MODELOS INFERENCIALES “TRABAJO FINAL”

UNIVERSIDAD DE CARTAGENA

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PROGRAMAS DE EDUCACIÓN A DISTANCIA

ADMINISTRACIÓN FINANCIERA VI SEMESTRE

MODELOS INFERENCIALES

“TRABAJO FINAL”

CIPA

          ESMERALDA MARTÍNEZ MARTÍNEZ

HAROLD CANO TEJADA

PEDRO ANGEL CHIMA PEREZ

TUTOR

JAIRO ALONSO CARRASCAL QUINTERO

CARTAGENA-COLOMBIA

05/11/2016

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

• Desarrollar en análisis del método inferencial a la operación empresarial, para la obtención de información que oriente la toma de decisiones.

OBJETIVO ESPECIFICO

• Determinar el desarrollo de la distribución de probabilidad en el caso de estudio.
• Desarrollar la estimación estadística en el caso de estudio.
• Realizar las gráficas que ejemplifiquen los niveles de confianza en el caso de estudio.

JUSTIFICACION

Por doquier en la cotidianidad podemos ver la necesidad de herramientas para la toma de decisiones, herramientas con las cuales se desarrolla dota empresa. Ilustres personajes de la historia han dado sus aportes para la creación de conocimientos organizados en ciencias. Dentro de estas ciencias también se han desarrollado métodos para el estudio de la población, con ello la tendencia, probabilidad y margen de certeza que se tienen rente a un evento.

De ahí que el método inferencial sea de relevancia, ya que a través de la inducción se determina propiedades de una población estadística, partiendo de pequeñas partes de la misma. Nuestro trabajo consiste en desarrollar un caso práctico mediante esta metodología; siendo esta una herramienta de alto valor para la toma de decisiones.

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

El fabricante de ropa de la empresa LOOKING ARTS, produce un lote de 685 unidades por conveniencia, si en dicha producción hay 15 unidades de ropa defectuosas aleatoriamente ¿cuál es la probabilidad de que haya 3 unidades de ropa defectuosa en la estantería de venta del almacén?

DESCRIPCION DEL PROBLEMA

Uno de los retos con que se encuentra una empresa productora radica en los productos defectuosos, estos afectan a la corporación en lo relacionado al tiempo que se ha invertido en el proceso y la pérdida de materiales; resulta entonces necesario establecer un mecanismo para determinar la probabilidad de que se presente el evento de productos defectuosos. El modelo inferencial está diseñado para dar solución a la falta de información de la compañía, mediante este se suministra la información necesaria para la toma de decisión.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿Cuál decisión debe tomar bajo el método inferencial de un caso de venta, y asignación de fabricación de la empresa de ropa LOOKING ARTS?

MARCO CONCEPTUAL

Estadística inferencial: La estadística inferencial o inductiva, o simplemente inferencia estadística, es el método y conjunto de   técnicas que   se utilizan   para obtener conclusiones que sobrepasen los límites de los conocimientos aportados por los datos. En otras palabras, busca obtener información sobre un colectivo mediante un metódico procesamiento de los datos de una muestra tomada de él.

Población: La población es el conjunto de individuos que se va a describir a partir del análisis de una característica que puede ser cuantitativa o cualitativa. La población debe ser definida de tal forma que, para un nuevo individuo, se pueda decidir con algún criterio si pertenece o no a ella.

Muestra: Cuando se adelanta un estudio estadístico y la población es muy grande o cuando tomar la información de la población es costosa en tiempo y dinero, entonces los estudios estadísticos se hacen sobre la base de una muestra.

Marco muestral: Es la lista de elementos de la población, en la cual se incluyen los individuos sobre los cuales se puede obtener información.

Datos: Son medidas, valores o características susceptibles de ser observadas y contadas.

Variables: Una variable es una característica que puede tener diferentes valores en los distintos elementos o individuos de un conjunto. Por ejemplo, el color favorito para prendas de vestir, número de vasos de leche consumidos por semana.

Variables Cualitativas: Cuando la variable corresponde a una característica, cualidad, gusto, preferencia, opiniones, etc.

Variables Cuantitativas: Una variable es de tipo cuantitativa cuando la variable se mide en una escala numérica.

Variables discretas: Una variable es discreta cuando sólo puede tomar valores enteros o exactos, (pertenecen a los naturales). Por ejemplo, número de niñas por familia, números de pargos rojos pescados por día.

Variables Continuas: Una variable es continua cuando puede tomar cualquier valor de todos los valores, teóricamente posibles, entre dos valores dados (pertenecen al conjunto de los reales). Por ejemplo, la estatura de los niños del colegio, gramos de carnes consumidos por familia en una semana.

Media (μ): Es el promedio aritmético de las medias del conjunto de datos; ya sea de la población o de la muestra.

Varianza (σ): Es el promedio de la suma de los cuadrados de las desviaciones. Se entiende por desviación la diferencia de una media respecto a la media: Xi - μ.

Prueba de hipótesis: Una prueba de hipótesis es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población.

Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula es el enunciado que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia". La hipótesis alternativa es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero.

Error estándar: El error estándar es la desviación estándar de la distribución muestral de un estadístico. El término se refiere también a una estimación de la desviación estándar, derivada de una muestra particular usada para computar la estimación.

Nivel de confianza: El nivel de confianza indica qué tan probable es que el parámetro de población, como por ejemplo la media, esté dentro del intervalo de confianza.

Un nivel de confianza de 95% por lo general es adecuado. Esto indica que 19 de 20 muestras (95%) de la misma población generarán intervalos de confianza que contendrán el parámetro de población.

El nivel de confianza representa el porcentaje de intervalos que incluirían el parámetro de población si usted tomara muestras de la misma población una y otra vez. Por lo tanto, si usted recogió cien muestras y creó cien intervalos de confianza de 95%, cabría esperar que aproximadamente 95 de los intervalos incluyeran el parámetro de población, como se muestra en la siguiente figura.

Distribución de Poisson: En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo. Concretamente, se especializa en la probabilidad de ocurrencia de sucesos con probabilidades muy pequeñas, o sucesos "raros".

Estimación estadística: En inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.

La estimación se divide en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que se usan en función de las características y propósitos del estudio:

Estimación puntual:

• Método de los momentos;
• Método de la máxima verosimilitud;
• Método de los mínimos cuadrados;

Estimación por intervalos.

Estimación bayesiana.

Informe final

INTRODUCCION

La estadística en la actualidad constituye una herramienta de alto valor para la toma de decisión corporativa. Muchas ciencias fundamentan las decisiones en la información obtenida de esta, siendo que arroja información significativa, clara y exacta.

Apreciar la aplicación del método inferencial ayuda a determinar la gama de eventos que pueden ocurrir y que tan alta en la probabilidad de que se presente.

DISEÑO METODOLÓGICO

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