Este documento presenta una introducción al uso de métodos estadísticos y econometría en procesos judiciales. Explora tres ejemplos para ilustrar cómo estas herramientas pueden usarse para validar o refutar argumentos. También define conceptos clave como estimación, hipótesis estadísticas, y regresión, y advierte sobre los errores y limitaciones inherentes al razonamiento estadístico.
Este documento presenta los conceptos clave de población, muestra, tipos de muestra y cómo seleccionar una muestra probabilística. Define población como el conjunto total de casos y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica que existen muestras probabilísticas, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y no probabilísticas. También cubre cómo calcular el tamaño de muestra y los procedimientos de selección como la tómbola y números aleatorios.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
Este documento proporciona definiciones de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos que se desean estudiar y una muestra como un subconjunto de elementos de la población. Explica los tipos de población como tangible, que puede contarse y es finita, y conceptual, que no se puede ubicar en el tiempo o espacio. También describe una muestra aleatoria simple como aquella donde cada muestra posible tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Incluye ejemplos para ilustrar los conceptos.
Este documento define los conceptos de universo, población y muestra en investigación. Explica que una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para inferir características de la población total. Detalla los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y enfatiza la importancia de que la muestra sea representativa de la población para poder generalizar los resultados.
Conceptos Fundamentales de Estadística.Cynthiia Ot
Este documento presenta conceptos fundamentales de estadística como población, muestra y muestra aleatoria simple. Define población como un grupo grande de elementos de un estudio determinado y ofrece ejemplos como personas enfermas o productos fabricados. Distingue entre población tangible, que son elementos reales, y población conceptual, que son elementos hipotéticos. Explica que una muestra es un subconjunto de la población y que una muestra aleatoria simple elige elementos al azar de modo que cada combinación posible tenga la misma probabilidad. Incluye
Tipos de errores, riesgo relativo y odds ratioFela Berecochea
Tipos de errores del protocolo de investigación, contraste de hipotesis, error tipo 1, error tipo 2, comparación de grupos, riesgo atribuible, riesgo relativo, odds ratio.
Este documento presenta conceptos básicos sobre muestreo. Explica que el objetivo es estudiar una población objetivo mediante muestras representativas. Señala que existen diferentes técnicas de muestreo probabilísticas como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados que permiten reducir sesgos. Finalmente, introduce las nociones de estimación puntual y por intervalos de confianza para aproximar parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento presenta los conceptos clave de población, muestra, tipos de muestra y cómo seleccionar una muestra probabilística. Define población como el conjunto total de casos y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica que existen muestras probabilísticas, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y no probabilísticas. También cubre cómo calcular el tamaño de muestra y los procedimientos de selección como la tómbola y números aleatorios.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
Este documento proporciona definiciones de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos que se desean estudiar y una muestra como un subconjunto de elementos de la población. Explica los tipos de población como tangible, que puede contarse y es finita, y conceptual, que no se puede ubicar en el tiempo o espacio. También describe una muestra aleatoria simple como aquella donde cada muestra posible tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Incluye ejemplos para ilustrar los conceptos.
Este documento define los conceptos de universo, población y muestra en investigación. Explica que una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para inferir características de la población total. Detalla los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y enfatiza la importancia de que la muestra sea representativa de la población para poder generalizar los resultados.
Conceptos Fundamentales de Estadística.Cynthiia Ot
Este documento presenta conceptos fundamentales de estadística como población, muestra y muestra aleatoria simple. Define población como un grupo grande de elementos de un estudio determinado y ofrece ejemplos como personas enfermas o productos fabricados. Distingue entre población tangible, que son elementos reales, y población conceptual, que son elementos hipotéticos. Explica que una muestra es un subconjunto de la población y que una muestra aleatoria simple elige elementos al azar de modo que cada combinación posible tenga la misma probabilidad. Incluye
Tipos de errores, riesgo relativo y odds ratioFela Berecochea
Tipos de errores del protocolo de investigación, contraste de hipotesis, error tipo 1, error tipo 2, comparación de grupos, riesgo atribuible, riesgo relativo, odds ratio.
Este documento presenta conceptos básicos sobre muestreo. Explica que el objetivo es estudiar una población objetivo mediante muestras representativas. Señala que existen diferentes técnicas de muestreo probabilísticas como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados que permiten reducir sesgos. Finalmente, introduce las nociones de estimación puntual y por intervalos de confianza para aproximar parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento presenta una introducción a la biometría y la estadística. Define conceptos clave como población, muestra, variable, y errores muestrales y no muestrales. Explica los diferentes tipos de estudios estadísticos y métodos de muestreo. El objetivo final es mostrar cómo la estadística puede usarse para estimar parámetros poblacionales, probar hipótesis, y extrapolar conclusiones de una muestra a una población más grande.
Seminario metodología de la investigación científica Ignacion Méndezrelacionessociales
Este documento discute conceptos estadísticos fundamentales como población, objetividad y probabilidad. Explica que algunos aspectos como definir las unidades de observación y las variables a medir son subjetivos, mientras que los resultados de las mediciones no dependen de la voluntad del investigador. También diferencia entre probabilidad clásica para poblaciones finitas y probabilidad propensivista para poblaciones infinitas.
Nociones de probabilidad:
-Es la posibilidad que algo acontezca o no bajo determinadas condiciones. La Probabilidades son una medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0% y 100%). El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después. Herramienta que mide, expresa y analiza las incertidumbres que se encuentran en un fenómeno o en el azar .
La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas causalidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico. La Probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un determinado suceso. En otras palabras, su noción viene de la necesidad de medir o determinar cuantitativamente la certeza o duda de que un suceso dado ocurra o no.
Muestreo:
En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población.
La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente que la información sea más fiable.
Teoría de estimación:
Estadística Razón para estimar Los administradores utilizan las estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin que tengan la información pertinente completa y con una gran incertidumbre acerca de lo que pueda deparar el futuro, pero con la esperanza de que las estimaciones posean una semejanza razonable con el resultado Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación. Estimación Es un valor específico observado de un estimador, por lo que asigna un valor numérico a un parámetro de una población sobre la base de datos de muestra.
Teoria de la muestra e importancia en educacionEliseo Tintaya
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
El documento habla sobre los conceptos de población, muestra, y muestreo en el contexto de investigación. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes, mientras que la muestra es una subparte representativa de la población. Detalla los pasos típicos del proceso de muestreo, incluyendo definir la población y unidad de análisis, determinar el tamaño de la muestra, y seleccionar la muestra. También distingue entre muestreo probabilístico y no probabilístico.
La estadística estudia fenómenos variables mediante la observación de muestras representativas de una población y el análisis de datos recogidos como variables. Presenta la información de las muestras en tablas de frecuencias y gráficas para resumir y hacer inferencias sobre la población.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado, y sistemático. El muestreo aleatorio simple implica seleccionar una muestra al azar de una población donde cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. El muestreo estratificado divide la población en subgrupos o "estratos" y se selecciona una muestra proporcional de cada estrato. El muestreo sistemático selecciona individuos con intervalos regulares a lo largo de
Este documento presenta información sobre 4 estudiantes de la carrera de Contaduría Pública en la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales "Ezequiel Zamora". Incluye los nombres y números de identificación de los estudiantes, así como el semestre, la sección y la ubicación de la universidad. Además, presenta resúmenes de varios módulos sobre estadística, incluyendo introducciones a temas como probabilidad, muestreo, estimación de parámetros poblacionales y construcción de intervalos de
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para obtener una parte representativa de una población total. Explica que una muestra probabilística permite inferencias estadísticas sobre la población, mientras que las muestras no probabilísticas no. Luego describe cuatro métodos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado y aleatorio conglomerado) y tres métodos no probabilísticos (accidental, por cuotas e intencionado).
Diapositivas Nociones de Probabilidad veruska lugo
Este documento presenta información sobre nociones de probabilidad, muestreo y estimación. Explica brevemente la historia de la probabilidad y cómo surgió en los trabajos de Pascal y Fermat en la década de 1650. Luego describe diferentes métodos para calcular probabilidades como la regla de adición, multiplicación y distribución binomial. También cubre temas como muestreo aleatorio, no aleatorio, y tipos de muestreo. Finalmente, introduce conceptos de estimación como estimación puntual, por intervalos y bayesiana.
Este documento presenta conceptos fundamentales relacionados con la estadística. Define población como el conjunto de elementos sobre el cual se realizan observaciones, y muestra como un subconjunto de la población que permite inferir propiedades de la totalidad. Distingue entre poblaciones tangibles, cuyos elementos se pueden ver, y conceptuales, que se obtienen al repetir un experimento. Explica el muestreo aleatorio como un proceso que garantiza la misma probabilidad de selección a cada elemento, y define términos como estadística descriptiva e
Este documento presenta información sobre estadística. Explica conceptos fundamentales como población, muestra y muestra aleatoria simple. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos y resuelve ejercicios relacionados. También incluye una sección de bibliografía con libros de referencia sobre estadística.
El documento presenta una lista de 7 integrantes para un proyecto. Los nombres son: Escobar Josmarly, González Alexa, Hernández Rosa, Millán Jean C, Natera José D, Pino José y Pulido Nayari.
En esta práctica, el estudiante hizo un cable cruzado para conectar dos ordenadores. El cable cruza las señales de salida de un conector con las señales de entrada del otro para permitir una comunicación bidireccional entre los dispositivos. El estudiante verificó que al conectar el cable entre dos ordenadores funcionaba correctamente.
El documento describe las especificaciones técnicas de dos modelos del nuevo iPad. Ambos modelos tienen dimensiones y peso similares, pantallas Retina de 9.7 pulgadas, chips A5X de Apple, cámaras de 5 megapíxeles y FaceTime, y baterías de 42.5 vatios/hora que duran hasta 10 horas. El modelo Wi-Fi solo tiene Wi-Fi y Bluetooth, mientras que el modelo Wi-Fi y 4G agrega conectividad celular 4G LTE y UMTS/HSPA.
El uso creciente de funciones multimedia en teléfonos celulares está poniendo a prueba la capacidad de las redes móviles para mantener servicios y evitar el colapso de la infraestructura. Estas redes no solo permiten el envío y recepción de imágenes, sonido y video desde teléfonos, sino que también soportan el tráfico de datos de usuarios que se conectan a Internet a través de redes celulares desde portátiles.
Este documento ofrece instrucciones sobre cómo crear una cuenta de Google y utilizar la aplicación Google Calendar. Explica cómo acceder a las aplicaciones de Google una vez que se ha iniciado sesión, y proporciona detalles sobre cómo configurar y personalizar Google Calendar para crear eventos y un horario repetitivo.
El documento habla sobre SonicWALL y sus soluciones de seguridad de red. SonicWALL ofrece firewalls de próxima generación que pueden identificar, categorizar y controlar el tráfico de aplicaciones de forma inteligente. Sus soluciones ayudan a gestionar el ancho de banda de forma eficiente al priorizar aplicaciones críticas y bloquear contenido inaceptable. SonicWALL también ofrece servicios integrales de seguridad como detección de intrusiones, antivirus y filtrado de contenido.
La videoconferencia permite la interacción multidireccional y simultánea de audio y video entre grupos de personas a distancia en tiempo real. Existen varios tipos de videoconferencia como unidireccional, multidireccional y en red. La videoconferencia ahorra costos y tiempo de viaje, mejora la comunicación a larga distancia, agiliza la toma de decisiones pero depende de la calidad de los equipos y la conexión.
Este año, el Colegio Nuestra Señora del Huerto celebrará su 150 aniversario en Paraná. El colegio se inauguró el 11 de octubre de 1864 con el apoyo del gobernador de Entre Ríos y el presidente de Argentina. Ocho jóvenes religiosas llegaron a Uruguay desde Génova en 1856 para establecer el colegio.
Este documento presenta una introducción a la biometría y la estadística. Define conceptos clave como población, muestra, variable, y errores muestrales y no muestrales. Explica los diferentes tipos de estudios estadísticos y métodos de muestreo. El objetivo final es mostrar cómo la estadística puede usarse para estimar parámetros poblacionales, probar hipótesis, y extrapolar conclusiones de una muestra a una población más grande.
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Este documento discute conceptos estadísticos fundamentales como población, objetividad y probabilidad. Explica que algunos aspectos como definir las unidades de observación y las variables a medir son subjetivos, mientras que los resultados de las mediciones no dependen de la voluntad del investigador. También diferencia entre probabilidad clásica para poblaciones finitas y probabilidad propensivista para poblaciones infinitas.
Nociones de probabilidad:
-Es la posibilidad que algo acontezca o no bajo determinadas condiciones. La Probabilidades son una medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0% y 100%). El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después. Herramienta que mide, expresa y analiza las incertidumbres que se encuentran en un fenómeno o en el azar .
La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas causalidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico. La Probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un determinado suceso. En otras palabras, su noción viene de la necesidad de medir o determinar cuantitativamente la certeza o duda de que un suceso dado ocurra o no.
Muestreo:
En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población.
La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente que la información sea más fiable.
Teoría de estimación:
Estadística Razón para estimar Los administradores utilizan las estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin que tengan la información pertinente completa y con una gran incertidumbre acerca de lo que pueda deparar el futuro, pero con la esperanza de que las estimaciones posean una semejanza razonable con el resultado Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación. Estimación Es un valor específico observado de un estimador, por lo que asigna un valor numérico a un parámetro de una población sobre la base de datos de muestra.
Teoria de la muestra e importancia en educacionEliseo Tintaya
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
El documento habla sobre los conceptos de población, muestra, y muestreo en el contexto de investigación. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes, mientras que la muestra es una subparte representativa de la población. Detalla los pasos típicos del proceso de muestreo, incluyendo definir la población y unidad de análisis, determinar el tamaño de la muestra, y seleccionar la muestra. También distingue entre muestreo probabilístico y no probabilístico.
La estadística estudia fenómenos variables mediante la observación de muestras representativas de una población y el análisis de datos recogidos como variables. Presenta la información de las muestras en tablas de frecuencias y gráficas para resumir y hacer inferencias sobre la población.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado, y sistemático. El muestreo aleatorio simple implica seleccionar una muestra al azar de una población donde cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. El muestreo estratificado divide la población en subgrupos o "estratos" y se selecciona una muestra proporcional de cada estrato. El muestreo sistemático selecciona individuos con intervalos regulares a lo largo de
Este documento presenta información sobre 4 estudiantes de la carrera de Contaduría Pública en la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales "Ezequiel Zamora". Incluye los nombres y números de identificación de los estudiantes, así como el semestre, la sección y la ubicación de la universidad. Además, presenta resúmenes de varios módulos sobre estadística, incluyendo introducciones a temas como probabilidad, muestreo, estimación de parámetros poblacionales y construcción de intervalos de
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para obtener una parte representativa de una población total. Explica que una muestra probabilística permite inferencias estadísticas sobre la población, mientras que las muestras no probabilísticas no. Luego describe cuatro métodos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado y aleatorio conglomerado) y tres métodos no probabilísticos (accidental, por cuotas e intencionado).
Diapositivas Nociones de Probabilidad veruska lugo
Este documento presenta información sobre nociones de probabilidad, muestreo y estimación. Explica brevemente la historia de la probabilidad y cómo surgió en los trabajos de Pascal y Fermat en la década de 1650. Luego describe diferentes métodos para calcular probabilidades como la regla de adición, multiplicación y distribución binomial. También cubre temas como muestreo aleatorio, no aleatorio, y tipos de muestreo. Finalmente, introduce conceptos de estimación como estimación puntual, por intervalos y bayesiana.
Este documento presenta conceptos fundamentales relacionados con la estadística. Define población como el conjunto de elementos sobre el cual se realizan observaciones, y muestra como un subconjunto de la población que permite inferir propiedades de la totalidad. Distingue entre poblaciones tangibles, cuyos elementos se pueden ver, y conceptuales, que se obtienen al repetir un experimento. Explica el muestreo aleatorio como un proceso que garantiza la misma probabilidad de selección a cada elemento, y define términos como estadística descriptiva e
Este documento presenta información sobre estadística. Explica conceptos fundamentales como población, muestra y muestra aleatoria simple. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos y resuelve ejercicios relacionados. También incluye una sección de bibliografía con libros de referencia sobre estadística.
El documento presenta una lista de 7 integrantes para un proyecto. Los nombres son: Escobar Josmarly, González Alexa, Hernández Rosa, Millán Jean C, Natera José D, Pino José y Pulido Nayari.
En esta práctica, el estudiante hizo un cable cruzado para conectar dos ordenadores. El cable cruza las señales de salida de un conector con las señales de entrada del otro para permitir una comunicación bidireccional entre los dispositivos. El estudiante verificó que al conectar el cable entre dos ordenadores funcionaba correctamente.
El documento describe las especificaciones técnicas de dos modelos del nuevo iPad. Ambos modelos tienen dimensiones y peso similares, pantallas Retina de 9.7 pulgadas, chips A5X de Apple, cámaras de 5 megapíxeles y FaceTime, y baterías de 42.5 vatios/hora que duran hasta 10 horas. El modelo Wi-Fi solo tiene Wi-Fi y Bluetooth, mientras que el modelo Wi-Fi y 4G agrega conectividad celular 4G LTE y UMTS/HSPA.
El uso creciente de funciones multimedia en teléfonos celulares está poniendo a prueba la capacidad de las redes móviles para mantener servicios y evitar el colapso de la infraestructura. Estas redes no solo permiten el envío y recepción de imágenes, sonido y video desde teléfonos, sino que también soportan el tráfico de datos de usuarios que se conectan a Internet a través de redes celulares desde portátiles.
Este documento ofrece instrucciones sobre cómo crear una cuenta de Google y utilizar la aplicación Google Calendar. Explica cómo acceder a las aplicaciones de Google una vez que se ha iniciado sesión, y proporciona detalles sobre cómo configurar y personalizar Google Calendar para crear eventos y un horario repetitivo.
El documento habla sobre SonicWALL y sus soluciones de seguridad de red. SonicWALL ofrece firewalls de próxima generación que pueden identificar, categorizar y controlar el tráfico de aplicaciones de forma inteligente. Sus soluciones ayudan a gestionar el ancho de banda de forma eficiente al priorizar aplicaciones críticas y bloquear contenido inaceptable. SonicWALL también ofrece servicios integrales de seguridad como detección de intrusiones, antivirus y filtrado de contenido.
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Este año, el Colegio Nuestra Señora del Huerto celebrará su 150 aniversario en Paraná. El colegio se inauguró el 11 de octubre de 1864 con el apoyo del gobernador de Entre Ríos y el presidente de Argentina. Ocho jóvenes religiosas llegaron a Uruguay desde Génova en 1856 para establecer el colegio.
El documento habla sobre la organización de textos para mejor comprensión, recordando el último párrafo de la historia de Justina y los conceptos de párrafo, sangría, puntos aparte y seguido, y mayúsculas.
El documento presenta una introducción a varios temas tecnológicos actuales como la Web 2.0, el open source, la robótica y la inteligencia artificial, así como los virus informáticos.
PCL permite crear una red local inalámbrica a través de la red eléctrica de una casa o local, convirtiéndola en una línea digital de alta velocidad para proveer acceso a Internet de banda ancha. El PCL recibe Internet a través de una línea conectada al dispositivo y lo distribuye a todos los enchufes eléctricos dentro de un rango de 100 metros, permitiendo el acceso inalámbrico a Internet en toda el área.
Entrevista a Koldo Saratxaga realizada por Andres Goñi y publicada en el numero de marzo de 2009 de la revista Dato Alava, editada por Dato Economico, S.A.
Este documento presenta una introducción a los procesos contables y las finanzas para las pequeñas y medianas empresas. Explica conceptos clave como activo, pasivo, capital, estado de situación financiera, estado de resultados, y los estados financieros. También cubre temas financieros como riesgo, valor del dinero en el tiempo, costo de oportunidad, flujo de efectivo y valor presente neto.
Los derechos de autor reconocen a un autor por su obra literaria o artística original, dándole el control sobre cómo y cuándo se divulga y modifica, así como el derecho a una compensación económica por su uso. Violar los derechos de autor atenta contra la moral al privar al autor del reconocimiento y control de su creación.
Este documento describe un crucero por el río Guadalquivir desde Sanlúcar de Barrameda a Sevilla para 400 usuarios de centros Guadalinfo y Capi en Córdoba. El crucero tiene como objetivos promover el trabajo en equipo, difundir el proyecto Guadalinfo, apoyar la candidatura de Córdoba como capital cultural 2016, dar a conocer la cultura y patrimonio de Córdoba y Andalucía, y promover el desarrollo sostenible y la educación ambiental. Durante el crucero se realizarán actividades como tall
Carmelo Fontánez nació en 1945 en Río Piedras y actualmente vive en Caimito. Inicialmente estudió Terapia Física, pero luego se cambió a arte después de ver a estudiantes de arte en la universidad. Se destacó en acuarela y estudió Educación en Arte, enseñando en escuelas y universidades. Ha expuesto su trabajo en la Bienal de Arte de La Habana y la Trienal Poligráfica de San Juan.
El documento resume el impacto que ha tenido la nanotecnología en los fármacos. Explica que la nanotecnología ha revolucionado la medicina permitiendo un tratamiento más específico a nivel molecular y celular. También menciona que a pesar de ser una ciencia aún en desarrollo, la nanomedicina es considerada la medicina del futuro y ha influido en la perspectiva terapéutica y el manejo de enfermedades.
Koldo Saratxaga «No hay que caer en la idea de formar a los jóvenes para el t...K2K emocionando
Koldo Saratxaga critica el modelo educativo actual que se centra demasiado en impartir conocimientos técnicos que rápidamente se vuelven obsoletos, en lugar de enfocarse en formar a los estudiantes como personas capaces de relacionarse, comunicarse y trabajar en equipo. Propone que la educación debería centrarse más en valores como la empatía y menos en notas y clasificaciones.
Este documento describe cómo configurar una red inalámbrica ad hoc entre dos PCs con tarjetas WiFi sin usar un punto de acceso o router. Un PC actuará como servidor configurando su interfaz inalámbrica en modo ad hoc y asignándole una dirección IP privada como 192.168.0.1. El otro PC será el cliente, configurando su interfaz igual pero con una dirección IP diferente en la misma subred, como 192.168.0.2. Ambos deben tener el mismo nombre de grupo de trabajo para poder comunicarse a través de la red ad hoc punto a punto
Este documento describe la metodología cuantitativa de investigación. Explica que la investigación cuantitativa utiliza datos numéricos y herramientas estadísticas para examinar problemas de manera objetiva. También describe los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, y cómo se usan métodos como encuestas y experimentos para recopilar datos cuantitativos.
El documento describe los conceptos fundamentales de diseño experimental y muestreo. Explica que un experimento es un procedimiento para apoyar, refutar o validar una hipótesis mediante la manipulación y medición de factores. También describe diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado y por cuotas, así como el análisis de varianza utilizado para analizar los resultados experimentales.
La estadística es una rama de las matemáticas aplicadas que surgió para recolectar, procesar, analizar e interpretar datos numéricos con el fin de tomar mejores decisiones. Es una ciencia que estudia la recolección y análisis de datos de muestras representativas para ayudar en la toma de decisiones o explicar fenómenos. Se utiliza ampliamente en investigación científica y en diversas disciplinas como física, salud y negocios.
Este documento describe los tipos de estudios, las hipótesis, y la prueba de hipótesis mediante el uso de chi cuadrado. Explica que existen estudios exploratorios, descriptivos, correlacionales y explicativos. Define las hipótesis de investigación, nula y alternativa, y sus características. Finalmente, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis utilizando chi cuadrado, incluyendo la formulación de hipótesis, elección de la prueba, niveles de significación, y decisión final.
El documento describe tres métodos científicos: el método científico, el método analítico y el método experimental. El método científico busca conocimientos dentro del rigor de la ciencia y la tecnología a través de observación, hipótesis, modelos y experimentación. El método analítico implica estudiar las partes de un todo para examinar identidades y relaciones. El método experimental verifica fenómenos a partir del conocimiento disponible, observación, hipótesis, datos y experimentos de control.
Este documento resume las principales fuentes de evidencia que se pueden usar para apoyar afirmaciones: 1) la intuición, 2) autoridades y testimonios, 3) experiencia personal, 4) observaciones personales, 5) casos y ejemplos, 6) investigaciones, y 7) analogías. Explica cada fuente, sus fortalezas y debilidades como evidencia, y precauciones al usarlas.
Este documento presenta varios artículos sobre economía. Habla sobre la felicidad y factores que no la aumentan como el dinero o los hijos. También analiza la crisis financiera global y las causas de la recesión. Por último, discute el papel de la tecnología en el crecimiento económico y cómo innovaciones aparentemente simples pueden impulsar la productividad.
Este documento presenta varios artículos sobre temas económicos como la felicidad, la crisis financiera, la tecnología, la neuroeconomía, la discriminación, los experimentos económicos, la demografía y las políticas públicas. Los artículos discuten conceptos como que el dinero y los hijos no necesariamente aumentan la felicidad, las causas de la crisis financiera global, los efectos de la tecnología en el crecimiento económico y el papel de las emociones y la psicología en la toma de decisiones económicas
Este documento introduce conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se utiliza para estudiar fenómenos que presentan variabilidad. Define estadística como la ciencia que sistematiza y presenta datos sobre un fenómeno variable para deducir leyes y hacer predicciones. Describe los pasos de un estudio estadístico, incluidas las definiciones de población, muestra, variables, y formas de presentar datos como tablas de frecuencias y gráficos.
Este documento describe los conceptos clave de población, muestra y muestreo en investigación de mercados. Explica que una muestra representativa es importante para obtener datos precisos que reflejen a un grupo más grande. También cubre diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, e incluye ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra y seleccionarla usando métodos como muestreo aleatorio simple y sistemático. El objetivo es ayudar a los investigadores a diseñar muestras que eviten sesg
Este documento resume la historia de la teoría de la probabilidad, comenzando con Blaise Pascal, Pierre Fermat y Pierre-Simon Laplace en el siglo 17. También describe conceptos clave como espacio muestral, eventos, variables, inferencia estadística y tipos de muestreo. La teoría de la probabilidad se ha aplicado a muchas áreas como los juegos de azar, las ciencias, las decisiones médicas y los pronósticos meteorológicos.
El documento introduce los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística se utiliza para estudiar fenómenos que presentan variabilidad e incertidumbre y ayuda a deducir leyes que rigen dichos fenómenos. Distingue entre estadística descriptiva, que obtiene representaciones de la realidad de una muestra, y estadística inferencial, que permite inferir conclusiones sobre una población a partir de una muestra. También describe los pasos típicos de un estudio estadístico y
1) El documento describe el proceso de investigación cuantitativa, comenzando por definir la unidad de análisis sobre la cual se recolectarán los datos. 2) Explica que es necesario delimitar la población de estudio y elegir un método de muestreo probabilístico o no probabilístico. 3) Señala que se debe precisar el tamaño de la muestra requerida y aplicar el procedimiento de selección para obtener la muestra.
Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada. También es un subconjunto de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población.
Este documento describe diferentes tipos de muestras y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población y que debe seleccionarse usando una técnica de muestreo adecuada como el muestreo aleatorio para que sea representativa. También describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una proporción o media con un nivel de confianza y precisión dados
Este documento define y explica los conceptos de muestra, población y muestreo. Discute los tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, estratificado y de conglomerados. También cubre los muestreos no probabilísticos como el intencional y de bola de nieve. Explica cómo calcular el tamaño de una muestra estadística usando una fórmula matemática e identifica los parámetros clave en la fórmula. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener
La Muestra es una parte o el subconjunto de la población dentro de la cual deben poseer características reproducen de la manera más exacta posible. Puede ser probabilístico y no probabilístico.
Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o Análisis Muestral
Alumna: Autalio Laime Jhoselyn
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Este documento explica los conceptos de muestra estadística y población. Indica que una muestra estadística es un subconjunto de datos representativo de la población total. Explica que las muestras se utilizan en lugar de estudiar toda la población debido a limitaciones de tiempo y costo. También describe las características de una muestra representativa como su tamaño suficiente y selección aleatoria, y los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Este documento presenta una definición general de la estadística como la ciencia que se encarga de la recolección, organización, presentación, análisis e interpretación de datos para facilitar la toma de decisiones. Luego describe las dos ramas principales de la estadística: estadística descriptiva, que resume los datos; e inferencial, que realiza inferencias sobre una población basadas en una muestra. Finalmente, menciona algunos de los usos y aplicaciones de la estadística en diferentes campos.
PRESENTACIÓN INTRODUCCION A LA ECONOMIAJacky Molina
Este documento presenta información sobre conceptos clave relacionados con la elasticidad de la demanda. Define elasticidad de la demanda, tipos de elasticidad como demanda elástica e inelástica, y métodos para calcular la elasticidad comparando cambios porcentuales en el precio y las cantidades demandadas. También explica factores que afectan la demanda y diferencia entre cambios en las cantidades demandadas y cambios en la demanda.
Presentacion de la funcion de demanda 1Jacky Molina
Este documento trata sobre la función de demanda. Define la demanda y explica la ley de la demanda, que establece que la cantidad demandada de un bien varía inversamente con su precio. También describe la curva de demanda y la ley de la utilidad marginal decreciente, la cual establece que la utilidad marginal de un bien disminuye a medida que aumenta su consumo. Además, identifica los determinantes de la demanda y explica cómo los cambios en el precio y estos determinantes pueden causar cambios en las cantidades demandadas o en la prop
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Este documento presenta una introducción al concepto de monopolio. Define monopolio como una situación en la que existe un único productor de un bien o servicio diferenciado, dando este productor un gran poder de mercado. Explica que los monopolios surgen debido a barreras de entrada sólidas y describe varias vías por las que pueden surgir, como trusts, cárteles, fusiones y asientos. Finalmente, señala que los gobiernos limitan el poder de los monopolios a través de legislación antimonopolio y regulación de precios.
Este documento presenta una guía para la elaboración de un plan de negocios. Explica que el plan de negocios analiza la factibilidad técnica, económica y financiera de un proyecto comercial. Incluye secciones como introducción, estudio de la competencia, estrategia, factores críticos de éxito, plan de marketing, estrategia de producción y recursos humanos. El objetivo es presentar un análisis integral del negocio para evaluar su viabilidad y guiar su puesta en marcha.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
1. La Econometria como
Herramienta en los Procesos
Judiciales
Walter Sosa Escudero
Walter Sosa-Escudero, PhD
Profesor Asociado y Director, Departamento de Economia
Universidad de San Andres
wsosa@udesa.edu.ar
2. Preludio: Matematica y Derecho
“Only two things in life we are told are certain,
death and taxes”
De todo lo que nos dicen, solo dos cosas son ciertas: la muerte y los impuestos
Colin Aitken, Profesor de Estadistica Forense y Director del Grupo de Trabajo sobre
Estadistica y Derecho, Royal Statistical Society
3.
4.
5. Esta charla
► Explora la posibilidad de usar metodos y
razonamientos estadisticos en cuestiones
legales.
► Ilustra problemas habituales en las
argumentaciones estadísticas.
► Motiva el uso de la estadistica y la
econometría como formas alternativas de
validacion o refutacion.
6. Hoja de ruta
1.
2.
3.
4.
5.
Tres ejemplos, dos “ficticios”, uno real.
El ámbito de la estadística y el de la
econometría.
Los objetos centrales de la estadística:
estimar, decidir. Lidiar con la
incertidumbre.
Falacias, artimañas y cómo mentir con
estadísticas.
Guia de lecturas
7. Contraindicaciones, advertencias, letra chica
► No soy un experto en derecho.
► Menos aún en derecho argentino.
► Matemática no es números (contabilidad es
números).
► Estadistica tampoco.
► Lo importante es la forma de razonamiento.
► No es una clase de estadística. No usaré ninguna
formula.
9. Discriminacion por genero
► En una empresa las mujeres ganan más
que los varones.
► ¿Es posible conjeturar que los hombres son
discriminados?
► ¿Porqué no funciona comparar salarios de
hombres y mujeres?
10. “Fumar es beneficioso para la salud”
► Estudio realizado a 100 personas elegidas
al azar.
► Encuentra una relacion negativa entre el
riesgo de muerte y la cantidad de cigarrillos
fumados por semana: mas cigarrillos,
¿menos riesgo de muerte? ¿Fumar es
beneficioso para la salud?
11. Paul F. Engler and Cactus Feeders,
Inc., v. Oprah Winfrey et al.
“It has just stopped me cold from eating
another burger”
Oprah Winfrey, 16 de abril de 1996
12. ► El comentario de Oprah se hizo en el
contexto del problema del “mal de la vaca
loca”
► La empresa Cattle Feeders (alimento para
ganado) demanda a Oprah por $4,893,843.
► Sostienen que sus dichos provocaron
inusuales caidas en el precio del alimento
para ganado.
15. Preguntas
► ¿Qué significa “inusuales caidas”?
► ¿Qué caidas son “usuales”?
► ¿Qué significa “usuales”?
► ¿Cuál es el rol de cualquier otro factor (no
causado por Oprah) en la determinacion de
precios?
17. Estadistica
► Cox-Hinkley (1974): los metodos estadisticos
intentan asistir en la interpretacion de datos
sujetos a una aleatoriedad considerable.
► Ejemplo 1: edad de participantes de esta clase, en
base a un subconjunto.
► Ejemplo 2: billetes y monedas que una persona
lleva en su billetera, en base a toda la clase.
18. La naturaleza de lo aleatorio
► Ejemplo 1: el proceso que elige personas
que integran la muestra.
► Ejemplo 2: el efectivo en sí mismo.
Lo aleatorio: como representación de lo
desconocido. Mas alla de que hayan
fenomenos fortuitos o no.
19. Estadistica descriptiva e inferencial
► Descriptiva: resaltar características de una
colección de referencia
La edad promedio de las personas
encuestadas.
La diferencia de edades entre el mas joven y el
mas viejos de los encuestados.
El cash promedio de los encuestados
La mayor cantidad de cash de los encuestados.
Medias, varianzas, proporciones, maximos,
minimos, errores estandar, etc.
20. ► Inferencial: conocer caracteristicas
poblacionales a partir de una muestra
¿Cuál es la edad promedio de las personas en
la clase?
¿Qué cantidad de cash lleva un argentino que
vive en Buenos Aires?
¿Qué edad tiene la persona mayor que vendria
a esta Maestria?
¿Hay mas mujeres que hombres en esta
Maestria? (¿Cuándo? ¿Ahora?)
21. ► La estadistica inferencial es una disciplina
compleja, en comparacion con la
descriptiva.
► Requiere explicitar el vínculo que hay entre
la población y la muestra (usualmente, un
modelo probabilistico).
22. ► Por ejemplo, en el contexto inferencial, la
edad promedio de los encuestados es una
estimación de la edad de la clase.
► ¿Cuan confiable sera esta estimación?
► Depende de: 1) la cantidad de personas
encuestadas (todos: optimo, uno?), 2) cuan
heterogenea es la poblacion (???), 3)
ciertas caracteristicas del proceso de
estimacion (insesgadez?).
23. Estadistica y Econometria
► Estadística: desarrollada fundamentalmente
para las ciencias experimentales.
► Datos experimentales: proceden de un
“experimento controlable”. Aleatoriedad:
error de medicion. Ejemplo: efecto de una
droga en temperatura corporal.
► Ciencias sociales: datos observacionales.
Ejemplo: educacion y salarios.
24. ► Econometria: uso de la estadística en
cuestiones relacionadas con la economía
► ¿Una disciplina aparte? La parte de la
estadística integrada verticalmente a la
economía.
► ¿Por qué? Datos no experimentales, Leyes
no exactas, aleatoriedad como
“heterogeneidad no observable”,
dependencias, etc.
26. La esencia de la estadistica 1: estimar
► Estimación: conjetura educada y en base a
datos, acerca de una magnitud
desconocida.
► Ejemplo: cuantos argentinos están
desempleados actualmente.
► Método: Encuesta Permanente de Hogares.
Proporcion de personas desempleadas en
la encuesta.
27. Significatividad estadistica y variabilidad muestral
►
►
►
►
►
►
Un ejemplo: en una caja hay 10 bolitas negras y/o blancas.
Problema: ¿Cuál es la proporcion de blancas?
Estimador: proporcion de bolitas blancas en un una
muestra
¿Cuan confiable es la estimacion si sacamos: 1 bolita, 4
bolitas, 10 bolitas?
Mas es mejor. Cuanto mas homogenea sea la poblacion,
mejor.
Variabilidad muestral: cuán distintas pueden haber sido las
estimaciones. Ejemplo extremo: 10 bolitas? 1 bolita?
¿Todas negras o blancas?
28. ► Todas estimacion requiere alguna idea de
la variabilidad muestral
► Ejemplo: En base a 10.165 personas
encuestadas en el GBA, el 15,66% de las
personas es pobre. Un intervalo de
confianza al 95% es (14,95%-16,36%)
► ¿Intervalo de confianza? ¿Al 100%?
29. La Esencia de la Estadistica 2:
Evaluar Hipotesis
► Hipotesis: aseveracion acerca de una magnitud
desconocida.
► Puede ser cierta o falsa.
► Test de hipotesis: mecanismo estadistico que, en
base a datos, decide aceptar o rechazar la
hipotesis.
► Cuidado: no determina si es verdadera o falsa,
sino nuestra postura al respecto.
30. ► Ejemplo:
Hipotesis “nula” (mantenida): una empresa
contrata por igual a hombres y mujeres.
Hipotesis “alternativa”: la empresa discrimina en
contra de las mujeres, y tiende a preferir
hombres, por el simple hecho de ser hombres.
Test de hipotesis: en base a la proporcion de
mujeres contratadas en sus busquedas, decidir
si se acepta o no la hipotesis “nula”.
31. Tests de hipotesis como herramienta
de prueba: siempre hay errores
Verdadero
Falsa
Acepto
Ok
Error “de tipo II”
Rechazo
Error “de tipo I”
Ok
32. ► Optimamente: decidir sin error
► Problema I: no evidencia conclusiva, interviene
cierta aleatoriedad. Ejemplo, las contrataciones
tienen un componente fortuito. En nuestro
ejemplo, el punto es contratan significativamente
menos mujeres que hombres.
► Ergo, cualquier decision bajo incertidumbre esta
sujeta a errores
33. ► Problema II: achicar un error implica
agrandar el otro.
► Ejemplo: cine.
► No es posible no cometer errores
► Solucion “clasica”: diseñar un test de
hipotesis que fije un maximo tolerable para
un tipo de error, y haga que el otro sea lo
mas chico posible.
34. ► Ejemplo: en el caso de discriminacion,
decidir que hay discriminacion si se
encuentra que la empresa contrato menos
que el 40% de las mujeres.
► ¿Cómo se determina el umbral “40%”?
► En base a 1) cantidad de casos (personas)
involucradas 2) proporcion de mujeres y
hombres en la poblacion de referencia
35. Idea
► Supongamos que al trabajo se postulan igual proporcion
de hombres y mujeres.
► En el proceso de selección intervienen factores fortuitos:
algunas personas rechazan la oferta, la suerte juega a
favor o en contra en las entrevistas, igualmente para
hombres y mujeres, etc.
► En ausencia de discriminacion deberiamos esperar que la
mitad de los contratados sean mujeres.
► Habrá discriminacion si la proporcion de mujeres es
significativamente menor que 50%
36. ► Un test de hipotesis clasico es un mecanismo
estadistico que fija optimamente estos umbrales,
es decir, intentando que el error de tipo I (rechazar
cuando verdadero) no supere cierto umbral, y que
el tipo II (aceptar cuando falso) sea lo mas chico
posible.
► Cual es el máximo tolerable de error de tipo I? En
la practica, no mas de 10%
► “Significatividad”: 1-error de tipo I (90% en el caso
anterior). Es algo asi como la probabilidad de
aceptar la hipotesis mantenida cuando es cierta.
37. ►
►
►
►
►
►
¿Porque no 100% de significatividad?
Error tipo I: rechazo cuando no hay discriminacion.
Como evitar el error de tipo I? ¡Jamas rechazar! (jamas ir
al cine)
Como? Discriminacion solo si la proporcion de mujeres es
nula.
Problema: jamas detecto discriminacion, aun cuando la
hubiese
Ergo: a fines de que el mecanismo detecte discrimine, hay
que aceptar error de tipo I (para no perderme peliculas
buenas, alguna mala tengo que soportar).
38. Regresion: “el automovil de la
estadistica moderna”
► Analisis de regresion: la herramienta mas
utilizada en econometria
► Variable “dependiente”: salarios
► Variables “independientes”: educacion,
experiencia, sexo, etc.
► El analisis de regresion mide cuanto
contribuye cada variable independiente en
determinar la dependiente.
39. Ejemplo: efectos de la
contaminacion
Problema: ¿tiene algun impacto la
contaminacion sobre el precio de las
viviendas?
► Argumento I: las casas junto al Riachuelo
son mas baratas que las que estan en
Palermo.
►
40. ► Las casas en Palermo ademas de estar menos
expuestas a la contaminacion son 1) mas lindas,
2) mas cercanas al centro, 3) mas seguras, etc.,
etc., etc.
► El precio de una casa se determina por la
contaminacion, la calidad, la cercania al centro,
cuan seguro es el bario, etc., etc.
► Solucion: comparar casas identicas, que difieren
solo en la cantidad de contaminacion. Imposible
41. ► Analisis de regresion: metodo estadistico
para aislar el efecto de una variable del de
otras variables concurrentes.
► En nuestro caso, aislar la contribucion de la
contaminacion al precio, del de otros
factores (localizacion, calidad, vivienda,
etc.).
42. ► Uso muy comun en litigios.
► Ejemplo: discriminacion. Los salarios pueden ser
mas altos porque: una persona es mas productiva,
mas experimentada, tiene mas educacion, hay
discriminacion.
► Analisis de regresion: aislar el efecto de genero
del de otros factores concurrentes.
► Discriminacion: el genero es una variable
relevante, aun cuando los otros factores hayan
sido tenidos en cuenta.
43. Estadistica y derecho
► Discriminacion por genero y raza.
► Antitrust, defensa de la competencia.
► Medicion de daños (contrafactuales y
predictivos).
► Estadistica forense. Perfil de ADN
► Auditoria
45. Econometricks
Significatividad estadistica vs. Conceptual
►
►
►
En una empresa las mujeres en promedio ganan $5400 y los hombres,
$5401.
En base a cierta muestra, se podria concluir que $5400 es
significativamente distinto que $5401 (rechazamos la hipotesis nula de
que los hombres ganan lo mismo que las mujeres) (significatividad
estadistica)
Supongamos que nos enteramos que hay una regla que dice que las
mujeres de esta empresa deben ganar 1 peso menos que los
hombres. ¿Hay discriminacion? (significatividad conceptual)
No confundir significatividad estadistica con conceptual.
46. Relacion y causalidad
► De la existencia de una relacion estadistica
no es posible inferir causalidad
► Ejemplo: inversion en educacion.
► Falacia de la correlacion
47. Precedencia temporal y causalidad
► Tampoco de la predencia temporal es
posible inferir causalidad
► Ejemplos: paraguas y lluvia. Precio de
acciones.
48. Modelos chicos vs. grandes
► En general, los modelos chicos (que omiten
factores relevantes) tienden a ser sesgados.
► Ejemplo: fumar es beneficioso para la salud
► Los modelos grandes tienden a ser poco
conclusivos (“el que mucho abarca poco aprieta”)
► Ejemplo: demasiadas variables en contaminacion.
Nada es importante
49. Toda estimacion merece un error estandar
► Toda estimacion “puntual” requiere alguna
idea de cuan imprecisa es (error de
muestreo, intervalo de confianza, cantidad
de observaciones, etc.)
50. Aceptar una hipotesis no quiere decir que sea
verdadera
►
►
Un test tiende a aceptar la hipotesis “nula”
cuando a) es verdadera, b) es falsa, pero el test
no puede detectar su falsedad.
Ejemplo: medicos malos
Es importante garantizar la calidad del test y su uso
apropiado
51. Los casos: revisitados
► Discriminacion por genero:
test de hipotesis en
base a modelos de regresion. Problema: nivel de
significatividad. Enorme industria en EEUU.
► Efectos nocivos del tabaco: experimentos,
modelos de regresion aislando el efecto del
cigarrillo del de otros.
► Oprah: modelo de precios de acciones, permiten
detectar comportamientos anómalos (outliers).
53. A modo de conclusion
► Lempert (1985): Lex regis: “when econometrics or
any other statistical speciality enters the
courtroom, the law is king”
► La aleatoriedad como nocion fundamental:
contemplarla no debe dar lugar a justificar
cualquier comportamiento.
► “Lawyers and judges must understand not the
technicalities of statistical analyses, but the
underlying logic of the descriptions adn tests that
statisticians offer them. Members of each
community must, in short, learn what it is to think
like a member of the other”.
54. ► Area muy activa en el mundo anglosajon
► ¿Posibilidades para el ambito local?
► Desmitificar ambas disciplinas.
► Lo cuantitativo como forma de razonar
55. Guia de lecturas
Textos
► Finkelstein, M., 2009, Basic Concepts of
Probability and Statistics in the Law.
► Ulen, T., 2010, Empirical Methods in Law
Libros de casos y experiencias
► De Groot et al., 1994, Statistics and the Law,
Wiley, New York.
► Kadane, J., 2008, Statistics in the Law: A
Practitioner's Guide, Cases, and Materials,
Springer, New York.
56. Articulos
►
►
►
►
Rubinfeld, D., 1985, Econometrics in the Courtroom,
Columbia Law Review, 85, 5, 1048-1097.
Lempert, R., 1985, Statistics in the Courtroom: Building on
Rubinfeld, Columbia Law Review, 85,5, 1098-1116.
Kennedy, R., 1988, McCleskey v Kemp: Race, Capital
Punishment, and the Supreme Court, Harvard Law Review,
101, 7, 1388-1443.
Bassman, R., 2003, Statistical outlier analysis in litigation
support: the case of Paul F. Engler and Cactus Feeders,
Inc., v. Oprah Winfrey et al., Journal of Econometrics, 113,
159-200.
57. Sobre lo cuantitativo
►
Thompson, C., 2010, Why should we learn the language of data,
revista Wired, abril. http
://www.wired.com/magazine/2010/04/st_thompson_statistics/
►
Paulos, J.A., 2007, El hombre anumerico, Tusquets, Buenos Aires.
Best, J., 2001, Damned Lies and Statistics: Untangling Numbers from
the Media, Politicians, and Activists, U. of California Press.
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