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Trabajo
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ORGANIZACIONES NOMBRE DEL ALUMNO: YESENIA GARCIA CAMPOS NOMBRE DEL PROFESOR: ANTONIO CANUL PEREZ PERIODO: AGOSTO-ENERO
Fecha de entrega: 03 de noviembre 2011
Distribucin normal. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la fsica hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en reas de negocios o instituciones gubernamentales. La estadstica se divide en dos grandes reas: La estadstica descriptiva, se dedica a los mtodos de recoleccin, descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numrica o grficamente. Ejemplos bsicos de parmetros estadsticos son: la media y la desviacin estndar. Algunos ejemplos grficos son: histograma, pirmide poblacional, clsters, entre otros. La estadstica inferencial, se dedica a la generacin de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenmenos en cuestin teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la poblacin bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hiptesis), estimaciones de caractersticas numricas (estimacin), pronsticos de futuras observaciones, descripciones de asociacin (correlacin) o modelamiento de relaciones entre variables (anlisis de regresin). Otras tcnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minera de datos. Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadstica aplicada. Hay tambin una disciplina llamada estadstica matemtica, la que se refiere a las bases tericas de la materia. La palabra estadsticas tambin se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadstico a un conjunto de datos, como en estadsticas econmicas, estadsticas criminales, entre otros.
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HISTORIA En su origen, por tanto, la Estadstica estuvo asociada a los Estados, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La coleccin de datos acerca de estados y localidades contina ampliamente a travs de los servicios de estadstica nacional e internacional. En particular, los censos suministran informacin regular acerca de la poblacin. Ya se utilizaban representaciones grficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el nmero de personas, animales o ciertas mercancas. Hacia el ao 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeos envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la produccin agrcola y de los gneros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la poblacin y la renta del pas mucho antes de construir las pirmides en el siglo XI a. C. Los libros bblicos de Nmeros y Crnicas incluyen en algunas partes trabajos de estadstica. El primero contiene dos censos de la poblacin de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judas. En China existan registros numricos similares con anterioridad al ao 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya informacin se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos. ESTADSTICA EN NUESTROS DIAS Durante el siglo XX, la creacin de instrumentos precisos para asuntos de salud pblica (epidemiologa, bioestadstica, etc.) y propsitos econmicos y sociales (tasa de desempleo, econometra, etc.) necesit de avances sustanciales en las prcticas estadsticas. Hoy el uso de la estadstica se ha extendido ms all de sus orgenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estadstica para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras reas. La estadstica es entendida generalmente no como un sub-rea de las matemticas sino como una ciencia diferente aliada. Muchas universidades tienen departamentos acadmicos de matemticas y estadstica separadamente. La estadstica se ensea en departamentos tan diversos como psicologa, educacin y salud pblica.
Regresin lineal - Grficos de dispersin en estadstica. Al aplicar la estadstica a un problema cientfico, industrial o social, se comienza con un proceso o poblacin a ser estudiado. Esta puede ser la poblacin de un pas, de granos
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cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fbrica en particular durante un periodo dado. Tambin podra ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo. Por razones prcticas, en lugar de compilar datos de una poblacin entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la poblacin, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estadsticamente lo cual sigue dos propsitos: descripcin e inferencia. El concepto de correlacin es particularmente valioso. Anlisis estadsticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (esto es, dos propiedades de la poblacin bajo consideracin) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexin entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podra resultar en que personas pobres tienden a tener vidas ms cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dicen que estn correlacionadas. Sin embargo, no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relacin de causalidad entre las dos variables. El fenmeno correlacionado podra ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora. Si la muestra es representativa de la poblacin, inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la poblacin completa. Un problema mayor es el de determinar que tan representativa es la muestra extrada. La estadstica ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recoleccin de los datos, as como mtodos para disear experimentos robustos como primera medida, ver diseo experimental. El concepto matemtico fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad. La estadstica matemtica (tambin llamada teora estadstica) es la rama de las matemticas aplicadas que usa la teora de probabilidades y el anlisis matemtico para examinar las bases tericas de la estadstica. El uso de cualquier mtodo estadstico es vlido solo cuando el sistema o poblacin bajo consideracin satisface los supuestos matemticos del mtodo. El mal uso de la estadstica puede producir serios errores en la descripcin e interpretacin, afectando las polticas sociales, la prctica mdica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reaccin nuclear. Incluso cuando la estadstica es correctamente aplicada, los resultados pueden ser difcilmente interpretados por un inexperto. Por ejemplo, el significado estadstico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variacin aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo. El conjunto de habilidades estadsticas bsicas (y el escepticismo) que una persona necesita para manejar informacin en el da a da se refiere como cultura estadstica.
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tienen incidencia en los mercados de trabajo y en la economa ya no se formularn sobre la base de estadsticas que reflejen slo parcialmente las contribuciones de los trabajadores. Es evidente que el uso de una base estadstica incompleta para elaborar tales polticas y programas va en detrimento tanto de las mujeres como de los hombres, si bien en grados diferentes
Trminos comunes. Poblacin: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten informacin sobre el fenmeno que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos la edad de los habitantes en una ciudad, la poblacin ser el total de los habitantes de dicha ciudad. Muestra: Subconjunto de la poblacin seleccionado de acuerdo con un criterio, y que sea representativo de la poblacin. Por ejemplo, elegir 30 personas por cada colonia de la ciudad para saber sus edades, y este ser representativo para la ciudad. Individuo: cualquier elemento que porte informacin sobre el fenmeno que se estudia. As, si estudiamos la altura de los nios de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos la edad de cada habitante, cada habitante es un individuo.
Variable: Fenmeno que puede tomar diversos valores. Las variables pueden ser de dos tipos: Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).
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Variables cuantitativas: tienen valor numrico (edad, precio de un producto, ingresos anuales Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas: Discretas: slo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: nmero de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podr ser 3,45). Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehculo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc. Las variables tambin se pueden clasificar en: Variables unidimensionales: slo recogen informacin sobre una caracterstica (por ejemplo: edad de los alunmos de una clase). Variables bidimensionales: recogen informacin sobre dos caractersticas de la poblacin (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase). Variables pluridimensionales: recogen informacin sobre tres o ms caractersticas (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase). DATOS Caractersticas o nmeros que son recolectados por observacin. No son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenmeno que queremos estudiar Los datos estadsticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronolgicos y geogrficos Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad. Ejemplo: Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadstica I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos. Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos. Ejemplo: Se clasifican los estudiantes del Ncleo San Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes. Datos cronolgicos: cuando los valores de los datos varan en diferentes instantes o perodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronolgicos. Ejemplo: Al registrar los promedios de notas de los Alumnos del Ncleo San Carlos de la UNESR en los diferentes semestres. Datos geogrficos: cuando los datos estn referidos a una localidad geogrfica se dicen que son datos geogrficos. Ejemplo: El nmero de estudiantes de educacin superior en las distintas regiones del pas Estadstica Descriptiva: Tienen por objeto fundamental describir y analizar las caractersticas de un conjunto de datos, obtenindose de esa manera conclusiones sobre las caractersticas de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observacin de todos los elementos de una
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poblacin (observacin exhaustiva) sino tambin a la descripcin de los elementos de una muestra (observacin parcial). En relacin a la estadstica descriptiva, Ernesto Rivas Gonzles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadstica descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrn la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendr dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilar dentro de cierto lmite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.
a lo largo de nuestra vida siempre ha estado presente la toma de decisiones, siempre se nos presentan diversos caminos u opciones, algunas de ellas son correctas y facilitan el camino hacia el xito y otras nos llevan directamente al fracasolas personas que actan o deciden racionalmente estn intentando alcanzar alguna meta que no se puede lograr sin accin. necesitan comprender en forma clara los recursos alternativos mediante los cuales se pueden alcanzar una meta de acuerdo a las circunstancias y limitaciones existentes, ya que, no todo el tiempo son favorables porque diversos factores son quines la regulan, es por ello, que si tomamos una decisin debemos estar conscientes que as como nos puede resultar favorables, a lo largo del tiempo por indeterminada circunstancia puede afectarnospara evitar que una decisin tomada nos afecte, antes de tenemos que pensar en una alternativa que pueda ayudarnos si en determinado momento esa decisin resulta incorrectael presente ensayo trata el tema aplicacin del proceso administrativo en estudios estadisticos. se explica cmo se aplica cada una de las etapas del proceso administrativo en un determinado estudio estadstico y las ventajas que tiene saber cmo se aplica el proceso a dichos estudios. ya que, no solamente la estadistica auxilia a la administracion, si no que tienen una brecha que las relaciona mutuamente. la administracin es una herramienta de control, y para llevar a cabo dicho control la estadstica le ayuda a recolectar, organizar, analizar e interpretar los datos que se obtienen al terminar el proceso administrativo, se realiza una retroalimentacin y es donde se concluye qu mejoras pueden hacerse respecto a algn problema que se tenga. es una herramienta del control, como parte del proceso administrativo (o lo que es lo mismo: planeacin, organizacin, direccin y control) ya que la estadstica te ayuda a recolectar, estudiar y al final interpretar los datos que obtienes al terminar el proceso administrativo, te retroalimentas con esta informacin y al final ves en que puedes mejorar. las modernas estadsticas acompaadas de las poderosas herramientas informticas permiten a los directivos, asesores y personal, contar con la suficiente informacin para mejorar a partir de ella los procesos de la empresa, tomar mejores decisiones.
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es muy importante para un buen control los anlisis estadsticos de los innumerables aspectos de la operacin de un negocio o empresa, as como la presentacin clase.
la mayor parte de los administradores comprenden mejor los datos estadsticos cuando se le presenta en forma grfica, all se representan mejor tendencias y relaciones. los datos deben ser presentados en forma tal que puedan realizarse comparaciones con ciertos estndares. puesto que ningn administrador puede hacer nada con respecto al pasado, es esencial que los reportes estadsticos muestren tendencias para que las personas que los observan puedan extrapolar y estimar el rumbo, o tendencia. esto significa que la mayor parte de los datos, cuando se presentan en grficas, deben estar disponibles en promedios de tiempos para eliminar las variaciones debidas a perodos contables, factores estacionales, ajustes contables y otras variaciones asociados con tiempos determinados. en la actualidad la mayora de las ciencias y tecnologas basan sus procesos en el apropiado uso de la informacin y el provecho que puedan obtener de esta para mejorar sus procesos, los cuales por lo general buscan el mejoramiento econmico de las empresas
seleccin de caracteres dignos de ser estudiados. mediante encuesta o medicin, obtencin del valor de cada individuo en los caracteres seleccionados. elaboracin de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificacin de los individuos dentro de cada carcter. representacin grfica de los resultados (elaboracin de grficas estadsticas).
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obtencin de parmetros estadsticos, nmeros que sintetizan los aspectos ms relevantes de una distribucin estadstica.
estadstica descriptiva se refiere a la recoleccin, presentacin, descripcin, anlisis e interpretacin de una coleccin de datos, esencialmente consiste en resumir stos con uno o dos elementos de informacin (medidas descriptivas) que caracterizan la totalidad de los mismos. la estadstica descriptiva es el mtodo de obtener de un conjunto de datos conclusiones sobre si mismos y no sobrepasan el conocimiento proporcionado por stos. puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una poblacin o de una muestra, cuando en la etapa preliminar de la inferencia estadstica se conocen los elementos de una muestro.
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