Sesión 01 FZ4013 Dr. Jorge Ramírez Medina

1. Sesión 1
Revisión de Conceptos Básicos
Estadística en las organizaciones
AD4001
Dr. Jorge Ramírez Medina

2. Agenda del día de hoy
• Un mundo de datos
• Manejo de Datos con Mathematica
• Empresas de la BMV
• Gráficos
• Conceptos básicos
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3. Tipo de cambio
Usando Google
Usando W Alpha
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4. Instalación de Mathematica
en equipo o utilizar Citrix
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5. Manejo de Datos con
Mathematica
2 + 2;
Sqrt[5];
3 * 4 ;
Pi;
N[2 * Pi];
Uso de Paleta
sin x ⅆx;
Datos externos
Dollars in pesos »
Result
$18.14
Datos Finacieros
FinancialData["USD/MXN"];
Datos Económicos
CountryData[];
CountryData["Mexico", "Shape"];
CountryData["Mexico", "Flag"];
CountryData["Mexico", "MajorIndustries"];
CountryData["Mexico",
"ExportCommodities"];
CountryData["Mexico", "GDP"];
CountryData["Mexico", {"GDP", 1970}];
DateListPlot[CountryData["Mexico",
{{"GDP"}, {1981, 1990}}]];
DateListPlot[CountryData["Mexico",
{"GDP", All}]];
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6. Aplicando a un
problema conocido
CountryData["Mexico", "OilExports"];
CountryData["Mexico", "OilReserves"];
CountryData["Mexico", "OilConsumption"];
CountryData["Mexico", "OilProduction"];
UnitConvert[CountryData["UnitedArabEmirates", "OilReserves"] /
(CountryData["UnitedArabEmirates", "OilProduction"]), "Years"];
UnitConvert[CountryData["Mexico", "OilReserves"] /
(CountryData["Mexico", "OilProduction"]), "Years"];
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7. Trabajando con
Datos propios
Import["ExampleData/rose.gif"];
"C:UsersAdministradorDocumentsJREGADEClasesMAF
Estadística 2016sesionesS01TFrecuencia.xlsx"
Import "C:UsersAdministradorDocumentsJREGADEClases
MAF
Estadística 2016sesionesS01TFrecuencia.xlsx", {"Data", 2} ;
TTFrecuencia =
Rest[Import[FileNameJoin[{NotebookDirectory[], "TFrecuencia.xlsx"}], {"Data",
2}]];
TTFrecuencia // TableForm;
TFrecuenciaC = TTFrecuencia[[All, 2]];
TFrecuenciaO = TTFrecuencia[[All, 1]];
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8. Trabajando con
Datos propios
CR01 = RotateLeft[DeleteDuplicates[TFrecuenciaO], 2];
CR02 = Drop[CR01, -1];
CR04 = Last[CR01];
Califis = Reverse[Insert[CR02, CR04, 4]];
Frec = Rest[BinCounts[TFrecuenciaC, 1]];
AmbosDatos = Thread[{Califis, Frec}];
TableForm[AmbosDatos, TableHeadings → {None, {"Evaluación",
"Calificación"}}];
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9. Datos financieros
Retomando Mathematica
FinancialData["EUR/USD"];
Emisores de valores
FinancialData[];
Length[FinancialData[]];
Mercados
Length[FinancialData["Exchanges"]];
FinancialData["Exchanges"];
Emisores de valores BMV
Los instrumentos financieros , en general se especifican incluyendo el nombre de
la Bolsa por
ejemplo “NYSE: GE”, “F: BMW”, “OB: EGAN”, etc. Los índices se
especifican como “^ IXIC”, etc.
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10. Datos financieros
BMVmiembros = FinancialData["MexicoBMV", "Members"];
Ojo con el siguiente emisor; “MX:AAUKYN”
is not a known entity, class, or tag for “FinancialData”.
FinancialData["MX:AAUKYN", "Name"];
FinancialData::notent : MX:AAUKYN
is not a known entity, class, or tag for FinancialData. Use FinancialData[] for a
list of entities.
Diferente de
FinancialData["MX:MEXCHEM", "Name"];
FinancialData["MX:CEMEXCPO"];
propiedades = {"Symbol", "Name"};
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11. Datos financieros
propiedades = {"Symbol", "Name"};
Clear[s]; Clear[p];
Debido al error indicado arriba,
la siguiente tabla se demora en
ejecutarse (se recomienda ver la
celda oculta solamente)
data = Table[FinancialData[s, p], {s, BMVmiembros}, {p, propiedades}]
TablaMiembrosBMV = Style[
TableForm[data, TableHeadings → {None, Style[#, Bold] & /@ {"Símbolo",
"Nombre"}}],
FontFamily → "Verdana", 14]
OpenerView[{BMV Miembros, TablaMiembrosBMV}]
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12. Gráficos financieros
DateListPlot[FinancialData["MX:MEXCHEM", {2008}]];
DateListPlot[FinancialData["MX:MEXCHEM", {{2010, 1, 1}, {2015, 12,
31}}]];
DateListPlot[FinancialData["MX:MEXCHEM", All]];
DateListPlot[FinancialData["ICA", All]];
DateListPlot[{FinancialData["MX:MEXCHEM", {2000}],
FinancialData["ICA", {2000}]},
Joined → True, Filling -> Bottom];
AccMexChem = FinancialData["MX:MEXCHEM", {{1995}, {2012}}][[All,
2]];
Length[AccMexChem];
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13. Gráficos Financieros
CambioAMexC =
FinancialData["MX:MEXCHEM", "FractionalChange", {{1995},
{2012}}][[All, 2]] 100;
ListPlot[CambioAMexC, Filling → Axis];
CambioAMexC =
FinancialData["MX:MEXCHEM", "FractionalChange", {{1995}, {2012},
"Month"}][[All, 2]];
ListPlot[CambioAMexC, Filling → Axis];
stocks =
{"MX:MEXCHEM", "MX:AAPL", "MX:CEMEXCPO",
"MX:GCARSOA1", "MX:PINFRA", "MX:GCARSOA1"};
properties = {"Symbol", "Name", "Price", "PERatio", "Volume"};
data002 = Table[FinancialData[s, p], {s, stocks}, {p, properties}];
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14. Gráficos Financieros
tablastocks = Style[TableForm[data002, TableHeadings → {None,
Style[#, Bold] & /@ {"Símbolo", "Nombre", "Precio", "Razón
Precio/Ganancias",
"Número de acciones negociadas por día"}}], FontFamily → "Verdana", 14];
OpenerView[{6 miembros, tablastocks}]
6 miembros
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15. Bubble Chart
labeler[v_, {r_, s_}, ___] := Placed[Grid[{{Style[stocks[[s]], Bold, 12],
SpanFromLeft},
{"Precio", Row[{PaddedForm[v[[1]], {4, 2}], Style[" USD", Gray, 9]}]},
{"Razón Precio/Ganancias", PaddedForm[v[[2]], {4, 2}]},
{"Volúmen", Row[{PaddedForm[v[[3]] / 10^9, {4, 2}], Style[" USD,bn", Gray,
9]}]}},
Alignment → Left, Frame → True, FrameStyle → Thick ], Tooltip];
BubbleChart[data002[[All, 3 ;; 5]], LabelingFunction → labeler,
FrameLabel → {"Precio", "Razón Precio/Ganancias"},
ChartStyle → ColorData["Charting"][[4]]];
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16. Definición de Estadística
Es la ciencia pura y aplicada que trata
de la recolección, organización,
presentación y análisis de conjuntos de
datos con el fin de obtener
conclusiones o inferencias y establecer
su grado de incertidumbre
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Fuente: Estadística para Administración y Economía. Anderson, Sweeney y Williams

17. Tiene que ver con
la toma de decisiones
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catastrophic$(e.g.,$the$model$predicts$that$the$bridge$will$collapse$in$a$strong$wind,$causing$the$real$
bridge$to$be$closed$down,$creating$100Jmile$tailbacks$with$everyone$stranded$in$the$snow;$all$of$
which$was$unnecessary$because$the$real$bridge$was$perfectly$safe—the$model$was$a$bad$
representation$of$reality).$We$can$have$some$confidence,$but$not$complete$confidence,$in$
predictions$from$this$model.$The$final$model$is$completely$different$to$the$realJworld$situation;$it$
bears$no$structural$similarities$to$the$real$bridge$and$is$a$poor$fit.$As$such,$any$predictions$based$on$
this$model$are$likely$to$be$completely$inaccurate.$Extending$this$analogy$to$science,$it$is$important$
when$we$fit$a$statistical$model$to$a$set$of$data$that$it$fits$the$data$well.$If$our$model$is$a$poor$fit$of$
the$observed$data$then$the$predictions$we$make$from$it$will$be$equally$poor.$
$
$
Figure'2.2:'Fitting'models'to'real5world'data'(see'text'for'details)'
Jane'Superbrain'Box'2.1'Types'of'statistical'models'(1)'
The Real World
Good Fit Moderate Fit Poor Fit
Fuente: Field Andy. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics 2013.

18. Todo es acerca de datos
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Google
WolframAlpha

19. Dr Jorge Ramírez Medina
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Los Datos Cuantitativos son valores numéricos que
Que indican cuanto o cuántos:
discretos, si miden cuantos
continuos, si mide cuánto, no existe separación
Entre los posibles valores de los Datos
Los datos cuantitativos son siempre numéricos.
Las técnicas estadísticas tradicionalmente se enfocaron
Inicalmente en datos cuantitativos..
Datos Cuantitativos

20. Dr Jorge Ramírez Medina
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Datos Cualitativos
Son Etiquetas o nombres que se utilizan para identificar
un atributo de cada elemento.
A menudo son conocidos como Datos Categóricos
Utilizan la escala ordinal o nominal
Pueden ser numéricos o no numéricos
El análisis estadístico con Datos Cualitativos es
más reciente y más complejo.

21. Asignación para
la siguiente sesión
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22. Fin Sesión Uno