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ESCUELAS : DOCENTE : BIMESTRE : ESTAD ÍSTICA II CICLO : ÁREA ADMINISTRATIVA I BIMESTRE ABRIL  – AGOSTO 2011 Ing. Ángela Salazar Romero
CONSIDERACIONES GENERALES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
BIBLIOGRAFIA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MEDIOS DE COMUNICACIÓN CARRERA PROFESOR EXT. HORARIO DE TUTORIA  Economía Ing. Angela Salazar Romero  2324 Lunes y martes de 08h00 a 10h00 Contabilidad y Auditoria  Ing. Angela Salazar Romero  2324 Lunes y Martes de 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración de Empresas  Turísticas y Hoteleras Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración en Banca y Finanzas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00
CONTENIDOS CAPÍTULOS CONTENIDOS Capítulo 1 ,[object Object],[object Object],[object Object],Capítulo 2 ,[object Object],Capítulo 3 ,[object Object],Capítulo 4 ,[object Object]
CAPÍTULO 1 MÉTODOS DE MUESTREO
TIPOS  DE MUESTREO
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Muestra  seleccionada, de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se incluya. Ejemplo:  Un bingo, introduzco los números en una ánfora y selecciono una muestra al azar.
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO Ejemplo:  Se requiere establecer una  muestra  de 100 profesores de los 500 que tiene la UTPL. 1.Ordenar alfabéticamente a los profesores 2. Calcular. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada  k-ésimo  elemento de la población.
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO  Una población se divide en subgrupos  (estratos)   y selecciona al azar una muestra de cada estrato. Ejemplo:  Gastos de publicidad de 300 empresas * (0.03X50)=1,5≈2 ESTRATO PROBABILIDAD Nº DE EMPRESAS  FRECUENCIA RELATIVA  NÚMERO  MUESTREADO  (RECUPERACIÓN DE CAPITAL)  1 35% Y MÁS  10 0.03 2* 2 DE 25% A 35%  25 0.08 4 3 DE 15% A 25%  150 0.50 25 4 DE 0% A 15%  100 0.33 17 5 DÉFICIT  15 0.05 3 TOTAL 300 1.00 50
MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS  El muestro por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. 1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
EJERCICIO Los tiempos de servicio de los ejecutivos que laboran en una empresa son los siguientes: NOMBRES AÑOS A 20 B 22 C 26 D 24 E 28
EJERCICIO ,[object Object],[object Object],[object Object]
EJERCICIO Medias muestrales de todas las posibles muestras de 2 ejecutivos MUESTRA EMPLEADOS AÑOS SUMA MEDIA 1 A,B 20,22 42 21 2 A,C 20,26 46 23 3 A,D 20,24 44 22 4 A,E 20,28 48 24 5 B,C 22,26 48 24 6 B,D 22,24 46 23 7 B,E 22,28 50 25 8 C,D 26,24 50 25 9 C,E 26,28 54 27 10 D,E 24,28 52 26
Distribución muestral de la media para n=2 MEDIA MUESTRAL NÚMERO DE MEDIAS PROBABILIDAD 21 1 0.1 22 1 0.1 23 2 0,2 24 2 0.2 25 2 0.2 26 1 0.1 27 1 0.1 TOTAL 10 1
INTERVALOS  DE CONFIANZA INTERVALO DE CONFIANZA PARA MUESTRAS  MAYORES A 30 ELEMENTOS INTERVALO DE CONFIANZA PARA MUESTRAS  MENORES A 30 ELEMENTOS Conjunto de valores formado a partir de una muestra de datos de forma que exista la posibilidad de que el parámetro poblacional ocurra dentro de dicho conjunto con una probabilidad específica  (nivel de confianza) .
DESVIACIÓN ESTÁNDAR CUANDO LOS DATOS SON UNA POBLACIÓN CUANDO LOS DATOS SON UNA MUESTRA
EJERCICIO Se toma una muestra aleatoria de 256 gerentes, la cual revela una media muestral de  $45 420.  La desviación estándar de esta muestra  es de $2 050.  El nivel de confianza utilizado es del 95%  ¿Cuál es el intervalo de confianza para la media poblacional?
EJERCICIO Un fabricante de llantas desea investigar la durabilidad de sus productos. Una muestra de 10 llantas reveló una media muestral de 0.32 pulgadas y una desviación estándar de 0.09 pulgadas.   Construya un intervalo de confianza de 95%.
PROPORCIONES Fracción, razón o porcentaje que indica la parte de la muestra o población que tiene una característica determinada.  PROPORCIÓN MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA PARA UNA PROPORCIÓN POBLACIONAL ERROR ESTÁNDAR DE LA PROPORCIÓN MUESTRAL
[object Object],[object Object],[object Object],EJERCICIO - PROPORCIONES
EJERCICIO - PROPORCIONES ,[object Object],[object Object]
CAPÍTULOS 2 Y 3 PRUEBAS DE HIPÓTESIS  ,[object Object],PASOS PARA PROBAR UNA HIPÓTESIS
[object Object],Hipótesis nula:  Afirmación acerca del valor de un parámetro poblacional Hipótesis Alternativa:  Afirmación que se aceptará si los datos muestrales aseguran que es falsa  Ho Paso 2. SELECCIONAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA Generalmente son del 5% o 1% (Error de tipo I y Error de tipo II) ERROR DE TIPO I:  Rechazar la hipótesis nula,  Ho  cuando es verdadera ERROR DE TIPO II:  Aceptar la hipótesis nula,  Ho  cuando es Falsa
Paso 3. Calcular el valor estadístico de prueba   Estadísticos de pruebas como: Z, t de Student, F y Ji cuadrado Paso 4: Formular la regla de decisión Son las condiciones según las que se acepta o rechaza la hipótesis nula Paso 5: Tomar una decisión El valor observado de la estadística muestral se compara con el valor de estadística de prueba
EJEMPLO:  PRUEBA DE HIPÓTESIS ,[object Object],[object Object]
PASO 1:  PLANTEAR LA HIPÓTESIS PASO 2:  SELECCIONAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA (0.05%) PASO 3:  IDENTIFICAR EL ESTADÍSTICO DE PRUEBA
UNA COLA 0.5-0.05=0.45 DOS COLAS  (0.05%) 0.05/2=0.025  0.50-0.025 =0.475 -0.50 0.50
PASO 4:  FORMULAR LA REGLA DE DECISIÓN PASO 5:  TOMAR UNA DECISIÓN Para un nivel de significancia de 0.05, la región de rechazo es  z >1.96 o z< -1.96 Se rechaza H 0  no es igual a 1500 toneladas -2,7
COMPARACIÓN DE DOS MEDIAS POBLACIONALES INDEPENDIENTES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],PRODUCTO A PRODUCTO B 2 3 4 7 9 5 3 8 2 4 3
PASO 1:  CALCULAR LAS DESVIACIONES ESTÁNDAR DE LAS MUESTRAS
PASO 2:  AGRUPAR LAS VARIANZAS DE LAS MUESTRAS PASO3:  DETERMINAR EL VALOR DE  t
CAPÍTULO 4 PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE DE FRECUENCIAS ESPERADAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLO: ,[object Object],[object Object],CRÉDITOS NRO. DE CRÉDITOS  Hipotecarios 13 Prendarios 33 Comerciales 14 De consumo 7 De vivienda 36 De vehículos 17 TOTAL 120
[object Object],CRÉDITOS NRO. CRÉDITOS OTORGADOS  (fo) NRO. CRÉDITOS ESPERADOS ( fe) Hipotecarios 13 20 Prendarios 33 20 Comerciales 14 20 De consumo 7 20 De vivienda 36 20 De vehículos 17 20 TOTAL 120 120
Ho= Fo = fe H1= Fo = fe Se selecciona el nivel de significancia  0.05 , que es la probabilidad de rechazar una hipótesis nula verdadera PASO 1:  PLANTEAR LA HIPÓTESIS PASO 2:  SELECCIONAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA
El estadístico es chi cuadrado, con K-1 grados de libertad, donde: K=es el numero de categorías fo =es una frecuencia observada en una categoría determinada fe =es una frecuencia esperada en una categoría determinada PASO 3:  SELECCIONAR EL ESTADÍSTICO DE PRUEBA
Se rechaza Ho si el valor ji cuadrada que se obtuvo de los cálculos es mayor que 11,070. PASO 4:  FORMULAR LA REGLA DE DECISIÓN Grados de libertad Área de la cola derecha gl 0.10 0.05 0.02 0.01 1 2,706 3,841 5,412 6,635 2 4,605 5,991 7,824 9,21 3 6,251 7,815 9,837 11,345 4 7,779 9,488 11,668 13,277 5 9,236 11,07 13,388 15,086
Como el resultado calculado  34.5  es mayor que el de la tabla  11.07 , rechazamos la hipótesis de que las frecuencias son iguales, y las ventas son diferentes.   PASO 5:  CALCULAR EL VALOR DE  JI CUADRADA  Y DECIDIR CRÉDITOS fo fe (fo-fe) (fo-fe) 2 (fo-fe) 2 /fe Hipotecarios 13 20 -7 49 2,45 Prendarios 33 20 13 169 8,45 Comerciales 14 20 -6 36 1,8 De consumo 7 20 -13 169 8,45 De vivienda 36 20 16 256 12,8 De vehículos 17 20 -3 9 0,45 TOTAL 120 120 0 519 34.5
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],GUIÓN DE PRESENTACIÓN  Puntos de la Presentación Intervienen Duración Aprox. en minutos Material de Apoyo - Presentación - Objetivos  Ing. Angela Salazar R. ,[object Object],[object Object],Diapositivas. Diapositivas. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ing. Angela Salazar R. ,[object Object],Diapositivas y cámara de documentos.  - Preguntas - Despedida (Contactos, Sugerencias) Ing. Angela Salazar R. Ing. Angela Salazar R. ,[object Object],[object Object],Correo, teléfono, ext, horario de tutoría.
MEDIOS DE COMUNICACIÓN CARRERA PROFESOR CORREO ELECTRÓNICO EXT. HORARIO DE TUTORIA  Economía Ing. Angela Salazar Romero  [email_address] 2324 Lunes y martes de 08h00 a 10h00 Contabilidad y Auditoria  Ing. Angela Salazar Romero  [email_address] 2324 Lunes y Martes de 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración de Empresas  Turísticas y Hoteleras Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración en Banca y Finanzas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00

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Estadística II: Contenidos y consideraciones

  • 1. ESCUELAS : DOCENTE : BIMESTRE : ESTAD ÍSTICA II CICLO : ÁREA ADMINISTRATIVA I BIMESTRE ABRIL – AGOSTO 2011 Ing. Ángela Salazar Romero
  • 2.
  • 3.
  • 4. MEDIOS DE COMUNICACIÓN CARRERA PROFESOR EXT. HORARIO DE TUTORIA Economía Ing. Angela Salazar Romero 2324 Lunes y martes de 08h00 a 10h00 Contabilidad y Auditoria Ing. Angela Salazar Romero 2324 Lunes y Martes de 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Turísticas y Hoteleras Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración en Banca y Finanzas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00
  • 5.
  • 6. CAPÍTULO 1 MÉTODOS DE MUESTREO
  • 7. TIPOS DE MUESTREO
  • 8. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Muestra seleccionada, de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se incluya. Ejemplo: Un bingo, introduzco los números en una ánfora y selecciono una muestra al azar.
  • 9. MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO Ejemplo: Se requiere establecer una muestra de 100 profesores de los 500 que tiene la UTPL. 1.Ordenar alfabéticamente a los profesores 2. Calcular. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada k-ésimo elemento de la población.
  • 10. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO Una población se divide en subgrupos (estratos) y selecciona al azar una muestra de cada estrato. Ejemplo: Gastos de publicidad de 300 empresas * (0.03X50)=1,5≈2 ESTRATO PROBABILIDAD Nº DE EMPRESAS FRECUENCIA RELATIVA NÚMERO MUESTREADO (RECUPERACIÓN DE CAPITAL) 1 35% Y MÁS 10 0.03 2* 2 DE 25% A 35% 25 0.08 4 3 DE 15% A 25% 150 0.50 25 4 DE 0% A 15% 100 0.33 17 5 DÉFICIT 15 0.05 3 TOTAL 300 1.00 50
  • 11. MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS El muestro por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. 1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12
  • 12.
  • 13. EJERCICIO Los tiempos de servicio de los ejecutivos que laboran en una empresa son los siguientes: NOMBRES AÑOS A 20 B 22 C 26 D 24 E 28
  • 14.
  • 15. EJERCICIO Medias muestrales de todas las posibles muestras de 2 ejecutivos MUESTRA EMPLEADOS AÑOS SUMA MEDIA 1 A,B 20,22 42 21 2 A,C 20,26 46 23 3 A,D 20,24 44 22 4 A,E 20,28 48 24 5 B,C 22,26 48 24 6 B,D 22,24 46 23 7 B,E 22,28 50 25 8 C,D 26,24 50 25 9 C,E 26,28 54 27 10 D,E 24,28 52 26
  • 16. Distribución muestral de la media para n=2 MEDIA MUESTRAL NÚMERO DE MEDIAS PROBABILIDAD 21 1 0.1 22 1 0.1 23 2 0,2 24 2 0.2 25 2 0.2 26 1 0.1 27 1 0.1 TOTAL 10 1
  • 17. INTERVALOS DE CONFIANZA INTERVALO DE CONFIANZA PARA MUESTRAS MAYORES A 30 ELEMENTOS INTERVALO DE CONFIANZA PARA MUESTRAS MENORES A 30 ELEMENTOS Conjunto de valores formado a partir de una muestra de datos de forma que exista la posibilidad de que el parámetro poblacional ocurra dentro de dicho conjunto con una probabilidad específica (nivel de confianza) .
  • 18. DESVIACIÓN ESTÁNDAR CUANDO LOS DATOS SON UNA POBLACIÓN CUANDO LOS DATOS SON UNA MUESTRA
  • 19. EJERCICIO Se toma una muestra aleatoria de 256 gerentes, la cual revela una media muestral de $45 420. La desviación estándar de esta muestra es de $2 050. El nivel de confianza utilizado es del 95% ¿Cuál es el intervalo de confianza para la media poblacional?
  • 20. EJERCICIO Un fabricante de llantas desea investigar la durabilidad de sus productos. Una muestra de 10 llantas reveló una media muestral de 0.32 pulgadas y una desviación estándar de 0.09 pulgadas. Construya un intervalo de confianza de 95%.
  • 21. PROPORCIONES Fracción, razón o porcentaje que indica la parte de la muestra o población que tiene una característica determinada. PROPORCIÓN MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA PARA UNA PROPORCIÓN POBLACIONAL ERROR ESTÁNDAR DE LA PROPORCIÓN MUESTRAL
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26. Paso 3. Calcular el valor estadístico de prueba Estadísticos de pruebas como: Z, t de Student, F y Ji cuadrado Paso 4: Formular la regla de decisión Son las condiciones según las que se acepta o rechaza la hipótesis nula Paso 5: Tomar una decisión El valor observado de la estadística muestral se compara con el valor de estadística de prueba
  • 27.
  • 28. PASO 1: PLANTEAR LA HIPÓTESIS PASO 2: SELECCIONAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA (0.05%) PASO 3: IDENTIFICAR EL ESTADÍSTICO DE PRUEBA
  • 29. UNA COLA 0.5-0.05=0.45 DOS COLAS (0.05%) 0.05/2=0.025 0.50-0.025 =0.475 -0.50 0.50
  • 30. PASO 4: FORMULAR LA REGLA DE DECISIÓN PASO 5: TOMAR UNA DECISIÓN Para un nivel de significancia de 0.05, la región de rechazo es z >1.96 o z< -1.96 Se rechaza H 0 no es igual a 1500 toneladas -2,7
  • 31.
  • 32.
  • 33. PASO 1: CALCULAR LAS DESVIACIONES ESTÁNDAR DE LAS MUESTRAS
  • 34. PASO 2: AGRUPAR LAS VARIANZAS DE LAS MUESTRAS PASO3: DETERMINAR EL VALOR DE t
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38. Ho= Fo = fe H1= Fo = fe Se selecciona el nivel de significancia 0.05 , que es la probabilidad de rechazar una hipótesis nula verdadera PASO 1: PLANTEAR LA HIPÓTESIS PASO 2: SELECCIONAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA
  • 39. El estadístico es chi cuadrado, con K-1 grados de libertad, donde: K=es el numero de categorías fo =es una frecuencia observada en una categoría determinada fe =es una frecuencia esperada en una categoría determinada PASO 3: SELECCIONAR EL ESTADÍSTICO DE PRUEBA
  • 40. Se rechaza Ho si el valor ji cuadrada que se obtuvo de los cálculos es mayor que 11,070. PASO 4: FORMULAR LA REGLA DE DECISIÓN Grados de libertad Área de la cola derecha gl 0.10 0.05 0.02 0.01 1 2,706 3,841 5,412 6,635 2 4,605 5,991 7,824 9,21 3 6,251 7,815 9,837 11,345 4 7,779 9,488 11,668 13,277 5 9,236 11,07 13,388 15,086
  • 41. Como el resultado calculado 34.5 es mayor que el de la tabla 11.07 , rechazamos la hipótesis de que las frecuencias son iguales, y las ventas son diferentes. PASO 5: CALCULAR EL VALOR DE JI CUADRADA Y DECIDIR CRÉDITOS fo fe (fo-fe) (fo-fe) 2 (fo-fe) 2 /fe Hipotecarios 13 20 -7 49 2,45 Prendarios 33 20 13 169 8,45 Comerciales 14 20 -6 36 1,8 De consumo 7 20 -13 169 8,45 De vivienda 36 20 16 256 12,8 De vehículos 17 20 -3 9 0,45 TOTAL 120 120 0 519 34.5
  • 42.
  • 43.
  • 44. MEDIOS DE COMUNICACIÓN CARRERA PROFESOR CORREO ELECTRÓNICO EXT. HORARIO DE TUTORIA Economía Ing. Angela Salazar Romero [email_address] 2324 Lunes y martes de 08h00 a 10h00 Contabilidad y Auditoria Ing. Angela Salazar Romero [email_address] 2324 Lunes y Martes de 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración de Empresas Turísticas y Hoteleras Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00 Administración en Banca y Finanzas Ing. Patricio Montaleza Quizhpe [email_address] 2944 Martes y jueves 08h00 a 10h00