1.1. Conceptos BáSicos De Estadistica

TEMAS DESARROLLADOS

1. 1.1.4 Poblacion.
1.1.3 Teoría de decision.
1.1.2 Interferencia estadística.
1.1.1 Definición de estadística.
EstadísticaEstadística
Descriptiva.Descriptiva.

2. Subtemas
1.1.8 Enfoque Bayesiano.
1.1.7 Enfonque clàsico .
1.1.6 Paràmetros aleatorios.
1.1.5 Muestra aleatoria .
EstadísticaEstadística
Descriptiva.Descriptiva.

3. 1.1.1 Definición de estadística.
•La estadística es una rama de las matemáticas aplicadas ;
Se le puede considerar como un conjunto de técnicas que
son utilizadas por otras áreas de estudio en su proceso de
investigación. Se define de la siguiente manera:
•La estadística.- es la disciplina que proporciona el
conjunto de técnicas para la recolección, organización,
análisis e interpretación de datos, los cuales pueden ser
utilizados para inferir sobre una población, o para predecir
el comportamiento de un fenómeno.

4. 1.1.1La estadística se divide en dos
ramas:
La

Estadística
Descriptiva:
Que se dedica a
los métodos de
recolección,
descripción,
visualización y
resumen de datos
originados a partir
de los fenómenos
en estudio. Los
datos pueden ser
resumidos
numérica o
gráficamente.
Ejemplos básicos
de parámetros
estadísticos
son:
La media y la
desviación
estándar.
Algunos ejemplos
gráficos son:
Histograma,
pirámide
poblacional, etc.

5. EJEMPLO:
una empresa requiere diseñar un software que
ayude a estimar el monto de sus ventas diarias
y así planear sus estrategias que seguirá en los
próximos meses. Para ello, los directivos de la
empresa pueden tomar la experiencia de las
ventas pasadas, el nivel que éstas alcanzaron
en determinadas estaciones del año, organizar
toda esta información que permita una mejor
apreciación de las ventas y así tomar las
decisiones adecuadas para el futuro de la
empresa.

6. Objetivo principal de estadística:
Es facilitar la toma de decisiones,
especialmente cuando se tienen
escenarios inciertos.
Generalmente, estas situaciones
de incertidumbre se presentan
cuando no se cuenta con
suficiente información o cuando
deseamos pronosticar lo que
sucederá en el futuro. Esta
limitación puede ser superada
utilizando las técnicas
estadísticas, pues éstas ayudan
a generar expectativas y
pronosticar el futuro con una gran
certeza a no equivocarnos.

7. 1.1.2Inferencia Estadística.
•La inferencia estadística o estadística inferencial es una parte
de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos
para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a
partir de una pequeña parte de la misma (muestra).
•La estadística inferencial se define como la rama de la estadística
que proporciona técnicas o procedimientos para analizar, interpretar
y tomar decisiones sobre una población, con base en la información
que se obtiene de una muestra.

8. Segunda rama de la estadística :
La
Inferencia
Estadística:
se dedica a la
generación de los
modelos,
inferencias y
predicciones
asociadas a los
fenómenos en
cuestión teniendo
en cuenta la
aleatoriedad de
las
observaciones.
Se usa para
modelar patrones
en los datos y
extraer
inferencias acerca
de la población
bajo estudio.
Estas inferencias
pueden tomar la
forma de
respuestas a
preguntas si/no

9. 1.1.2 Inferencia Estadística.
-La Teoría de muestras.
-La estimacion de Paràmetros.
-El contraste de hipótesis.
-El diseño experimental.
-La inferencia bayesiana.
-Los mètodos no paramètricos.
La estadística inferencial comprende:
La estadística inferencial comprende:
La estadística inferencial comprende:

10. EJEMPLO:
En una fabrica que consta de 600 trabajadores
queremos tomar una muestra de 20.
Sabemos que hay 200 trabajadores en la
sección A, 150 en la B, 150 en la C Y 100 en
la D.
INFERIOR: Sección D con 100 trabajadores.

11. 1.1.3 Teoría de decisión.
•La teoría de la decisión es una
área interdisciplinaria de estudio,
relacionada con casi todos los
participantes en ramas de la
ciencia, ingeniería principalmente
la psicología del consumidor
(basados en perspectivas
cognitivo-conductuales). Concierne
a la forma y al estudio del
comportamiento y fenómenos
psíquicos de aquellos que toman
las decisiones (reales o ficticios),
así como las condiciones por las
que deben ser tomadas las
decisiones óptimas.

12. 1.1.3 Partes de la teoría.
1º1º
La teoría de la
decisión
normativa.
2º2º
La teoría de la
decisión
prescriptiva.
3º3º
La teoría de la
decisión
descriptiva.

13. Existen tipos de decisión que son interesantes desde el
punto de vista del desarrollo de una teoría, estos son:
Tipos de decisiones.
Para crear una página web,
es necesario un editor de
texto o un editor de HTML
El diseño de una página web
es completamente personl
-Decisión sin riesgo entre mercancías
inconmensurables (mercancías que no pueden ser
medidas bajo las mismas unidades)
-Decisiones sociales: decisiones tomadas en grupo o
bajo una estructura organizativa
-Elección bajo impredecibilidad
-Elección intertemporal -estudio del valor relativo que la gente asigna
a dos o más bienes en diferentes momentos del tiempo

14. EJEMPLO:

15. EJEMPLO:
•Lanzar un producto al mercado.
•Elegir un ejecutivo para dirigir un
proyecto.
•Seleccionar un proveedor etc.

16. Necesidad de
mejora.
Problema
Decisión. Alternativas
Mejor
Alternativa.

17. 1.1.4 Poblacion.
El concepto de población en estadística va más allá de
lo que comúnmente se conoce como tal. Una población
se precisa como un conjunto finito o infinito de personas
u objetos que presentan características comunes.
"Una población es un conjunto de todos los elementos
que estamos estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una población es un conjunto de elementos que
presentan una característica común". Cadenas (1974).

18. Ejemplo:
La población es el grupo total que se va a clasificar por
medio de un estudio estadístico... por ejemplo: "voy a
estudiar cuantas mujeres han quedado en embarazo
menores de edad en determinada ciudad“. La población
de la ciudad que voy a estudiar es de 8 millones de
personas.. entonces le voy a hacer un estudio al 10 % de
esta población.
Por ejemplo: si se quiere estudiar los gustos políticos de
una ciudad:
Población: toda la gente que vive en la ciudad.

19. 1.1.5 Muestra aleatoria.
Una muestra aleatoria es una muestra sacada de una
población de unidades, de manera que todo elemento
de la población tenga la misma probabilidad de
selección y que las unidades diferentes se seleccionen
independientemente.
Variables aleatorias y distribuciones
Se llama variable aleatoria aquella que toma diversos
valores o conjuntos de valores con distintas
probabilidades. Existen 2 características importantes de
una variable aleatoria, sus valores y las probabilidades
asociadas a esos valores.

20. Tomando papeletas numeradas de un sombrero.
Si tenemos un fichero de ordenador sobre la población, la
computadora hará la selección al azar.

Cuando la población es muy grande y ya consiste en grupos
naturales, los miembros de los cuales se enumeran en un archivo,
puede ser práctico hacer el muestreo en etapas (cluster sampling),
seleccionando primero algunos grupos y entonces seleccionando la
muestra final sólo desde los miembros de estos grupos
seleccionados.
Por ejemplo, si la población consiste en toda la gente en un país,
usted puede primero seleccionar al azar algunas subdivisiones del
país y después seleccionar la muestra final entre la gente en estas
subdivisiones.
EJEMPLO: