Este documento presenta una introducción a la estadística, definiendo sus objetivos, métodos y conceptos fundamentales. Explica que la estadística proporciona herramientas para recolectar, procesar y analizar datos, y se divide en estadística descriptiva e inferencial. También define conceptos clave como unidad de análisis, población, muestra, parámetro, estadígrafo y variable, y describe los métodos estadísticos descriptivos y de muestreo.
Resumen teórico, con ejemplos prácticos, de las variables estadísticas unidimensionales.
Tablas, gráficos, parámetros de centraluzación: media, moda, mediana. Parámatros de dispersión: recorrido, desviación media, varianza,desviación típica,diagrama de Box-Whisker o de bigotes.
Estadística de 2º Bachillerato.
Las Medidas de Dispersión nos resumen la información de la “muestra” o serie de datos, dándonos así información acerca de la magnitud del alejamiento de la distribución de datos en relación a un valor central o de concentración de los datos.
Objetivos de Aprendizaje
Saber que significa la estadística y sus aplicaciones.
Explicar el significado de la estadística descriptiva y estadística inferencial.
Distinguir entre niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Organizar datos en una distribución de frecuencias.
Representar la distribución de frecuencias en un histograma, un polígono de frecuencias.
Desarrollar una representación de “tallo y hoja”
Representar datos utilizando líneas, de barras y de sectores (circulares).
Resumen teórico, con ejemplos prácticos, de las variables estadísticas unidimensionales.
Tablas, gráficos, parámetros de centraluzación: media, moda, mediana. Parámatros de dispersión: recorrido, desviación media, varianza,desviación típica,diagrama de Box-Whisker o de bigotes.
Estadística de 2º Bachillerato.
Las Medidas de Dispersión nos resumen la información de la “muestra” o serie de datos, dándonos así información acerca de la magnitud del alejamiento de la distribución de datos en relación a un valor central o de concentración de los datos.
Objetivos de Aprendizaje
Saber que significa la estadística y sus aplicaciones.
Explicar el significado de la estadística descriptiva y estadística inferencial.
Distinguir entre niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Organizar datos en una distribución de frecuencias.
Representar la distribución de frecuencias en un histograma, un polígono de frecuencias.
Desarrollar una representación de “tallo y hoja”
Representar datos utilizando líneas, de barras y de sectores (circulares).
La estadística descriptiva es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central. esto es lo que podria ser un concepto aproximado.
La Norma Internacional de Contabilidad 21 Efectos de las variaciones en las t...mijhaelbrayan952
La Norma Internacional de Contabilidad 21 Efectos de las variaciones en las tasas de Cambio de la Moneda Extranjera (NIC 21) está contenida en los párrafos 1 a 49. Todos los párrafos tienen igual valor normativo, si bien la Norma conserva el formato IASC que tenía cuando fue adoptada por el IASB.
Anna Lucia Alfaro Dardón, Harvard MPA/ID.
Opportunities, constraints and challenges for the development of the small and medium enterprise (SME) sector in Central America, with an analytical study of the SME sector in Nicaragua. - focused on the current supply and demand gap for credit and financial services.
Anna Lucía Alfaro Dardón
Dr. Ivan Alfaro
Guía para hacer un Plan de Negocio para tu emprendimiento.pdfpppilarparedespampin
Esta Guía te ayudará a hacer un Plan de Negocio para tu emprendimiento. Con todo lo necesario para estructurar tu proyecto: desde Marketing hasta Finanzas, lo imprescindible para presentar tu idea. Con esta guía te será muy fácil convencer a tus inversores y lograr la financiación que necesitas.
El análisis PESTEL es una herramienta estratégica que examina seis factores clave del entorno externo que podrían afectar a una empresa: políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales.
1. C iencia que proporciona las herramientas (métodos y procedimientos) necesarios para recolectar, procesar analizar e interpretar datos. ESTADÍSTICA
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3. ESTADISTICA ESTADISTICA DESCRIPTIVA ESTADISTICA INFERENCIAL Describe un conjunto de datos con indicadores estadísticos o estadígrafos Obtiene información (variables e indicadores) de una muestra representativa de población
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5. Interesa presentar tablas o gráficos para sintetizar o resumir los datos mediante descripciones numéricas. L os datos son ordenados y clasificados con objeto de tener una visión precisa y conjunta de las observaciones, intentando descubrir posibles relaciones entre los datos ESTADISTICA DESCRIPTIVA
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9. ESTADISTICA INFERENCIAL POBLACION MUESTRA Técnica del Muestreo Parte representativa de la Población (con las mismas características) Inferencia Estadística Obtención de Variables e Indicadores: Estadígrafos (Estimadores) Conjunto grande de datos o de unidades de análisis Indicadores desconocidos = Parámetros
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12. Principales Estadígrafos Descriptivos 1.Tendencia Central : Proporcionan un valor representativo de los valores de una variable: Media, mediana y moda . 2. Dispersión : Cuantifican la variabilidad de los valores de una variable: Varianza y desviación estándar. 11, 15, 18, 17, 14 Ejemplo: Calificaciones Media: X = 15 11, 15, 18, 17,14 12, 12, 13, 14, 13 19, 20, 18, 19, 17 Media: X = 12.8 Varianza: S 2 =0.56 X = 18.6 S 2 =1.04 X = 15.0 S 2 =6.00 < <
13. 3. Otros Estadígrafos: Relacionados con la forma de la distribución de los datos (Polígono de Frecuencias). Asimetría (A): Simetría o Asimetría Kurtosis (K): Apuntamiento A= 0 A< 0 A> 0 K= 0.263 K< 0.263 K> 0.263
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15. Variable Es una característica de la población que se va investigar y que tiene diferentes valores. Variable Cualitativa Cuantitativa Nominal Ordinal Discreta Continua
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19. Variable Series de Tiempo Corte Transversal La medición de una Unidad de Análisis a través del tiempo: días, semanas, meses, años etc. Ejemplo: Remuneración Mensual del trabajador J.P.en los dos últimos años (a través del tiempo) Otra Clasificación: La medición de varias Unidades de Análisis en un momento dado del tiempo: días, semanas, meses, años etc. Ejemplo : Remuneración de todos los trabajadores de la empresa, en el mes de Mayo.(en un momento dado)
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23. La planificación no se realizará adecuadamente si antes no se ha definido claramente la naturaleza y objetivos de la investigación así como la evaluación de los conocimientos que se tienen sobre el problema y de las hipótesis que se han formulado para explicarlo. I Planificación
24. 1º Paso: Planteamiento del problema . Equivale a preguntarse : ¿Qué necesidades o inconvenientes hay? I Planificación 2º Paso: Determinar los objetivos de la investigación Equivale a preguntarse : : ¿Qué se va realizar en el estudio?
25. 2 º -a) Paso: Formulación de Hipótesis. Las hipótesis son afirmaciones que se verificaran o rechazará en el transcurso del desarrollo de la investigación. Su formulación debe ser clara puesto que el diseño, planificación y desarrollo de la investigación dependerán de las hipótesis que se van a probar.
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28. En segundo lugar, se considera la ejecución de la investigación, la misma que implica la recolección, clasificación y análisis de la información recogida según lo planificado. II Recolección de datos
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31. Etapa que implica la revisión cuidadosa de la información recogida para resumirla y presentarla convenientemente. Se consideran los siguientes aspectos: Revisión y corrección de la información recogida (Consistencia), Presentación de la información mediante cuadros, tablas y gráficos. III Organización de los Datos
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33. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA EN LA ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS Es un método ampliamente utilizado en el proceso de toma de decisiones a nivel gerencial y ejecutivo. Se aplica en estudios de mercado, análisis de ratings, estudios de opinión, etc.
34. CUADROS ESTADISTICOS 1. Simples: de una sola variable 2. Dobles o Múltiples: Cruce de 2 ó más variables ELEMENTOS DE UN GRÁFICO ESTADÍSTICO TIPOS DE CUADROS 1. Número de Cuadro (para presentaciones formalesl) 2. Título ( Que, donde como y cuando) Como: Esta estructurado: Por -> Encabezado Horizontal Según -> Encabezado Vertical 3. Subtítulo: Unidades de medida 4. Encabezados: Vertical y horizontal 5. Cuerpo de Cuadro: Datos 6. Notas (opcional) 7. Elaboración: Opcional 8. Fuente de datos
38. Perú: % Población con Necesidades Básicas Insatisfechas, según áreas geográficas, 1998
39. Recomendaciones para Elaboración de un Cuadro 1. Un cuadro debe se ser de fácil lectura o interpretación 2. Las Variables deben estar relacionadas con el objetivo de la investigación 3. Cuando los datos tienen muchos dígitos, en mejor presentarlos en miles, o millones o porcentajes 4. Destacar las cifras importantes 5. Mejorar en lo posible la apariencia del cuadro
40. GRAFICOS ESTADISTICOS 1.Gráficos Lineales : Para variables de Series Tiempo 2.Gráficos de Barras: Para variables de Corte Transversal o Series de pocos datos. 3. Gráfico Circular: Para variables de Corte Transversal con pocos datos. 4.Pictogramas o Dibujos 5.Mapas Estadísticos o Cartogramas ELEMENTOS DE UN CUADRO ESTADÍSTICO TIPOS DE GRAFICOS 1. Numero de Gráfico (opcional) 2. Título ( Que, donde y cuando ) 3. Subtítulo Unidades 4. Gráfico 4.a Leyenda: en caso de 2 variables o más 5. Notas (opcional) 6. Fuente de datos
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43. Ejemplo Título y Subtítulo Fuente: …….. Nº valores del eje vertical = 0.60 x 8 = 4.8 = 5 Primer valor del eje vertical = 355 = 71 = 70 5
45. Otros Gráficos: Especializados Mercado Bursátil Grafico de Velas (01/03 -28/03) Cierre apertura mínimo máximo Cotizaciones en alza Cotizaciones a la baja
47. 1. Gráficos Lineales : Fuente : Bolsa de Valores de Lima. Bolsa de Valores de Lima: Cotizaciones Diarias de los ADR´s Telefónica de España: 1/10/01 - 23/01/02
48. Fuente : Bolsa de Valores de Lima. Bolsa de Valores de Lima: Montos Negociados según Operación Julio 1988 - Junio 1998 ( miles US$) 1.a Gráficos Lineales Compuestos :
49. 2. Gráficos de Barras Simple Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN : 1998 (Cifras Porcentuales) %
50. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
51. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
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53. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN DOMINIOS DE ESTUDIO : 1997 (Porcentajes - Cifras Estimadas) 3. Gráfico Circular
54. VOLUMEN NEGOCIADO EN LA BOLSA DE VALORES DE LIMA: DIC. 1999 (miles US$) RENTA VARIABLE 47% INSTRUMENTOS DE DEUDA 39% OPERACIONES DE REPORTE 14% 3. Gráfico Circular Fuente: Bolsa de Valores de Lima
55. Miles de dólares US$ 4. Pictograma Gráfico Nº 3 Perú: Volumen de Ventas de Cerveza Pilsen y Cristral: 1990-95 (miles de US$)
62. Gráfico: Pictograma Mujeres en el Mundo: 1990-95 Fuente: Roberto Avila Acosta - Estadística Elememtal
63. Diagrama: Caras de Chernoff Objetivo : Formar grupos de unidades de análisis. Se aplica en los Estudios de Mercado para formar estratos socio económicos o estilos de vida de clientes o potenciales consumidores
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66. SUMATORIAS Signo de la sumatoria : (sigma mayúscula) X = variable cuantitativa Xi = sus valores u observaciones X 1 = 1º valor de Xi X 2 = 2º valor de Xi X 3 = 3º valor de Xi . . . Xn = último valor de Xi n = número de valores u observaciones Ejemplo : para n = 5
67. 1. 3 Generalizaciones ( x i + y i ) = (x 1 +y 1 ) + (x 2 +y 2 ) + (x 3 +y 3 ) + . . . + (x n +y n ) 2 4 Sumatorias de Potencias
69. Para la potencia k = 2 x i - x i y i = 12 - 31 = - 0.173 ( x i ) 2 - ( x i 2 ) 144 - 34 Calcular cada sumatoria independientemente Efectuar para n = 5 xi = 2, 3, 1, 4, 2 yi = 1, 2, 1, 3, 5 x i = x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 = 2+3+1+4+2 = 12 x i y i = x 1 y 1 +x 2 y 2 +x 3 y 3 +x 4 y 4 + x 5 y 5 = 2*1+3*2+1*1+4*3+2*5 = 31 ( x i ) 2 = ( x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 2 = (2+3+1+4+2) 2 = 12 2 = 144 ( x i 2 ) = ( x 1 2 + x 2 2 + x 3 2 + x 4 2 + x 5 2) = ( 2 2 + 3 2 +1 2 + 4 2 + 2 2 )= 34
70. PROPIEDADES DE LA SUMATORIA 3. La sumatoria de dos variables (Xi + Yi ) = Xi + Yi
![Objetivos de los Métodos Estadísticos Descriptivos ,[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)