sesion unidad 1

7/23/2019 Sesion Unidad 1

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EstadístGene

Unidad 1: Ses



Introducción a la U.D.Al fnalizar la unidad el estudianteresuelve situaciones problemticas

vinculadas al rea empresarialutilizando los conceptos bsicos de laestadística.



IMPORTANCIA EN LA TOMA DE DECISIONES

•

Es usual !ue la toma decisiones en los ne"necesite in#ormación de la empresa $ el coneconómico.

• &a estadística brinda las 'erramientas ase"urarse !ue esta toma de decisionesinformada.

• Adems( permite dar elementos !ue soport

correcto recojo de información y datos.



IMPORTANCIA EN LA TOMA DE DECISIONES

•

Adems de !uien toma decisiones( la estadpermite !ue la preparación de informaciónla toma de decisiones sea sstentada.

• )abe mencionar( !ue la comprensión de los esteconómicos $ sociales actuales( los cuales pua#ectar la productividad( pueden ser interpredesde la estadística.



CASOS EMPRESARIALES

&a estadística se encuentra en el día a día empresas. *or e+emplo:

• En el ,--( el /-0 de los directivos de la cad'oteles arriott Internacional ascendieron e

puestos.• Se"2n el 3)4( durante el ,-15 se 'a redu

*roducto 3ruto Interno en un -.50 apro%imadame

• Se considera !ue en el ,-15( las compa6ías m

representan el 710 de la inversión en el *er2.



• &a consultora anpo8Se estima !ue en el ,-15( sólo el 1

empresarios 'a incrementado sus contrataciones en el 2ltimdel a6o.

• )usco reporta los me+ores índices de contratación de persose"uida de &ima 1/0<( mientras !ue &a &ibertad ;0< $ representan las re"iones con menores e%pectativas de contra

• &os or"anizadores de eventos como istura esperan !ue( m

or"anización de este tipo de eventos( ten"a los si"uientes e#e• Aumentar la publicidad de restaurantes• Incrementar las ventas de los restaurantes• *romover un incremento en el turismo "astronómico local

CASOS EMPRESARIALES



EstadístGene

Unidad 1: Ses



)onceptos bsicosAl fnalizar la unidad el estudianteresuelve situaciones problemticas




ES>AD?S>I)A Es una disciplina !ue nos

proporciona el con+unto dem@todos $ procedimientos !uepermiten recopilar( clasifcar(presentar $ describir datos en#orma adecuada para tomardecisiones #rente a laincertidumbre o predecir oafrmar acerca de unapoblación o sus parmetros apartir de los datos e%traídos dela misma.



)&ASII)A)IBC

Estadística

EstadísticaDescriptiva

Se vincula a los m@todos de

recolección( verifcación(or"anización( descripción(visualización $ resumen delos datos. &os datos puedenser resumidos num@rica o

"rfcamente.

EstadísticaIn#erencial

Se utiliza para estimarpredecir o 'acer

in#erencia< al"unacaracterística de unapoblación a partir de losresultados obtenidos en

una muestra. &ain#erencia estadística

siempre tiene cierto "radode incertidumbre.



Su unidad de anlisis son los DATOS•&os datos son ci#ras o afrmaciones reco"determinados momentos.

•

&os datos incluidos en un estudio es un )de Datos.



)&ASII)A)IBC DE DA>FS:FEC>F DE 4E)F=F• Se"2n el momento en el cual se reco"en los dato

estos pueden ser:

• DA>FS >4ACSE4SA&ES• Donde todos los datos son reco"idos en un mismo mom• Se emplean para realizar dia"nósticos de una determin

situación

• DA>FS EC SE4IES DE >IE*F• Donde los datos son obtenidos en varios periodos de tie• Suele ser usados para entender tendencias en per

tiempo $ "enerar pro$ecciones



A4IA3&ES •

Son cada uno de los elementos incluidos econ+unto de datos.

• El valor de cada variable son los datos.

• El tipo de !aria"#e determina el plaanlisis estadístico a se"uir.



*or e+emplo:

Una empresa( encar"ada de la producción $ venta de para automóviles( cuenta con in#ormación de la venrealiza cada uno de los locales en los 2ltimos 5 a6os.

En ese sentido( el con+unto de datos !ue cuentain#ormación de las ventas cuenta con dos tipos de variab

&ocal

• )ada uno de los locales con los!ue cuenta la empresa• Sede )entral( &ima Corte $&ima Sur

entas por a6o

• &a cantidad de dinero netorecaudado por la venta de losmotores• entas del ,-1-( ,-11( ,-1,(,-1 $ ,-1/

A4IA3&ES



• &as variables pueden ser:• Ca#itati$as

• )orresponden a variables !ue por medio de eti!valores asi"nados clasifcan( en una cantidad limalternativas( una variable determinada

• En el e+emplo( los locales incluidos en el con+unto de datvariable cualitativa. Ha !ue( como variable( sólo puede valores:

1: Sede )entral,: &ima Corte: &ima Sur

A4IA3&ES: >I*FS



• &as variables pueden ser:• Cantitati$as

• )orresponden a variables cu$os datos son num@ricos.

•

En el e+emplo( la venta neta de cada a6o son variables cuan1: )antidad total de dinero de las ventas en el ,-1-,: )antidad total de dinero de las ventas en el ,-11: )antidad total de dinero de las ventas en el ,-1,/: )antidad total de dinero de las ventas en el ,-15: )antidad total de dinero de las ventas en el ,-1/

A4IA3&ES: >I*FS



ES)A&AS DE EDI)IBC

Determina el tipo de in#ormacióncontiene la variable( así como la correcta de analizar el con+unto de da



• Emplea una eti!ueta o nombre !ue identifca lo

de la variable• Se usan códi"os para identifcar a cada valor as

variableE. Cominal• Emplea una eti!ueta !ue identifca los atributo

variable( pero manteniendo un orden o +erar!uímismosE. Frdinal

•

Son datos num@ricos !ue( al i"ual !ue los datospresentan un ordenamiento +err!uicoE. deIntervalo• Son datos num@ricos.• Deben tener el valor cero !ue indica cuando la

e%iste

E. de4azón

ES)A&AS DE EDI)IBC : >I*FS



• )ada una de las sedes de la empresa de venta de

E. Cominal• Si a6adimos el "rado de satis#acción del cliente ande cada local( se podría considerar / valores: ala3uena $ u$ 3uenaE. Frdinal

• Si ordenamos las ventas en el ,-1-( identifcaríam

local con ms #uerza de venta( así como cul es la se"undo local con ms ventas.E. deIntervalo• &as ventas netas de cada a6o por cada local de la

E. de4azón

ES)A&AS DE EDI)IBC : >I*FS



UEC>ES DE DA>FS

• &os datos pueden ser reco"idos de diversas #uen• %&ENTES E'ISTENTES

• uentes internas( como la in#ormación de ventas anucostos vinculados a la producción( cantidad de persode e%periencia del personal( entre otros.

•

uentes e%ternas( como la in#ormación reco"ida $ or"por empresas consultoras( or"anizaciones privadas uor"anizaciones "ubernamentales.



UEC>ES DE DA>FS

•

&os datos pueden ser reco"idos de diversas #uen• %&ENTES CREADAS

• Estudios e%perimentales( una vez !ue se identifca unvariable a analizar( se identifca $ se controla las vari!ue tendrían impacto en esta variable analizada.

•

Estudios observacionales( en donde se reco"e in#ormpor e+emplo por encuestas( de variables de inter@s.



E44F4ES EC &A ADUISI)IBC DE DA>FS

•

Es importante considerar !ue siempre e%iste el ries"o dcon datos erróneos para el anlisis de datos( lo cua"enerarse por!ue el dato obtenido no es i"ual al valopor!ue el dato no #ue obtenido por el procedimiento corr

• E%isten t@cnicas especializadas para la revisión consistencia de la data recolectada( así como la prese

casos atípicos.• En caso de usar #uentes e%istentes( es necesaria la ver

del ori"en de los datos( así como su m@todo de recolecdic'a in#ormación



EstadístGene

Unidad 1: Ses



In#erencia estadísticaAl fnalizar la unidad el estudianteresuelve situaciones problemticas




USFS DE &A ICE4EC)IA ES>AD?S>I)A EC &FS C

En el *er2( encuestadoras $ empresas investi"adoras decomo GJ )onecta( Ipsos( entre otros( se dedican a in#ormación sobre los consumidores de productos $ servicin#ormación es recolectada $ procesada por la investi"mercado( !uienes lue"o venden estos datos a empresas !

a+ustar sus productos $ servicios a las necesidadeconsumidores.



USFS DE &A ICE4EC)IA ES>AD?S>I)A EC &FS C

*ara ase"urar la calidad de los procesos de producción ese selecciona una muestra al azar de los productos para dla calidad del mismo. )uando la calidad de estos productoun estndar establecido( es necesario revisar la producció



• &a estadística permite la"eneración de in#erencias. Esdecir( permite 'acerestimaciones sobre unaporción de la población ob+etivo.

*oblación

uestra

M e s t r e

o

I n f e

r e n

c i a e

s t a

d í s t i c

a



*F3&A)IBC• Kace re#erencia a todos( es decir a un con+unto m

de los elementos de inter@s en un estudio.

• En caso de 'acer un estudio empleando todos loe%istentes( es decir con la población( se llama ce

• )uando los anlisis se basan en datos poblacionallaman parámetros poblacionales.



• )orresponde a una sección o subcon+unto de la • &a selección de la muestra debe darse si"uiend

procedimiento estadístico $ cuidadoso.• )uando se realizan anlisis con data recolectada

muestra( se considera el uso de estimadores

UES>4A



• *ara 'acer anlisis de in#erencia estadística( sernecesario seleccionar una muestra.

• &a me+or #orma de obtener una muestra represe!ue brinde una me+or calidad de in#ormación es

muestreo aleatorio( el cual se debe al azar

UES>4EF



•

Mestreo a#eatorio simp#e(Este ocurre todos los su+etos u ob+etos de la población tiemisma probabilidad !ue el resto de ser ele"idos.

)uenta con dos propiedades !ue 'acen !ue este sea uestndar:

1. 4epresentatividad: $a !ue cada unidad tienen la misma probabiliser ele"ida

,. Independencia: la selección de una unidad no depende de la elecotra unidad.

Si bien es la me+or estrate"ia( a veces es mu$ di#ícil obtenerla.

UES>4EF: >I*FS



• Mestreo estrati)cado(

&a población se divide en estratos o "rupos 'omo"@neos. Así( la muestse realiza dentro de cada estrato

• Mestreo por con*#omerados(

&a población( la cual se encuentra ubicada en determinadas zonas( en con"lomerados. Así( la selección aleatoria de la muestra se realiza econ"lomerado.

• Mestreo sistem+tico(

Este muestreo empieza seleccionando una primera unidad al azar( lue"los dems manteniendo una razón de k unidades.

UES>4EF: >I*FS



UES>4EF: >AALF DE &A UES>4A

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