Profesora:
Lcdo. Esp. Msc Carlena Astudillo
Maestrantes:
Lcda. Barreto Jonosky C.I: 15.376.545
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Aplicación de la Estadística a la gerencia de R.R.H.H
Estimación de ProporcionesEstimación de Proporciones
Estimación Baye...
APLICACIÓN DE LA ESTADISTICA EN LA GERENCIA
DE RRHH
INFERENCIA ESTADISTICA
Es el proceso de sacar conclusiones acerca de la población
basados en la información de una muestra...
INFERENCIA ESTADISTICA
OBJETIVOS DE LAOBJETIVOS DE LA
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ESTIMACION DE PROPORCIONES
Es un conjunto de técnicas que permiten dar un valor
aproximado acerca de la medida de una pobl...
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POR PUNTO
El estimado de un parámetro poblacional dado por un solo numer...
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ESTIMACION DE PROPORCIONES
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ESTIMACION BAYESIANA
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Ejemplo:
Durante miles de millones de años, el sol ha salido después
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Ho representa una hipótesis, llamada hipótesis nula, que ha sido inferida
antes de que la nueva evidencia, E, ...
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HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION
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La prueba de hipótesis se asemeja al método científico
Prueba estadística...
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Elementos de una prueba estadística
Hipótesis por
probar.
También llamada...
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Toda región de rechazo fija, se pueden cometer dos tipos de error
al toma...
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HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION
El supervisor de operaciones de una empresa asegura que una máquina
tiene...
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HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION
Variaciones en función de la hipótesis alternativa
H0 : p0 = 0,9
Ha : p0 ...
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BONDAD DE AJUSTE
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son aquellas que comparan los resultados de una muestra.son aquellas que comparan los res...
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PRUEBA DE CHI-CUADRADO
Es una prueba no para-métrica la cual se emplea tanto para
distribuciones continuas com...
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PRUEBA DE KOLMOGÓROV-SMIRNOV
Es una prueba no para-métrica la cual se emplea solo para
distribuciones continua...
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BONDAD DE AJUSTE
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BONDAD DE AJUSTE
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Presentacion estadistica inferencias y referencias a proporciones

  1. 1. Profesora: Lcdo. Esp. Msc Carlena Astudillo Maestrantes: Lcda. Barreto Jonosky C.I: 15.376.545 Lcdo. Castillo Daniel C.I: 21.178.662 Lcda. Simo Nayerlin C.I: 21.175.103 Lcda. Velásquez Patrizia C:IFebrero 2016 UNIVERSIDAD NORORIENTAL PRIVADA “GRAN MARISCAL DE AYACUCHO¨ DECANATO DE POST-GRADO MAESTRIA CIENCIAS GERENCIALES MENCION RECURSOS HUMANOS NÚCLEO EL TIGRE, ESTADO ANZOÁTEGUI. CATEDRA ESTADISTICA APLICADA.
  2. 2. Aplicación de la Estadística a la gerencia de R.R.H.H Estimación de ProporcionesEstimación de Proporciones Estimación BayesianaEstimación Bayesiana Hipótesis Referente a una ProporciónHipótesis Referente a una Proporción CONTENIDO Bondad de AjusteBondad de Ajuste ConclusionesConclusiones
  3. 3. APLICACIÓN DE LA ESTADISTICA EN LA GERENCIA DE RRHH
  4. 4. INFERENCIA ESTADISTICA Es el proceso de sacar conclusiones acerca de la población basados en la información de una muestra de esa población
  5. 5. INFERENCIA ESTADISTICA OBJETIVOS DE LAOBJETIVOS DE LA INFERENCIAINFERENCIA 1 2 Estimación de parámetros, intervalos de confianza y docimasia,Estimación de parámetros, intervalos de confianza y docimasia, prueba o test de hipótesis (o prueba de significación estadística).prueba o test de hipótesis (o prueba de significación estadística). La estimación de parámetros consiste en el cálculo de estadísticasLa estimación de parámetros consiste en el cálculo de estadísticas en muestras, con el fin de obtener información sobre el valor de losen muestras, con el fin de obtener información sobre el valor de los parámetros de la población.parámetros de la población.
  6. 6. ESTIMACION DE PROPORCIONES Es un conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado acerca de la medida de una población a partir de los datos que nos proporciona previamente una muestra. ESTIMACION DE PARAMETROS suele ser mas importante y ser capaz de inferir información acerca de una población a partir de muestras de ellas. ESTIMACIONESTIMACION SIN SESGOSIN SESGO Si la media de la distribución muestral de un estadístico es igual al parámetro poblacional correspondiente, el estadístico se denomina estimador sin sesgo del parámetro. ESTIMADOSESTIMADOS EFICIENTESEFICIENTES Si las distribuciones muéstrales de dos estadísticos tienen laSi las distribuciones muéstrales de dos estadísticos tienen la misma media o esperanza matemática entonces el estadístico conmisma media o esperanza matemática entonces el estadístico con la menor varianza se denomina estimador eficiente de la media ,la menor varianza se denomina estimador eficiente de la media , mientras que el otro estadístico se le llama estimador ineficientemientras que el otro estadístico se le llama estimador ineficiente
  7. 7. Expositor 1 ESTIMACION DE PROPORCIONES ESTIMACION POR PUNTO El estimado de un parámetro poblacional dado por un solo numero se denomina estimado puntual del parámetro. ESTIMACIONESTIMACION PORPOR INTERVALOINTERVALO El estimado de un parámetro poblacional dado por dos números , entre los cuales se considera esta el parámetro, se denomina estimado por intervalo del parámetro. INTERVALOINTERVALO DEDE CONFIANZACONFIANZA se llama así a un intervalo en el que sabemos que está un parámetro con un nivel de confianza específico.
  8. 8. Expositor 1 ESTIMACION DE PROPORCIONES
  9. 9. Expositor 2 ESTIMACION BAYESIANA
  10. 10. Expositor 2 Ejemplo: Durante miles de millones de años, el sol ha salido después de haberse puesto. El sol se ha puesto esta noche. Hay una probabilidad muy alta de (o 'Yo creo firmemente' o 'es verdad') que el sol va a volver a salir mañana. Existe una probabilidad muy baja de (o 'yo no creo de ningún modo' o 'es falso') que el sol no salga mañana. ESTIMACION BAYESIANA
  11. 11. Expositor 2 ESTIMACION BAYESIANA
  12. 12. Expositor 2 Ho representa una hipótesis, llamada hipótesis nula, que ha sido inferida antes de que la nueva evidencia, E, resultara disponible. P(Ho) se llama la probabilidad a priori de Ho. P(E|Ho) se llama la probabilidad condicional de que se cumpla la evidencia E si la hipótesis Ho es verdadera. Se llama también la función de verosimilitud cuando se expresa como una función de E dado Ho. P(E) se llama la probabilidad marginal de E: la probabilidad de observar la nueva evidencia E bajo todas las hipótesis mutuamente excluyentes. Se la puede calcular como la suma del producto de todas las hipótesis mutuamente excluyentes por las correspondientes probabilidades condicionales: P(Ho|E) se llama la probabilidad a posteriori de Ho dado E. El factor P(E|Ho) / P(E) representa el impacto que la evidencia tiene en la creencia en la hipótesis. Si es posible que se observe la evidencia cuando la hipótesis considerada es verdadera, entonces este factor va a ser grande. por lo tanto, el teorema de Bayes mide cuánto la nueva evidencia es capaz de alterar la creencia en la hipótesis. ESTIMACION BAYESIANA
  13. 13. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION
  14. 14. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION La prueba de hipótesis se asemeja al método científico Prueba estadística Probar una hipótesis relacionada con los valores de uno o mas parámetros poblacionales. Una teoría se comprueba demostrando que no hay evidencia que sustente la teoría opuesta.
  15. 15. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION Elementos de una prueba estadística Hipótesis por probar. También llamada hipótesis de investigación, es aquella que se busca comprobar Es una función de las mediciones de la muestra, que sirve como base para la toma de decisiones estadísticas. Especifica los valores del estadístico de prueba para los que la hipótesis nula se rechaza a favor de la hipótesis alternativa.
  16. 16. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION Toda región de rechazo fija, se pueden cometer dos tipos de error al tomar una decisión. Existen diversos métodos para desarrollar dicho test, minimizando los errores deExisten diversos métodos para desarrollar dicho test, minimizando los errores de tipo I y II.tipo I y II. Hallando por tanto con una determinada potencia, la hipótesis con mayorHallando por tanto con una determinada potencia, la hipótesis con mayor probabilidad de ser correcta.probabilidad de ser correcta. Los tipos más importantes son los test centrados, de hipótesis y alternativa simple,Los tipos más importantes son los test centrados, de hipótesis y alternativa simple, aleatorizados, entre otros.aleatorizados, entre otros.
  17. 17. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION El supervisor de operaciones de una empresa asegura que una máquina tiene una producción de 90% de artículos en óptimas condiciones. De una muestra aleatoria de 150 se determina que 125 funcionan correctamente. Aplique una prueba con un nivel de 0,05.¿Será cierta la afirmación del fabricante dados los datos recolectados? H0 : p0 = 0,9 Ha : p0 < 0,9 Z= = -2,72 P= Proporción muestral n= Tamaño de la muestra P0= Proporción poblacional
  18. 18. Expositor 3 HIPOTESIS REFERENTE A UNA PROPORCION Variaciones en función de la hipótesis alternativa H0 : p0 = 0,9 Ha : p0 < 0,9 H0 : p0 = 0,9 Ha : p0 > 0,9 H0 : p0 = 0,9 Ha : p0 ≠ 0,9
  19. 19. Expositor 4 BONDAD DE AJUSTE 1 2 son aquellas que comparan los resultados de una muestra.son aquellas que comparan los resultados de una muestra. Lo que se espera obtener cuando la hipótesis nula esLo que se espera obtener cuando la hipótesis nula es verdadera.verdadera. 3 4 Tienen por objetivo determinar si los datos se ajustan a unaTienen por objetivo determinar si los datos se ajustan a una determinada distribución.determinada distribución. Puede estar completamente especificada (hipótesis simple) oPuede estar completamente especificada (hipótesis simple) o perteneciente a una clase para-métrica (hipótesis compuesta).perteneciente a una clase para-métrica (hipótesis compuesta).
  20. 20. Expositor 4 PRUEBA DE CHI-CUADRADO Es una prueba no para-métrica la cual se emplea tanto para distribuciones continuas como para las discretas. Esta se utiliza para encontrar la distribución de una serie de datos. Utiliza la siguiente formula: Donde x2 es un valor de una variable aleatoria cuya distribución muestral se aproxima muy de cerca con v = k – 1 grados de libertad. Los símbolos Oi y Ei representan las frecuencias observadas y esperada, respectivamente, para la i-ésima celda. BONDAD DE AJUSTE
  21. 21. Expositor 4 PRUEBA DE KOLMOGÓROV-SMIRNOV Es una prueba no para-métrica la cual se emplea solo para distribuciones continuas. Esta tiene como objetivo encontrar el tipo de distribución de una serie de datos. Utiliza la siguiente formulación: siendo Fn(x) la función de distribución muestral y Fo(x) la función teórica o correspondiente a la población normal especificada en la hipótesis nula. BONDAD DE AJUSTE
  22. 22. Expositor 4 BONDAD DE AJUSTE
  23. 23. Expositor 4 BONDAD DE AJUSTE
  24. 24. https://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearson http://www.econ.upf.edu/~satorra/dades/moore_08.pdf www.econ.upf.edu/~satorra/dades/moore_08.pdf www.vitutor.com/estadistica/inferencia/estimaciones_2.html   .

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