Estadística (2407) William Nilsson DB257 william.nilsson@uib.es http://dea.uib.es/webpersonal/williamnilsson/

Introducción Literatura; Martín Pliego, Fco. J. (2000). Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. Alegre Martin, Joaquin & Cladera Munar, Magdalena. (2003). Introducción a la Estadística Discriptiva para economistas.

Introducción Filosofía; En las clases repasamos la teoría, pero un parte importante para entender el material es el trabajo con ejercicios. En clase, también vamos a repasar ejercicios y ejemplos. Imparto las clases con transparencias (powerpoint), pero no son completas y voy a usar la pizarra. Quiero estimular un ambiente activo en las clases. Agradezco comentarios y preguntas durante el curso. Castellano no es mi primera idioma, ni mi segunda, así que seguro que van a ocurrir confusiones pequeñas para solucionar!

Introducción Tema 1: La estadística aplicada a la economía Tema 2: Distribución de frecuencias unidimensionales Tema 3: Medidas de posición Tema 4: Medidas de dispersión Tema 5: Medidas de apuntamiento y desigualdad Tema 6: Distribuciones de frecuencias bidimensionales Tema 7: Regresión y correlación Tema 8: Series cronológicas/temporales (I) Tema 9: Series cronológicas/temporales (II) Tema 10: Números índice

¿Que es estadística? Métodos de recogida y descripción de datos, y (generar) técnicas para el análisis de esa información.

Variables, atributos y escalas Variable: una característica que puede ser medida, adaptando diferentes valores para diferentes casos en el estudio. “Variable” cualitativa (no cuantitativa); Variables pueden expresar diferentes cualidades o características. Estas cualidades se pueden llamar atributos o categorías. Una variable cualitativa ordinal; Los valoras tienen una escala establecida. Una variable cualitativa nominal; No tiene un criterio de orden.

Variables, atributos y escalas Variable cuantitativa; Se expresan mediante cantidades numéricas. Una variable discreta; La variable tiene una escala de valores especificas que los casos pueden tener. Entre los distintos valores en la escala la variable no puede posicionarse. Una variable continúa; La variable puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores.

Datos Datos son los valores observadas de las variables.

Población y muestra Población es el conjunto de individuos o elementos (que queremos estudiar). Un censo es un estudio dirigida a toda la población. La opción es estudiar una parte de la población, una muestra. La muestra debe ser un subconjunto representativo de la población.

Etapas del análisis estadístico Recogida de datos Presentación de los datos Descripción de los datos, usando parámetros que intenten resumir la información. Análisis estadístico formal, usando métodos estadísticos para verificar las hipótesis y dar conclusiones generales.

Ciencia Económica y Estadística No hay ninguno laboratorio económico. En esta situación el uso de estadística se hace imprescindible. Estadística Económica y Econometría tienen modelos económicas de comportamiento en el fondo del análisis.

Fuentes de datos estadísticos Sistemas estadísticos oficiales organizados y financiados por gobiernos nacionales. Banco de España, Banco Central Europeo Institut Belear d’Estadística (IBEA), Instituto Nacional de Estadística (IME), Eurostat, Fondo Monetario Internacional, OECD, World Bank …

Muestreo Tamaño muestral es el número de observaciones que tomamos de una población. Se denota n ó N. Muestreo es la técnica para la selección de una muestra.

Muestreo Muestreo aleatorio simple: elección al azar. Muestreo aleatorio sistemático: un número escogido aleatorio, i, y los otros observaciones son los que ocupan los lugares, i+k, i+2k, i+3k,…,i+(n-1)k. k=N/n. N=número de populación. n=tamaño muestral. Muestreo aleatorio estratificado: elección de estratos o grupos según su diferente peso. Dentro de cada estrato observaciones están incluidas al azar. Muestreo aleatorio por conglomerados: La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad. Muestreo mixto: combinación de dos o más de los anteriores.

Muestreo; aleatorio estratificado En un muestreo aleatorio estratificado la cantidad de observaciones para incluir en la muestra en cada estrato se puede decidir a través de: Afijación simple, afijación proporcional o afijación óptima; Afijación simple: cada estrato le corresponde igual número de observaciones en la muestra. donde es el tamaño muestral para estrato y es el tamaño muestral.

Muestreo; aleatorio estratificado Afijación proporcional: Los números de observaciones en cada estrato se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. donde es el tamaño del estrato y es el tamaño de la población.

Muestreo; aleatorio estratificado Afijación óptima: Se puede elegir el tamaño muestral para los estratos basado en los siguientes criterios: elegir para minimizar la varianza del estimador, para un coste especificado. Habiendo fijado la varianza que podemos admitir para el estimador, minimizar el coste en la obtención de las muestras.

Muestreo; aleatorio estratificado Entonces hay que tomar una muestra más grande cuando: El estrato es más grande El estrato posee mayor variabilidad interna (varianza) El muestreo es más barato en ese estrato

Muestreo Asignación de Neyman;

Muestreo [EJEMPLO – muestreo estratificado]