ESTADISTICA

Guía examen taller de estadística inferencial.
Unidad 1
Teoría
Preguntas abiertas

1.- ¿Qué es una distribución de probabilidad?
Variables que pueden tomar la Variable Aleatoria con su respectiva probabilidad.
2.- ¿Qué diferencia existe entre una distribución de probabilidad muestral y poblacional?
Una probabilidad poblacional abarca a todos los datos de un universo y de ahí se basa laprobabilidad, una probabilidad muestral es cuando se hace la probabilidad a una pequeña parte del universo, se tendrá un mejor pronóstico si se hace con una probabilidad muestral.
3.- Menciona los 2 tipos de inferencia y explícalos.
- Estimación: Los resultados de la muestra se usan para estimar características desconocidas de la población. Hay dos tipos:
Estimación puntual- Es un solo valorestimado de un parámetro de la población
Intervalo de estimación- Es un intervalo dentro del cual es probable que esté el parámetro
de la población.
- Prueba de hipótesis: En muchas situaciones la inferencia, el interés está en probar alguna clase de afirmación acerca de la población, en vez de la estimación o el pronóstico de alguno de los parámetros.
4.- ¿Qué es una serie de tiempo?Datos recopilados durante eventos sucesivos en el tiempo.
5.- ¿Qué es el coeficiente de autocorrelación?
Es la correlación que existe entre una variable retrasada uno o más periodos consigo mismo.
6.- ¿A qué nos referimos con que nuestros datos tienen un patrón estacional?
A que se repite con un patrón similar año con año, depende de su periodicidad.
7.- ¿Qué es el P-Value?
Es la probabilidadde cometer el error típico, 90% de confianza P-value 10%
8.- ¿Cómo se mide el error del pronóstico?
e= Y-Ŷ
Hay 4 maneras diferentes de hacerlo:
MAPE: Porcentaje de error medio absoluto
MAD: Desviación media absoluta
MSE: Error medio al cuadrado
MPE: Porcentaje medio del error

9.- ¿Qué es el error estándar de un pronóstico?
Es la desviación estándar del error, y es la unidad que midela desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución.
10.- ¿Cuáles son los componentes de una serie de tiempo?
TENDENCIA, ESTACIONAL, CICLICO E IRREGULAR.
11.- ¿A qué nos referimos con un proceso estacionario?
Es un comportamiento estacional, se mantiene con una varianza y media constante.
12.- ¿Qué es un intervalo de confianza?
Es unsegmento de valores entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto.
13.- ¿En qué tipo de situaciones son adecuados los pronósticos informales?
Cuando un negocio nuevo quiere hacer un pronóstico, ya que se basa en la información más reciente que está disponible.
14.- ¿Para qué tipo de datos es adecuado el pronóstico de suavizaciónexponencial?
A menudo el modelo es adecuado para datos que no tienen una tendencia predecible ascendente o descendente.
15.- Si decides utilizar el método de promedios móviles simples, ¿Cuál debe ser el criterio para fijar K?
Depende del número de términos que quieres pronosticar en el promedio móvil.
16.- Describe el método de suavización exponencial de Holt.
Se usa frecuentemente para manejaruna tendencia lineal. La metodología suaviza en forma directa la tendencia y la pendiente empleando diferentes constantes de suavizamiento para cada uno de ellas.











Opción múltiple
Lea con atención y escriba en el paréntesis, la letra del inciso que responda correctamente
1.- El gerente de un hotel desea estimar el ingreso aproximado para el siguiente año, para lo cual realizauna estimación por medio del suavizamiento exponencial de Holt, obteniendo en el último periodo un valor suavizado (L) de 427 y un estimado de tendencia de 5.7. Determine con esta información la estimación para el siguiente año si los datos se encuentran en miles de pesos. (B)
A) $432.70
B) $432,700
C) $495.70
D) $495,700
3.-Se realizó un estudio con 15 datos acerca de la demanda que se...