Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Profesor: Eduardo Castillo Cabrera. Primer Semestre 2012

Objetivos del Curso Aprender a manejar conceptos teóricos de la estadística. Generar habilidad para resolver problemas financieros de índole estadística. Utilización de software para la comprensión de la estadística y la resolución de los problemas que se planteen.

Contenidos de la clase Metodología Tipos de Estadística. Técnicas de Regresión. Fundamentos de Probabilidad Metodología Clases Expositivas Desarrollo de talleres en clases Clases participativas Utilización de Microsoft Excel

Parte I: Conceptos Básicos ¿Qué es la estadística? “Es la ciencia encargada de la recolección, descripción e interpretación de los datos de algún fenómeno o estudio”. La estadística se divide en dos grandes categorías.

Parte I: Conceptos Básicos Estadística Descriptiva Incluye la obtención, presentación y descripción de los datos de una muestra. Describe y analiza un suceso, no determina conclusiones. 2. Estadística Inferencial Interpreta los datos obtenidos en la estadística descriptiva. Las inferencias tienen incertidumbre asociada, por lo que se utiliza el cálculo de probabilidades para sacar conclusiones.

Población “Conjunto de individuos, objetos o eventos que se desea estudiar” Muestra “Subconjunto de la población. Una población puede tener muchas muestras distintas.”

Cosas a considerar sobre una Muestra: Una muestra está integrada por los individuos, objetos o medidas seleccionados de la población por la persona que obtiene los elementos de la muestra. Se debe obtener muestras representativas de la población si queremos que nuestras inferencias para la población a partir de la muestra sean válidas. No se debe generar una muestra seleccionando a los miembros más “convenientes” de la población. Cualquier procedimiento de muestreo que produzca inferencias que sobre o subestime alguna característica de la población se dice que está sesgado. Para eliminar posibilidad de sesgo, es deseable elegir una muestra aleatoria.

Es un valor numérico que resume los datos de la muestra. Experimento Es una actividad planeada cuyos resultados producen un conjunto de datos. Incluye las actividades para seleccionar los elementos y obtener los datos. Parámetro Es un valor numérico que resume todos los datos de una población completa. (el promedio, el porcentaje, la proporción, etc.) Estadístico Es un valor numérico que resume los datos de la muestra. Para todo parámetro existe un estadístico muestral correspondiente. El estadístico describe a la muestra en la misma forma que el parámetro describe a la población.

Parte II: Estadística Descriptiva Contenidos Variables: Variables Discretas y Continuas. Distribución de Frecuencias. Medidas Descriptivas (Medidas de posición y dispersión)

Estadística Descriptiva: Variables “Es una característica de interés relacionada con cada elemento individual de una población o muestra.” Existen variables de tipo cualitativa, que describen atributos o características y también variables de tipo cuantitativa, que se miden a través de una medida numérica. Dentro de las variables cuantitativas están las denominadas discretas como las llamadas continuas.

Variable Discreta Variable Continua Es una variable cuantitativa que puede asumir un número contable o finito de valores. Puede asumir los valores correspondientes a puntos aislados a lo largo de un intervalo de recta. Variable Continua Es una variable cuantitativa que puede asumir una cantidad incontable de valores. Puede asumir cualquier valor a lo largo de un intervalo de recta.

Número de personas en la sala Determine si los enunciados corresponden o no a una variable. De ser variable defina si es de tipo cualitativo o cuantitativo, y en el caso de ser cuantitativo, si es discreta o continua. Ojos Estatura Simpatía Peso Color de ojos Número de personas en la sala

Estadística Descriptiva: Distribución de frecuencias “Tabla en la que se organizan los datos en clases o en marcas de clases, es decir, en grupos de valores que describen una característica de los datos y muestra el número de observaciones del conjunto de datos que caen en cada una de las clases.”

Estadística Descriptiva: Distribución de frecuencias Ejemplo: Se tienen las notas de un curso de 20 alumnos para la prueba de un cierto ramo. NOTAS Alumno 1 4,2 Alumno 11 5,1 Alumno 2 3,8 Alumno 12 4,7 Alumno 3 Alumno 13 3,1 Alumno 4 2,3 Alumno 14 3,3 Alumno 5 5,5 Alumno 15 2,8 Alumno 6 4,9 Alumno 16 5,6 Alumno 7 Alumno 17 Alumno 8 2,9 Alumno 18 Alumno 9 3,5 Alumno 19 Alumno 10 4,5 Alumno 20 En este caso se puede realizar “a mano”, ya que son relativamente pocos datos, pero, ¿Si fuesen miles de datos? Realicemos este ejercicio “a mano”, y luego lo realizaremos con Excel

Estadística Descriptiva: Medidas Descriptivas Medidas de Tendencia Central: Media (Promedio) Mediana Moda Media Ponderada Medidas de Dispersión: Desviación Estándar Varianza Covarianza Coeficiente de Variación

Estadística Descriptiva: Medidas Descriptivas Para el siguiente conjunto de datos señale la media, mediana y moda y ubíquelas, junto a los datos, en una misma recta: 1,3,4,2,1,4,3,6,3,8,4,9,8,7,6,10. Nota: Desarrollaremos el ejercicio a mano y mediante el uso de Excel.

Estadística Descriptiva: Medidas de Dispersión Desviación Estándar: Mide el grado de dispersión de los datos con respecto a la media. Varianza: Al igual que la desviación estándar, mide dispersión con respecto a la media. Covarianza: Mide el grado de dependencia entre 2 variables. Coeficiente de variación: Mide que tan heterogénea es la muestra (Mientras mayor es el valor del C.V., más heterogénea es la muestra)