Presentacin de PowerPoint

Estadstica AplicadaIng. pedro arreaga cancino1. Concepto bsico de estadstica1.1 Concepto de estadstica descriptiva e interferencialEstadstica: Disciplina matemtica considerada con un conjunto de tcnicas para el anlisis de datos.

Datos: Materia prima de la estadstica.Tcnicas de anlisis: Mecanismos mediante los cuales se convierten los datos en informacin til .Muestreo: Cantidad relativamente reducida de elementos representativos de una poblacin

Estadstica Descriptiva: se ocupa del anlisis de datos con el propsito de recopilarlos, organizarlos, resumirlos, etc., sin utilizar muestras para hacer inferencias. Se utilizan para la elaboracin de grficas y tablas; el clculo de medidas simples para resumir conjunto grandes de nmeros (media aritmtica, proporcin, varianza y otras).

Estadstica Inferencial: Se ocupa del anlisis de muestras para obtener conclusiones (inferencias) acerca de la poblacin de donde se obtienen los datos.1.2 Aplicaciones de la estadstica en ciencias sociales.Mtodo estadstico.1. Recopilacin de datos. Se trata de recopilar los datos con los que se trabajar. Se puede obtener de fuentes internas (datos que se generan al interior de la organizacin), fuentes externas (datos de otras personas u organizaciones.Principales fuentes de datos publicados que son de uso comn.Banco de Mxico, S. A. (Banxico)Nacional Financiera, S. A. (Nafinsa)Instituto Nacional de Estadstica, Geografa e Informtica (INEGI)Confederacin de Cmaras Nacionales de Comercio, Servicios y Turismo (Concanaco)

2. Organizacin de datos estadsticos. Verificacin de la veracidad de los datos y su ordenacin de acuerdo con las necesidades del estudio en cuestin.

3. Representacin de datos estadsticos. Se hace principalmente a travs de 2 medios: tablas y grficas.

4. Anlisis de datos estadsticos. Se lleva a cabo utilizando tcnicas de anlisis para el caso.

5. Conclusiones. A partir de la informacin til recolectada se toma una desicin.1.3 Concepto de variable.Variable: Caracterstica que se mide al hacer determinadas observaciones. Es fcil ver que la denominacin de variable refleja los diversos valores que pueden obtenerse al hacer la medicin.2. Medidas de tendencia central y de dispersin2.1 Distribucin de frecuenciasUna distribucin de frecuencias es una ordenacin de los datos estadsticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.Frecuencia Absoluta: es el nmero de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadstico (fi).Frecuencia relativa: es el cociente entre la frecuencia absoluta y el nmero total de datos (ni)La suma de las frecuencias absolutas es igual al nmero total de datos (N),Frecuencia Acumulada: es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor (Fi)Frecuencia relativa acumulada: es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el nmero total de datos (Ni).

2.2 Presentaciones GrficasGrfica de barras: son las que usan un plano cartesiano que utiliza al eje horizontal para la variable y el vertical para la frecuencia.

Grficas de lneas.

Grficas circulares o de pastel. Son tiles para visualizar la composicin de un conjunto de datos

2.3 Medidas de Tendencia CentralTambin conocidas como medidas de posicinMedia Aritmtica o Promedio: Es la medida que se calcula sumando el total de los datos o valores de la variable para luego dividir esa suma entre el nmero de datos sumados.

Cuando la informacin de las frecuencias se encuentran en rangos se usa el Punto medio de clase o valor central de cada clase, que es el valor que representa a todos los de su clase, el cual es el promedio entre los 2 lmites de cada clase.

Mediana: es el valor que ocupa el lugar central en un serie ordenada. Para encontrarla primero hay que ordenar los datos (normalmente de menor a mayor), despus se determina la posicin central por medio de la siguiente ecuacin.

Identificar el valor que ocupa dicha posicin. Si los datos son pares, se analizarn los dos resultados prximos y se sacar un promedio.Si se usa rangos, se localiza el rango en donde se encuentre la media y se sacar el promedio del rango, el resultado ser la mediana.

Moda: es el valor que ms se repite, es decir, el que tiene mayor frecuencia.Cuando se trabaja con clases y frecuencias se usar la siguiente ecuacin.

2.4 Medidas de dispersinSon aquellas medidas estadsticas que se usan para analizar qu tan dispersos o separados estn los datos entre s.Las dos principales medidas de dispersin son la desviacin estndar y la varianza, los cuales miden la dispersin de los datos alrededor de la media aritmticaLa Varianza es el promedio de los cuadrados de las desviaciones de cada dato en relacin con su media. La desviacin estndar sera la raz cuadrada

3. Probabilidad3.1 Introduccin.ProbabilidadMedida cuantitativa de la posibilidad de ocurrencia de un evento inciertoExisten diferentes formas en las que se puede interpretar la probabilidad

3.2 Probabilidad Clsica, de frecuencia relativa y subjetivaProbabilidad clsica:Se basa en el principio de la razn insuficiente, la cual seala que cuando no hay razones para preferir uno de los posibles resultados o sucesos a cualquier otro, se considera que todos tienen la misma probabilidad de ocurrir.

Probabilidad de frecuencias relativas.La probabilidad con frecuencia relativa requiere la realizacin del experimento o la recoleccin de datos para poder evaluar las probabilidades. En otras palabras, las probabilidades se calculan despus de recopilar los datos.

Probabilidad Subjetiva.Existen situaciones en las que no es posible medir la frecuencia relativa de los eventos, el nmero de formas en las que se puede presentar el evento de inters, el nmero total de eventos posibles o ninguna de las 3 cosas. En estos casos se pueden asignar probabilidades en forma subjetiva y quien mejor pueda hacer ese tipo de evaluaciones es un experto en el tema.3.3 Reglas para el clculo de probabilidades

Axioma: un axioma es una proposicin tan evidentemente cierta que no necesita demostracin.

Axioma 1. Posibles valores de la probabilidad

Axioma 2. Suma de las probabilidades.

Axioma 3 Probabilidad de ocurrencia de 2 o ms eventos

4. Distribuciones discretas de probabilidad4.1 Conceptos de distribucin de probabilidad para variables discretasVariable: Caracterstica que puede asumir diferentes valores

Variable Discontinua (discreta): Resulta clara la diferencia entre un lugar y el que sigue. Un ejemplo podra ser el nmero de hijos 1, 2 o 3

Variable Continua: Es aquella cuyos valores pueden medirse con tal precisin que la diferencia entre uno de sus valores y el siguiente puede perderse o ser insignificante.Distribucin de probabilidad para una variable aleatoria discreta. Tabla que enlista todos los valores que una variable puede asumir con su probabilidad de ocurrencia correspondiente.4.2 Media, varianza y desviacin estndar de una distribucin de probabilidades

4.3 Distribucin binomial

2.4 Distribucin de Poisson

5 Distribuciones Continuas

5.2 Distribucin normal

3.3 La distribucin normal estandarizada.

5.4 Aproximacin normal para las distribuciones binomial y de Poisson

6 Muestras

6. Diferentes tipos de muestreo

Tarea

6.3 Etapas de un estudio por muestreo

6.4 Distribuciones muestrales

6.7 Determinacin del intervalo de confianza para la media, el total y la proporcin

6.9 Distribucin t Student

Con un valor de confianza del 95%