BONILLA C. EDDIT MARGOTH GUEVARA CORREA ORLANDO

Presentación del tema: "BONILLA C. EDDIT MARGOTH GUEVARA CORREA ORLANDO"— Transcripción de la presentación:

1 BONILLA C. EDDIT MARGOTH GUEVARA CORREA ORLANDO
ESTADISTICA INTEGRANTES: BONILLA C. EDDIT MARGOTH GUEVARA CORREA ORLANDO

2 CONTENIDOS IMPORTANCIA DE ESTADISTICA CLASIFICACION MUESTREO
APLICACIONES EN OTRAS AREAS MUESTREO Tamaño de la muestra RESUMEN DE MING MANAGER VIDEO

3 IMPORTANCIA DE ESTADISTICA
1. Como todas las ciencias, la estadística también evoluciona a grandes pasos. Apoyándose como debe ser en la informática y la computación, no es extraño que en los últimos años del siglo XX se diseñaran nuevas y mas eficientes técnicas para la obtención de datos y su procesamiento 2. El estudio de la estadística obviamente debe adecuarse a los nuevos tiempos, utilizando recursos actuales que permite la automatización de tareas con menores costos, reduciendo sustancialmente los tiempos de proceso. CONTENIDOS

4 CLASIFICACION CONTENIDOS La estadística descriptiva
DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. MEDIDAS DE DISPERSION La estadística inferencial PROBABILIDADES MUESTREO VERIFICACION DE HIPOTESIS CONTENIDOS

5 APLICACIONES EN OTRAS AREAS
Economía Finanzas Administración empresarial Mercadotecnia Contaduría, Campos como gerencia de negocios Otros CONTENIDOS

6 Hoy la obtención de información se realiza de manera sencilla, así como:
La compañía de servicios telefónicos lleva la cuenta de la duración de una llamada, la hora del día que se hizo la llamada y el número de personas que se comunicaron. La gran cantidad de información económica y de negocios se registra y se reporta casi instantáneamente. La cantidades de artículos que se compran en una tienda de comestibles se registran automáticamente.

7 ... De la importancia En la actualidad se necesita habilidades para hacer frente a todo un cúmulo de información numérica. Por principio se requiere ser críticos al utilizar la información que otros generan. Es necesario sintetizar grandes cantidades de datos en módulos de información con sentido, para poder tomar decisiones edecuadas. En la actualidad se necesita habilidades para hacer frente a todo un cúmulo de información numérica. Por principio se requiere ser críticos al utilizar la información que otros generan. Es necesario sintetizar grandes cantidades de datos en módulos de información con sentido, para poder tomar decisiones edecuadas.

8 UNIDAD 1 MUESTREO Determinación de tamaño de la muestra
Poblaciones finitas Pobaciones infinitas Métodos de muestreo Muestreo aleatorio simple Muestreo estratificado Afijación proporcional Afijación optima CONTENIDOS

9 DEFINICIONES IMPORTANTES
INFERENCIA ESTADÍSTICA O ESTADÍSTICA INDUCTIVA es la metodología que consistente en inferir resultados, predicciones y generalizaciones sobre la población estadística, basándose en la información contenida en las muestras representativas previamente elegidas por métodos de muestreo formales. La inferencia estadística esta basada en la teoría de la probabilidad, pero tiene un carácter diferente. En inferencia estadística se consideran fenómenos en los que se manifiesta la regularidad estadística y se construyen modelos probabilísticas para describirlos.

10 POBLACIÓN O UNIVERSO ESTADISTICO:
En toda investigación estadística existe un conjunto de elementos sobre los que se toma información  Cuando el estadístico o el investigador toma información de todos y cada uno de los elementos de la población estadística se dice que esta realizando un censo. Sin embargo, esto no es posible muchas veces por que : · Ua sea por el coste que resulta de la toma de información, · La toma de información lleve consigo la destrucción de los elementos en cuestión, · O la población tenga infinitos elementos, o por otras causas.

11 POBLACIÓN O UNIVERSO ESTADISTICO:
En toda investigación estadística existe un conjunto de elementos sobre los que se toma información  Cuando el estadístico o el investigador toma información de todos y cada uno de los elementos de la población estadística se dice que esta realizando un censo. Sin embargo, esto no es posible muchas veces por que : · Ua sea por el coste que resulta de la toma de información, · La toma de información lleve consigo la destrucción de los elementos en cuestión, · O la población tenga infinitos elementos, o por otras causas.

12 MUESTRA REPRESENTATIVA
la muestra representativa de una población es aquella cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable es decir cuantificable y controlable De forma metafórica podríamos decir que una muestra, que se supone representativa de una población, es similar a lo que representa una maqueta respecto del edificio del que ofrece una imagen. El método de selección de la muestra reviste una singular importancia, dado que dependiendo de como se haya constituido ésta se conseguirán unos u otros resultados. Con la finalidad de medir el grado de representatividad de la muestra lo mejor posible es necesario utilizar muestreo probabilística. Dicha selección se verificara en condiciones de azar, siendo susceptible de medida la incertidumbre derivada de la misma. Esto permitirá medir los errores cometidos en el proceso de muestreo

13 El número de elementos que la componen la muestra IPOS DE MUESTREO:
TAMAÑO MUESTRAL: El número de elementos que la componen la muestra IPOS DE MUESTREO: ESTIMADORES Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de los mismos TIPOS DE MUESTREO: En el estudio del muestreo estadístico podemos considerar que básicamente existen dos tipos de muestras, las muestras probabilísticas y las muestras no probabilísticas dependiendo de que la poblaci6n estadística sea finita o infinita

14 Muestra probabilística es aquella que se selecciona dé modo que cada integrante de la población en estudio tiene la misma probabilidad conocida y diferente de cero de ser incluido en la muestra, manifestamos que la probabilidad debe ser diferente de cero, ya que de ocurrir ello implicaría que nunca va a integrar la muestra, por que la probabilidad de un evento o suceso es cero cuando no ocurre el evento. Cuando realizamos un muestreo probabilística, todos los integrantes de la población tienen probabilidad de ser seleccionados. Muestra no probabilística es aquella en la cual no todos los integrantes de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados o incluidos en la muestra y en muchos de los casos que se precede de esta manera los resultados que se obtienen pueden estar sesgados a ciertas características de la población con lo que los resultados que se obtendrían con esa muestra podrían no ser representativas de la población.

15 Tamaño de la muestra DE POBLACIONES FINITAS
Usaremos intervalos de confianza para despejar n y suponemos distribución normal. z: % de fiabilidad deseado para la media muestral. e: error muestral máximo permitido. : varianza de la población. N: tamaño de la población. DE POBLACIONES INFINITAS CONTENIDOS

16 Tamaño de la muestra: DE POBLACIONES FINITAS
Cuando la principal variable que queremos medir es de tipo dicotómico se habla de proporciones. p: % de veces que se supone ocurre un fenómeno. q: no ocurrencia del fenómeno ( 1-p ). DE POBLACIONES INFINITAS

17 TABLA DE DATOS Y GRAFICO
EDAD f fr F Fr < X <= 14 55 0,2 18 16 0,057 71 0,257 25 26 0,096 97 0,353 35 37 0,136 134 0,489 45 0,163 179 0,652 0,135 216 0,787 65 24 0,087 240 0,874 más 0,126 275 1 SUMATORIA 1267 4,612 EDAD

18 RESUMEN DE MING MANAGER
CONTENIDOS

19 VIDEO

20 GRACIAS CONTENIDOS