La distribución en contabilidad

APLICACIÓN O APLICACIONES DE LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DEL ÁREA CONTABLE Y FINANCIERA

La Contabilidad también recurre a los métodos estadísticos para establecer los hechos futuros, en especial la Administración por lo que ambas se complementan con mucha frecuencia brindando mejores resultados.

La Contabilidad maneja datos no siempre exactos y precisos, sometidos a veces a la subjetividad del propio sistema de medición o del modelo contable. Se presenta la probabilidad y la estadística teórica, como una mejor posibilidad para modelar un entorno de incertidumbre y subjetividad.(Trigueros, Sansalvador, & Reig, 2000)

Mientras una proporciona elementos para que construya con sus métodos los resultados de los datos obtenidos la otra le proporciona las tendencias o las posibilidades para que proyecte el futuro, dando así datos más exactos y precisos.

“En el escenario uso de la estadística aprendió a calcular probabilidades  a partir de la distribución binomial relacionada con la observación de las facturas marcadas por el sistema de información contable utilizada por las empresas”. (Levine, Berenson, & Krehbiel, 2006)

La estadística en la contabilidad nos ayuda a poder cuantificar los valores o las posibles reacciones a una decisión tomada en una empresa y todo lo que se presente la acción efectuada.

[pic 1]

La distribución normal es la distribución que se utiliza más comúnmente en estadística siendo de vital importancia por estas razones.

“Muchas variables continuas comunes en el mundo de los negocios tienen distribuciones que se asemejan estrechamente a la distribución normal”. (Levine et al., 2006). Como lo menciona el autor en el mundo de los negocios se recurre a los métodos estadísticos para poder  establecer hechos y facilitar la elaboración de los cálculos y la enunciación de leyes estadísticos económicos financieros.

“La distribución normal sirve para acercarse a diversas distribuciones de probabilidad discreta, como la distribución binomial y la distribución de Poisson”. (Levine et al., 2006). La importación de la distribución normal se debe principalmente a que hay variables que se asocian a eventos que siguen el modelo normal.

Distribución binomial

“La variable aleatoria binomial  es el número de éxitos que tienen lugar cuando se realizan n repeticiones independientes de un experimento o prueba”. (Martínez, n.d.)

Distribución de Poisson

“La variable aleatoria nos establece el número de veces que ocurre un suceso en un determinado intervalo de tiempo, sabemos que la media y la varianza  de esta distribución coincide con el parámetro  [pic 2]”. (Martínez, n.d.)

Tanto en la distribución binomial como en la distribución de Poisson  es necesario aplicar la corrección de continuidad para calcular las probabilidades.

USO DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD PARA MEDIR EL RIESGO

“La distribución de la probabilidad es el conjunto de valores posibles que una variable aleatoria puede asumir y sus probabilidades asociadas de ocurrencia”. (Horne & Wachowicz, 2002). Por lo tanto es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra.

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