Tema- INVESTIGACIÓN Y ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS.

INVESTIGACIÓN Y ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS

SEMANA 1.

 Estadística descriptiva y distribución de la probabilidad.

TAREA INDIVIDUAL 1:

Análisis de caso: Distribución normal.

JAVIER JORGE SOLANO RIOS

UNIVERSIDAD LATINOAMERICANA

INTRODUCCIÓN

Distribución Normal

La distribución normal, también llamada distribución de Gauss o distribución gaussiana, es la distribución de probabilidad que aparece con más frecuencia en estadística y probabilidades por las siguientes razones:

–Su función de densidad (función matemática de la (distribución) es simétrica y con forma de campana, lo que favorece su aplicación como modelo a gran número de variables estadísticas.
–Es límite (aproximación) de otras.

–Se relaciona con multitud de resultados ligados a la teoría de las probabilidades gracias a sus propiedades matemáticas.

Aplicaciones de la Distribución Normal:

La importancia de la distribución normal se debe principalmente a que hay muchas variables asociadas a fenómenos naturales que  siguen el modelo matemático (función matemática) de la
distribución normal:

–Parámetros de mercadeo y de opinión.

–Tendencias electorales.

–Efectos fisiológicos ocasionados por fármacos, virus, etc.

–Caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos.

– Caracteres psicológicos como el cociente

–Rendimiento y Ancho de banda en redes LAN y WAN.

–Nivel de ruido en Telecomunicaciones.

–Errores cometidos al medir ciertas magnitudes.

– Determinación del tiempo de vida de equipos industriales.

Tarea individual 1: Análisis de caso: Distribución normal.

Un contratista de construcción afirma que puede renovar una casa de 200 pies cuadrados en 40 horas de trabajo en promedio con una desviación estándar de 5 horas. Se supone que los tiempos para completar un proyecto similar se distribuyen normalmente.

A partir de la información anterior responde cada uno de los siguientes cuestionamientos:

a) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado en menos de 35 horas?

Promedio 40 horas

Desviación Estándar 5 horas

Z ¿?

X 35 horas

En donde: Z= x- µ / σ Z= 35-40/ 5 Z=1

Cuando Z vale 1, el valor de la tabla es de 0.34, entonces .50 -.34= .1586 esto es igual a 15.86%

b) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado entre 28 y 32 horas?

Promedio 40 horas

Desviación Estándar 5 horas

Z ¿?

X 28 horas y 32 horas

En donde: Z= x- µ / σ Z= 28-40/ 5 Z= -2.4 Z=0.49180

En donde: Z= x- µ / σ Z= 32-40/ 5 Z= -1.6 Z=0.44520

En este ejercicio estamos calculando una terminación del proyecto en un tramo determinado, entonces debemos obtener la diferencia de ambos cálculos:

0.49180 – 0.44520 = 0.466 = 4.66%        

c) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado entre 35 y 48 horas?

Promedio 40 horas

Desviación Estándar 5 horas

Z ¿?

X 35 horas y 48 horas

En donde: Z= x- µ / σ Z= 35-40/ 5

Z= 1 Z=0.34134 = 34%

En donde: Z= x- µ / σ Z= 48-40/ 5 Z= 1.6 Z=0.44520 = 44%

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