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EstadísticaBásicaConceptos & Aplicaciones

IntroduciónCapítulo 1

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Objetivos de Aprendizaje

1. Definir la Estadística

2. Describir los Usos de la Estadística

3. Distinguir entre Estadística Descriptiva e Inferencial

4. Definir Población, Muestra, Parámetro& Estadístico

5. Establecer por qué necesitamos datos

6. Resumir la fuente de los datos

7. Describir los tipos de Datos y las Escalas

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¿Qué es Estadística?

• La Estadística es la rama de la matemática que examina las formas de procesar y analizar datos.

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¿Qué es Estadística?

¿Por qué?

1. Colectar Datos e.g. Encuesta

2. Presentar Datos e.g., Gráficas & Tablas

3. Caracterizar los Datos

e.g., Promedios

Análisis de

datos

Tomar Decisione

s

© 1984-1994 T/Maker Co.

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Historia

• “Statistik”: 1749 por Gottfried Achenwall : se refería a análisis de datos del Estado

• Siglo XIX: estadística adquiere el significado de recolectar y clasificar datos. Introducido por John Sinclair

• Métodos estadísticos- matematicos: Pascal y Pierre de Fermat: 1657

• No obstante, lo griegos, babilonios, chinos e israelitas recopilaban datos y llevaban a cabo censos

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Areas de Aplicación

Contabilidad Auditorías “Costing”

Finanzas Tendencias

Financieras Pronósticos

Gerencia Describir Empleados Mejorar la Calidad

Mercadeo Preferencias del

Consumidor Efectos de Mercadeo

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Las dos Ramas de la Estadística

MétodosEstadísticos

Descriptiva InferencialEstadística Estadística

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Etadística Descriptiva

1. Envuelve Colectar Datos Presentar Datos Caracterizar los

Datos

2. Propósito Describir los Datos

X = 30.5 S2 = 113

0

25

50

Q1 Q2 Q3 Q4

$

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Estadística Inferencial

1. Envuelve Estimación Prueba de

Hipótesis

2. Propósito Tomar Decisiones sobre

las Características de la Población

¿Población?

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Términos Claves

1. Población (Universo) Todos los elementos

de interés

2. Muestra Porción de la Población

3. Parámetro Una Medida sobre la Población

4. Estadístico Una Medida sobre la Muestra

• N in Población & Parámetro

• n en Muestra & Estadístico

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Parámetros y Estadísticos

Parámetros = Población

N = todos los elementos en la población o universo

μ = promedio

Me = mediana

Mo = moda

Max = valor máximo

Min = valor mínimo

Estadísticos = muestra

n = todos los elementos en la muestra

Me = mediana

Mo = moda

Max = valor máximo

Min = valor mínimo

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= promedioX2 = varianza

S = desviacion estandar

S2 = varianza

= desviacion estandar

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Los Datos

• Los datos a ser utilizados se nos presentan como variables

• Una variable es una caracterítica de interés• Ej., peso estatura volumen, distancia, color,

género, raza etc..• Toda variable debe tener una definición

operacional, es decir un significado universalmente aceptado que sea claro a los que llevan a cabo el análisis

ej., la lata de alimento debe pesar en promedio 20.0gr pero no

menos de 19.5gr y no más de 20.5gr1999 Prentice-Hall, Inc. Chapt. 1-12

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¿Por qué Colectar Datos?

1. Obtener Insumos para Estudio Investigativo

2. Medir Desempeño

3. Asistir en Formular Alternativas para Decidir

4. Satisfacer la Curiosidad Conocer por Conocer

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Tipo de Datos

Datos

Numéricos(Cuantitativo)

Categórico(Qualitativo)

Discreto Continuo

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Fuentes de Datos

Fuentes deDatos

Primaria Secundaria

Experimento Publicada(& En-Linea)

Encuesta Observación

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Ejemplos de Tipos de Datos

1. Numéricos Discreto: envuelve conteo

¿A Cuántas Revistas Te Suscribes Actualmente? ___ (Number)

Contínuo: envuelve medición¿ Cuánto Mides? ___ (Pulgadas)

2. Categórico¿ Posees Bonos de Ahorro? __ Sí __ NoEnvuelve conteo

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¿Cómo se Miden los Datos?

3. Escala de Intérvalo Intervalos Iguales

e.g., Grados Celsius Se obtiene por

Medición

4. Escala Racional (Tasa)

Intervalos ej % observados en los

intervalos Se obtiene por Conteo

y conversion a tasa

1. Escala Nominal Categorías

e.g., Hombre-Mujer Se obtiene por

conteo

2. Escala Ordinal Categorias

Orden Implícitoe.g., Altos-Bajo

Se obtiene por Conteo

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Proximos topicos

• Obtencion de los datos: Muestreo

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