1.1. Conceptos BáSicos De Estadistica

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1.1. Conceptos BáSicos De Estadistica

  1. 1. 1.1.4 Poblacion. 1.1.3 Teoría de decision. 1.1.2 Interferencia estadística. 1.1.1 Definición de estadística. Estadística Descriptiva.
  2. 2. Subtemas 1.1.8 Enfoque Bayesiano. 1.1.7 Enfonque clàsico . 1.1.6 Paràmetros aleatorios. 1.1.5 Muestra aleatoria . Estadística Descriptiva.
  3. 3. 1.1.1 Definición de estadística. <ul><li>La estadística es una rama de las matemáticas aplicadas ; Se le puede considerar como un conjunto de técnicas que son utilizadas por otras áreas de estudio en su proceso de investigación. Se define de la siguiente manera: </li></ul><ul><li>La estadística.- es la disciplina que proporciona el conjunto de técnicas para la recolección, organización, análisis e interpretación de datos, los cuales pueden ser utilizados para inferir sobre una población, o para predecir el comportamiento de un fenómeno. </li></ul>
  4. 4. 1.1.1 La estadística se divide en dos ramas: La Estadística Descriptiva: Que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: La media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: Histograma, pirámide poblacional , etc.
  5. 5. EJEMPLO: <ul><li>una empresa requiere diseñar un software que ayude a estimar el monto de sus ventas diarias y así planear sus estrategias que seguirá en los próximos meses. Para ello, los directivos de la empresa pueden tomar la experiencia de las ventas pasadas, el nivel que éstas alcanzaron en determinadas estaciones del año, organizar toda esta información que permita una mejor apreciación de las ventas y así tomar las decisiones adecuadas para el futuro de la empresa. </li></ul>
  6. 6. Objetivo principal de estadística: <ul><li>Es facilitar la toma de decisiones, especialmente cuando se tienen escenarios inciertos. Generalmente, estas situaciones de incertidumbre se presentan cuando no se cuenta con suficiente información o cuando deseamos pronosticar lo que sucederá en el futuro. Esta limitación puede ser superada utilizando las técnicas estadísticas, pues éstas ayudan a generar expectativas y pronosticar el futuro con una gran certeza a no equivocarnos. </li></ul>
  7. 7. 1.1.2Inferencia Estadística. <ul><li>La inferencia estadística o estadística inferencial es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población , a partir de una pequeña parte de la misma ( muestra ). </li></ul><ul><li>La estadística inferencial se define como la rama de la estadística que proporciona técnicas o procedimientos para analizar, interpretar y tomar decisiones sobre una población, con base en la información que se obtiene de una muestra. </li></ul>
  8. 8. Segunda rama de la estadística : La Inferencia Estadística: se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no
  9. 9. 1.1.2 Inferencia Estadística. -La Teoría de muestras. -La estimacion de Paràmetros. -El contraste de hipótesis. -El diseño experimental. -La inferencia bayesiana. -Los mètodos no paramètricos. La estadística inferencial comprende: La estadística inferencial comprende: La estadística inferencial comprende:
  10. 10. EJEMPLO: <ul><li>En una fabrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C Y 100 en la D. </li></ul><ul><li>INFERIOR: Sección D con 100 trabajadores. </li></ul>
  11. 11. 1.1.3 Teoría de decisión. <ul><li>La teoría de la decisión es una área interdisciplinaria de estudio, relacionada con casi todos los participantes en ramas de la ciencia, ingeniería principalmente la psicología del consumidor (basados en perspectivas cognitivo-conductuales). Concierne a la forma y al estudio del comportamiento y fenómenos psíquicos de aquellos que toman las decisiones (reales o ficticios), así como las condiciones por las que deben ser tomadas las decisiones óptimas. </li></ul>
  12. 12. 1.1.3 Partes de la teoría. 1º La teoría de la decisión normativa. 2º La teoría de la decisión prescriptiva. 3º La teoría de la decisión descriptiva .
  13. 13. <ul><li>Existen tipos de decisión que son interesantes desde el punto de vista del desarrollo de una teoría, estos son: </li></ul>Tipos de decisiones. Para crear una página web, es necesario un editor de texto o un editor de HTML El diseño de una página web es completamente personl -Decisión sin riesgo entre mercancías inconmensurables (mercancías que no pueden ser medidas bajo las mismas unidades) -Decisiones sociales: decisiones tomadas en grupo o bajo una estructura organizativa -Elección bajo impredecibilidad -Elección intertemporal -estudio del valor relativo que la gente asigna a dos o más bienes en diferentes momentos del tiempo
  14. 14. EJEMPLO:
  15. 15. EJEMPLO: <ul><li>Lanzar un producto al mercado. </li></ul><ul><li>Elegir un ejecutivo para dirigir un </li></ul><ul><li>proyecto. </li></ul><ul><li>Seleccionar un proveedor etc. </li></ul>
  16. 16. Necesidad de mejora. Problema Decisión . Alternativas Mejor Alternativa.
  17. 17. 1.1.4 Poblacion. <ul><li>El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. </li></ul><ul><li>&quot;Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones&quot;. Levin & Rubin (1996). </li></ul><ul><li>&quot;Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común&quot;. Cadenas (1974). </li></ul>
  18. 18. <ul><li>La población es el grupo total que se va a clasificar por medio de un estudio estadístico... por ejemplo: &quot;voy a estudiar cuantas mujeres han quedado en embarazo menores de edad en determinada ciudad“. La población de la ciudad que voy a estudiar es de 8 millones de personas.. entonces le voy a hacer un estudio al 10 % de esta población. </li></ul><ul><li>Por ejemplo: si se quiere estudiar los gustos políticos de una ciudad: Población: toda la gente que vive en la ciudad. </li></ul>Ejemplo:
  19. 19. 1.1.5 Muestra aleatoria. <ul><li>Una muestra aleatoria es una muestra sacada de una población de unidades, de manera que todo elemento de la población tenga la misma probabilidad de selección y que las unidades diferentes se seleccionen independientemente. </li></ul><ul><li>Variables aleatorias y distribuciones </li></ul><ul><li>Se llama variable aleatoria aquella que toma diversos valores o conjuntos de valores con distintas probabilidades. Existen 2 características importantes de una variable aleatoria, sus valores y las probabilidades asociadas a esos valores. </li></ul>
  20. 20. <ul><li>Tomando papeletas numeradas de un sombrero. </li></ul><ul><li>Si tenemos un fichero de ordenador sobre la población, la computadora hará la selección al azar. </li></ul><ul><li>Cuando la población es muy grande y ya consiste en grupos naturales, los miembros de los cuales se enumeran en un archivo, puede ser práctico hacer el muestreo en etapas (cluster sampling) , seleccionando primero algunos grupos y entonces seleccionando la muestra final sólo desde los miembros de estos grupos seleccionados. </li></ul><ul><li>Por ejemplo, si la población consiste en toda la gente en un país, usted puede primero seleccionar al azar algunas subdivisiones del país y después seleccionar la muestra final entre la gente en estas subdivisiones. </li></ul>EJEMPLO:

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