35 8 $560 - $589 30 9 $590 - $619 16 10 $620 - $649 12 200 Obtenga: Los límites exactos sup. e inf. El intervalo de clase (Ic) El punto medio por clase. Elabore un Histograma Elabore una curva de frecuencias e identifique su simetría Elabore la distribución de frecuencia acumulada y trazar su gráfica de ojiva Emita un análisis del problema. Medidas de Tendencia Central : Medidas de Tendencia Central Las medidas de tendencia central se encuentran entre los índices de gran importancia para la descripción de poblaciones. Estudiar MUESTRAS nos permite obtener índices para aproximarnos a los parámetros poblacionales. Los parámetros poblacionales se obtienen por medio de censos. Las muestras nos permiten corroborar los las posibles desviaciones con respecto a los parámetros. El estudio de estadísticas tiene como objetivo corregir ó modificar el comportamiento de la población ó el control de calidad cuando se trata de procesos de producción Slide 33: La media aritmética ó promedio aritmético, Es la suma de los valores del grupo de datos dividida entre el número de valores. Se representa: Población Media = X/N Muestra Media X = X/n La media ponderada.- (ó promedio ponderado) Es una media aritmética donde cada uno de los valores se pondera de acuerdo con su importancia en el grupo general. Población Media ponderada w = (w X)/ w Muestra Media ponderada Xw = (w X)/ w Slide 34: La mediana.- Es el valor del elemento intermedio cuando todos los elementos siguen un orden ascendente ó descendente. Par Med = X((n/2)+1/2) (entre dos valores adyacentes) Impar Med = X((n/2)+1/2) (en el elemento intermedio) Moda.- Es el valor que ocurre más frecuentemente en un conjunto de valores. Puede carecer de MODA UNIMODAL BIMODAL MULTIMODAL Slide 35: Ejemplo 1.-Durante la temporada de calor (verano), 8 vendedores de una empresa de calefacción y aire acondicionado vendieron las siguientes unidades de aire acondicionado: 8, 11,14,8,11,16,11 (población de ventas del mes) Media = X/N= 84/8 =10.5 unidades La moda es =11 ordenando 8,8,11,11,11,14,16 La mediana es 11 Slide 36: Ejemplo 2.- El margen de utilidad en el último año fiscal de cuatro líneas de productos fue de: Línea A 4.2%; Línea B 5.5%; Línea C 7.4%;Línea D 10.1% Calcular el margen de utilidad no ponderado y el ponderado. w = (w X)/ w = $3,033/$58,000=5.2% Población Media = X/N =27.2/4 = 6.8 % Relación entre media y mediana : Relación entre media y mediana Cuando una distribución es simétrica la media la moda y la mediana coinciden en valor. Media = Mediana = moda En una distribución asimétrica positiva la media es mayor que la mediana. Media > mediana En una distribución asimétrica negativa la media es menor que la mediana. Media < mediana Mediana Moda moda mediana Media media MEDIDAS DE VARIABILIDAD : MEDIDAS DE VARIABILIDAD Se conocen como medidas de dispersión ó de variabilidad aquellas que nos permiten medir el nivel de alejamiento de los elementos de la muestra, que tan dispersos se encuentran. Rango, Rango modificado La desviación media absoluta, la varianza La desviación estándar y el coeficiente de variación Slide 39: Rango es la diferencia entre el elemento mayor y el menor de la muestra. R = My – Mn Rango modificado.- Es un rango que se construye eliminando algunos de los valores extremos de la distribución. El 50 % central es el rango entre el 25 percentil y el 75 percentil de la distribución y se conoce como Rango intercuartil ó RIC RIC = Q3-Q1 Otros rangos modificados son el 80% central, el 90 % central y el 95 % central Slide 40: DESVIACION MEDIA ABSOLUTA Se calcula por medio del valor absoluto de la diferencia entre cada valor del conjunto de elementos de la muestra y la media del grupo: DMA(pob) = [X - ]/N DMA(Muestra ) = [X - X]/n DMA = [X - ]/N = 21.0/8= 2.6 U =10.5 Med= 11 Conclusión: La venta de equipos de un vendedor difiere en 2.6 unidades de la media grupal en cualquier dirección VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR : VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR La varianza es la diferencia entrecada valor del conjunto de datos y la media del grupo pero cada una deestas diferencias se eleva al cuadrado antes de la suma: Población V(X) = 2 = [X - ]2 / N Muestra S2 = [X - X]2 / n-1 La desviación estandar corresponde a: Población = = [X - ]2 / N Muestra = S = [X - X]2 / n-1 La desviación estandar es útil con la normal El coeficiente de variación : El coeficiente de variación Este Coeficiente de Variación (CV) indica la magnitud relativa de la desviación estándar en comparación con la media de la distribución de las medidas obtenidas en la muestra y se expresa en porcentaje Población CV = (/) * 100 Muestra CV = (s / X )*100 Es útil CV cuando se desea comparar la variabilidad de dos conjuntos de datos en relación con el nivel general de los valores (Por lo tanto con la media) de cada conjunto Slide 43: Relación de trabajos a realizar Elaboración de la encuesta Definición del método de muestreo Aplicación del instrumento (encuesta) Análisis exploratorio. Representación gráfica Cálculo de las medidas de tendencia central Cálculo de las medidas de variabilidad Elaboración del informe Slide 44: I N F O R M E Índice Antecedentes Objetivo del estudio Desarrollo del estudio Instrumento de recopilación de datos Método de selección de la muestra y justificación Análisis exploratorio Cuadro de cálculo Cálculo de índices de T. Central y variablidad y Coeficiente de variación Representación gráfica e Interpretación de los resultados y conclusiones Slide 45: Estudio para la apertura de una escuela de capacitación de trabajadores en áreas técnicas variables a conocer: Costos que estarían dispuestos a pagar por curso Principales cursos Tiempo que están dispuestos a dedicar al estudio Estudio para elaborar el análisi comparativo del nivel académico en informática de los terceros de contabilidad, administración y turismo Variables a conocer Asignaturas que se han cursado de informática Cuentan con computadora en su hogar ú oficina Tiempo que se ha dedicado a esta disciplina Estudio para establecer una empresa de ensamblado de computadoras a precios accesibles con financiamiento. Variables a conocer: Sector social (trabajadores, estudiantes, etc) Precios que pagarían Acceso a financiamiento bancario. Slide 46: Estudio para determinar el origen de la población de Cancún y el nivel de ingresos. Variables a conocer: La composición de la población Nivel de ingresosobtenidos en esta ciudad Razones que los hicieron emigrar a este polo turístico Estudio para conocer si los estudiantes de 5o semestre de administración y contaduría conocen el proceso de globalización en que está inmerso México. Variables a conocer: El conocimiento del proceso de globalización El conocimiento de los tratados de libre comercio de méxico con el mundo En que sectores el país ya está globalizado. Estudio para conocer la opinión de los propietarios de automóviles el estado de las calles de la ciudad de Cancún Variables a conocer: El estado de las calles pavimentadas El costo de mantenimiento de sus automóviles por este estado. Influencia de este estado de las calles y los accidentes. Slide 47: Estudio libre a elección del que lo realiza Identificar las variables del problema de tal forna que sea representativo. Estudio para representar el nivel de utilización delos libros de física y matemáticas que se encuentran en la biblioteca. Variables a identificar El número de préstamos por mes Cuales son más demandados Tasa de utilización Seleccionar una muestra de 20 libros por especialidad Estudio para conocer el consumo de pescado Seleccionar una muestra y elaborar la encuesta Número de veces que se consume el producto Cantidad de producto Razones por las que se consume Precio de 3 o cuatro especies Variables : Variables V. Discretas.- Son aquellas que pueden tomar valores observados en puntos aislados a lo largo de una escala de valores, se obtienen por conteo. V. Continuas.- Son las que pueden tomar valores en cualquier punto fraccionario a lo largo de un intervalo especificado de valores, por lo general se obtiene por medio de mediciones. Slide 49: En el último trimestre del año 2000, la comandancia de la policia atendió los casos que se agrupan en el cuadro siguiente, que se encuentra clasificado por raza y tipo de delito. Ejemplo : Ejemplo ¿Deseamos eliminar un defecto que se detectó en las P.C.´s que se están fabricando? Población: Producción de tarjetas en la línea de producción. Muestra: Se toma una muestra aleatoriamente cada determinado tiempo y se somete a ciertas pruebas Se realizan las correciónes necesarias y se muestrea de nuevo para detectar si se corrigio la falla Problema : Problema Una muestra de 20 trabajadores de una compañía, obtuvo los siguientes montos netos de sueldos después de deducciones, en una semana seleccionada al azar. Indices obtenidos : Indices obtenidos Mediana = Med = 260 Media = X = 270.5 = ( X/n) Rango= R=My-Mn= 340-240=100 S2= (X-X)2/ (n-1)=21 945/19= 1155 S= S2 = 33.98 Variable aleatoria : Variable aleatoria Una variable aleatoria es un valor numérico que se obtiene en un experimento que está sujeto al azar. Ejemplo. Se seleccionan al azar 3 ciudadanos de un municipio para contender por la presidencia, se conoce que existen tres partidos políticos aspirantes al puesto, obtener los valores de la variable aleatoria X={el # de ciudadanos seleccionados que pertenecen al PAN } X={0, 1, 2, 3} P(X=0)=¼, P(X=1)=1/4, P(X=2)=1/4, P(X=2)=1/4 Otro ejemplo : Otro ejemplo Se lanza una moneda 3 veces en forma consecutiva, obtener los valores que asume la U={el No. De soles que cae} U={0,1,1,1,2,2,2,3} A A A =0 A S S =2 S A A =1 S A S =2 A S A =1 S S S =3 A A S =1 p(U=0)=1/8 S S A =2 p(U=1)=3/8 P(U=2)=3/8 P(U=3)=1/8 Estimadores : Estimadores Ejemplos : Ejemplos Un auditor toma una muestra aleatoria de tamaño n=36 de una población de 1000 cuentas por cobrar. El valor medio de las cuentas por cobrar para la población es =$260.00, con desviación estandar de la población de = $45.00 ¿cuál es la probabilidad que la media muestral se encuentre a no más de $15.00 de la media de la población? p( 245<X< =275); X = n = 45/6 = 7.5 Z1= 245-260 = -2.00 Z2=275-260=+ 2.00 7.5 7.5 en la tabla –2 = 0.4772 +2 = 0.4772 .....Continuación : .....Continuación p( 245<X< =275)= .4772 + .4772 = 0.9544 = 95 % 245 275 =260 0 -2 +2 You do not have the permission to view this presentation. In order to view it, please contact the author of the presentation.
ED revisado ponchito123 Download Post to : URL : Related Presentations : Share Add to Flag Embed Email Send to Blogs and Networks Add to Channel Uploaded from authorPOINT lite Insert YouTube videos in PowerPont slides with aS Desktop Copy embed code: (To copy code, click on the text box) Embed: URL: Thumbnail: WordPress Embed Customize Embed The presentation is successfully added In Your Favorites. Views: 490 Category: Entertainment License: All Rights Reserved Like it (0) Dislike it (0) Added: October 01, 2009 This Presentation is Public Favorites: 0 Presentation Description No description available. Comments Posting comment... Premium member Presentation Transcript MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA ADMINISTRACIÓN : MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA ADMINISTRACIÓN B I E N V E N I D O S Eduardo Yupit y Puerto Programa de estudios : Programa de estudios ESTADISTICA DESCRIPTIVA. Conceptos básicos Datos no agrupados. Dats agrupados Medidas de tendencia central Medidas de variabilidad o de dispersión. 6. Representacion gráfica. PROBABILIDAD Conceptos básicos. Tipos de probabilidad. Independencia Teorema de bayes. The text that you insert will retain the same style and format as the placeholder text. 5. Distribuciones discretas de probabilidad 6. Variables aleatorias. Valor esperado. 7.- La fdp binomial 8. La fdp de Poisson 9. Función de distribución continua. La fdp Normal Evaluación: : Evaluación: Tarea .- Serie de problemas a resolver.(15%) Evaluación que se realizará en una fecha convenida(15%) Slide 4: PASADO (E.D.) PROBABILIDAD FUTURO (E.I.) PLANEACIÓN Y TOMA DE DECISIONES La estadística descriptiva. : La estadística descriptiva. La estadística descriptiva es un conjunto de técnicas y métodos que nos permite recopilar, organizar, representar e interpretar información (datos), Que sucedieron en el pasado. La probabilidad es la forma de calcular la posibilidad de que suceda algo La estadística inferencial intenta Pronosticar el futuro, con un cierto Grado de probabilidad o incertidumbre Estadística descriptiva : Estadística descriptiva IMPORTANCIA DE A ESTADISTICA. En procesos de producción. Comportamiento de las sociedades. Inversiones Desarrollo humano. Evolución de las especies Respuesta a ciertos fármacos. Ingresos, egresos, utilidades, etc Flujo de dinero. Importaciones, exportaciones. Esperanza de vida Etc, etc Objetivo general : Objetivo general Recopilar, organizar, analizar, representar e interpretar datos provenientes de una población, utilizando herramientas estadísticas para la toma de decisiones, además calculará la probabilidad de fenómenos relacionados con las ciencias económico-administrativas. Slide 8: Bibliografía Berenson M. L. Y D. M. Levine. Estadística Básica en administración.- Prentice-Hall Hispanoamericana Levin R. I. Y D.S. Rubin.- Estadística para administradores.-Prentice-Hall Hispanoamericana Hoel P. G. Y R.J. Jessen.- Estadística básica para negocios y economía.- México, CECSA Meyer P.L. Probabilidad y aplicaciones estadísticas.- Addison Wesley Iberoamericana. Stevenson W. J. Estadística para administración y economía.- ed. Harla Slide 9: Técnicas de aprendizaje Análisis y discusión de textos Resolución de ejercicios en clase Resolución de problemas P.C., Paquetes estadísticos Análisis de casos Antecedentes : Antecedentes Desde los 80´s los EUA enfocan su atención mejoramiento de la calidad. El éxito japonés que inició en la segunda mitad del siglo XX fue debido: Creación de una atmósfera que permite la manufactura de productos de alta calidad. Uso de “métodos estadísticos” y la orientación al pensamiento estadístico entre el personal gerencial Slide 11: Tanto en la: Manufactura Desarrollo de productos alimenticios Software de computadora Productos farmaceúticos Evolución de las sociedades Comportamiento de sectores sociales El acopio de información y su organización en forma cientifica, Recopilar, organizar, analizar, interpretar y representar datos La Estadística : La Estadística Estadística Descriptiva.- Conjunto de técnicas, que se emplean para la recolección, organización, análisis, interpretación y representación. Estadística Inferencial.- Es un conjunto de técnicas que se utilizan para que , con base en una ó más muestras sometidas a análisis, se infieran criterios sobre una población. ¿Cómo se colecta la información? : ¿Cómo se colecta la información? La información se colecta con base a muestras u observaciones. Las muestras se obtienen como conjuntos representativos de poblaciones. ¿La herramienta? Encuestas y entrevistas (personales, telefónicas), cuestionarios ¿cómo se obtienen las muestras? : ¿cómo se obtienen las muestras? Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo estratificado Muestreo por conglomerados ¿Para que ? : ¿Para que ? Análisis INF. Toma de decisiones EST. Predicción Slide 16: Gobierno Flujo de oro y dinero ------Europa Inversionista Comportamiento de la bolsa de valores Amas de casas Detergente mejor A ó B (lavadora) Industriales Resultados experimentales acero T° Slide 17: Mundo actual. Tasa de morbilidad Tasa de nacimientos Tasa de migración Futbol, beisbol Informes de gobierno Elecciones(Encuestas de salida, PREP) Elevar la calidad de la producción PIB Indice de precios al consumidor Tasa de aprobación/reprobación Porcentaje de ingresos, bajas, cambios, etc. Estudios de desnutrición Infectados por VIH, cancerosos, del corazón. Slide 18: Mediciones Establecer Conteos Números (datos núm.) Medidas Tendencia central Variabilidad (dispersión) Representar Gráfica Análisis gráfico Propiedades de los datos numéricos : Propiedades de los datos numéricos TENDENCIA CENTRAL Media Mediana Moda Poligono de frecuencias Histograma Diagrama de Ojiva Diagrama de tallo y hojas VARIABILIDAD Rango Rango Intercuartil Varianza Desviación estandar Slide 20: Muestreo (obtención de muestras) ¿Quiénes van a ser medidos? ¿Cual es la unidad de análisis? ¿Cuál es la población? Obtención de datos (información) a) Observación directa (P. de producción ) Observar supervisando la producción b) Encuesta estadística Solicitar la información a individuos Entrevistas personales Entrevistas telefónicas Cuestionarios por escrito Slide 21: Muestras Indices Población Parámetros Las estadísticas basadas en muestras nos producen índices o estadígrafos, estos nos permiten aproximarnos a los parámetros poblacionales Slide 22: Métodos de muestreo 1.-MAS (Muestreo Aleatorio Simple)Todos los elementos tienen la misma oportunidad de ser elegidos para sus inclusión en la muestra (Números aleatorios) 2.-MS (Muestreo Sistemático).- Los elementos se seleccionan a un intervalo uniforme en una lista ordenada (error sistemático) 3.- Muestreo estratificado.- Los elementos son clasificados en subgrupos o estratos de acuerdo a características importantes. 4.- Muestreo por conglomerado.- Los elementos ocurren naturalmente en subgrupos. Se aplica MAS a congomerados. Otros.- Juicio y por conveniencia Slide 23: Muestra representativa Evitar sesgos consistentes o sistemáticos POBLACIÖN MUESTRA MUESTRA Slide 24: Población.- Contexto o universo bien definido, cambiante y dinámico. Concretas (reales) Conceptuales (imaginarias) Muestra.- Porción representativa de una población, que será analizada. Censo.- Procedimiento para la medición de las características de todos los miembros de una población definida Slide 25: Pemex desea conocer los factores que influyen en la elección de gasolinerías por parte de los consumidores, en cierta área de prueba, para esto obtuvo nombres, direcciones y la información disponible de todos los propietarios de automóviles registrados y residentes en esa área. Describa ¿como podría obtener una muestra de esta lista usandolos métodos de muestreo aleatorio estudiados? Slide 26: MAS.- Se elabora una lista relación, se enumera secuencialmente y se utiliza una tabla de números aleatorios MS.- Contactar a cada n-ésima, persona de la lista, iniciando aleatoriamente. ME.-Clasificar a los propietarios de acuerdo al tipo de automóvil, valor del auto, sexo, edad y apliar MAS ó MS a cada estrato. MC.-Entrevistar a los propietarios de autos identificados como residentes en cuadras aleatorias del área (M. Geográfico) Slide 27: Temas importantes de los apuntes Estadística Estadística descriptiva Estadística Inferencial Aplicaciones Censo Polación Muestra Obtención de muestreo Métodos de muestreo Ejemplo Trabajo de equipo 1 : Trabajo de equipo 1 Obtener mediante discusión en trabajo de equipo. 1.- Definición de estadística 2.-Definición de Estadística Descriptiva. 3.- Importancia de la Estadística Descriptiva. 4.- ¿cómo se colecta la información? 5.-Cuales son las herramientas básicas para obtener información. 6.-Representar esquemáticamente POBLACION, MUESTRA y describir ambos términos 7.-Enumere y explique los métodos para obtener muestras. 8.-Indique que son los índices y los parámetros. 9.- Señale cuando menos 10 estadísticas que son de uso común en la sociedad de hoy. 10.- Como fruto del análisis de grupo emita cual es la importancia de la estadística descriptiva aplicada a su carrera, (se sugiere ubicarse en un contexto laboral). Gráfica de corridas : Gráfica de corridas Representación de valores de datos en el orden secuencial temporal en que fueron observados. Ejemplo: Se tomó en un proceso de producción de chocolates confitados (lunetas), 10 muestras por cada hora de producción, durante las 8 horas del día obteniéndose los siguientes promedios en gramos. Prom (grs.) 1) 23.5 2) 24.5 3) 24.8 25 4) 22.5 5) 23.5 24 6) 25.1 7) 23.9 23 8) 23.7 22 1 2 3 4 5 6 7 8 El envase indica que debe tener 24 grs. Más menos 5 % Diagrama circular : Diagrama circular Figura circular en dos dimensiones con divisiones que representan porciones de un total. También se utiliza para representar porcentajes por división y puede ser tridimensional Trabajo de equipo 2 : Trabajo de equipo 2 Se realizó un estudio sobre una muestra de 200 departamentos para conocer el comportamiento de de las tasas de renta obteniéndose la siguiente distribución de frecuencias. TASA DE RENTA ( f ) 1 $350 - $379 3 2 $380 - $409 8 3 $410 - $439 10 4 $440 - $469 13 5 $470 - $499 33 6 $500 - $529 40 7 $530 - $559 35 8 $560 - $589 30 9 $590 - $619 16 10 $620 - $649 12 200 Obtenga: Los límites exactos sup. e inf. El intervalo de clase (Ic) El punto medio por clase. Elabore un Histograma Elabore una curva de frecuencias e identifique su simetría Elabore la distribución de frecuencia acumulada y trazar su gráfica de ojiva Emita un análisis del problema. Medidas de Tendencia Central : Medidas de Tendencia Central Las medidas de tendencia central se encuentran entre los índices de gran importancia para la descripción de poblaciones. Estudiar MUESTRAS nos permite obtener índices para aproximarnos a los parámetros poblacionales. Los parámetros poblacionales se obtienen por medio de censos. Las muestras nos permiten corroborar los las posibles desviaciones con respecto a los parámetros. El estudio de estadísticas tiene como objetivo corregir ó modificar el comportamiento de la población ó el control de calidad cuando se trata de procesos de producción Slide 33: La media aritmética ó promedio aritmético, Es la suma de los valores del grupo de datos dividida entre el número de valores. Se representa: Población Media = X/N Muestra Media X = X/n La media ponderada.- (ó promedio ponderado) Es una media aritmética donde cada uno de los valores se pondera de acuerdo con su importancia en el grupo general. Población Media ponderada w = (w X)/ w Muestra Media ponderada Xw = (w X)/ w Slide 34: La mediana.- Es el valor del elemento intermedio cuando todos los elementos siguen un orden ascendente ó descendente. Par Med = X((n/2)+1/2) (entre dos valores adyacentes) Impar Med = X((n/2)+1/2) (en el elemento intermedio) Moda.- Es el valor que ocurre más frecuentemente en un conjunto de valores. Puede carecer de MODA UNIMODAL BIMODAL MULTIMODAL Slide 35: Ejemplo 1.-Durante la temporada de calor (verano), 8 vendedores de una empresa de calefacción y aire acondicionado vendieron las siguientes unidades de aire acondicionado: 8, 11,14,8,11,16,11 (población de ventas del mes) Media = X/N= 84/8 =10.5 unidades La moda es =11 ordenando 8,8,11,11,11,14,16 La mediana es 11 Slide 36: Ejemplo 2.- El margen de utilidad en el último año fiscal de cuatro líneas de productos fue de: Línea A 4.2%; Línea B 5.5%; Línea C 7.4%;Línea D 10.1% Calcular el margen de utilidad no ponderado y el ponderado. w = (w X)/ w = $3,033/$58,000=5.2% Población Media = X/N =27.2/4 = 6.8 % Relación entre media y mediana : Relación entre media y mediana Cuando una distribución es simétrica la media la moda y la mediana coinciden en valor. Media = Mediana = moda En una distribución asimétrica positiva la media es mayor que la mediana. Media > mediana En una distribución asimétrica negativa la media es menor que la mediana. Media < mediana Mediana Moda moda mediana Media media MEDIDAS DE VARIABILIDAD : MEDIDAS DE VARIABILIDAD Se conocen como medidas de dispersión ó de variabilidad aquellas que nos permiten medir el nivel de alejamiento de los elementos de la muestra, que tan dispersos se encuentran. Rango, Rango modificado La desviación media absoluta, la varianza La desviación estándar y el coeficiente de variación Slide 39: Rango es la diferencia entre el elemento mayor y el menor de la muestra. R = My – Mn Rango modificado.- Es un rango que se construye eliminando algunos de los valores extremos de la distribución. El 50 % central es el rango entre el 25 percentil y el 75 percentil de la distribución y se conoce como Rango intercuartil ó RIC RIC = Q3-Q1 Otros rangos modificados son el 80% central, el 90 % central y el 95 % central Slide 40: DESVIACION MEDIA ABSOLUTA Se calcula por medio del valor absoluto de la diferencia entre cada valor del conjunto de elementos de la muestra y la media del grupo: DMA(pob) = [X - ]/N DMA(Muestra ) = [X - X]/n DMA = [X - ]/N = 21.0/8= 2.6 U =10.5 Med= 11 Conclusión: La venta de equipos de un vendedor difiere en 2.6 unidades de la media grupal en cualquier dirección VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR : VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTANDAR La varianza es la diferencia entrecada valor del conjunto de datos y la media del grupo pero cada una deestas diferencias se eleva al cuadrado antes de la suma: Población V(X) = 2 = [X - ]2 / N Muestra S2 = [X - X]2 / n-1 La desviación estandar corresponde a: Población = = [X - ]2 / N Muestra = S = [X - X]2 / n-1 La desviación estandar es útil con la normal El coeficiente de variación : El coeficiente de variación Este Coeficiente de Variación (CV) indica la magnitud relativa de la desviación estándar en comparación con la media de la distribución de las medidas obtenidas en la muestra y se expresa en porcentaje Población CV = (/) * 100 Muestra CV = (s / X )*100 Es útil CV cuando se desea comparar la variabilidad de dos conjuntos de datos en relación con el nivel general de los valores (Por lo tanto con la media) de cada conjunto Slide 43: Relación de trabajos a realizar Elaboración de la encuesta Definición del método de muestreo Aplicación del instrumento (encuesta) Análisis exploratorio. Representación gráfica Cálculo de las medidas de tendencia central Cálculo de las medidas de variabilidad Elaboración del informe Slide 44: I N F O R M E Índice Antecedentes Objetivo del estudio Desarrollo del estudio Instrumento de recopilación de datos Método de selección de la muestra y justificación Análisis exploratorio Cuadro de cálculo Cálculo de índices de T. Central y variablidad y Coeficiente de variación Representación gráfica e Interpretación de los resultados y conclusiones Slide 45: Estudio para la apertura de una escuela de capacitación de trabajadores en áreas técnicas variables a conocer: Costos que estarían dispuestos a pagar por curso Principales cursos Tiempo que están dispuestos a dedicar al estudio Estudio para elaborar el análisi comparativo del nivel académico en informática de los terceros de contabilidad, administración y turismo Variables a conocer Asignaturas que se han cursado de informática Cuentan con computadora en su hogar ú oficina Tiempo que se ha dedicado a esta disciplina Estudio para establecer una empresa de ensamblado de computadoras a precios accesibles con financiamiento. Variables a conocer: Sector social (trabajadores, estudiantes, etc) Precios que pagarían Acceso a financiamiento bancario. Slide 46: Estudio para determinar el origen de la población de Cancún y el nivel de ingresos. Variables a conocer: La composición de la población Nivel de ingresosobtenidos en esta ciudad Razones que los hicieron emigrar a este polo turístico Estudio para conocer si los estudiantes de 5o semestre de administración y contaduría conocen el proceso de globalización en que está inmerso México. Variables a conocer: El conocimiento del proceso de globalización El conocimiento de los tratados de libre comercio de méxico con el mundo En que sectores el país ya está globalizado. Estudio para conocer la opinión de los propietarios de automóviles el estado de las calles de la ciudad de Cancún Variables a conocer: El estado de las calles pavimentadas El costo de mantenimiento de sus automóviles por este estado. Influencia de este estado de las calles y los accidentes. Slide 47: Estudio libre a elección del que lo realiza Identificar las variables del problema de tal forna que sea representativo. Estudio para representar el nivel de utilización delos libros de física y matemáticas que se encuentran en la biblioteca. Variables a identificar El número de préstamos por mes Cuales son más demandados Tasa de utilización Seleccionar una muestra de 20 libros por especialidad Estudio para conocer el consumo de pescado Seleccionar una muestra y elaborar la encuesta Número de veces que se consume el producto Cantidad de producto Razones por las que se consume Precio de 3 o cuatro especies Variables : Variables V. Discretas.- Son aquellas que pueden tomar valores observados en puntos aislados a lo largo de una escala de valores, se obtienen por conteo. V. Continuas.- Son las que pueden tomar valores en cualquier punto fraccionario a lo largo de un intervalo especificado de valores, por lo general se obtiene por medio de mediciones. Slide 49: En el último trimestre del año 2000, la comandancia de la policia atendió los casos que se agrupan en el cuadro siguiente, que se encuentra clasificado por raza y tipo de delito. Ejemplo : Ejemplo ¿Deseamos eliminar un defecto que se detectó en las P.C.´s que se están fabricando? Población: Producción de tarjetas en la línea de producción. Muestra: Se toma una muestra aleatoriamente cada determinado tiempo y se somete a ciertas pruebas Se realizan las correciónes necesarias y se muestrea de nuevo para detectar si se corrigio la falla Problema : Problema Una muestra de 20 trabajadores de una compañía, obtuvo los siguientes montos netos de sueldos después de deducciones, en una semana seleccionada al azar. Indices obtenidos : Indices obtenidos Mediana = Med = 260 Media = X = 270.5 = ( X/n) Rango= R=My-Mn= 340-240=100 S2= (X-X)2/ (n-1)=21 945/19= 1155 S= S2 = 33.98 Variable aleatoria : Variable aleatoria Una variable aleatoria es un valor numérico que se obtiene en un experimento que está sujeto al azar. Ejemplo. Se seleccionan al azar 3 ciudadanos de un municipio para contender por la presidencia, se conoce que existen tres partidos políticos aspirantes al puesto, obtener los valores de la variable aleatoria X={el # de ciudadanos seleccionados que pertenecen al PAN } X={0, 1, 2, 3} P(X=0)=¼, P(X=1)=1/4, P(X=2)=1/4, P(X=2)=1/4 Otro ejemplo : Otro ejemplo Se lanza una moneda 3 veces en forma consecutiva, obtener los valores que asume la U={el No. De soles que cae} U={0,1,1,1,2,2,2,3} A A A =0 A S S =2 S A A =1 S A S =2 A S A =1 S S S =3 A A S =1 p(U=0)=1/8 S S A =2 p(U=1)=3/8 P(U=2)=3/8 P(U=3)=1/8 Estimadores : Estimadores Ejemplos : Ejemplos Un auditor toma una muestra aleatoria de tamaño n=36 de una población de 1000 cuentas por cobrar. El valor medio de las cuentas por cobrar para la población es =$260.00, con desviación estandar de la población de = $45.00 ¿cuál es la probabilidad que la media muestral se encuentre a no más de $15.00 de la media de la población? p( 245<X< =275); X = n = 45/6 = 7.5 Z1= 245-260 = -2.00 Z2=275-260=+ 2.00 7.5 7.5 en la tabla –2 = 0.4772 +2 = 0.4772 .....Continuación : .....Continuación p( 245<X< =275)= .4772 + .4772 = 0.9544 = 95 % 245 275 =260 0 -2 +2