Estadistica Aplicada

2015

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE COMERCIO Y ADMINISTRACION

UNIDAD “SANTO TOMAS”

[PROYECTO DE ESTADISTICA APLICADA]

INTEGRANTES

MADRIGAL HERNANDEZ ELIZABETH ZARAI

OLIVARES DEL RIO MISAEL

RENTERIA ALVAREZ ORION

SOTO ROCHA ANDREA BERENICE

3RV1

INDICE

INFORMACION DE LA EMPRESA………………………………………………………………………………………………..3

CONCEPTOS GENERALES DE ESTADISTICA……………………………………………………………………………….

ESTADISTICA DESCRIPTIVA……………………………………………………………………………………………………….

PERMUTACIONES Y COMBINACIONES……………………………………………………………………………………..

DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS…………………………………………………………………………………….

DISTRIBUCION MUESTRAL DE PROPORCIONES………………………………………………………………………..

INTERVALO DE CONFIANZA PARA ESTIMAR LA MEDIA……………………………………………………………

INTERVALO DE CONFIANZA PARA ESTIMAR LA PROPORCION………………………………………………..

TEORIA DE MUESTREO…………………………………………………………………………………………………………….

CONCEPTOS GENERALES DE RELACIONES COMERCIALES……………………………………………………….

MERCADOTECNIA……………………………………………………………………………………………………………………

VENTAS…………………………………………………………………………………………………………………………………..

PUBLICIDAD……………………………………………………………………………………………………………………………

INVESTIGACION DE MERCADOS…………………………………………………………………………………………….

BIBLIOGRAFIA………………………………………………………………………………………………………………………….

DESARROLLO DE PORBLEMAS EN EQUIPO E INDIVIDUALES……………………………………………………

PERMUTACIONES Y COMBINACIONES

Cuando el orden en que se disponen los términos es importante, el número total de resultados posibles recibe el nombre de permutación. Por ejemplo en lo referente a las respuestas a un examen de opciónmúltiple, existe un significado especial relacionado con el orden. Cuando el orden carece de un significado particular el número total de posibles resultadosse le conoce como combinación.

Cuando se trabaja con permutaciones, cada decisión comprende una opción menos que la anterior- U a forma simplificada de representar estas progresiones es utilizar el símbolo “!”, Por ejemplo 4x3x2x1 se puede escribir como 4! El símbolo de admiración significa “factorial”. A continuación se ilustran algunos ejemplos de factoriales:

5! = 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120

12! = 12 x 11x10x9x8x7… 2 x 1 = 479,00 1600

En términos generales, el número de permutaciones de n objetos tomando x a un tiempo equivale a n!(n- )! De manera más formal se tiene que:

nPx = n! / (n-x )!

La misma situación que se observó en el caso de permutaciones indistinguibles y se procedió de la misma manera. El número de permutaciones es dos veces el número de combinaciones.

5P2 = 5! / 3! = 20

El número de combinaciones equivale a la mitad de ese resultado, este es, 10: mediante símbolos se representael número de combinaciones de la siguiente manera:

5C2 = 5! / 2! 3! = 10

En forma general para grupos de tamaño x, obtenidos de una lista de n elementos, el de combinaciones es:

nCx = n! / x! ( n-x )!

DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO

Uno de los objetivos principales del análisis estadístico consiste en utilizar estadísticos (como el promedio de la muestra, la desviación estándar de la muestra y la proporción de la muestra) que se obtienen con los datos de la muestra para estimar sus verdadero valor en la población, se dedomina inferencia estadística. En los dos capítulos anteriores se han examinado las reglas básicas de la probabilidad e investigando varias distribuciones de probabilidad como la uniforme, binomial, hipergeometrica , de poison y normal. En este capítulo se utilizaran esas reglas de probabilidad para empezar el enfoque de la forma en donde se pueden utilizar ciertos estadísticos (como la media) para hacer inferencias en cuanto a los parámetros de la población

Es necesario darse cuenta de que el investigador en una encuesta se interese en sacar conclusiones en cuanto a una población y no a una muestra. Por ejemplo, un encuestador político se interesa en los resultados de la muestra solo como un medio para estimar la proporción real de votos que recibir cada candidato entre la población de votantes. Asimismo el auditor, al seleccionar una muestra de comprobantes, solo tiene interés en utilizar el total de la muestra

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