Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.

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1 Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.
Diplomado de Especialización en: Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.

2 Los Datos Elementos: son las entidades acerca de las cuales se reúnen los datos Variables: es una característica de interés de los elementos. Observaciones: es el conjunto de mediciones, reunido para cada elemento.

3 Datos Cualitativos y cuantitativos
Cuantitativos: Cuánto o cuantos, siempre son datos numéricos. Edad Ingreso Anual Cualitativos: son atributos de cada elemento. Estado Civil Profesión

4 Fuentes de Información
Información procesada Superintendencia de Bancos Data Credit Registro Civil Otros... Información no procesada Información histórica de los clientes Otras... Es importante que el participante sepa reconocer las fuentes procesadas y no procesadas de información, de manera que en caso de requerir de datos sepa a donde debe recurrir.

5 Estadística Descriptiva
Información procesada o resumida mediante: Tablas Gráficos Números

6 Distribución de Frecuencias
Es un resumen tabular de un conjunto de datos agrupados por clases que no se traslapan Para este ejercicio se utilizaran las funciones: +contar.si(rango,”criterio”) +Contara(Rango) Ejemplo 1 Ejemplo 2

7 Diagrama de Dispersión
Es una representación gráfica de la relación entre dos variables cuantitativas. Ejemplo 3

8 Media Ejemplo 4 Medida de localización central, conocida también como promedio, se obtiene sumando todos los datos y dividiendo el resultado entre la cantidad de valores. Formula: Es la medida de localización más importante y de más sencilla aplicación e interpretación. Conocida también como promedio. Es importante mencionar las diferencias que se establecen en la bibliográfia sobre las griegas que se utilizan.

9 Percentiles Percentiles Nos permite conocer como de distribuyen los valores sobre el intervalo seleccionado Pasos: Ordenar los datos Calcular el índice i Redondear en caso de ser necesario

10 Medidas de Variabilidad
Permite conocer con más precisión el comportamiento de los datos y su efecto producto de la variabilidad de los datos Rango Varianza Desviación Estándar Coeficiente de Variación

11 Se complementa con algún medida adicional por la escasez de datos
Rango Morosidad Cliente 1 1 4 2 45 3 7 16 5 6 30 Morosidad Cliente 2 1 2 4 3 18 25 5 6 Se complementa con algún medida adicional por la escasez de datos

12 Varianza Emplea todos los datos Diferencia entre el dato y la media
Población Muestra

13 Varianza Expresado en unidades al cuadrado
Es una medida de variación comparativa Es útil para comparar la dispersión o variabilidad, de dos conjuntos de datos.

14 Desviación Estándar De fácil interpretación
Relaciona cuan dispersos están los datos en relación con la media. Población Muestra

15 Coeficiente de Variación
Análisis entre la volatilidad de los datos y la media.

16 Resumen Gráfico y ejercicio
Practica No.1.doc Practica No.1.xls

17 Medidas de localización relativa

18 Regla Empírica “Teorema de Chebyshev”
68% -1 1 95% -2 2 99.9% -3 3

19 Aplicaciones Identificar un valores extremo
Bajo pruebas de escenarios determinar si tengo cobertura con el nivel de confianza establecido Determinar los límites de mis intervalos de confianza

20 Medidas de Asociación entre dos variables
Permite conocer la relación entre dos variables. Covarianza Correlación Diagrama de dispersión

21 Diagrama de Dispersión

22 Covarianza Interpretación: El signo señala el tipo de relación, sin embargo no permite determinar con exactitud del nivel de asociación

23 Coeficiente de Correlación
Ejemplo 9 Conocido también como el coeficiente de Person Relación entre los datos Intensidad de la relación -100, 0, 100.