UNIVERSIDAD PACCIOLI DE CRDOBA

LICENCIATURA EN ADMINISTRACIN DE EMPRESASPROYECTO DE CLASE

Estadstica II

JEHU ROJAS GONZLEZ JESUS SANGUINO MEDINA

LAEMI IV

MTRO. ERNESTO MORAN CABRERA

Presentacin

En este siguiente artculo basaremos nuestro proyecto en la aplicacin de mtodos estadsticos, en el cual ocuparemos diferentes tipos de pasos, realizamos un marco terico en el que se habla de las diferentes teoras que determinamos investigar que se extrajo del libro y artculos de fuentes distintas de la Estadstica.

El presente documento nos ocupamos en recolectar diferentes conceptos bsicos de la estadstica, usaremos palabras claves para identificar los conceptos ms prcticos. De probabilidad binomial, distribucin probabilstica binomial e inferencia estadstica. Adjuntamos casos prcticos utilizando los tipos de frmulas, ampliando con la teora explicativa obtenida, como para que se utiliza la frecuencia binomial y en qu casos aplicarla.

Finalizamos nuestra presentacin al explicar y analizar casos prcticos de probabilidad binomial, distribucin probabilstica e inferencia estadstica.

Los objetivos de nuestro artculo es ayudar a conocer ms, clara y precisa la informacin que empleamos ayudando con referencias sencillas, en nuestra vida cotidiana a ser ms eficientes y didcticos. A desenvolvernos en nuestra sociedad a tener ms capacidad de entendimiento con nuestra realidad. Al desarrollar nuestro proyecto Asemos referencias que este es de gran ayuda a nuestra carrera y profesionalismo como individuos y aplicar correctamente los mtodos estadsticos, ya que la estadstica que rene, recuenta, organiza, tabula los hechos, as podemos llegar a una conclusin y as facilitar nuestros objetivos.

Propsito

Mostrar los pasos correctos tanto metodolgicos prcticos ocupndonos en el anlisis de la distribucin probabilista normal, dando u mostrando casos prcticos y sus pasos para elaborar el clculo, siendo de especificidad dentro del mbito administrativo. Introduccin

Hoy en da la estadstica ha llegado a tal grado de perfeccionamiento y especializacin, que casi no existe disciplina cientfica, o tcnica, de investigacin, control o planificacin, en la cual no se apliquen los mtodos estadsticos como una herramienta de trabajo valiossima e insustituible.

El siguiente escrito y fuente de informacin tiene como objetivo la orientacin estadstica a los problemas que surgen en las empresas y mediante datos numricos poder tomar las decisiones correctas y as poder optimizar los recursos y cumplir los objetivos empresariales.

Se presentara de manera clara y precisa teoras y frmulas que sustentan la prctica estadstica para su desarrollo de manera elocuente dando a conocer al campo de la teora pero enfocado de manera prctica en problemas operaciones de la empresa mostrando resultados correctos y como descripcin se emplearan modelos de campana o gauss En el contenido de nuestra tema mostramos el desarrollo de captulos que facilitaran el entendimiento de la prctica que en segundo acto presentamos este modelo estadstico de gauss cumple caractersticas perfectas para la simplificacin a la resolucin de casos presentados dentro del rea de calidad y produccin

Sin duda este documento le ser prctico al lector para la comprensin de las distribuciones pirobalsticas continuas (normal) ndice

PresentacinPropsito

Introduccin

Marco tericoDistribucin probabilstica normal

Casos

ConclusinRecomendaciones

Fuentes bibliogrficasIntroduccin De Marco TericoEstadistribucines frecuentemente utilizada en las aplicacionesestadsticas.Su propio nombre indica su extendida utilizacin, justificada por la frecuencia o normalidad con la que los ciertos fenmenos tienden a parecerse en sucomportamientoa esta distribucin. Muchasvariablesaleatorias continuas presentan unafuncindedensidadcuya grfica tiene forma de campana.

En otras ocasiones, al considerar distribuciones binomiales, tipo B (n,p), para un mismovalorde p y devaloresde n cada vez mayores, se ve que suspolgonosde frecuencias se aproximan a una forma en forma de campana.

Dentro de este tema o apartado nuestro tema central es la distribucin normal en donde trataremos temas de acuerdo a lo que convertir una distribucin probabilstica binomial a normal de acuerdo a mtodos o seguimientos que vamos a presentar al igual que mencionar aspectos de suma importancia que estos ayudaran al lector a comprender ms de lo que es la distribucin normal englobados en un marco terico que se conocer instrumentos tericos prcticos para la fcil comprensin del tema y una amplia visin del tema Contenido Del Marco TericoAntecedentes histricos

1.1 Distribucin De Probabilidad Binomial1.2 Campana De Gauss

1.3 Importancia De La Distribucin Normal1.3 Familias De Distribuciones Normales

1.5 Caractersticas De La Distribucin Normal

2.1 Distribucin Normal A Estndar2.2 Contrastes De Normalidad2.3 Uso De Tabla De Distribucin Normal2.4 Clculos De Probabilidades Normales

2.5 Aplicacin de la distribucin normal en una empresa

Antecedentes histricos

1.1 Distribucin de probabilidad binomial

La distribucin normal naci el 12 de noviembre de 1933, mediante un pequeo trabajo que public el matemtico francsAbrahamDe Moivre (1667 - 1754), como medio de evaluar aproximadamente la funcin de distribucin Binomial para valores grandes den. Su pensamiento fue desde el histograma hasta la curva continua, para encontrar finalmente la ecuacin de la curva normal. De Moivre fue expulsado de Francia por ser hugonote y fue a vivir a Inglaterra, donde daba asesoramiento sobre los juegos de azar. Sin embargo, los juegos de azar no ganaron nada con el conocimiento de la distribucin normal y en esa poca no se encontraron aplicaciones prcticas a esta distribucin, por lo que curva y ecuacin cayeron en el olvido.No fue sino hasta finales del siglo XVIII y principios de XIX, en que apareci un problema prctico que requiri la distribucin normal para su solucin. Los astrnomos siempre se encontraban ante la difcil situacin de que los resultados de sus medidas eran diferentes, lo cual era originado por la imperfeccin de los aparatos que utilizaban. Sin embargo, tenan que averiguar la forma de encontrar el valor correcto ms probable ante una gran cantidad de resultados.Gauss (17771855) introdujo la distribucin normal para la solucin de este problema, apareciendo su primera referencia impresa en 1809. l observ que la distribucin de frecuencias de los resultados de las medidas se aproximaba a una distribucin normal, por lo que a la curva se le llamCurva de Errores de Gaussy a la distribucin correspondiente se le conoci incorrectamente como Distribucin Gaussiana.No obstante que haya sido Gauss quien dio a conocer esta distribucin, la realidad es que fue Adolphe Lambert Qutelet, eminente en todos los campos de la ciencia, quien hizo la entrada triunfal de esta distribucin al mostrar su enorme importancia en la solucin de una amplia gama de problemas. Durante el siglo XIX se realizaron diversos intentos tratando de establecerle a esta distribucin la ley probabilstica base de todas las variables continuas y debido a esto se utiliz el trminonormal. Al parecer Qutelet fue el primero que habl de Distribucin Normal.

1.2 Campana de Gauss

Campana de Gauss, es una representacin grfica de la distribucin normal de un grupo de datos. stos se reparten en valores bajos, medios y altos, creando un grfico de forma acampanada y simtrica con respecto a un determinado parmetro. Se conoce como curva o campana de Gauss o distribucin Normal.

Aunque la campana de Gauss lleva el nombre del genio de las matemticasCarl Friedrich Gauss, realmente la distribucin normal la descubri y pblico por primera vez Abraham Moivre (por eso en algunos libros se llama la distribucin de Moivre Gauss) en un artculo del ao1733, que reprodujo en la segunda edicin de su obra The Doctrine of Chance (1738) como aproximacin de la distribucin normal para valores grandes de n. Este resultado fue ampliado por Pierre-Simn de Laplaceen su libro Teora analtica de las probabilidades (1812).

El nombre de Gauss se ha asociado a esta distribucin porque la us con profusin cuando analizaba datosastronmicosy algunos autores le atribuyen un descubrimiento independiente del de De Moivre.

El nombre de "campana" se lo dio Esprit Jouffret que uso este trmino (bell surface) (superficie campana) por primera vez en1872.

Ecuaciones

La campana de Gauss est definida por la funcin:

1.3 Importancia de la Distribucin NormalLa distribucin normal o distribucin de Gauss es sin duda la ms importante y la de ms aplicacin de todas las distribuciones continuas. Esta distribucin es bastante adecuada para describir la distribucin de muchos conjuntos de datos que ocurren en la naturaleza, la industria y la navegacin. As pues para los siguientes conjuntos de datos, se puede considerar adecuada la distribucin normal:

- Datos meteorolgicos correspondientes a temperaturas, lluvias, etc.

- Las clasificaciones correspondientes a pruebas de aptitud.

- Las alturas de individuos de una edad y sexo dado.

- Las medidas fsicas de productos manufacturados.

- La vida media de un tipo de lmparas con un voltaje dado, etc.

Definicin: Diremos que una variable aleatoria X, de tipo continuo, sigue una distribucin normal de parmetros y si su funcin de densidad es:

, -< x