ANALISIS DE LAS INHUMACIONES EN PITALITO- HUILA, 2013 -2014

ANALISIS DE LAS INHUMACIONES  EN PITALITO- HUILA, 2013 -2014

JULIANA NUÑEZ CANO

DANIA KATHERIN  ROJAS HOYOS

LUCERO ESPAÑA CARVAJAL

CORPORACION UNIVERSITARIA DEL HUILA- CORHUILA

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRACION

ADMINISTRACION COMERCIAL

ESTADISTICA APLICADA

PITALITO- HUILA

2015

ANALISIS DE LAS INHUMACIONES  EN PITALITO- HUILA, 2013 -2014

JULIANA NUÑEZ CANO

DANIA KATHERIN  ROJAS HOYOS

LUCERO ESPAÑA CARVAJAL

ZONIA ORDOÑEZ

CORPORACION UNIVERSITARIA DEL HUILA-CORHUILA

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRACION

ADMINISTRACION COMERCIAL

ESTADISTICA APLICADA

PITALITO- HUILA

2015

INDICE

                                                                                        Pág.

1. .INTRODUCCION                                                                        4

1. .JUSTIFICACION

1. CONCLUSIONES                                                                        28

1. BIBLIOGRAFIAS                                                                        29

1 INTRODUCCION

Uno de los aspectos más relevantes de la Estadística es el análisis de la relación o dependencia entre variables. Frecuentemente resulta de interés conocer el efecto que una o varias variables pueden causar sobre otra, e incluso predecir en mayor o menor grado valores en una variable a partir de otra.

Con el presente trabajo pretendemos analizar  las defunciones, establecidas mediante  un plan de estudio de la mortalidad general en los años 2013 y 2014. Este estudio se desarrolló a partir de los registros de defunción certificada de  las licencias de inhumación registradas en la oficina de registros de  la Alcaldía Municipal del municipio de Pitalito Huila.

La estadística de defunciones generales, desde el inicio de su captación, en 1893, ha tenido una evolución similar a la de las estadísticas de nacimientos y matrimonios. En 1987, la Secretaría de Salud puso en operación a nivel nacional el certificado de defunción, que a partir de 1989 es el principal formato de captación.

Si bien es cierto que la palabra inhumación proviene del latín «in» (en) y «humus» (tierra). Que significa «Acción de enterrar un cadáver». En consecuencia, cualquier otro destino que se dé a los cadáveres, entiéndase: (sepulcro, nicho o cremación) no entrará dentro del concepto estricto de inhumación.

Para sostener dicha investigación nos valdremos de la información suministrada por la Oficina de Registros de Licencias de Inhumación, de acuerdo a los certificados  expedidos por las diferentes entidades de salud en el Municipio de Pitalito – Huila.

JUSTIFICACION

Desde siempre los seres humanos han buscado adelantarse a cualquier eventualidad con la finalidad de minimizar los riesgos en cualquiera de sus actividades tanto recreativas como aquellas de carácter económico. La muerte o inhumaciones no se quedan atrás porque son el complemento del ciclo de la vida.

Por ello hemos querido analizar las defunciones o inhumaciones del año 2014, en los campos estudiados como Regresión Lineal ( Datos pares e impares), Numero de índice, tasa de variación, Índices agregativos, Índices compuestos, probabilidad,

METODOLOGIA APLICADA

El procedimiento que se siguió  de la base datos analizada,  incluye 12 meses de  registros correspondientes a 603 fallecidos  comprendidos entre enero a Diciembre de  2014. En la tabla que aparece a continuación, Se detallan los datos por meses.

REGRESION LINEAL

Si sabemos que existe una relación entre una variable denominada dependiente y otras denominadas independientes (como por ejemplo las existentes entre: la experiencia profesional de los trabajadores y sus respectivos sueldos, las estaturas y pesos de personas, la producción agraria y la cantidad de fertilizantes utilizados, etc.), puede darse el problema de que la dependiente asuma múltiples valores para una combinación de valores de las independientes.

La dependencia a la que hacemos referencia es relacional matemática y no necesariamente de causalidad. Así, para un mismo número de unidades producidas, pueden existir niveles de costo, que varían empresa a empresa.

Si se da ese tipo de relaciones, se suele recurrir a los estudios de regresión en los cuales se obtiene una nueva relación pero de un tipo especial denominado función, en la cual la variable independiente se asocia con un indicador de tendencia central de la variable dependiente. Cabe recordar que en términos generales, una función es un tipo de relación en la cual para cada valor de la variable independiente le corresponde uno y sólo un valor de la variable dependiente.

ASPECTOS TEÓRICOS

¿Qué es la regresión lineal simple? La regresión lineal es un método de análisis de datos muy usado en contextos económicos y científicos, que sirve para poner en evidencia las relaciones que existen entre diversas variables.

¿Cómo surge y porque? El término regresión se utilizó por primera vez en el estudio de variables antropométricas: al comparar la estatura de padres e hijos, resultó que los hijos cuyos padres tenían una estatura muy superior al valor medio tendían a igualarse a éste, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendían a reducir su diferencia respecto a la estatura media; es decir, "regresaban" al promedio. 2 La constatación empírica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de ese fenómeno.

El término lineal se emplea para distinguirlo del resto de técnicas de regresión, que emplean modelos basados en cualquier clase de función matemática. Los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más ágil y con un soporte teórico por parte de la matemática y la estadística mucho más extenso. Pero bien, como se ha dicho, podemos usar el término lineal para distinguir modelos basados en cualquier clase de aplicación.

ANTECEDENTES DEL PROBLEMA

Los datos de la siguiente tabla representan las defunciones o inhumaciones  de una muestra de 12 meses del año 2014.  Resultando

FIG. REGRESION LINEAL PARA DATOS PARES:

Y=  bx+c

B=  -0,02747253

C=50,25

HALLAR EL VALOR PROMEDIO DE MUERTE PARA EL MES 24 (DICIEMBRE DEL 2015)  

Y=B*23+C

Y=50

FIG. REGRESION LINEAL PARA DATOS IMPARES:

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