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Facultad de Administración<br />Integrantes del equipo 2 de agencias de viaje:<br />Alarcón Coss Rubén<br />Barragán Malpica Ana Iris<br />Bautista Marroquin Anili <br />Becerra Simón Carlos Rafael<br />Meza Alarcón Uriel<br />Ramón Ortiz Edson Joaquín<br />Vásquez Lagunés Jesús<br />Tema: Estadística Descriptica e Inferencial<br />Materia:<br />Estadística inferencial<br />Carrera:<br />Administración de empresas turísticas<br />Bloque.<br />4°sem.<br />Turno:<br />Matutino<br />APLICACIÓN AL TURISMO: El turismo es una actividad económica que depende en mucho de las estadísticas para planear su desarrollo, ya que se necesita conocer lo que ha sucedido en el pasado, lo que se está dando hoy y lo que se espera para el futuro. No tiene sentido hacer más hoteles si no se espera el ingreso de más turistas, como tampoco el atraer visitantes si no se tienen las habitaciones necesarias para hospedarlos. Todo esto se necesita conocerlo y eso se logra con las estadísticas, además de otros datos relevantes, por Ej. cuántos turistas ingresaron en los últimos 20 años, de qué edades, de qué países, cuánto dejaron de ingreso, cómo se ha movido el ingreso de turistas en este período, cuántos días en promedio duraron en el país, etc.<br />También se puede relacionar con el turismo cuando se realizan ciertos estudios, tales como: cuáles fueron los países más visitados durante cierto periodo de tiempo, así también como qué países recibieron más ingresos y quiénes realizaron más gastos, la situación del turismo en América Latina, cuáles fueron o son las ciudades más visitadas del mundo, lugares y atracciones más visitadas en todo el mundo, etcétera.<br />GLOSARIO<br />CONCEPTODEFINICIÓNTRADUCCIONEstadísticaCiencia encargada de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva.Science charged with collecting, organizing, displaying, analyzing and interpreting data in order to aid a more effective decision making.Estadística descriptivaMétodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.Methods for organizing, summarizing and presenting data in an informative way.Estadística inferencialUna decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, en base a una muestra.A decision, estimate, prediction or generalization about a population, based on a sample.PoblaciónEs un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.It is a set of all possible individuals, objects or actions of interest.MuestraEs una porción, o parte, de la población de interés.It is a portion, or part of the population of interest.Variable cualitativaLa característica o variable que se estudia no es numérica.The characteristic or variable being studied is not numéricaterés.Variable cuantitativaLa variable se puede registrar numéricamente.The variable can be recorded numerically.Variables Cuantitativas DiscretasSólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.Can only acquire certain values and often there are quot;
gapsquot;
 between these values.Variables Cuantitativas ContinuasPueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.Can take any value within a specified interval.Nivel nominalLos datos sólo se pueden clasificar en categorías, no se pueden ordenar.The data can only be classified into categories can not be ordered.Mutuamente excluyenteUn individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.A person, object or article to be included in a category, should be excluded from the others.ExhaustivoCada persona, objeto o hecho debe clasificarse al menos en una categoría.Every person, object or event to be classified at least one category<br />INTRODUCCION<br />Enfrentarse con datos de muy diversa índole, es cosa de todos los días. Sin embargo, no siempre se comprende el real alcance de lo que dicen.<br />Como parte de una base cultural necesaria para desempeñarse en el mundo de hoy, es requisito desarrollar una capacidad personal para extraer y describir información presente en un conjunto de datos.<br />La estadística provee los medios para tomar decisiones para poder tomar decisiones basadas en datos. Posibilita transformar los datos en conocimientos, haciendo a un lado las opiniones personales, sobre una base de evidencia sistemática.  <br />En la actualidad la estadística está experimentando un importante avance, fruto de la disponibilidad de medios informáticos cada vez más avanzados que permiten el manejo de grandes volúmenes de datos, así como la aplicación de nuevos métodos. La estadística actual es el resultado de la unión de dos disciplinas: estadística descriptiva y estadística inferencial; que evolucionan de manera independiente hasta confluir en el siglo XlX.<br />Uno de los objetivos es resumir toda la información recopilada en unos pocos valores numéricos, para poder sacar consecuencias de esa información. Dentro del conjunto de valores numéricos que resumen toda la información los hay de distintos tipo y que aportan distintas características. Así nos encontramos con las siguientes medidas:<br />Medidas de centralización: media, moda mediana, cuarteles, deciles, percentiles.<br />Medidas de dispersión: varianza, desviación típica, rango.<br />Medidas de forma: coeficiente de variación de Pearson, Curtosis de Fisher.<br />Relación entre variables: coeficiente de correlacion lineal, recta de regresión.<br />TEORIA.<br />¿QUE ES ESTADISTICA?<br />Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva. <br />Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etcétera. <br />TIPOS DE ESTADISTICAS.<br />Estadística descriptiva: métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.Ejemplo: un sondeo de opinión encontró que 89% de las personas en una encuesta sabían el nombre del jugador de futbol Maradona. La estadística “89” describe el número de cada 100 personas que saben la respuesta. <br />Estadística inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, en base a una muestra.Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés.<br />TIPOS DE VARIABLES.<br />Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos.<br />Variable cuantitativa: la variable se puede registrar numéricamente.EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia.<br />Variables Cuantitativas Discretas: sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.EJEMPLO: el número de habitaciones en un hotel (1,2,3,....).<br />Variables Cuantitativas Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Buenos Aires a Bogotá.<br />Niveles de medición.<br />Nivel nominal: los datos sólo se pueden clasificar en categorías, no se pueden ordenar.EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.  <br />Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.EJEMPLO: color de los ojos. <br />Exhaustivo: cada persona, objeto o hecho debe clasificarse al menos en una categoría.EJEMPLO: afiliación religiosa. <br />  <br />Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de los datos o no tienen significado.EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D como número 4. <br />  <br />Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural.EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.  <br />Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición.EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA. <br />MEDIDAS DE DISPERSIÓN.<br />Varianza de la población: La varianza de la población para datos no agrupados es la media aritmética de las desviaciones cuadráticas respecto a la media de la población.<br />Desviación estándar poblacional: La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población. <br />Varianza muestral: La varianza muestral estima la varianza de la población. <br />Desviación estándar muestral: La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la variancia muestral. <br />Nivel de confianza.<br />El nivel de confianza de una aseveración basada en la inferencia estadística es una medida de la bondad de la estimación realizada a partir de estadísticos muéstrales.<br />BIBLIOGRAFIA<br />http://sitios.ingenieria-usac.edu.gt/estadistica/estadistica2/estadisticadescriptiva.html<br />http://www.monografias.com/trabajos19/la-estadistica/la-estadistica.shtml<br />http://apuntes.rincondelvago.com/introduccion-a-la-estadistica.html<br />http://www.scribd.com/doc/256574/INTRODUCCION-A-LA-ESTADISTICA<br />http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml<br />
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La estadística actual es el resultado de la unión de dos disciplinas: estadística descriptiva y estadística inferencial; que evolucionan de manera independiente hasta confluir en el siglo XlX.<br />Uno de los objetivos es resumir toda la información recopilada en unos pocos valores numéricos, para poder sacar consecuencias de esa información. Dentro del conjunto de valores numéricos que resumen toda la información los hay de distintos tipo y que aportan distintas características. Así nos encontramos con las siguientes medidas:<br />Medidas de centralización: media, moda mediana, cuarteles, deciles, percentiles.<br />Medidas de dispersión: varianza, desviación típica, rango.<br />Medidas de forma: coeficiente de variación de Pearson, Curtosis de Fisher.<br />Relación entre variables: coeficiente de correlacion lineal, recta de regresión.<br />TEORIA.<br />¿QUE ES ESTADISTICA?<br />Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva. <br />Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etcétera. <br />TIPOS DE ESTADISTICAS.<br />Estadística descriptiva: métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.Ejemplo: un sondeo de opinión encontró que 89% de las personas en una encuesta sabían el nombre del jugador de futbol Maradona. La estadística “89” describe el número de cada 100 personas que saben la respuesta. <br />Estadística inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, en base a una muestra.Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés.<br />TIPOS DE VARIABLES.<br />Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos.<br />Variable cuantitativa: la variable se puede registrar numéricamente.EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia.<br />Variables Cuantitativas Discretas: sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.EJEMPLO: el número de habitaciones en un hotel (1,2,3,....).<br />Variables Cuantitativas Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Buenos Aires a Bogotá.<br />Niveles de medición.<br />Nivel nominal: los datos sólo se pueden clasificar en categorías, no se pueden ordenar.EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.  <br />Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.EJEMPLO: color de los ojos. <br />Exhaustivo: cada persona, objeto o hecho debe clasificarse al menos en una categoría.EJEMPLO: afiliación religiosa. <br />  <br />Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de los datos o no tienen significado.EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D como número 4. <br />  <br />Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural.EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.  <br />Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición.EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA. <br />MEDIDAS DE DISPERSIÓN.<br />Varianza de la población: La varianza de la población para datos no agrupados es la media aritmética de las desviaciones cuadráticas respecto a la media de la población.<br />Desviación estándar poblacional: La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población. <br />Varianza muestral: La varianza muestral estima la varianza de la población. <br />Desviación estándar muestral: La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la variancia muestral. <br />Nivel de confianza.<br />El nivel de confianza de una aseveración basada en la inferencia estadística es una medida de la bondad de la estimación realizada a partir de estadísticos muéstrales.<br />BIBLIOGRAFIA<br />http://sitios.ingenieria-usac.edu.gt/estadistica/estadistica2/estadisticadescriptiva.html<br />http://www.monografias.com/trabajos19/la-estadistica/la-estadistica.shtml<br />http://apuntes.rincondelvago.com/introduccion-a-la-estadistica.html<br />http://www.scribd.com/doc/256574/INTRODUCCION-A-LA-ESTADISTICA<br />http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml<br />