ESTADISTICA GERENCIAL

LUIS GABRIEL NIÑO DUARTE
ANYI YISLENI ORJUELA ARENAS
DOCENTE:
ANGELA PATRICIA GUERRERO
-2013-
PROYECTO ESTADISTICA II
LUIS GABRIEL NIÑO DUARTE
ANYI YISLENI ORJUELA ARENAS
INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO
ADMINISTRACION DE EMPRESAS
(CURRICULO INTEGRADO) VIRTUAL
-2013-
II ENTREGA
OBJETIVOS
Calcular y analizar la información proporcionada por las medidas detendencia central, las medidas de localización y las medidas de dispersión.
Comprender los conceptos teóricos estadísticos haciendo uso de un programa.
Utilizar el programa Microsoft Excel para poder realizar cálculos de probabilidad, utilizando las funciones de probabilidad para variables aleatorias discretas y para V.A. continuas.
Aplicar y comprender correctamente los conceptos deDistribución Binomial, Distribución Normal, Teorema del Límite Central, Estimación Puntual e Intervalo de Confianza.
MARCO TEÓRICO
Teoría de Probabilidad
La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas casualidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico.
Existen diversas formas como método abstracto, como la teoríaDempster-Shafer y la teoría de la relatividad numérica, esta última con un alto grado de aceptación si se toma en cuenta que disminuye considerablemente las posibilidades hasta un nivel mínimo ya que somete a todas las antiguas reglas a una simple ley de relatividad. La probabilidad de un evento se denota con la letra p y se expresa en términos de una fracción y no en porcentajes, por lo que el valor de p caeentre 0 y 1. Por otra parte, la probabilidad de que un evento "no ocurra" equivale a 1 menos el valor de p y se denota con la letra q.
P(Q) = 1 - P(E)
Los tres métodos para calcular las probabilidades son la regla de la adición, la regla de la multiplicación y la distribución binomial.
Regla de la adición
La regla de la adición o regla de la suma establece que la probabilidad de ocurrenciade cualquier evento en particular es igual a la suma de las probabilidades individuales, si es que los eventos son mutuamente excluyentes, es decir, que dos no pueden ocurrir al mismo tiempo.
P(A o B) = P(A) U P(B) = P(A) + P(B) si A y B son mutuamente excluyente. P(A o B) = P(A) + P(B) − P(A y B) si A y B son no excluyentes.
Siendo: P(A) = probabilidad de ocurrencia del evento A. P(B) =probabilidad de ocurrencia del evento B. P(A y B) = probabilidad de ocurrencia simultánea de los eventos A y B.
Regla de la multiplicación
La regla de la multiplicación establece que la probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos estadísticamente independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales.
P(A y B) = P(A B) = P(A)P(B) si A y B son independientes. P(A y B) = P(A B) =P(A)P(B|A) si A y B son dependientes
Regla de Laplace
La regla de Laplace establece que:
La probabilidad de ocurrencia de un suceso imposible es 0.
La probabilidad de ocurrencia de un suceso seguro es 1, es decir, P(A) = 1.
Para aplicar la regla de Laplace es necesario que los experimentos den lugar a sucesos equiprobables, es decir, que todos tengan o posean la misma probabilidad.
Laprobabilidad de que ocurra un suceso se calcula así:
P(A) = Nº de casos favorables / Nº de resultados posibles
Esto significa que: la probabilidad del evento A es igual al cociente del número de casos favorables (los casos dónde sucede A) sobre el total de casos posibles.
Distribuciones de probabilidad
La distribución de probabilidades es un modelo que describe la forma en que varían los resultados deun experimento aleatorio.
Experimento aleatorio
Es definido como un proceso o actividad que al ejecutarse puede dar uno o varios posibles resultados. Si es al “AZAR” lo que define el resultado, se dice que el experimento es aleatorio.
Variable aleatoria
La variable aleatoria está asociada con los resultados de los experimentos aleatorios. La variable aleatoria toma diferente valores...