Este documento presenta una introducción a la probabilidad y estadística aplicadas a los negocios y la economía. Explica las definiciones básicas de conceptos estadísticos como población, muestra, parámetro, estadístico y tipos de variables. También describe la importancia del muestreo y cómo la estadística puede ayudar a tomar mejores decisiones en el mundo empresarial.

1. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
Estadística aplicada a los negocios y
a la economía
Por: Leandro Ramírez
Ricardo Nivia
Jorge Sierra Rodriguez

2. INTRODUCCIÓN
Nuestro mundo es cada vez mas complejo, por eso cada vez es mas difícil tomar
desiciones inteligentes y bien documentadas, siendo necesario tomar desiciones
con conocimiento adecuado y experimentado.
• Este documento brinda una mirada a lo que es estadística y como se puede utilizar,
revisando unos puntos específicos:
• Las definiciones básicas de las herramientas estadísticas.
• Cómo llevar a cabo el muestreo para realizar análisis estadísticos.
• Las funciones que cumple la estadística.
• Cómo puede ayudar la estadística en la profesión.

3. IMPORTANCIA DE LA ESTADÍSTICA
• La estadística es una herramienta valiosa para el
análisis, ya que con ella podemos manejar varias ramas
de la ciencia, a través del uso de métodos o pasos
estadísticos comparados.
Qué se logra con la Estadística
Control de calidad
Combinación de
productos e inventarios
Minimización de costos

4. Oportunidades que ofrece la estadística
TRABAJO
Tomar decisiones Solucionar problemas
Que permite
Con experiencia académica, solida
en fundamentos estadísticos
Posición en la demanda del
mercado laboral
Alcanzar objetivos
fundamentales
como

5. Algunas Definiciones Básicas
• TODA RAMA DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA TIENES SU
VOCABULARIO PROPIOLOS CUALES SON ESCESNCIALES
PARA LA COMPRESION DE COMO SE RELÑIZAN LAS
PRUEBAS ESTIADISTICAS.

6. Poblaciones Y parámetros
• EN TODO ESTUDIO EL
INVESTIGADOR ESTA
INTERESADO EN UNA
DETERMINADA COLECCIÓN O
CONJUNTO DE OBSERVACIONES
DENOMINADAS POBLACION(O
UNIVERSO)
• LA POBLACION ES LA
RECOLECCION COMPLETA DE
TODAS LAS OBSERVACIONES DE
INTERES PARA EL
INVESTIGADOR.
• EL PARAMETRO ES UNA
MEDIDA DESCRIPTIVA DE LA
POBLACION TOTAL DE TODAS
LAS OBSERVACIONES DE
INTERES PARA EL
INVESTIGADOR.

7. Muestra Y estadístico
Debido a que los estadísticos se
interesan en algún tipo de
población se dan cuenta que
las poblaciones pueden ser
demasiado grandes para ser
estudiadas en su totalidad.
• Muestra: es la parte representativa
de la población que se selecciona
para ser estudiada ya que la
población es demasiado grande
como para analizarla en su totalidad.
• Estadístico: Elemento que describe
una muestra y sirve como una
estimación del parámetro de la
población correspondiente.

8. Variables
Es la característica de la
muestra o población que
se esta observando.
Por consiguiente se puede
definir como una
característica de la
población que se esta
analizando en un estudio
estadístico.
Tipos de variables
Variable cualitativa
Esta variable se mide de
manera no numérica
Variable Cuantitativa
Es aquella cuya medida se
expresa numéricamente
Variable continua: aquella
que toma cualquier valor
dentro de un rango.
Variable Discreta: es
aquella que esta limitada
ciertos valores.

9. La Importancia del Muestreo
• Estadística Descriptiva: es el proceso de
recolectar agrupar y presentar datos de una
manera tal que describa fácil y rápidamente
dichos datos.
• Estadística INFERENCIAL: involucra la
utilización de una muestra para sacar alguna
inferencia o conclusión sobre la población de
la cual hace parte la muestra.
la exactitud de toda la estimación depende de
como se tomo la muestra y proporción de una
imagen confiable de la muestra
Son necesarias debido a que las
poblaciones son demasiado
grandes para ser analizadas en su
totalidad.
Dentro del muestreo se destaca la
distinción de dos ramas de la
estadística.:
• Estadística Inferencia:
• Estadística Descriptiva

10. Error de muestreo
• Con mucha frecuencia se comprueba que la muestra no es del todo
confiable y resulta un error de muestreo que se constituye de la
diferencia entre el estadístico de la muestra y el valor real pero
desconocido del parámetro.

11. Escala de Medida
Las variables pueden clasificarse con base en su escala de medida.
Se clasifican en:
Nominales
Ordinales
De intervalo
De razón
Nombres o clasificaciones que se utilizan para
datos en categorías distintas y separadas
Son las que clasifican las observaciones en
categorías con un orden significativo
Medidas en una escala numérica en la cual el valor
de cero es arbitrario pero la diferencia entre valores
es importante
Medidas numéricas en las cuales cero es un valor
fijo en cualquier escala y la diferencia entre valores
es importante

12. Solución ejercicio numero 1
• Como solución le daría a la directora la opción de tomar una muestra
de la población la cual será compuesta por una pequeña porción de la
población ya que es demasiado grande para analizarla ,se tomaría
como variable tomar una pequeña porción por igual en porcentaje de
cada área de trabajo.

13. Solución ejercicio numero 2
• La diferencia entre población y muestra, es que la muestra es una
parte representativa de la población y es posible analizarla, es decir
un subconjunto de toda la población quienes tienen una característica
en común.

14. Solución ejercicio numero 3
• La diferencia entre una variable
cuantitativa y cualitativa es
principalmente que3 la variable
cuantitativa se representa en
números y puede tomar cualquier
valor de un rango, mientras que la
variable cuantitativa son aquellas
que se miden de manera no
numérica es decir como el color de
los ojos el pelo etc..

15. Solución ejercicio numero 4
• La diferencia entre una variable cuantitativa y cualitativa es
principalmente que la variable cuantitativa se representa en números
y puede tomar cualquier valor de un rango, mientras que la variable
cuantitativa son aquellas que se miden de manera no numérica es
decir como el color de los ojos el pelo etc..

16. Solución ejercicio numero 5
• La diferencia entre una variable continua y discreta, es que la variable
Continua puede tomar cualquier valor que este entre los números
reales y la variable discreta es aquella que esta limitada por un rango
y su resultados con números enteros

17. Solución ejercicio 6
• Variables Cuantitativas:
– Numero de hijos
– salario
– Numero de horas diarias trabajadas
– edad
– Años de antigüedad
• Variables cualitativas:
– Color de pelo
– raza
– sexo
– Estado civil
– Color de ojos
Tomare como población
todas las personas que
trabajan en el centro
comercial titán plaza.

18. Solución ejercicio numero 6
• Los estadísticos están interesados en poblaciones pero a veces se dan
cuenta que son demasiado grandes para ser estudiadas por lo tanto
deciden tomar una muestra representativa de esas poblaciones a lo
que se le llama muestra.

19. Solución ejercicio 7
a) Numero de cursos que los estudiantes de
su colegio están cursadondo este
semestre.(discreta)
b) Numero de pases atrapados por el
beisbolista TIM BROWN. (discreta)
c) Peso de los compañeros de equipo de
TIM BROWN, Receptor de los LA Raiders.
(continua)
d) Peso del contenido de las cajas de cereal.
(continua)
e) Numero de libros que leyó el año
pasado. (discreta)
Analice si las siguientes variables
con discretas o continuas

20. Solución ejercicio numero 8
• El error de muestreo es la diferencia ente un
parámetro desconocido de la población y el
estadístico de la muestra utilizada para calcular el
parámetro.
• Una de las posible causa del error de muestreo es
el azar al momento de tomar la muestra de la
población ya que podemos seleccionar elementos
atípicos que pueden afectar el estudio realizado.
• Otra forma mas seria de error de muestreo es el
sesgo muestran y es aquel que favorece a
determinados elementos seleccionados para la
muestra por consiguiente si se toman mas
individuos con una característica especial sobre
otras unidades que no tienen esa característica se
dice que esta segada la muestra.

21. Solución ejercicio 9
1. Variables cualitativas y cuantitativas
• Ciudad (cualitativa)(Nominal)(descriptiva)
• POBLACION EN MILLONES
(cuantitativa)(continua) (razón)(inferencial)
• Mediana del ingreso por hogar (cuantitativa)
(Discreta) (razón) (inferencial)
• Mejor negocio hotelero (cualitativa)
(continua) (ordinal) (descriptiva)
• Atracción más visitada (cualitativa)
(continua)(ordinal) (descriptiva)
• Tasa de criminalidad por cada 100.000
(cuantitativa) (razón) (inferencial)
Reporte de datos de la revista
forhers (febrero 1997) sobre las
condiciones y estilos de vida en
varias ciudades de estados unidos.