EN U1 Clase 1

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Licenciatura en Comercio Exterior
Estadística de los Negocios
Prof. Florencia Jaureguiberry
fjaureguiberry@unrn.edu.ar
Estadística
Bienvenida
Presentación
Reglas
	Respeto
	Honestidad
	
Estadística: Objetivos de Aprendizaje
Luego de finalizado el curso el estudiante deberá:
Conocer los fundamentos básicos del pensamiento estadístico
Comprender el rol de la estadística para la toma de decisiones
Comparar los conceptos básicos de descripción e inferencia
Realizar inferencias simples e interpretar parámetros en el contexto del problema planteado
Aplicar los conceptos aprendidos a nuevas situaciones
Método de Evaluación y aprobación de la asignatura
Estudiantes regulares 
La regularidad se alcanza satisfaciendo las siguientes tres condiciones: 
Asistencia al 75% de las clases de la materia como mínimo (tanto teóricas como prácticas)
Aprobación de los dos exámenes parciales. Se tomará un único recuperatorio
Entregar y aprobar los trabajos prácticos asignados
Promoción
Condiciones anteriores + nota 8 en cada examen
Cronograma tentativo 
	Unidad	
	Unidad 1 – Estadística Descriptiva	
	Unidad 2 –Probabilidad	
	Primer parcial	25/4
	Unidad 3 – 27/4 – Estimación puntual y por intervalos 	
	Unidad 4 – Test de hipótesis	
	Unidad 5 – Series de tiempo y números índice	
	Segundo parcial	13/6
	Recuperatorio	20/6
Feriados: jueves 6 de abril y jueves 25 de mayo
Bibliografía
Anderson D. R., Sweeney D. J., y T. A. Williams (2012) Estadística para negocios y economía 11ª. Ed. México: Ed. Cengage Learning
Bibliografía Complementaria
Levine, Krehbiel y Berenson. “Estadística para Administración”. Pearson Educación. 2006. Capítulo 1, 2 y 3
Levin, Rubin, Balderas, Del Valle, Gomez “Estadística para Administración y Economía” Pearson, Prentice Hall
Newbold, Carson y Thorne, “Estadística para Administración y Economía” Pearson Education 2008
Material adicional y recursos de internet citados en notas de clase
La Estadística en la Investigación Científica 
Estadística es la ciencia que estudia la recolección, descripción, análisis e inferencia basada en datos
¿Para qué sirve?
Descripción de fenómenos
Inferencia de conclusiones
Etapas operativas de la 
investigación estadística
Formulación del problema: pregunta amplia, pregunta específica, hipótesis
Formulación y diseño de la estrategia: cómo testear la hipótesis 
Definir qué se va a medir, cómo se va a recolectar datos, qué métodos estadísticos se utilizarán (población, muestra, tipo de muestreo, variables a medir, y cuestiones de implementación)
Implementación de la estrategia	
Recolección de datos (primaria o secundaria)
Descripción de los datos: comprensión de los datos, búsqueda de patrones, errores, valores inusuales (uso de estadísticos y gráficos)
Inferencia: predicciones y determinación de causalidades
Definiciones
POBLACIÓN :
Conjunto formado por todos los elementos a estudiar.
MUESTRA:
Parte de una población que se considera representativa de la misma.
UNIDAD ESTADÍSTICA:
Sujeto bajo estudio
Estadística descriptiva e Inferencia estadística
Muestra
Población
Población
Muestra
Estadística Descriptiva
Tipo de Muestreo
MUESTREO:
Acción de escoger muestras representativas. 
Muestreo probabilísticos 
Todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad positiva y conocida de ser seleccionados
Muestreo aleatorio simple, estratificado, etc
Muestreo no probabilístico
No todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
Razones: accesibilidad, criterios específicos 
EN ESTE CURSO, SIEMPRE ASUMIMOS MUESTREOS PROBABILÍSTICOS
Variables y Datos
Variable 
Atributo que describe un elemento (persona, lugar, cosa, etc)
El valor del atributo puede variar entre elementos
Dato
El valor (representación gráfica) del atributo para un elemento en particular
	Elemento	Atributo	Valor posible del atributo
	Persona	Género	Hombre-Mujer
	Persona	Ingreso	valor en $ mayor o igual a 0
	Lugar	PBI Países	valor en $ mayor o igual a 0
	Lugar	Densidad poblacional Provincias Argentinas	valor mayor o igual a 0
	Cosa	Chacras en V. Regina	Nro identificatorio de chacra
Variables numéricas y categóricas
Variable Numérica 
	Continua 
			nro infinito de valores posibles 
			medidas
	Discreta 
			nro contable de valores 
			conteo
Variable Categórica: 
	número finito de categorías o grupos distintos
	ordinal respuestas en encuesta, medallas
	nominal género, tipo de material
Representaciones gráficas
Diagrama de puntos
Distribución de frecuencia
Histograma
Diagrama de Pareto
El diagrama de puntos 
Es útil para mostrar un pequeño conjunto de datos
Resalta la ubicación, o el medio, y la dispersión o variabilidad.
Ayuda a identificar “outliers” o valores extremos
Ejemplo
Un ingeniero está diseñando un conector para usar en una aplicación de un motor. 
El ingeniero está considerando establecer la especificación de diseño en el espesor de la pared a 3/32 pulgadas, pero no está seguro del efecto de esta decisión en la fuerza de extracción del conector. 
Si la fuerza de extracción es demasiado baja, el conector puede fallar cuando se instala en un motor. 
Se producen ocho unidades prototipo y sus fuerzas de extracción se miden (en libras): 12.6, 12.9, 13.4, 12.3, 13.6, 13.5, 12.6, 13.1.
Ejemplo
El ingeniero considera un diseño alternativo (1/8 pulgada). Se construyen ocho prototipos y se mide la fuerza de arranque.
El diagrama de puntos se puede utilizar para comparar dos conjuntos de datos
Distribución de frecuencia
Distribución de frecuencias: tabla en la que se organizan los datos en grupos de valores que describen una característica de los datos.
 - distribuciones numéricas: los datos se agrupan de acuerdo con el tamaño. 
 - distribución categórica los datos se agrupan de acuerdo con cierta calidad o atributo
Frecuencia absoluta: muestra el número de observaciones del conjunto de datos que caen en cada una de las clases.
Frecuencia relativa: la frecuencia de cada valor también se puede expresar como una fracción o un porcentaje del número total de observaciones.
Los grupos no se superponen, se acomodan a todos los datos y tienen el mismo ancho.
Ejemplo
Los ingenieros que fabrican un nuevo multiplicador de electrones crearon una serie de nanopilares de silicio en una membrana plana de silicio. La estructura precisa puede influir en las propiedades eléctricas, por lo que las alturas de 50 nanopilares se midieron en nanómetros (nm): 
245 333 296 304 276 336 289 234 253 292
366 323 309 284 310 338 297 314 305 330
266 391 315 305 290 300 292 311 272 312
315 355 346 337 303 265 278 276 373 271
308 276 364 390 298 290 308 221 274 343
Ejemplo
Histograma	
Un histograma consiste en una serie de rectángulos, cuyo ancho es proporcional al rango de los valores que se encuentran dentro de una clase, y cuya altura es proporcional al número de elementos que caen dentro de la clase.
El diagrama de Pareto
Un diagrama de Pareto es una gráfica de barras para datos de conteo. Presenta la frecuencia de cada conteo en el eje vertical y el tipo de conteo o clasificación sobre el eje horizontal. Orden descendente de frecuencia u ocurrencias
Resumen	
Características de la materia
Etapas de la investigación estadística
Conceptos introductorios
	Tipos de variables
Representaciones gráficas
unrn.edu.ar
@unrionegro
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