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Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.

Diplomado de Especialización en:Diplomado de Especialización en:

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Los Datos

Elementos: son las entidades acerca de las cuales se reúnen los datos

Variables: es una característica de interés de los elementos.

Observaciones: es el conjunto de mediciones, reunido para cada elemento.

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Datos Cualitativos y cuantitativos

Cuantitativos: Cuánto o cuantos, siempre son datos numéricos. Edad Ingreso Anual

Cualitativos: son atributos de cada elemento. Estado Civil Profesión

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Fuentes de Información

Información procesada Superintendencia de Bancos Data Credit Registro Civil Otros...

Información no procesada Información histórica de los clientes Otras...

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Estadística Descriptiva

Información procesada o resumida mediante: Tablas Gráficos Números

02468

1012141618

Porcenta

je

NYSE AMEX OTC

Casa de Bolsa

Operaciones Bursátiles de las Acciones de 25 Empresas

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Distribución de Frecuencias

Es un resumen tabular de un conjunto de datos agrupados por clases que no se traslapan

Ejemplo 1 Ejemplo 2

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Diagrama de Dispersión

Es una representación gráfica de la relación entre dos variables cuantitativas.

Diagrama de Disperción

0

10

20

30

40

50

60

70

0 1 2 3 4 5 6

Serie X

Se

rie

Y

Ejemplo 3

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Media

Medida de localización central, conocida también como promedio, se obtiene sumando todos los datos y dividiendo el resultado entre la cantidad de valores.

Formula:

Ejemplo 4

nx

x i

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Percentiles

Nos permite conocer como de distribuyen los valores sobre el intervalo seleccionado

Pasos:1. Ordenar los datos2. Calcular el índice i3. Redondear en caso de ser necesario

np

i

100

Percentiles

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Medidas de Variabilidad

Permite conocer con más precisión el comportamiento de los datos y su efecto producto de la variabilidad de los datos

Rango Varianza Desviación Estándar Coeficiente de Variación

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Rango

Se complementa con algún medida adicional por la escasez de datos

MínimoValor - máximoValor Rango Morosidad Cliente 1

1 4

2 45

3 7

4 16

5 1

6 30

Morosidad Cliente 2

1 1

2 4

3 18

4 25

5 3

6 5

Page 12: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L. Diplomado de Especialización en:

Varianza

Emplea todos los datos Diferencia entre el dato y la media

Nxi

22

1

22

nxx

s i

Población Muestra

Page 13: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L. Diplomado de Especialización en:

Varianza

Expresado en unidades al cuadrado Es una medida de variación

comparativa Es útil para comparar la dispersión o

variabilidad, de dos conjuntos de datos.

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Desviación Estándar

De fácil interpretación Relaciona cuan dispersos están los

datos en relación con la media.

2ss 2 Población Muestra

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Coeficiente de Variación

Análisis entre la volatilidad de los datos y la media.

100Media

EstándarDesviaciónVariacióndeeCoeficient

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Resumen Gráfico y ejercicio

Practica No.1.docPractica No.1.xls

Page 17: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L. Diplomado de Especialización en:

Medidas de localización relativa

s

xxz ii

s

xxz ii

xszx ii xszx ii

Page 18: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L. Diplomado de Especialización en:

Regla Empírica “Teorema de Chebyshev”

99.9%

-3 395%

-2 268%

-1 1

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Aplicaciones

Identificar un valores extremo Bajo pruebas de escenarios

determinar si tengo cobertura con el nivel de confianza establecido

Determinar los límites de mis intervalos de confianza

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Medidas de Asociación entre dos variables

Permite conocer la relación entre dos variables. Covarianza Correlación Diagrama de dispersión

Page 21: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L. Diplomado de Especialización en:

Diagrama de DispersiónDiagrama de dispersión Edad vrs. Atasos

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 1 2 3 4 5 6

No. Atrasos

Ed

ad

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Covarianza

1

n

yyxx iixy

1

nyyxx ii

xy

Interpretación: El signo señala el tipo de relación, sin embargo no permite determinar con exactitud del nivel de asociación

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Coeficiente de Correlación

Conocido también como el coeficiente de Person

Relación entre los datos Intensidad de la relación -100, 0, 100.

yx

xyxy ss

sr

yx

xyxy ss

sr

Ejemplo 9Ejemplo 9