ANALISIS Y APLICACIÓN DE ESTADISTICA

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ANALISIS Y APLICACIÓN DE ESTADISTICA

  1. 1. UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ MAESTRIA EN DIRECION Y GESTIÓN DEL RECURSO HUMANO CURSO MODELO PARA LA TOMA DE DECISIONES LIC. RODRIGO ZEBADÚA SESIÓN 1 TEMA: I. ANALISIS Y APLICACIÓN DE ESTADISTICA II. TEORÍA DE PROBABILIDADES ALUMNA: Leidy Iveth Villafuerte Monroy CARNET: 6028 08 8742 Chiquimula 22 de febrero de 2014.
  2. 2. INTRODUCCION La Estadística es una disciplina, la cual utiliza recursos matemáticos con los cuales podemos analizar o interpretar los resultados obtenidos al aplicarlos, los cuales nos permitirán tomar decisiones. La Estadística se divide en dos tipos los cuales analizaremos juntamente con la teoría de probabilidades.
  3. 3. ESTADÍSTICA Es una de ciencias que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar a la resolución de problemas, en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares e irregulares de algún fenómeno en estudio. •ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar •ESTADÍSTICA INFERENCIAL: 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.
  4. 4. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIA : La media, llamada también media aritmética, es la medida de tendencia central conocida popular mente como “promedio”. MODA : La moda es la medida de tendencia central que se define como aquel valor nominal que tiene la frecuencia mayor. Por lo tanto, una distribución de frecuencias puede tener más de una moda o, inclusive, no tener moda cuando todos los datos tienen frecuencia 1. MEDIANA : La mediana es la medida de tendencia central que se define como aquel valor nominal que tiene, dentro de un conjunto de datos ordenados, arriba y abajo de él, el mismo número de datos nominales. En otras palabras, es el dato que está a la mitad, es el dato que divide en dos partes iguales a un conjunto de datos.
  5. 5. MEDIDAS DE FORMA Comparan la forma que tiene la representación gráfica, bien sea el histograma o el diagrama de barras de la distribución, con la distribución normal. MEDIDA DE ASIMETRÍA: Existen varias medidas de la asimetría de una distribución de frecuencias. Una de ellas es el Coeficiente de Asimetría de Pearson. Su valor es cero cuando la distribución es simétrica, positivo cuando existe asimetría a la derecha y negativo cuando existe asimetría a la izquierda.
  6. 6. MEDIDAS DE DISPERSIÓN Las medidas de tendencia central tienen como objetivo el sintetizar los datos en un valor representativo, las medidas de dispersión nos dicen hasta que punto estas medidas de tendencia central son representativas como síntesis de la información. Las medidas de dispersión cuantifican la separación, la dispersión, la variabilidad de los valores de la distribución respecto al valor central. Existen dos tipos de Medidas de Dispersión: • MEDIDAS DE DISPERSIÓN ABSOLUTAS • MEDIDAS DE DISPERSIÓN RELATIVAS
  7. 7. MEDIDAS DE DISPERSIÓN ABSOLUTAS VARIANZA ( s2 ): es el promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones. DESVIACIÓN TÍPICA (S): La varianza viene dada por las mismas unidades que la variable pero al cuadrado, para evitar este problema podemos usar como medida de dispersión la desviación típica que se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza
  8. 8. MEDIDAS DE DISPERSIÓN RELATIVAS COEFICIENTE DE VARIACIÓN DE PEARSON: Cuando se quiere comparar el grado de dispersión de dos distribuciones que no vienen dadas en las mismas unidades o que las medias no son iguales se utiliza el coeficiente de variación de Pearson que se define como el cociente entre la desviación típica y el valor absoluto de la media aritmética
  9. 9. TEORIA DE LAS PROBABILIDADES Se definiría la PROBABILIDAD, como la ciencia que trata de cuantificar los posibles resultados de un experimento en el cual está presente la incertidumbre o aleatoriedad. En otras palabras, se habla de PROBABILIDAD, cuando en un evento intervienen procesos físicos, biológicos o sociales que generan observaciones, y cuyo resultado no es posible predecir con exactitud. ESPACIO MUESTRAL: De un experimento aleatorio, es el conjunto de todos los posibles resultados al realizar el experimento. S={1,2,3,4,5,6}
  10. 10. PROBABILIDAD CONJUNTA Y MARGINAL Definición de Probabilidad Conjunta: Cuando dos o mas variables tienen comportamientos conjuntos Lo cual es igual a Definición de Probabilidad Marginal: Comportamiento de una variable sin considerar otra. Para la variable aleatoria Y: Lo cual es igual a Similarmente se hace para la variable aleatoria X INDEPENDENCIA ESTADÍSTICA - REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN Al resolver la probabilidad de ocurrencia conjunta de (A y B) se tiene: La regla general de la multiplicación Los eventos A y B son independientes sólo si :• P (A / B) = P (A) P (B / A) = P (B) Los eventos son estadísticamente independiente sólo sí:• P(A y B) = P (A). P (B)
  11. 11. DIAGRAMA DE ARBOL Un diagrama de árbol es una representación gráfica que muestra los resultados posibles de una serie de experimentos y sus respectivas probabilidades; consta de r pasos, donde cada uno de los pasos tiene un número finito de maneras de ser llevado a cabo.
  12. 12. TEOREMA DE BAYES El teorema de Bayes parte de una situación en la que es posible conocer las probabilidades de que ocurran una serie de sucesos Ai. A esta se añade un suceso B cuya ocurrencia proporciona cierta información, porque las probabilidades de ocurrencia de B son distintas según el suceso Ai que haya ocurrido. Conociendo que ha ocurrido el suceso B, la fórmula del teorema de Bayes nos indica como modifica esta información las probabilidades de los sucesos Ai.
  13. 13. CONCLUSIONES • La Estadística nos permite por medio de sus resultados, interpretar y tomar las acciones necesarias para la resolución de uno o varios problemas. • Dependiendo el tipo de estadística que decíamos aplicar así utilizaremos ya sea Descriptiva o la Inferencial.
  14. 14. RECOMENDACIONES Uno de los conceptos estadísticos más importantes es el de media aritmética. Muchas veces no se reconoce o no se sabe cómo calcular el promedio utilizando el algoritmo; en esta sección se presentó en el concepto de media aritmética como “la cantidad que iguala a las otras cantidades” y la “cantidad que balancea” a las otras cantidades. Uno de los ejercicios mas comunes es realizar la actividad sugerida con monedas. Cada uno de los temas presentados son necesidades puestas en práctica muy a diario en nuestro diario vivir, lo que hace de vital importancia la comprensión y análisis del mismo.
  15. 15. APLICACIÓN Objetivo y Aplicación de la estadística en salud publica Proporciona el conocimiento y comprensión de la información acerca de la etiología y el pronóstico de las enfermedades, a fin de asesorar a los pacientes sobre la manera de evitar las enfermedades o limitar sus efectos. Otorga un discernimiento de los problemas sanitarios para que eficientemente se apliquen los recursos disponibles para resolverlos.
  16. 16. BIBLIOGRAFIA Mankiw G. (2007) Principios de Economía (4ª. Edición) Madrid: Learning Edición Paraninfo S.A. Iranzo C., Huggins M. (2007) Temas de Formación Sociopolítica Venezuela: Publicaciones UCAB. EGRAFIA http://www.ditutor.com/estadistica/medidas_centralizacion.html http://www.ugr.es/~jsalinas/bayes.htm http://probabilidadestadistic.blogspot.com/2010/09/diagramade-arbol_24.html http://www.ditutor.com/estadistica/estadistica_descriptiva.html

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