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Resumen temas vistos[1]

  1. 1. Pasos para la formulación de un proyecto IDEA PROBLEMA OBJETIVOS PRODUCTO CONSUMIDOR
  2. 2. DETERIORO DE LA FRUTA EN LA RECOLECCIÓN PÉRDIDA DE FRUTA PROLIFERACIÓN DE PLAGAS Y MALOS OLORES MAYORES COSTOS POR MANIPULACIÓN DE DESECHOS MENOR VALOR DE LA PRODUCCIÓN DISMINUCIÓN DE INGRESOS DE LOS AGRICULTORES DETERIORO AMBIENTAL FRUTA MALTRATADA EN LA RECOLECCIÓN FRAGILIDAD DE LA FRUTA ESTÍMULOS INAPROPIADOS PARA LA RECOLECCIÓN TÉCNICAS INAPROPIADAS BAJA CALIFICACIÓN DE RECOLECTORES Árbol del Problema Las Ramas son los EFECTOS Las Raíces son las CAUSAS El Tronco es el PROBLEMA ESTÍMULOS INAPROPIADOS PARA LA RECOLECCIÓN CONTAMINACIÓN POR FRUTA DA Ñ ADA DETERIORO AMBIENTAL
  3. 3. Árbol de Objetivos FRUTA RECOLECTADA SIN DETERIORO DISMINUIDA LA PÉRDIDA DE FRUTA DISMINUIDA LA CONTAMINACIÓN POR DA Ñ O DE FRUTA CONTROLADAS LAS PLAGAS Y MALOS OLORES REDUCIDOS LOS COSTOS POR MANIPULACIÓN DE DESECHOS MAYOR VALOR DE LA PRODUCCIÓN AUMENTO DE INGRESOS DE LOS AGRICULTORES DETERIORO AMBIENTAL DISMINUIDO RECOLECCIÓN CON BUEN TRATO DE LA FRUTA FRUTA RESISTENTE AL DETERIORO EN LA RECOLECCIÓN ESTÍMULOS APROPIADOS PARA LA RECOLECCIÓN TÉCNICAS APROPIADAS DE RECOLECCIÓN RECOLECTORES CALIFICADOS
  4. 4. EL PRODUCTO
  5. 5. <ul><li>Qué características tiene? </li></ul><ul><li>Qué lo diferencia de otros productos? </li></ul><ul><li>Pueden existir variaciones de este producto? </li></ul><ul><li>Quién necesita el producto </li></ul><ul><li>Satisface una necesidad básica o es un bien de lujo </li></ul><ul><li>Se enfoca a un segmento del mercado en especial? A cual? </li></ul>
  6. 6. Variables que se deben tener en cuenta Genero Edad Nivel educativo Ingreso Ocupación Estado civil Posición en el núcleo familiar Clase social Ubicación Religión
  7. 7. Variables que se debe evaluar. Conocimiento del producto Uso de productos similares Preferencias por marcas Entorno cultural
  8. 8. ESTUDIO DE MERCADO
  9. 9. La curva de demanda P Q D $ 1 10 $ 5 2
  10. 10. Tipos de demanda P Q Típica Elástica n>1 Inelástica : 0<  < 1
  11. 11. Pasos para estudiar la demanda Análisis histórico Análisis actual Proyecciones La información es vital Hay información primaria e información secundaria
  12. 12. Estimación de la Demanda <ul><li>1. CON BASE EN LA POBLACION NECESITADA : </li></ul><ul><li>Población necesitada = P </li></ul><ul><li>Estándar de consumo percápita = C </li></ul><ul><li>Demanda esperada = D </li></ul><ul><li>D = P x C </li></ul><ul><li>2. A PARTIR DE REGISTROS HISTORICOS DE CONSUMO : </li></ul><ul><li>Definir una tendencia </li></ul><ul><li>Ajustar sobre dicha tendencia </li></ul><ul><li>Método común: Ajuste lineal </li></ul><ul><ul><li>Cuantitativamente </li></ul></ul><ul><ul><li>Gráficamente </li></ul></ul><ul><li>OTROS MÉTODOS : </li></ul><ul><li>Registro de solicitudes </li></ul><ul><li>Encuestas a usuarios </li></ul><ul><li>Referencias afines </li></ul>
  13. 13. <ul><li>La demanda tiene comportamientos típicos </li></ul>Secular Variación Estacional Fluctuaciones cíclicas Relacionadas con periodos de recesión Comportamiento irregular Son difíciles de predecir
  14. 14. <ul><li>Para poder calcular la demanda es necesario tener algunas nociones de estadística básica y econometría </li></ul>
  15. 15. <ul><li>Según su </li></ul><ul><li>naturaleza </li></ul><ul><li>Cualitativa </li></ul><ul><li>Cuantitativas </li></ul><ul><li>Según sus niveles de </li></ul><ul><li>medición </li></ul><ul><li>Nominal </li></ul><ul><li>Ordinal </li></ul><ul><li>Razón </li></ul><ul><li>Según su relación </li></ul><ul><li>Dependientes </li></ul><ul><li>Independientes </li></ul>CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
  16. 16. CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES Fuente : ESTADÍSTICA AVANZADA Angela María Segura Cardona Nivel de Definición Tipo de Ejemplo Medición variable Nominal Código de identificación, Cualitativa Sexo, estado civil, raza denotan ausencia o lugar de residencia presencia de una cualidad Ordinal El valor informa orden o Cualitativa Estrato socioeconómico, jerarquía de la cualidad nivel de escolaridad Razón El punto cero es absoluto, Cuantitativa Edad, talla, peso es la ausencia de medición ingresos, tiempo
  17. 17. Ejemplos de análisis estadístico con base en una variable cualitativa <ul><li>Tablas </li></ul><ul><li>Gráficos </li></ul>Naturaleza jurídica No. % Pública Privada Mixta 3426 1483 8 69.6 30.2 0.2 Total 4917 100.0
  18. 18. Ejemplos de análisis con base en una Variable cuantitativa <ul><li>Medidas de resumen </li></ul><ul><li>Gráficos </li></ul>TENDENCIA CENTRAL MEDIA ARITMÉTICA POSICIÓN MODA, MEDIANA, CUARTILES, DECILES, PERCENTILES DISPERSIÓN RANGO, RANGO INTERCUARTIL, VARIANZA, DESVIACIÓN TÍPICA O ESTÁNDAR, COEFICIENTE DE VARIACIÓN
  19. 19. <ul><li>MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL </li></ul><ul><li>MEDIA ARITMÉTICA O PROMEDIO </li></ul><ul><li>Es la suma de todos los valores que asume la variable dividida por el total de estos. </li></ul><ul><li>MEDIDAS DE POSICIÓN </li></ul><ul><li>MODA </li></ul><ul><li>Es el dato que tiene la frecuencia mayor. Es la medida más descriptiva de los datos. </li></ul><ul><li>MEDIANA </li></ul><ul><li>Es el valor medio o valor que divide los datos ordenados en dos partes iguales. </li></ul><ul><li>CUARTILES </li></ul><ul><li>Dividen la distribución de los datos en cuatro parte iguales. </li></ul>FUENTE : ESTADÍSTICA AVANZADA Angela María Segura Cardona X = n ∑ x i
  20. 20. <ul><li>MEDIDAS DE DISPERSIÓN </li></ul><ul><li>RANGO O RECORRIDO </li></ul><ul><li>Representa la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de los datos. </li></ul><ul><li>VARIANZA (S 2 ) </li></ul><ul><li>Valor absoluto positivo que acumula la distancia promedio entre los valores de la variable con respecto a la media en forma cuadrática; a partir de ella se calcula la desviación estándar o desviación típica. </li></ul>S 2 = x i X ( ) 2 ∑ n
  21. 21. <ul><li>MEDIDAS DE DISPERSIÓN </li></ul><ul><li>DESVIACIÓN TÍPICA O ESTÁNDAR (S) </li></ul><ul><li>Describe la variabilidad de los datos alrededor de la media aritmética. Se calcula como la raíz cuadrada de la varianza. </li></ul><ul><li>COEFICIENTE DE VARIACIÓN (d) </li></ul><ul><li>Medida relativa (%) de la variación de un conjunto de datos. Equivale al cociente entre la desviación típica. </li></ul>√ S 2 S = d S X =
  22. 22. EJERCICIO
  23. 23. EJERCICIO <ul><li>Con base en los resultados de la encuesta hecha, determine los siguientes datos: </li></ul><ul><li>Media de cada una de las variables involucradas </li></ul><ul><li>Moda de cada una de las variables involucradas </li></ul><ul><li>Mediana de cada una de las variables involucradas </li></ul><ul><li>Varianza de cada una de las variables involucradas </li></ul>
  24. 24. Análisis de regresión Busca definir la relación lineal que existe entre variables = EXTRAPOLACIÓN Como se comportan los datos??? Correlación lineal positiva Correlación lineal negativa
  25. 25. Análisis de regresión Como se comportan los datos??? Correlación baja o sin correlación Correlación parabólica
  26. 26. Análisis de regresión TIPOS DE ASOCIACIONES LINEALES Directa o lineal positiva Lineal inversa
  27. 27. Análisis de regresión TIPOS DE ASOCIACIONES LINEALES Independiente Cuadrática
  28. 28. Análisis de correlación <ul><li>Permite identificar el grado de relación que existe entre dos variables. Tiene 2 características fundamentales: </li></ul><ul><li>Sus valores van de 0 a 1 </li></ul><ul><li>Cuanto más se aproxime a 1 mayor será la relación entre las dos variables. </li></ul><ul><li>Si su resultado es 0 quiere decir que no existe relación entre las dos variables </li></ul><ul><li>La correlación puede ser negativa (-) o positiva (+) </li></ul><ul><li>Cuando es negativa significa que la relación entre las dos variables es inversa </li></ul><ul><li>Cuando es positiva significa que la relación entre las dos variables es directa </li></ul>
  29. 29. Análisis de correlación R x,y = Cov (x,y) Sx . Sy La fórmula de calculo del coeficiente de correlación lineal es: Donde: Sx = Desviación estándar de la variable x Sy = Desviación estándar de la variable y R x,y =  (X i – X) . (Y i – Y)  (X i – X) 2 . (Y i – Y) 2 
  30. 30. EJERCICIO <ul><li>Calcule: </li></ul><ul><li>Medidas de estadística descriptiva (media, varianza, moda…) </li></ul><ul><li>Coeficiente de correlación entre Dx – Px y Dx - I </li></ul>No Obs Dx Px Pz Pw I 1 37 7 5 7 6 2 38 6 7 5 8 3 18 10 3 13 3 4 50 4 9 4 18 5 22 9 3 11 3 6 55 2 12 3 21 7 42 8 5 8 2 8 59 8 5 9 19 9 63 2 18 3 20 10 13 12 2 16 6 11 60 3 9 5 12 12 62 3 10 5 5 13 36 6 5 6 26
  31. 31. Regresión lineal Método que permite definir cual es la ecuación lineal que mejor se ajusta para hacer análisis de los datos La base es la línea recta: Y = a + bX Valor de la variable dependiente Punto donde la recta corta El eje Y Valor de Y cuando el resto Variables es = 0 Coeficiente de la recta Indica la pendiente de la recta Indica las unidades en que Aumenta o disminuye Y con Respecto a X Valor de la variable Independiente Procedimiento econométrico mediante el cual se busca explicar una variable dependiente en función de una o más variables independientes
  32. 32. Análisis de regresión Regresión lineal simple = Y – b X a =  y – b  x n b =  x .y – (  x) . (  y) n  (x) 2 – (  x 2 ) n
  33. 33. Análisis de regresión Regresión lineal simple b =  x .y – n  x . y  x 2 – n x 2
  34. 34. EJERCICIO

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