definiciones y conceptos basicos

7/18/2019 Definiciones y Conceptos Basicos

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Estadística General

Semana n°

1



Pautas generales del curso

Sobre la asistencia: Se administra al finalizar la clase.Sobre las clases: Desarrollar los ejercicios prácticos (Hojade Ejercicios de Clase), tomar notas y traer calculadoraen todas las clases. No celulares, ni laptops a menos quetome notas en ella.Sobre las prácticas calificadas: Asistir puntualmente a lasevaluaciones y contar con sus útiles y calculadora. Eltemario de cada práctica se anuncia en clase y en laplataforma virtual.Sobre los laboratorios calificados: No hay posibilidad derecuperación así que en la fecha y horario programado elalumno debe asistir.Sobre los trabajos y ejercicios de clase: Se diseñan paraque los estudiantes practiquen, deben efectuarse depreferencia en forma individual.

Sobre los simulacros: Antes del examen parcial y delexamen final en horario de clase con una duraciónmínima de 1 hora.Sobre las lecturas: Las lecturas asignadas son para

complementar los conocimientos transmitidos en clase.Deben ser efectuadas por los estudiantes conforme seaindicado en clase.La forma de evaluación es la indicada en el sílabo.



¿Quiénes usan la estadística?

Organismos oficiales.

Diarios y revistas..

En deportes.

En Marketing.

En Control de calidad.

Los Administradores.

Los Investigadores científicos.

Médicos, Ingenieros,Psicólogos…etc



Estadísticas – Redes sociales

El usuario

promedio de

Facebook

tiene 130

amigos yestá

conectado a

80 páginas,

eventos y

gruposFuente: Dream System Media



Definiciones Básicas

-6

-3

0

3

6

9

12

15

1992 1993 19941995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 T a s a d e C r e c i m

i e n t o

P B I

-20

-10

0

10

20

30

40

50

T a s a d e C r e c i m

i e n t o

I n v e r s i ó n P r i v a d a

PBI real (var. %) Inversión bruta fija privada real (var. %)



EstadísticaLa Estadística es una ciencia quenos proporciona un conjunto demétodos y procedimientos quepermiten recopilar, clasificar,presentar, analizar e interpretardatos en forma adecuada paratomar decisiones cuando prevalecencondiciones de incertidumbre.

También nos permite predecir oafirmar algo acerca de unadeterminada población a partir dedatos extraídos de la misma.

Podemos distinguir, básicamente,dos campos: Estadística Descriptiva

y Estadística Inferencial.



Esquemáticamente tenemos:

EstadísticaRECOLECTARCLASIFICAR

PRESENTARANALIZAR INTERPRETAR DATOS

Estos datos son transformados en información, lo quepermite una toma más eficiente de decisiones.

P

O

B

L

C

IO

N

A



¿Por que debemos estudiarestadística?

La estadística provee las técnicas y métodos necesariospara procesar y analizar los datos, para que elinvestigador o usuario realice luego una buena toma dedecisiones. Por ejemplo:

En Economia: Números Indice, PBI, turismo,Medición de impactos.

Marketing: Segmentación de mercados, Estudio demercados, Posicionamiento de Productos

Finanzas: Análisis de riesgos, Seguros.Procesos Productivos: Control de calidad, mediciónde tiempos en los procesos.



En Estadística

podemos distinguirbásicamente,dos

partes:

Estadística

Descriptiva EstadísticaInferencial

División de la Estadística



Puede definirse como aquellosmétodos que incluyen larecolección, presentación ycaracterización de un conjuntode datos con el fin de

describir apropiadamentelas diversas característicasde ese conjunto de datos.

Es decir un estudio

estadístico es descriptivo cuando solamentese pretende describir,resumir y analizar los datos.

Estadística Descriptiva



Ejemplo:

Se quiere analizar el rendimiento de los alumnos de laUniversidad ESAN, para los cual se selecciona un conjunto dealumnos, se recogen los datos y se observan lascaracterísticas que nos interesan, se organizan en tablas, segrafica y se obtiene la información de ellos.

BUENO

60%

REGULAR

35%

MAL

5%

Desempeño en evaluación de conocimientosgenerales



Estadística InferencialMétodos usados para obtenerconclusionesacerca de las característicasde interésde una población en estudio,

sobre la base de informaciónproveniente de una muestraaleatoria seleccionada de dichapoblación.

MuestraPoblación

Generalizamos algunacaracterística de interés de la

población



Ejemplo:

Cuando se hacen encuestas, paraconocer las preferencias por loscandidatos para las próximaselecciones presidenciales,basandose en los resultados deuna muestra aleatoria, seanuncia que un determinado

porcentaje de la población votaríapor un candidato en particular.



Población y MuestraPoblación

Muestra



Población

Es un conjunto mayor de personas, objetos o cosas, cuyoestudio nos interesa o acerca de los cuales se deseainformación. Tenemos aquí, la noción de población como unconjunto universo.

Ejemplos:Todas las personas residentes en la Provincia de Arequipa.Los Colegios estatales de nivel primaria ubicados en el cono norte dela ciudad de Lima.Los artículos fabricados por cierta línea de producción de unadeterminada empresa.



Unidad de Análisis(Unidad Elemental o Unidad Estadística)

Es el elemento indivisible de la población el cual seráanalizado y del cual se obtendránlos datos.Ejemplos:

Una persona residente en la Provincia de Arequipa.Un colegio estatal de nivel primaria ubicado en el cono norte deLima.Un artículo fabricado por dicha empresa

Censo: Cuando se realiza un estudio de toda la poblacióno una enumeración completa de esta se dice quese ha realizado un Censo



Muestra

Subconjunto finito de unidades de análisis (de tamaño “n”) seleccionados de la población en estudio. La muestra debe serrepresentativa, es decir debe tener, en lo posible,caracteristicas similares a las de su poblacion.

Ejemplos:50 personas seleccionadas de entre laspersonas que residen en la Ciudad de Arequipa.Se seleccionan 35 colegios de nivel primariade entre los colegios ubicados en el cono nortede Lima. 80 artículos elegidos de la produccion de unmes.



Tipos de Muestras

Muestras ALEATORIASSon aquellas en las que sus elementos han sidoelegidos de modo fortuito, es decir al azar, con uncriterio probabilístico.

Muestras NO ALEATORIASSon aquellas cuyos elementos resultan de un

muestreo dirigido (interviene un experto en ladesignación de los elementos de la muestra).



Variables Estadísticas

Es una característica de los datos que interesa alinvestigador y que puede tomar diferentes valores.Generalmente se les representa mediante una letramayúscula (X, Y ,Z, etc.)

DATO (OBSERVACION):Es el resultado obtenido al realizar la medición o la observacion de la(s)variable(s) de interés, en cada una de las unidades elementales.



Variables

• En los individuos de la población limeña,de uno a otro es variable:

– El grupo sanguíneo• {A, B, AB, O} Var. Cualitativa

–

Su nivel de felicidad “declarado”• {Deprimido, Normal, Muy Feliz} Var.

Ordinal

– El número de hijos• {0,1,2,3,...} Var. Numérica discreta

– La altura• {1’62 ; 1’74; ...} Var. Numérica continua




Ejemplo:En un grupo de estudiantes que asisten a la universidad nosinteresan las siguientes características: Talla, peso, edad, eltipo de movilidad que utiliza para trasladarse a la Universidady el número de curso en el cual se ha matriculado el presente

período académico.Talla Peso Edad Tipo de

Movilidad

Número

de cursos

1.68 54 18 AUTO PROPIO 5

1.70 55 20 AUTOBUS 5

1.75 58 21 AMIGOS 6

1.62 60 19 AUTOBUS 4

Variables

Datos



Clasificación de las


NOMINAL ORDINAL

VARIABLE

CUALITATIVA

DISCRETA CONTINUA

VARIABLE

CUANTITATIVA

VARIABLE

ESTADISTICA



VARIABLES CUALITATIVAS

Clasificación de las VariablesEstadísticas

Son variables cuyos valores consisten en categorías de clasificación,es decir se refieren a la cualidad que presenta o la categoría a la que pertenece. Estas variables se clasifican en Nominales yOrdinales.Variable Cualitativa Nominal:

Son aquella que surgen cuando se definen categorías que no sonsusceptibles de un ordenamiento. (Color de los ojos, género,profesión, marca de gaseosa que prefiere)Variable Cualitativa Ordinal:Son aquellas que surgen cuando se definen categorías que pueden

ser ordenadas de acuerdo a una jerarquía o prioridad. (Nivel deinstrucción alcanzado, jerarquía en las instituciones armadas opoliciales, Nivel Socioeconómico)



VARIABLES CUANTITATIVAS

Clasificación de las VariablesEstadísticas

Son aquellas variables que toman valores numéricos y se obtienencomo el resultado de un proceso de conteo o un proceso de medición.Se clasifican en Discretas y Continuas.Variable Cuantitativa Discreta:

Son aquellas que solo pueden asumir valores enteros. Estas variablesestán asociada a un proceso de conteo. (Número de hijos porfamilia, número de cursos matriculados)Variable Cuantitativa Continua:Son aquellas variables cuyas magnitudes pueden asumir cualquiervalor dentro de un recorrido o intervalo dado. Estas variables estánasociadas a procesos de medición. (tiempo, peso, ingreso, utilidad)



Parámetro

Es un número o una medida de resumen que describealguna característica de toda la población y paradeterminar su valor numérico es necesario utilizar lainformación de toda la población, y por lo tanto lasdecisiones se toman con certidumbre total.

Los principales parámetros son:Media Poblacional (Notación: )Varianza Poblacional (Notación: 2 )

Proporción Poblacional (Notación: )



Estadígrafo

Es un número o medida de resumen, que describe algunacaracterística de la muestra y para determinar su valornumérico se utiliza solo la información de la muestra, yla toma de decisiones contiene un grado deincertidumbre.

Los principales estadígrafos son:

Media muestral (notación: )Varianza muestral (notación: S2 )

Proporción muestral (notación: p )

• _ _

x



Escalas de Medición

La Escala de Medicióndetermina la cantidad deinformación contenida en eldato y nos indica la maneramás apropiada de resumir yanalizar estadísticamente los

datos. Consideraremos las siguienteEscalas de Medición:

1. Escala Nominal2. Escala Ordinal

3. Escala de Intervalo4. Escala de Razón




ESCALA NOMINAL:Si los datos de una variable son unaetiqueta o un nombre que

identifican un atributo de unelemento y que se usan

simplemente para clasificar unobjeto, persona o característica.(Esta escala también es conocidacomo Escala Categórica o Escala

Clasificatoria )Ejemplos:

i) Número del Seguro Social deuna persona

ii) El número de un jugador defútbol

iii) Tipos de Tiendas (según su giro)




ESCALA ORDINAL:Cuando los datos muestran lascaracterístcas de un Escala

Nominal y adicionalmente tienesentido el orden o la jerarquía enlos atributos o en lo datos. (Estaescala también es conocida como

Escala de Rangos )Ejemplos:

i) Clasificación de la calidad deun producto

ii) Lugares de los equipos en untorneo.

iii) Orden de preferencia



Escalas de Medición ESCALA DE INTERVALO:Tendremos una Escala de Intervalos,

cuando los datos tengan lascaracterísticas de una escala Ordinal yademás el intervalo entre valores seexpresa en términos de una unidad demedición fija. Los datos en una Escalade Intervalo siempre son numéricos. En

esta escala el punto cero y la unidadde medición son arbitrarios.Ejemplos:

i) Calificación en una prueba deaptitud

ii) Temperatura.




ESCALA DE RAZÓN:Tendremos una Escala de Razón,cuando los datos tengan las

características de una escala deIntervalos y además en estaescala el punto cero implica la

ausencia de la variable. En esta

escala la razón de cualquiera dedos puntos es independiente de launidad de medida.

Ejemplos:i) Peso de un artículo.

ii) Precio de un automóvil.ii) Tiempo de vida útil de un

artefacto eléctrico



Datos cuantitativos

Edad - ingreso 55 75000

42 68000

. .

. .Aumento de peso

+10

+5

.

.

Datos cualitativos

Persona Casado/no casado

1 si

2 no

3 no. .. . Profesor Rango

1 Visitante

2 Full Time

3 Asistente . .. .

Ejemplos



Datos de sección transversal y deSeries de Tiempo

DATOS DE CORTETRANSVERSAL:Son datos recolectados en elmismo momento del tiempo oaproximadamente en el mismo

momento del tiempo.

DATOS DE SERIES DETIEMPO:

Son datos recolectados a lolargo de varios períodos de

tiempo, que pueden ser meses,trimestres, años, quinquenios, etc.

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