1 Estadística Descriptiva y Representaciones GráficasInferencia Estadística Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
2 Estadística DescriptivaDefinición: Conjunto de técnicas y herramientas para recolectar, presentar, describir y facilitar la caracterización de un conjunto de datos para su análisis. Población: Conjunto de entidades sobre las cuales se puede realizar la medición de las características de interés. Variables Continuas – Variables Discretas Variables nominales, ordinales, escalares Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
3 Estadísticos Media Aritmética Coeficiente de Variación ModaVarianza sin Ajustar Mediana Varianza Ajustada Parámetros: Son perfectos, nunca se conocen. (Letras Griegas) Estadísticos: No son perfectos, intentan representar los parámetros. Son funciones de una característica de una muestra de una población. (Letras Latinas) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
4 Ejercicio Determinar el promedio, desviación estándar, mediana y moda del siguiente conjunto de datos. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
5 Estadísticos de Forma Coeficiente de Asimetría EstandarizadoCoeficiente de Kurtosis Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
6 Estadígrafos de forma Asimetría Kurtosis > 3 = 3 < 3 ModaMediana Media > 3 = 3 Moda Mediana < 3 Media Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
7 Interpretación Estadísticos de Tendencia CentralInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
8 Estadísticos de tendencia como indicadores de procesosSuponga que usted es el encargado de medir el cumplimiento en la entrega de pedidos a domicilio de cierto establecimiento comercial que tiene como slogan “20 minutos o su comida es gratis”. ¿Qué indicadores basados en los tiempos de entrega utilizaría usted para medir el proceso? Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
9 Frecuencias Relativas y AbsolutasInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
10 Representaciones GráficasPermiten resumir la información de grandes cantidades de datos. Son fáciles de explicar y entender. Apoyan el proceso de control de información. Las nuevas tecnologías de información posibilitan la interpretación en tiempo real de información. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
11 Histograma Representación de las frecuencias acumuladas de una variable. Permite observar el comportamiento de la variable de interés. Brinda información sobre sus estadísticos centrales y de forma. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
12 Diagrama de Pareto Es un histograma ordenado por las frecuencias.Permite la selección de los elementos más relevantes. Barras=Frecuencia relativa, Ojiva= Frecuencia Acumulada. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
13 Diagrama de cajas y bigotesConcentración de datos. Cantidad de datos extremos. Valores centrales. Bigote Inf: Q1-1.5*RIC . Bigote Sup: Q3+1.5*RIC. Extremos: Med ± 3*RIC Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
14 Diagramas de tendenciaIndican el comportamiento de una variable en el tiempo Permite identificar tendencias, estaciones, ciclos. Comúnmente aplicado a la predicción. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
15 Ejercicio Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
16 Ejercicio (c) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
17 Ejercicio (c) Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
18 Errores Comunes en la Presentación de GráficosInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
19 Tamaños de letra de las clasesInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
20 Usar Imágenes de Fondo en los GráficosInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
21 Valores iniciales de ejeValor inicial > 0 Valor inicial = 0 Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
22 Colores en los gráficosColores que resaltan Colores Homogéneos Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
23 Partición de Gráficos Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
24 Representaciones Gráficas EspecialesInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
25 Descripción del avance militar Napoleón en RusiaInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
26 Crecimiento de un escarabajoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
27 Cambio de expresiones de un Lobo
28 Flujo de Imp-Exp de armas en el mundoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
29 Flujo de Tuits en San FransiscoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
30 Popularidad de los nombres en el tiempoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
31 Riesgo de operación de UBERInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
32 Infografías Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
33 Fuente: Ograma Impresores. Tomada de: http://www.ograma.cl/comunidad/?p=382
34 Fuente: CarlosNuel. Tomada de: http://www. carlosnuel
35 Los ricos en Colombia olombia/IMAGEN/IMAGEN png Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
36 Muestreo ProbabilísticoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
37 Muestreo Es una herramienta de investigación científica que indica qué parte de la población debe examinarse. La muestra debe ser una representación adecuada de la población para que no incida en los resultados de la investigación. Cuando una característica de la muestra no es aleatoria y puede incidir en la variable de medición se dice que es una muestra SESGADA. Entre mayor el tamaño de la muestra, más fuerte son las conclusiones de la investigación. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
38 Muestreo Aleatorio SimpleCada uno de los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Usualmente se lista todos los posibles individuos y usando números aleatorios se eligen aquellos a ser incluidos en la muestra. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
39 Muestreo EstratificadoConsiste en considerar categorías típicas en las que sus individuos son homogéneos dentro de la categoría pero diferentes entre categorías. Se pretende que todas las categorías de la población de interés estén adecuadamente representadas en la muestra. Dentro de cada categoría se puede realizar un muestreo aleatorio simple, o si es necesario un estratificado. El tamaño de elementos de cada categoría no necesariamente debe ser el mismo. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
40 Ejemplo de Muestreo Categoría B Categoría A Categoría C Categoría DInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
41 Muestreo NO ProbabilísticoInferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá
42 Muestreo por cuotas Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. Consiste en dividir la población en estratos definidos por algunas variables conocidas (Género, Estrato, etc), para luego obtener el peso relativo de cada categoría sobre el total de la población. Con ayuda del peso relativo se obtiene la “cuota” o número de unidades requeridas. El investigador tiene libertad para elegir los sujetos dentro de cada estrato definido. Inferencia Estadística- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá