...Lunes 6 junio de 2011. CAPITULO I ¿Qué es la estadística? Una de las herramientas utilizadas para tomar decisiones es la estadística. Como estudiante de administración, se requieren conocimientos básicos y habilidades para organizar, analizar y transformar datos, así como para presentar la información. Para tomar una decisión informada es necesario llevar a cabo lo siguiente: 1. Determinar si existe información adecuada o si requiere info adicional. 2. Reunir info adicional, de manera que no se obtenga resultados erróneos. 3. Resumir los datos de manera útil e informativa. 4. Analizar la info posible. 5. Obtener conclusiones y hacer inferencias al mismo tiempo que se evalúa el riesgo de tomar una decisión incorrecta. Estadística: ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el fin de propiciar la toma de decisiones mas eficaz. Tipos de estadística: • E. Descriptiva.- método para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. Los datos se ordenan en una distribución de frecuencia. • E. Inferencial.- el objetivo es encontrar algo relacionado con la población a partir de una muestra de dicha población. Población: conjunto de individuos u objetos de interés o medidas obtenidas a partir de todos los individuos u objetos de interés. Con el objeto de inferir algo sobre una población, lo común es que se tome una muestra de la población. Muestra: porción o parte de la población e interés. ...
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...Universidad Tecnológica de Panamá Facultad de Ciencias y Tecnología Licenciatura en Comunicación Ejecutiva Bilingüe Estadística Integrantes: Casas Zulany 6-718-517 Domínguez Noemí 8-893-928 Martínez Luisa 8-884-2220 Rodríguez Julio 3-732-2157 Troetsch Sugheidi 8-889-1340 Valdés Alicia 8-794-2206 Ye Susana 8-893-1963 Grupo: 1EB231 Profesora: Espinosa Gilda Fecha de entrega: Martes 30 de junio de 2015 Introducción En este informe se encontrara una propuesta para desarrollar que es acerca de los salarios que pagan las empresas en los puestos según cargo y nivel de responsabilidad mostrándolos datos y utilizado la probabilidad. Como primer punto veremos una breve reseña de la información sus ventajas y desventajas en la obtención de datos. Encontraremos las características de la población o muestra definiendo las variables de estudio Dentro de la descripción de datos se ver la posición, la dispersión, forma y según la regla de la Normal Representaremos en graficas los resultados de los salario según su puesto y responsabilidades. Índice 1. Introducción……………………………………………………………………1 2. Explicar la fuente de la información 3.1 Breve reseña de la fuente de información…………………………….2 3.2 Ventajas y desventajas de la forma de obtención de datos………..2 3. Los contenidos 4.3 Determinar si se trata de una población o muestra………………….2 4.4.1 Definir las características de la población o muestra…………3 4.4...
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...|Nombre: Sandra Yazmin Hernández Rodríguez |Matrícula: 2736894 | |Nombre del curso: |Nombre del profesor: | |“Mercadotecnia internacional” |Ekatherine Bojorques | |Módulo: |Actividad: | |Módulo 2: Series de tiempo y regresión lineal simple |Ejercicio. 6 | |Fecha: Viernes 18 de Septiembre del 2015 | |Bibliografía: | |Bowreman, B. L., O'conell, R. T. y Koehler, A. B. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión (4ª ed.). México: CENEGAGE | |learning. | Objetivo: Obtener los coeficientes de correlación de dos variables cuantitativas, así como realizar el análisis de autocorrelación en datos de una serie de tiempo. Resultados: Realiza los siguientes ejercicios: 1. El gerente de un banco está interesado en reducir el tiempo que las personas esperan para ver...
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...Nombre: | Matrícula: | Nombre del curso: Estadísticas y pronóstico para la toma de decisiones | Nombre del profesor: | Módulo: 1. | Actividad: Ejercicio 1 | Fecha: | Bibliografía:Hanke. J. E. y Wichern. D. W. (2010). Pronósticos en los negocios (9ª ed.).México: Pearson. | Objetivo del ejercicio: Utilizar la probabilidad, con el fin de cuantificar la incertidumbre de los datos obtenidos. Descripción del ejercicio: A través del cálculo de probabilidades, el alumno comprenderá los principios de cuantificación de incertidumbre, que serán útiles en las pruebas de hipótesis. Requerimientos para el ejercicio: Calculadora de bolsillo y computadora Procedimiento y resultado 1. Describe brevemente cuál es el papel de la probabilidad en la estadística. La probabilidad es la ciencia de la incertidumbre y su objetivo es cuantificar la incertidumbre. 2. Durante una reciente promoción, un banco ofrece hipotecas de 1, 2 y 3 con un interés reducido. Los clientes también pueden elegir entre las hipotecas abiertas y cerradas. Supón que 300 solicitudes de hipotecas y que el número de hipotecas de cada tipo son como se presentan en la siguiente tabla. El gerente selecciona una solicitud de hipoteca al azar, y los eventos relevantes se definen como sigue. L: la solicitud es por una hipoteca de 1 año 0.3733 M: la solicitud es por una hipoteca de 2 años 0.28 S: la solicitud es por una hipoteca de 3 años 0.3466 C: la solicitud es de una hipoteca cerrada ...
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...[pic] ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE ECONOMÍA Y NEGOCIOS ECONOMÍA ESTADÍSTICA COMPUTARIZADA Paralelo: 363 TALLER EN CLASE II PARCIAL 1. De una población de 1500 estudiantes de la Facultad de Negocios de una cierta Universidad, se quiere una muestra aleatoria simple para pedirles a los estudiantes que en una escala del 1 al 5 evalúen su carrera. ¿Cuántas personas deberán encuestar para tener un error de 0.5 y un nivel de confianza del 95% si usan muestreo con remplazo? ¿y si usan muestreo sin remplazo? 2. En la hoja1 del libro de Excel población.xlsx se encuentran los datos de una población de individuos. En la columna A está su número de identificación, en la columna B está su sexo y en la columna C se encuentra su altura (aunque está cubierta para que ud. no la pueda ver). Como se podría observar, el 50% de la población son hombres y el otro 50% mujeres. Se sabe que la varianza en cada grupo es similar. Se pide: a. Generar una muestra aleatoria de 20 individuos con muestreo aleatorio simple sin remplazo. Repita este proceso 5 veces y revise en cuántos casos obtuvo una muestra con 50% de hombres y 50% de mujeres. b. Generar una muestra de 20 individuos con muestreo estratificado. Calcule la media de cada estrato y estime la media poblacional con esta información. 3. Una investigadora quiso estimar el peso promedio de 90 ratas (50 machos y 40 hembras) que han sido alimentados con cierta dieta. Las ratas fueron...
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...Estadística descriptiva. Ciencia que proporciona técnicas precisas para obtener información (recolección y presentación de datos), así como métodos para el análisis, validación y presentación de ésta. La estadística se divide en dos ramas que son: Estadística descriptiva Estadística inferencial Definiciones básicas Estadística descriptiva Contiene la recolección, organización, presentación y resumen de una serie de datos en forma tabular, gráfica o numérica. El análisis se limita en sí mismo a los datos recolectados y no se puede realizar inferencia (generalización) alguna acerca de la población de donde provienen esos datos. Ejemplo: Analizar el comportamiento del monto de un lote de 100 facturas. Definiciones básicas Estadística inferencial Hace posible la estimación de una característica de una población o la toma de una decisión referente a una población, fundamentándose sólo en los resultados de la muestra. Ejemplo: Conocer la tendencia electoral con base en una encuesta realizada en las principales ciudades del país. Definiciones básicas • Experimentación Proceso de generar datos. • Población Conjunto de observaciones en las cuales se está interesado. • Muestra Subconjunto de una población. Debe ser representativa, es decir que todas las características de una población estén representadas. • Muestra aleatoria Aquella en la cual todos los elementos de una población tienen la misma oportunidad (probabilidad) de ser seleccionados. Definiciones básicas ...
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...Agua * En el foro “El agua en México: un reto actual”, organizado por el PNUMA, Gustavo Paz, gerente de Gestión de Cartera de Proyectos de la Comisión Nacional del Agua (Conagua), dijo que la disponibilidad del líquido bajó a 4 mil metros cúbicos por persona para 2011, y “va a seguir bajando. El agua es finita, pero la población sigue aumentando; para 2030 ya vamos a andar en 3 mil 790 metros cúbicos por mexicano”. (http://www.eluniversal.com.mx/nacion/204975.html) * Diversos organismos civiles locales e internacionales calculan que en el mundo hay aproximadamente entre 800 y 1,200 millones de personas que tienen dificultades para acceder o no tienen acceso al agua potable[4]. En México, al 2010, el porcentaje de viviendas con disponibilidad de agua fue de casi 89 % esto significa más de 74 millones de personas, el resto se abasteció de agua entubada fuera de la vivienda pero dentro del terreno que habitan, de pozos, ríos o arroyos, de la llave pública, o de otra vivienda[5]. De igual manera, de un total de 2,457 municipios del país, el 98 % (2,410) contaban con servicio de agua potable[6]. http://www.parametria.com.mx/carta_parametrica.php?cp=4566 * México contaba en 2010 con una disponibilidad natural media total de 462,583 millones de m3 al año y un escurrimiento natural medio superficial total de 379,035 hm3 al año. Sin embargo, su distribución espacial es bastante irregular: en el 42% del territorio, principalmente en el norte del país, los registros...
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...Estándares Transact-SQL Buenas Prácticas de Programación 1. Convenciones y Estándares de Nombres Nota: Los términos “notación Pascal” y “notación de Camell” son usados a través de este documento. Notación Pascal – El primer carácter de todas las palabras se escribe en Mayúsculas y los otros caracteres en minúsculas. Ejemplo: ColorDeFondo Notación de Camell – El primer carácter de todas las palabras, excepto de la primera palabra se escribe en Mayúsculas y los otros caracteres en minúsculas. Ejemplo: colorDeFondo 1. Usa notación Pascal para el nombre de las Tablas CREATE TABLE dbo.Employee 2. Usa notación Pascal para el nombre de los campos de tabla CREATE TABLE dbo.Employee ( IdEmployee INT, FirstName VARCHAR(20), LastName VARCHAR(20) ) 3. NO usar nunca “sp_”, La razón es que: SQL Server reconoce el prefijo “sp_” como “System Stored Procedure”, es decir, un procedimiento almacenado de Sistema y lo buscaría en la Base de Datos. Usa la siguiente sintaxis para los nombres de los Stored procedures: Usp_<Nombre Esquema>_<Nombre Tabla> _<Accion> Ejemplo: usp_GEN_Employee_Insert usp_GEN_Employee_GetAll 4. Usa esquemas para agrupar los objetos como tablas, los nombres deben de ser Abreviados. Incorrecto: GEN_Employee Correcto: GEN.Employee 2. Consideraciones en el diseño de base de datos 1. El nombre de la base de datos debe de asemejarse al nombre de la aplicación, no deberá de contener...
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...Ana Fraile 1. En una tabla, identificar las empresas para las que compró acciones y qué motivó la compra. Se debe presentar argumentos financieros, datos numéricos, gráficas que faciliten entender la compra del instrumento. A. Walmart (WMT): Esta compañía fue mi primera compra con 10 acciones, cual fue la compra de práctica, donde realmente no hubo una razón específica financiera por la que hice la compra. Escogí Wal-Mart porque es una de las tiendas que más vende en Puerto Rico y tenia curiosidad como funcionaria la bolsa de valores. Según la Oficina Económica y comercial de la Embajada de España en San Juan de Puerto Rico, Wal-Mart en el 2010 vendió 920 millones en ventas brutas en Puerto Rico. A pesar de esto no necesariamente los demás Wal-Mart tengan esta suerte. B. Kroger (KR): La razón que compre 5 acciones en esta compañía, fue porque leí una noticia que hablaba sobre el éxito de este supermercado y las nuevas ideas que traían al mercado. Lamentablemente no pude conseguir la noticia pero hablaba de cómo Kroger prometía un aumento en su bolsa de valores y como traer buenos productos a buen precio estaba atrayendo a clientes; específicamente en el área de comida orgánica. Esto fue cierto durante estos tres meses la compañía fue aumentando de valor. Antes de hacer la compra en septiembre observe la grafica de un año y me di cuenta de que era cierto el valor había aumentado en el ultimo año. Para esta época observando la grafica otra vez se puede observar como...
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...ASIGNATURA ESTADÍSTICA Curso 2015- 2016 (Fecha última actualización:20-Mayo-2015) MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Formación Básica Estadística 1º 2º 6 Básica PROFESOR(ES) DIRECCIÓN COMPLETA DE CONTACTO PARA TUTORÍAS (Dirección postal, teléfono, correo electrónico, etc.) Javier Álvarez Liébana Correo electrónico: javialvaliebana@ugr.es Beatriz Cobo Rodríguez Teléfono: 958 241571 Correo electrónico: beacr@ugr.es TEORÍA A: Nuria Rico Castro B: Nuria Rico Castro C: María Dolores Huete Morales D: Mari Cruz Melchor Ferrer E: María Dolores Huete Morales F: Mari Cruz Melchor Ferrer F: María Dolores Huete Morales PRÁCTICAS Javier Álvarez Liébana Beatriz Cobo Rodríguez María Dolores Huete Morales Mari Cruz Melchor Ferrer David Molina Muñoz Rocío Raya Miranda Nuria Rico Castro María Dolores Huete Morales Teléfono: 958 242989 Correo electrónico: mdhuete@ugr.es Mari Cruz Melchor Ferrer Teléfono: 958 240835 Correo electrónico: mmelchor@ugr.es David Molina Muñoz Correo electrónico: dmolinam@ugr.es Rocío Raya Miranda Teléfono: 958 243712 Correo electrónico: rraya@ugr.es Nuria Rico Castro Teléfono: 958 246306 Correo electrónico: nrico@ugr.es HORARIO DE TUTORÍAS Javier Álvarez Liébana Cuatrimestre 1º: Lunes de 17h a 18h. Miércoles de 11h a 12h. Departamento de Estadística e I.O. (Facultad de Ciencias) Cuatrimestre 2º: Lunes de 17h a 18h. Miércoles de 11h a 12h. Departamento de Estadística e I...
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...TEST DE ELLIOT - ROTHENBERG Y STOCK El ERS señala la prueba optima es basado en la regresión cuasi-diferenciando definida en la ecuación dyta=dxtaδa+ ηt. Al definir los residuos de dyta=dxtaδa+ ηt como ηta=dyta- dxtaδ(a) y permitio SSRa=ηt2 (a) sea la función de los residuos suma de los cuadrados. El ERS (factible) señala el estadístico de la prueba óptima de la hipótesis nula α=1 que contra la alternativa α=a que, se define entonces como: Pt=(SSRa-aSSR1)f0 H0: La serie tiene una raíz unitaria H1: La serie no tiene una raíz unitaria. Donde es f0 un estimador del espectro residual al cero de frecuencia y donde es una función residual acumulativa. Los valores críticos para el ERS prueban la estadística, se computan interpolando los resultados de la simulación proporcionados por ERS para T=50,100,200…∞. El método busca minimizar la diferencia cuadrática entre los valores de la serie y los valores de la tendencia determinística, para distintos valores de (que dependen del parámetro c) y para =1. Una vez obtenidos los residuos de la estimación eficiente (es decir, aquella que minimiza la diferencia mencionada), se aplica un test de Dickey-Fuller sin constante o deriva y sin tendencia, por cuanto se trabaja con una serie transformada por precisamente la remoción de la tendencia determinística. EJEMPLO CON DATOS DEL PIB EN EVIEWS UNIT ROOT EN NIVELES CON 11 REZAGOS Null Hypothesis: PIB has a unit root | | Exogenous: Constant | | | Lag length: 4 (Spectral...
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...La población y el territorio como factores determinantes del éxito de las potencias económicas emergentes, BRIC Y CIVETS. Juntos los países que conforman los BRIC representan el 26% de la masa terrestre del planeta y es el hogar de 46 % de la población mundial, mientras que los CIVETS son el hogar del 9% de la población mundial y representan el 2% del planeta tierra, al fusionar estos 10 países nos encontramos con unas cifras asombrosas, representan el 55% de la población mundial y el 28% del territorio mundial, seguimos con las estadísticas económicas y nos encontramos con que estos 10 países representan casi el 20% del PIB mundial, dadas estas cifras podemos comprender la importancia y peso de estas naciones en el ámbito internacional. Al seguir analizando, esta vez en el plano cartesiano, comprendemos que su poder va mas allá de lo que anteriormente citamos, la ubicación de estos países es envidiable, se adentran en cada uno de los océanos en su basta extensión y se imponen ante el mundo no solo como potencias económicas si no también potencias marítimas a las que el mundo en algún momento recurrirá. Fuentes: http://brics6.itamaraty.gov.br/about-brics/economic-data Base de datos World Economic Outlook ("Perspectiva de la economía mundial"), Fondo Monetario Internacional (FMI), actualizada a su edición del 9 de octubre de 2012. Fondo Monetario Internacional (FMI) (octubre de 2014). «Report for Selected Countries and Subjects» (ASPX). World Economic Outlook Database...
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...Eficiencia de algoritmos de compresión de archivos en tablets android Isaac Torres, Leonardo Larrea, Carlos Gualán, Freddy Tandazo, Jorge García Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Escuela Superior Politécnica del Litoral Campus “Gustavo Galindo”, Km 30,5 vía Perimetral. Casilla 09-01-5863, Guayaquil, Ecuador ismatorr@espol.edu.ec, jalarrea@espol.edu.ec, camagual@espol.edu.ec, fatandaz@espol.edu.ec, joregarc@espol.edu.ec Resumen En el presente trabajo se buscó determinar el algoritmo de compresión de archivos más eficiente según su grupo, de acuerdo a dos factores, éstos son, tiempo de compresión y porcentaje de compresión, los grupos de algoritmos son: algoritmos estadísticos, algoritmos híbridos y algoritmos de diccionario. Para ello se hizo un muestreo estratificado de archivos con respecto a su tamaño y su redundancia de información. Para analizar la eficiencia de cada algoritmo se utilizó diferencias de medias y varianzas entre el tiempo de compresión y el porcentaje de compresión. Los resultados fueron que los archivos muy pequeños, en lugar de disminuir su tamaño, éstos aumentan. Para los archivos medianos, los algoritmos híbridos y de diccionario tienen un mejor tiempo de compresión y descompresión que los algoritmos estadísticos, mientras que para los archivos grandes, los algoritmos híbridos tienen una clara ventaja sobre los algoritmos estadísticos y de diccionario. Palabras Claves: ESPOL, factores, universidad. Abstract In...
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...Módulo 3 La sensibilidad del mercado Consulta la siguiente guía de respuestas a las preguntas hechas en el ejercicio y compara las respuestas dadas por ti a manera de auto-retroalimentación para tu aprendizaje. Este ejercicio es solo de retroalimentación, NO SE ENVÍA. Pregunta 1: Las estadísticas de la industria del perfume muestran que en los últimos cinco años el número de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, pero la cantidad de dinero gastada por los consumidores en perfumes no sufrió cambios. ¿De cuánto debe ser la elasticidad precio del perfume? Respuesta: La elasticidad precio del perfume es unitaria, dado que el gasto de los consumidores no se vio afectado por la reducción en el consumo de perfume. Pregunta 2: Las estadísticas de la industria del perfume muestran que en los últimos cinco años el número de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, pero la cantidad de dinero gastada por los consumidores en perfumes no sufrió cambios. ¿En qué porcentaje debió haber aumentado el precio? Respuesta: Cuando el gasto de los consumidores no se ve afectado ante cambios en la cantidad demandada, ello significa que la elasticidad precio del bien es unitaria. En ese sentido, si la cantidad de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, deberá ser el caso que el precio del perfume haya subido 30%. Pregunta 3: ¿Cómo se catalogan el gas natural y el diesel a partir del hecho de que la elasticidad cruzada del gas natural con respecto al precio del diesel sea de...
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...UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 5. EFICIENCIA Y PRODUCTIVIDAD DEL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: UN ESTUDIO EMPÍRICO UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 5.1. Modelización de la producción del sistema portuario español: variables para la estimación empírica _________________________ 209 5.2. Análisis comparativo de la eficiencia técnica: un enfoque a corto plazo ____________________________________________________ 219 5.3. Análisis comparativo de la evolución de la productividad: una aproximación a través del índice de Malmquist _________________ 229 5.4. Conclusiones __________________________________________ 239 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO...
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