Estadistica GM COLMOTORE

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RESUMEN

En el siguiente trabajo vamos aplicar algunos de  los conceptos básicos adquiridos en clase de estadística de la universidad ecci de Colombia con el profesor pedro sarmiento a unos datos de la fábrica de gm colmotores de Colombia sobre la venta de su principal referencia que es el vehículo Chevrolet sail.

La fábrica de gm colmotores saco al mercado la referencia de vehículo Chevrolet sail remplazando la versión Chevrolet aveo este nueva propuesta entra en el año 2013 para todo el mercado colombiano fabricado directamente en su planta ubicada en Bogotá

Palabras clave: estadística, frecuencia,

Vehículo, fábrica.

ABSTRAC

In this paper we apply some of the basic concepts learned in class statistic ection University of Colombia with teachers  Pedro Sarmiento about data factory GM COLMOTORES of Colombia on the sale of its main reference is the vehicle Chevrolet sail .

The factory put on the market GM COLMOTORES reference sail replacing the vehicle Chevrolet Chevrolet Aveo version I enter this new proposal in 2013 for all the Colombian market directly manufactured at its plant in Bogota

Keywords : statistical , frequency,

Vehicle, factory.

Introducción

Nosotros Como estudiantes de ingeniería industrial de  quinto semestre de la Universidad ecci estamos en la capacidad de realizar análisis critico por medio de la aplicación de conceptos estadísticos Para la tome de decisiones

Objetivos

Objetivo general

• Realizar un análisis estadístico con base al número de unidades vendidas del vehículo Chevrolet sail en el año 2013

Objetivos específicos

• Aplicar los conceptos adquiridos en clase de estadística
• Analizar el comportamiento de las ventas del vehículo en el año 2013
• Utilizar las herramientas estadísticas para realizar análisis de un producto para la toma de decisiones

Marco teórico

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Imagen (1) fuente el espectador

El Chevrolet Sail es un automóvil del Segmento B, derivado originalmente de la mecánica y el diseño Opel Corsa en su primer generación, y fabricado por la SAIC Wuling en China en sus dos generaciones, siendo ensamblado su CKD en las instalaciones de la planta de General Motors en Alvear, Pcia. De Santa Fe para la Argentina, siendo además fabricado en su segunda generación tanto en las plantas de GM en Brasil como en la de GM Colombia en Bogotá, las cuales le comercializan como uno de los automóviles globales de Chevrolet.

Se comercializa según el mercado bajo la denominación de Chevrolet Sail, Chevrolet Clásica o Buick Sail. Se ha producido con una gran variedad de carrocerías que incluyen desde un Hatchback de tres puertas, un sedán de cuatro puertas, una pick-up de cinco puertas y una variante comercial con furgoneta de carga.

Este vehículo que se destaca por su diseño innovador de última generación, su importante nivel de equipamiento, su bajo consumo de combustible y por ofrecer una experiencia de manejo ágil y confortable, está disponible para el mercado colombiano en versión sedán desde $ 28.690.000, en versión hatchback desde $32.690.000 y ofrece dos años de garantía y/o 50.000 km.

Estadística

La manera lógica de organizar datos es crear categorías y luego asignar las observaciones a una categoría. Pero nuestra capacidad de categorizar está limitada por la naturaleza de las variables que usamos. Además, no todas las variables se pueden categorizar con la misma facilidad. En términos estadísticos, las variables que interesa medir pueden ser (a) discretas o (b) continuas.

Las variables discretas son aquellas cuyas observaciones se agrupan ‘inherentemente’ o ‘naturalmente’ en categorías, porque dichas variable por su naturaleza sólo pueden tomar ciertos valores muy específicos. El “género” de un sujeto es un buen ejemplo de una variable discreta: los seres humanos pueden ser mujeres u hombres, se ajustan a una u otra categoría y no hay continuidad ni puntos intermedios entre ellas. Los países o regiones del mundo también son buenos ejemplos de variables discretas. Otro ejemplo son las calificaciones o educación de los maestros. Podemos crear las siguientes categorías para describir esta última variable: (a) educación primaria completa, (b) educación secundaria completa, (c) educación superior incompleta, (d) educación superior completa y (e) educación de postgrado.
Sin embargo, existe otra clase de variables, conocidas como variables “continuas”, que no son tan fáciles de categorizar como las variables discretas. A diferencia de las variables discretas, las variables continuas, como su nombre lo indica, sólo se pueden agrupar en forma arbitraria en categorías, porque por su naturaleza pueden tomar cualquier valor a lo largo de un continuo (o de una escala numérica continua). La estatura de los habitantes de un país es un ejemplo de variable continua, así como el ingreso de las familias en dicho país. Un buen ejemplo en el área de la educación son las “calificaciones de pruebas”, que sólo se pueden agrupar arbitrariamente creando ‘intervalos’ artificiales, como por ejemplo 1-20, 21-40, etc. Note que los intervalos también podrían ser 1-10, 11-20, 21-30, etc, o cualquier otro intervalo que se prefiera, ya que la variable no se ajusta naturalmente a categorías predeterminadas como en el caso de las variables discretas.

La distinción entre variables discretas y continuas es de gran aplicabilidad en la estadística. Pero su importancia sólo queda clara después de comprender el concepto estadístico fundamental de ‘distribución’ o ‘distribución de frecuencias’. (Los estadísticos por lo general usan la primera versión, la más corta, para referirse a la distribución de frecuencias.)

Frecuencia es una repetición de un hecho o un suceso. Es también el número de veces que se repite un proceso periódico en un intervalo de tiempo determinado. Número de oscilaciones, vibraciones u ondas por unidad de tiempo en cualquier fenómeno periódico.

Frecuencia en Estadística

En Estadística, frecuencia es el número de veces que el valor de una variable se repite. Se distinguen dos tipos principales de frecuencia: relativa y absoluta.

Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de veces que se repite un hecho en un experimento o un estudio. Se suele representar de la siguiente forma: ni .

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