Metodos estadísticos para la toma de decisiones.

Métodos Estadísticos Para la Toma de Decisiones

Profesor: Luis Rocha

Mail: luisrocha@itesm.mx / luis.rochalr@yahoo.com.mx

Tel.: 5551935531

Ensayo Argumentativo: a partir de un libro

1. Introducción
2. Desarrollo (argumentos, ideas principales, ejemplos)
3. Conclusión
4. Referencias Harvard/APA

Exámenes:

1er Parcial: 8 feb. 2017

2do Parcial: 22 mar. 2017

Examen Final 10 may. 2017 (horario clase)

ESTADÍSTICA

1. Formas en las que se usa la estadística:

1. Seguros
2. Medicina
3. Consumo de bienes
4. Campañas políticas
5. Población
6. Cambio climático

1. Diferencias entre estadística diferencial y descriptiva

Descriptiva: la descripción de un conjunto de datos, de forma escrita o gráfica. Son métodos para organizar, recolectar y representar datos de una forma informativa.  

Diferencia: la conclusión de los datos

1. Diferencia entre muestra y población

1. Variables cualitativas y cuantitativas

Cualitativa: las variables y datos que se pueden describir

Cuantitativa: busca cuantificar los datos

1. Variables discretas y continuas

Discretas: son contables dentro de un tiempo finito determinado, no son continuas con el tiempo.

Continuas:

1. Niveles de medición

Promedio, porcentaje, escala de Likert/intervalo,

Uses of statistics

Statisticas in one of the Tools used to make decissions in Business

Tipos de estadística

1. Estadística descriptiva

1. Medios ,medianas, modas, desviación estándar, etc.

1. Estadística Inferencial
2. Población: personas, org, objetos que poseen una característica común que nos interesa observar, y que vendían dictadas por los objetivos de nuestra investigación (característica que comparten de interés para mi estudio)
3. Muestra: es una parte (subconjunto) de la población objetivo, que se toma para su análisis. El estudio de muestras es preferible en la mayoría de los casos por las siguientes razones

1. La muestra si se toma adecuadamente es representativa. (Típica distintiva de la población)

1. Cualidades y características significativas presentes en la población deben también estar presentes en la muestra.

Las variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas:

• Cuantitativas: se pueden clasificar en continuas y discretas,

• Continuas: pueden tener un valor especifico en un rango determinado. Ej. Peso de un estudiante, cantidad de lluvia en Florida, la presión de aire en una llanta.
• Discretas: asumen ciertos valores y pueden existir espacios entre ellos. Ej. Número de cuartos en una casa

• Cualitativas: cualidades del objeto. Ej. Marca de PC, color de pelo.

Existen 4 niveles de mediadas

• Nivel nominal: datos que están clasificados en categorías y no están acomodados en ningún orden particular. Ej. Color de ojos, género, religión
• Nivel de intervalo: existen diferencias entre las variables y estas si tienen significado. Ej. Temperatura en Fahrenheit
• Nivel ordinal: las diferencias entre las variables no tienen significado. Ej. En un testeado de 4 refrescos se le asigna un valor diferente a cada uno.
• Nivel de radio/razón: tiene un punto de partida de cero. Diferencias y los radios son importantes para este tipo de medida. Ej. Ingreso anual de un cirujano

Sirven para:

• Son los cálculos que se usan para resumir los datos
• Para determinar los exámenes estadísticos que se le deben hacer a los datos.

Resumen de los 4 niveles de medidas (examen)

[pic 1]

Descripción de datos

Construyendo una tabla de frecuencias (tabla de frecuencias ejerc Excel)

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