República Bolivariana de Venezuela

Universidad Nacional Experimental de Guayana

Vicerrectorado Académico

Coordinación de pregrado

Proyecto: ingeniería en industrias forestales

Catedra: Estadística (II)

La estimación como método de

Prevención en problemas que

Puedan suceder en la

Industria maderera

Autor:

Valdez cesar

Tutor:

Alvaro Barrios

Junio de 201

República Bolivariana de Venezuela

Universidad Nacional Experimental de Guayana

Vicerrectorado Académico

Coordinación de pregrado

Proyecto: ingeniería en industrias forestales

Catedra: Estadística (II)

La estimación como método de

Prevención en problemas que

Puedan suceder en la

Industria maderera

Autor:

Valdez cesar

Tutor:

Alvaro Barrios

ResumenLa estimación es uno de los métodos más comunes utilizados ya que este es uno de los métodos de estadista más fácil de emplear en la vida ya que ayuda a tomar decisiones como en situaciones de

riesgo como prevención, aceptación entre otros, la estimación en el área empresarial tiene un campo muy extenso con respecto a la toma de decisiones por lo cual es utilizada mucho por lo gerentes de

departamento como se verá en el resto del ensayo, la estimación es un complemento de la estadística inferencial o podría decirse también que es un sub conjunto de la misma siendo este método el más

completo con un probable error de 5% de un 100% es decir 95% fiable para la toma de decisiones, en este ensayo presentaremos como se puede plantear una situación para la cual su solución es la

estimación como algunos ejemplo de la estimación puntual y estimación por intervalo.

Introducción

El siguiente documento se ha realizado para plasmar un conjunto de ideas

referentes a la estimación estadística, donde se establecen las relaciones entre

dicha ciencia y la industria forestal. Se ha utilizado un método de descripción,

determinando las funciones básicas y actividades pertinentes a la estimación

estadística, también se ha ilustrado ejemplos donde se ve reflejada la importancia

del uso de este método de prevención en la industrias.

El objetivo que se pretende alcanzar es establecer la importancia que tiene la

estimación estadística en la ingeniería dedicada al manejo forestal como

prevención, y comprender como poder tomar decisiones en dicho campo.

Estimación

“Se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor

aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos

proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media de una

determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de

esa misma característica para una muestra de tamaño n”

(Richard L 2002)

Cesar Valdez pude argumentar basándose en el concepto de (Richard L 2002)

que la estimación es complemento de la estadística inferencial porque este

método ayuda a la toma de decisiones para así estimar sobre una población y

prevenir echo como la cantidad de madera no aprovechable en la industria o la de

cantidad de áreas en bajo las cuales no se pueden hacer plantaciones por el factor

clima , la estimación podría decir Cesar Valdez ya por lo leído sobre la estimación

que esta misma está dividida en dos grandes bloques los cuales son estimación

puntual y estimación por intervalo.

“la estimación es un valor especifico observado de un estadístico”

Estimación puntual:

Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, es

insesgada, congruente, el estimador más eficiente y, mientras la muestra sea lo

bastante amplia, su distribución de muestreo puede ser aproximada por la

distribución normal.

Si conocemos la distribución muestral Ẋ, podemos hacer afirmaciones acerca

de cualquier estimación que realicemos con la información obtenida del muestreo.

Ejemplo de ello podría ser:

Un gerente quiere saber que tanto se pude aprovechar una parcela de plantación

de pinus caribean para la elaboración de palos de escoba seleccionando una

muestra de n=35 plantas de pino y hallar los que mejor estén para el consumo

industrial Ẋ =3570, este resultado nos sirve como una estimación puntual

poblacional. Para esto utilizamos la siguiente formula que sería:

Ẋ=∑ x

n Ẋ=

357035

= 102 árboles los cuales se puede aprovechar para

la elaboración de palos de escoba. Estimación puntual (102) por lo tanto esta

parcela no es acta para ese consumo ahí el gerente puede prevenir gastos

innecesarios.

Estimación por intervalo:

La estimación por intervalo describe una gama de valores dentro de los cuales

probablemente se encuentre un parámetro de la población, también se podría

decir que es el procedimiento utilizado para conocer las características de un

parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra. Con una muestra

aleatoria, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un

parámetro de la población.

¿Cómo pondría yo en práctica este concepto?

Supóngase que el director de campo en la empresa nacional forestal necesita una

estimación en horas de promedio de las plantas de pinus caribean para un secado

rápido echo en sus horas de trabajo podemos seleccionar una muestra aleatoria

de 200 troncos registrando las condiciones en las cuales ingresaron los troncos

en la cámara de cesado. La muestra de 200 árboles tiene una media de 36 horas.

Si empleamos la estimación puntual de la media de la muestra Ẋ como el mejor

estimador de la media de la población µ, diremos que las horas promedio que

tardan las rolas en la cámara de secado durante las hora de trabajo del jefe de

campo es de 36 horas.

Otro ejemplo corto pero preciso seria este:

El gerente de un departamento en la industria puede decir que la media de la población en algún sitio entre 24 y 50.

Con frecuencia el intervalo va acompañado de una afirmación sobre nivel de confianza que se encuentra en su exactitud.

Estimador

el estimador es un estadístico muestral con el cual se estima un parámetro de la población, también se dice que intervalo de la muestra se puede utilizar como un estimador del intervalo de la población.

Criterios que debe de tener un estimador

Imparcialidad: es decir tiende a asumir valores que se hallan arriba del parámetro de la población que está siendo estimado en el mismo grado y con la misma frecuencia

Eficiencia: la eficiencia designa el tamaño del error estándar del estadístico, es decir busca y escoger la madia y si vemos que la desviación estándar de la mediana es más pequeña que la media muestral es un estimador eficiente .

Suficiencia: un estimador es suficiente cuando este utiliza solamente la información contenida de la muestra.

Conclusión

El objetivo de este ensayo fue el de dar a entender y conocer que la estimación

estadística es muy importante en el ámbito de la ingeniería de industrias forestales

ya que con esta herramienta si se podría llamar facilita la manipulación del área de

trabajo en el cual se este, y no solo en la ingeniería sino en la vida cotidiana ya

que la estimación estadística tanto como la matemática forman parte del ser

humano y que abecés sin tenerlo en cuenta estamos estimando sin notarlo como

cuando se va a cruzar una calle se puede estar estimando en el momento que se

puede pasar o también se puede inferir sobre la velocidad en cual se desplazan

los automóviles .

La estimación se utilizó más que todo en este ensayo como prevención ya que

se pudo explicar con un alto grado de facilidad para el entendimiento del lector

Referencias

Richard I. levin: estadística para administradores (2a) edición en español (1988)

Impreso: México

Richard L. Estadística matemática con aplicaciones (6a) edición (2002)