Ejercicios De Regresión Lineal

Use and Misuse of Statistics.

Resumen

Actualmente solo el 5% del trabajo de los Managers consiste en realizar cálculos estadísticos el 95% restante comprende en analizar correctamente qué cálculos realizar y los resultados obtenidos.

Directrices

Conocer qué es lo que se sabe y qué es lo que se asume

Managers son más “Generadores y Analizadores de Ideas” que “Calculadores de Números”. Pasan mucho tiempo tratando de persuadir con sus afirmaciones pero realmente no conocen cuales de sus afirmaciones son realmente tales o en realidad son supuestos no probados.

Se recomienda para estas situaciones, una codificación por colores según el nivel de su conocimiento de forma tal de poder saber qué es lo que resta probar.

• Rojo: Lo que se sabe realmente.

• Verde: Lo que se asume.

• Azul: Lo que se sabe en base a lo que se asume.

Ser claro en lo que se quiere o necesita saber

Sabiendo de antemano lo que se quiere medir/conocer, se puede definir la métrica más representativa para conocerlo. No siempre la Media o Promedio es la que muestra el comportamiento de un conjunto de datos.

No dar por sentado la casualidad

La administración refiere a encontrar las palancas que afectaran el desempeño. En este mundo de conocimiento azul y verde las hipótesis dependen de lo que se asume puede pasar y la única forma de confiar en que estos cursos de acción hipotéticos son ciertos es comprobar que las causas asumidas de los mismos se en efecto se mantienen.

Para establecer verdadera causalidad es necesario hacerse tres preguntas:

1- Existe una asociación entre las variables?

2- La secuencia de correlación es correcta?

3- Existe otra explicación que pueda ser responsable de la correlación entre las variables?

Para establecer la correlación en ocasiones es mejor analizar los datos crudos no solo la aparente correlación.

La estadística no puede probar las cosas con 100% de certeza

Se toman muestras representativas y aleatorias de la población para analizar determinadas variables y probabilidades. Por aleatoria entendemos que cada miembro de la muestra posee igual probabilidad de ser seleccionando. En función del Teorema de Límite Central (si Sn es la suma de n variables aleatorias independientes y de varianza no nula pero finita, entonces la función de distribución de Sn «se aproxima bien» a una distribución normal), permite calcular un intervalo de confianza.

Un resultado que es numéricamente o estadísticamente significante puede ser inútil para tomar decisiones.

Lo importante es trabajar con intervalos de confianza para tomar decisiones correctas.

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