Introduccion a la Estadistica Inferencial

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Estadistica inferencial de iii ciclo

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Introduccion a la Estadistica Inferencial

  1. 1. 1 Preston University Guatemala, 2007 Introducción a La Estadística
  2. 2. 2 Preston University ¿Qué es la estadística?¿Qué es la estadística? Estadística es la ciencia de: – Recolectar – Describir – Organizar – Interpretar datos para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones. Datos
  3. 3. 3 Preston University Objetivo Fundamental • Es hacer inferencias a cerca de una población basado en información contenida en una muestra en situación de incertidumbre.
  4. 4. 4 Preston University Tipos de EstadísticaTipos de Estadística • ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Método de recolectar, organizar, resumir, analizar e interpretar los datos.  Ejemplo 1: Los datos del Censo de población.  Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en en la capital.  Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.  Mencionamos algunos procedimientos:  Tablas de distribuciones de frecuencia  Gráficos de distribución de frecuencias  Estadísticos de dispersión
  5. 5. 5 Preston University ¿Quienes usan la estadística?¿Quienes usan la estadística? • Organismos oficiales. • Diarios y revistas. • Políticos. • Deportes. • Marketing. • Control de calidad. • Administradores. • Investigadores científicos. • Médicos • etc.
  6. 6. 6 Preston University Estadística Descriptiva • Abarca la agrupación, resumen y presentación de los datos para permitir su interpretación y poder tomar decisiones basadas en dicha interpretación. • La estadística descriptiva utiliza – Técnicas gráficas – Medidas de descripción numéricas
  7. 7. 7 Preston University • Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la población, basado en una muestra. • Población(1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. • Muestra es un subconjunto de la población de interés. • (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo  La estadística inferencial comprende dos áreas importantes:  Estimación puntual y por intervalos.  Prueba de hipótesis estadística Tipos de EstadísticaTipos de Estadística
  8. 8. 8 Preston University • Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada en marzo 2006, dice que el rating de radio en la capital está encabezado por FM XYZ con un 10.5% seguido por FM ABC con 9.18% • Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Apoyo sobre telefonía residencial en el 2005, el gasto mensual promedio por cliente es de Q. 190.30. a nivel nacional. • Ejemplo 3: Una encuesta del mes de mayo de 2006 reportó que la tasa de desempleo ascendió al 24.3% a nivel nacional Tipos de EstadísticaTipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)
  9. 9. 9 Preston University Ejemplo A continuación aparecen las tasas de retorno de dos fondos de inversión durante los últimos 10 años. 1. ¿Cuál es más riesgoso? 2. ¿En cuál invertiría y por qué? • Fondo A: 8.3, -6.2, 20.9, -2.7, 33.6, 42.9, 24.4, 5.2, 3.1, 30.05 • Fondo B: 12.1, -2.8, 6.4, 12.2, 27.8, 25.3, 18.2, 10.7, -1.3, 11.4
  10. 10. 10 Preston University • Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra. • Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. • Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “US$ 685.00”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino. VariableVariable
  11. 11. 11 Preston University Variable (cont.)Variable (cont.) • Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra. • Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en la capital. • Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de Sistemas.
  12. 12. 12 Preston University Definiciones • Una variable categórica indica a qué grupo o a qué categoría pertenece una observación. Todo lo que podemos hacer es calcular la proporción de datos que entra en cada categoría. • Una variable cuantitativa toma valores numéricos sobre los cuales podemos realizar operaciones aritméticas. Las variables cuantitativas pueden ser discretas o contínuas.
  13. 13. 13 Preston University • Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas. • Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc.. 1-7 Tipos de VariablesTipos de Variables
  14. 14. 14 Preston University Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.) • Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios,son significativas. • Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..
  15. 15. 15 Preston University • Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas o continuas. • Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente. • Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......) • Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...) 1-9 Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.)
  16. 16. 16 Preston University • Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas o continuas. • Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero • Ejemplo 1: Peso al nacer. • Ejemplo 2: Salario de un empleado • Ejemplo 3: Tiempo de viaje en bus hacia un departamento. 1-9 Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.)
  17. 17. 17 Preston University Una variable es discreta si toma solo un número contable de valores. Una variable es contínua si la misma toma un número incontable de valores. 0 11/21/41/16 Variable continua Por lo tanto, el número de valores es contable Variable discreta Por lo tanto, el número de valores es incontable 0 1 2 3 ... Variables discretas y continuas
  18. 18. 18 Preston University Datos cuantitativos Edad - ingreso 55 75000 42 68000 . . . . Edad - ingreso 55 75000 42 68000 . . . .Aumento de peso +10 +5 . . Aumento de peso +10 +5 . . Datos cualitativos Persona Casado/no casado 1 si 2 no 3 no . . . . Persona Casado/no casado 1 si 2 no 3 no . . . .Profesor Rango 1 Visitante 2 Full Time 3 Asistente . . . . Profesor Rango 1 Visitante 2 Full Time 3 Asistente . . . . Ejemplos
  19. 19. 19 Preston University Población y MuestraPoblación y Muestra Población Muestra

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