Estadística Descriptiva y Representaciones Gráficas

Presentación del tema: "Estadística Descriptiva y Representaciones Gráficas"— Transcripción de la presentación:

1 Estadística Descriptiva y Representaciones Gráficas
Inferencia Estadística Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

2 Estadística Descriptiva
Definición: Conjunto de técnicas y herramientas para recolectar, presentar, describir y facilitar la caracterización de un conjunto de datos para su análisis. Población: Conjunto de entidades sobre las cuales se puede realizar la medición de las características de interés. Variables Continuas – Variables Discretas Variables nominales, ordinales, escalares Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

3 Estadísticos Media Aritmética Coeficiente de Variación Moda
Varianza sin Ajustar Mediana Varianza Ajustada Parámetros: Son perfectos, nunca se conocen. (Letras Griegas) Estadísticos: No son perfectos, intentan representar los parámetros. Son funciones de una característica de una muestra de una población. (Letras Latinas) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

4 Ejercicio Determinar el promedio, desviación estándar, mediana y moda del siguiente conjunto de datos. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

5 Estadísticos de Forma Coeficiente de Asimetría Estandarizado
Coeficiente de Kurtosis Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

6 Estadígrafos de forma Asimetría Kurtosis > 3 = 3 < 3 Moda
Mediana Media > 3 = 3 Moda Mediana < 3 Media Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

7 Interpretación Estadísticos de Tendencia Central
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8 Estadísticos de tendencia como indicadores de procesos
Suponga que usted es el encargado de medir el cumplimiento en la entrega de pedidos a domicilio de cierto establecimiento comercial que tiene como slogan “20 minutos o su comida es gratis”. ¿Qué indicadores basados en los tiempos de entrega utilizaría usted para medir el proceso? Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

9 Frecuencias Relativas y Absolutas
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10 Representaciones Gráficas
Permiten resumir la información de grandes cantidades de datos. Son fáciles de explicar y entender. Apoyan el proceso de control de información. Las nuevas tecnologías de información posibilitan la interpretación en tiempo real de información. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

11 Histograma Representación de las frecuencias acumuladas de una variable. Permite observar el comportamiento de la variable de interés. Brinda información sobre sus estadísticos centrales y de forma. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

12 Diagrama de Pareto Es un histograma ordenado por las frecuencias.
Permite la selección de los elementos más relevantes. Barras=Frecuencia relativa, Ojiva= Frecuencia Acumulada. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

13 Diagrama de cajas y bigotes
Concentración de datos. Cantidad de datos extremos. Valores centrales. Bigote Inf: Q1-1.5*RIC . Bigote Sup: Q3+1.5*RIC. Extremos: Med ± 3*RIC Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

14 Diagramas de tendencia
Indican el comportamiento de una variable en el tiempo Permite identificar tendencias, estaciones, ciclos. Comúnmente aplicado a la predicción. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

15 Ejercicio Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

16 Ejercicio (c) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

17 Ejercicio (c) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

18 Errores Comunes en la Presentación de Gráficos
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19 Tamaños de letra de las clases
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20 Usar Imágenes de Fondo en los Gráficos
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21 Valores iniciales de eje
Valor inicial > 0 Valor inicial = 0 Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

22 Colores en los gráficos
Colores que resaltan Colores Homogéneos Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

23 Partición de Gráficos Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

24 Representaciones Gráficas Especiales
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25 Descripción del avance militar Napoleón en Rusia
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26 Crecimiento de un escarabajo
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27 Cambio de expresiones de un Lobo

28 Flujo de Imp-Exp de armas en el mundo
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29 Flujo de Tuits en San Fransisco
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30 Popularidad de los nombres en el tiempo
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31 Riesgo de operación de UBER
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32 Infografías Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

33 Fuente: Ograma Impresores. Tomada de: http://www.ograma.cl/comunidad/?p=382

34 Fuente: CarlosNuel. Tomada de: http://www. carlosnuel

35 Los ricos en Colombia olombia/IMAGEN/IMAGEN png Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

36 Muestreo Probabilístico
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37 Muestreo Es una herramienta de investigación científica que indica qué parte de la población debe examinarse. La muestra debe ser una representación adecuada de la población para que no incida en los resultados de la investigación. Cuando una característica de la muestra no es aleatoria y puede incidir en la variable de medición se dice que es una muestra SESGADA. Entre mayor el tamaño de la muestra, más fuerte son las conclusiones de la investigación. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

38 Muestreo Aleatorio Simple
Cada uno de los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Usualmente se lista todos los posibles individuos y usando números aleatorios se eligen aquellos a ser incluidos en la muestra. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

39 Muestreo Estratificado
Consiste en considerar categorías típicas en las que sus individuos son homogéneos dentro de la categoría pero diferentes entre categorías. Se pretende que todas las categorías de la población de interés estén adecuadamente representadas en la muestra. Dentro de cada categoría se puede realizar un muestreo aleatorio simple, o si es necesario un estratificado. El tamaño de elementos de cada categoría no necesariamente debe ser el mismo. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

40 Ejemplo de Muestreo Categoría B Categoría A Categoría C Categoría D
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41 Muestreo NO Probabilístico
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42 Muestreo por cuotas Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. Consiste en dividir la población en estratos definidos por algunas variables conocidas (Género, Estrato, etc), para luego obtener el peso relativo de cada categoría sobre el total de la población. Con ayuda del peso relativo se obtiene la “cuota” o número de unidades requeridas. El investigador tiene libertad para elegir los sujetos dentro de cada estrato definido. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá