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Practica Ricardo Moreno EGADE - Sep 23

Practica individual
“Introducción a Ciencias de Datos y
Estadística Básica para Negocios”
Ricardo Moreno Peña
Agosto de 2023
Ciudad de México
Índice
1. Datos
2. Practica
2.1 Intervalo al 95% de confianza
2.2 Intervalo al 99% de confianza
2.3 Caso práctico (Amazon/Apple)
2.4 Niveles de confianza e intervalos de confianza
3. Conclusión
1. Datos
Día Amazon Apple
1 10.5 10.9
2 13.6 14.9
3 14.6 18.3
4 18.0 15.1
5 16.0 16.5
6 13.0 13.5
7 9.5 15.0
8 8.8 15.1
9 9.0 14.8
10 10.0 16.3
11 11.2 15.8
12 18.0 16.5
13 13.7 17.1
14 14.5 17.4
15 17.0 16.3
2. Practica
2.1 Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV”, encuentra el valor z
(este es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución
normal estándar, para poder construir un intervalo del 95% de confianza.
=+DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.95) = 1.64
2.2 Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV, encuentra el valor z
(este es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución
normal estándar, para poder construir un intervalo del 99% de confianza.
=+DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.99) = 2.33
2.3 Con el tamaño de muestra (n=14) calcula el intervalo de confianza del 95% para
cada una las medias poblacionales de los rendimientos de Amazon y de Apple.
Amazon Apple
n= 14.0 14.0
media= 0.034 0.029
desv est= 0.217 0.138
error est= 0.058 0.037
Li LS
Intervalo Amazon (95%) -0.08 0.15
Intervalo Apple (95%) -0.04 0.10
2.4 Cuando cambias de nivel de confianza, digamos de 95% a 99%, ¿Por qué los
intervalos de confianza se hacen más grandes?
Porque para dada la desviación estándar para garantizar que la media muestral esta
contenida dentro del intervalo, con un nivel de confianza mayor (99%>95%) el intervalo
tiene que crecer necesariamente.
3. Conclusion
En el día a día existen muchos problemas prácticos en los que podemos aplicar
distribuciones de probabilidad para conseguir la información necesaria para tomar
decisiones respecto a dichos problemas, siempre buscando optimizar tiempo y recursos
ya que con ayuda de estas herramientas podemos llegar a conclusiones poblacionales
con información de una muestra.

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  • 1. Practica individual “Introducción a Ciencias de Datos y Estadística Básica para Negocios” Ricardo Moreno Peña Agosto de 2023 Ciudad de México
  • 2. Índice 1. Datos 2. Practica 2.1 Intervalo al 95% de confianza 2.2 Intervalo al 99% de confianza 2.3 Caso práctico (Amazon/Apple) 2.4 Niveles de confianza e intervalos de confianza 3. Conclusión
  • 3. 1. Datos Día Amazon Apple 1 10.5 10.9 2 13.6 14.9 3 14.6 18.3 4 18.0 15.1 5 16.0 16.5 6 13.0 13.5 7 9.5 15.0 8 8.8 15.1 9 9.0 14.8 10 10.0 16.3 11 11.2 15.8 12 18.0 16.5 13 13.7 17.1 14 14.5 17.4 15 17.0 16.3 2. Practica 2.1 Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV”, encuentra el valor z (este es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución normal estándar, para poder construir un intervalo del 95% de confianza. =+DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.95) = 1.64 2.2 Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV, encuentra el valor z (este es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución normal estándar, para poder construir un intervalo del 99% de confianza. =+DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.99) = 2.33
  • 4. 2.3 Con el tamaño de muestra (n=14) calcula el intervalo de confianza del 95% para cada una las medias poblacionales de los rendimientos de Amazon y de Apple. Amazon Apple n= 14.0 14.0 media= 0.034 0.029 desv est= 0.217 0.138 error est= 0.058 0.037 Li LS Intervalo Amazon (95%) -0.08 0.15 Intervalo Apple (95%) -0.04 0.10 2.4 Cuando cambias de nivel de confianza, digamos de 95% a 99%, ¿Por qué los intervalos de confianza se hacen más grandes? Porque para dada la desviación estándar para garantizar que la media muestral esta contenida dentro del intervalo, con un nivel de confianza mayor (99%>95%) el intervalo tiene que crecer necesariamente. 3. Conclusion En el día a día existen muchos problemas prácticos en los que podemos aplicar distribuciones de probabilidad para conseguir la información necesaria para tomar decisiones respecto a dichos problemas, siempre buscando optimizar tiempo y recursos ya que con ayuda de estas herramientas podemos llegar a conclusiones poblacionales con información de una muestra.