Estadistica

Modelos para la Toma de Decisiones en SCM
Oscar de Azambuja D. deazambuja_of@up.edu.pe
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ANALISIS DE DATOS
Introducción al Análisis de Datos Sesión 1
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Ramas de la Estadística
Estadística
Reunir Analizar Presentar Interpretar Datos

Descriptiva
Resumir Presentar Datos

Inferencial
Estimar características de la Población a través de muestrasDiapositiva 3

Población y Muestra

Población
• TODOS los posibles •Individuos, objetos, mediciones y conteos • Un PARÁMETRO describe a una Población.
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Muestra
• PARTE “representativa” de la Población. • Un ESTADÍSTICO describe a una Muestra.

1-8

Clasificación de datos
 Datos cuantitativos o numéricos: la variable se puede registrar numéricamente. Se pueden clasificar comodiscretos o continuos.
 EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia.

 Datos cualitativos o atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.
 EJEMPLOS: Genero, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos.

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1-9

DatosCuantitativos Discretos
 Datos discretos: sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.
 EJEMPLO: el número de habitaciones en una casa (1,2,3,..., etc.). El número de hijos que tiene un matrimonio (0, 1, 2, 3…., etc).

 Los datos discretos se “cuentan”.

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Datos Cuantitativos Continuos
Datos continuos: Son datos cuantitativos quepueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.
 EJEMPLO: El tiempo que toma viajar de Lima a Ica. El peso de un artículo.

 Los datos continuos se “miden”

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Resumen de Datos
 Distribución de Frecuencia
 Establecimiento de clases de datos que definen una característica exclusiva.  Asignación de cada dato a la clase correspondiente
 Cualquier datopertenece sólo a una clase (mutuamente exclusivas).  Siempre debe haber una clase que contenga a un dato (completamente inclusivas).

 La frecuencia de la clase es la cantidad de datos que pertenecen a dicha clase. Puede ser absoluta, relativa y porcentual.

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Tipo de Clases
 Cuantitativas
 Discretas  Continuas

 Cualitativas
 Emplean etiquetas o nombres para determinarlas categorías.

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Resumen de datos cuantitativos
 Clases compuestas por datos discretos (conteo) y datos continuos (medición).  Clases para datos continuos
 Escoger el número de clases
 Entre 5 y 15

 Determinar el mismo ancho para cada clase
 (Dato mayor-Dato menor)/número de clases

 Definir los límites inferiores y superiores de cada clase.  Asignar los datos acada clase  Contar los datos en cada clase

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Intervalos de Clase
Límite Inferior 0 10 Límite Superior 9 19 Ancho del Intervalo 10 10

Ancho 10-0

20
30

29 Ancho 39 39-29 49
59

10
10

40
50
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10
10

Tabla de Distribución de Frecuencias
Proceso de llenado de sacos de azúcar Variable de interés: peso en Kg.
Datos sin Procesar: 49.3 51.649.8 50.6 51.2 50.1 49.9 49.5 51.7 50.0 50.3 50.4 48.8 49.8 49.7 50.5 50.2 50.0 50.6 49.9 50.0 51.5 49.4 50.9 50.0 48.9 50.3 50.2 49.5 51.0

 Dispersión: (51.7+0.1) – 48.8 = 3.0  Núm. Clases: 6  Intervalo de Clase: 3.0 = 0.5 6
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Tabla de Distribución de Frecuencias
Datos sin Procesar:

49.3 51.6 49.8 50.6 51.2 50.1 49.9 49.5 51.7 50.0 50.3 50.4 48.8 49.8 49.7 50.5 50.2 50.050.6 49.9 50.0 51.5 49.4 50.9 50.0 48.9 50.3 50.2 49.5 51.0

Distribución de Frecuencias

Clase
48.8-49.2 49.3-49.7 49.8-50.2 50.3-50.7 50.8-51.2 51.3-51.7

Conteo
// //// //// //// / //// / /// ///

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Tabla de Distribución de Frecuencias
Datos sin Procesar:

49.3 51.6 49.8 50.6 51.2 50.1 49.9 49.5 51.7 50.0 50.3 50.4 48.8 49.8 49.7 50.5 50.2 50.0 50.6 49.9 50.0...