Introducción a la Estadística: Tipos de datos y variables - Prof. Hortalà i Arau, Apuntes de Microeconomía

¡Descarga Introducción a la Estadística: Tipos de datos y variables - Prof. Hortalà i Arau y más Apuntes en PDF de Microeconomía solo en Docsity!

ESTADÍSTICA – 1 (ADE)

GRUP Y1 (GIE)

Curs 2014-

Tema 1. Introducció a l’Estadística. Tipus de dades/variables

Tema 1. Introducció a l’Estadística. Tipus de dades/variablesQué es l’Estadística?Branques de l’Estadística.Conceptes bàsics.Tipus de dades/variables i escales de medició.

Variables qualitatives i quantitatives.Escales nominal, ordinal, d’interval i de raó.Variables numèriques discretes i contínues.Dades unidimensionals, bidimensionals i multidimensionalsDades de tall transversal, de sèrie temporal i de panell.

Inferència Estadística (E-2).Conjunt de tècniques l’objectiu final de les quals és extreureconclussions sobre una població a partir de la informaciórecollida en una mostra de la mateixa. Un objectiu de la IE, perex., el contrast d’hipòtesis sobre paràmetres pob (ex. mitjana). Probablement la part més interessant de l’Estadística.Requereix de les tècniques de l’Estadística Descriptiva i delsModels de Probabilitat.

Conceptes bàsics: Població.Total d’elements d’interés per a l’investigador.Pot ser petita, gran, de mida indeterminada (procés).Els elements no necessàriament persones! (accepció popular)Exemples:

Població de (totes) les empreses d’un país.Població de (tots) els vehicles d’una ciutat.

Població de (tots) els paquests d’arrós envasats en una planta. Apunt: De fet una població estadística serà una determinadacaracterística dels elements que conformen la població física.Ex. empreses: Nombre empleats, sector en qué opera, exporta?Una població estadística es tractarà com una variable aleatòria.

Una inferència correcta demana treballar amb una mostrarepresentativa de la població.Mostra representativa.

Població en miniatura

Aquella que conserva les proporcions que es donen a la pob.Mostra aleatòria/probabilistica.Aquella els elements de la qual han estat seleccionats a l’atzar,mitjançant un mètode de mostratge aleatori.És probable que una mostra aleatòria sigui representativa.Només les mostres aleatòries susceptibles de ser tractadesmatemàticament (amb els mètodes de la Inferència Estadística).Les mostres aleatòries permeten controlar la probabilitatd’equivocar-se/encertar quan es fa Inferència Estadística.

Tipus de variables/dadesVariables qualitatives/categòriques o (també dites) atributs.Variables els

valors

de les quals no són números sinò

categories. Exemples:

Sexe persona (H/D), Situació laboral (Treballant/Aturat/Jubilat)Sector empresa (I,II,III, Construcció), Exporta? (Si/No) Variables quantitatives (numèriques).Variables els valors de les quals són numèrics.

Edat persona, salari persona, antiguitat en l’empresaNombre treballadors empresa, ingressos per vendes empresa. Una variable num. es pot categoritzar. Ex.: Salari baix/mitjà/alt.

D’interval (variables quantitatives)Hi ha una unitat de mesura que fa que la diferència entre dosvalors tingui significat. No obstant, l’origen (el zero) és arbitrari(no natural).

Exemple: Temperatura en graus centigrads.

De proporció o raó (variables quantitatives)Hi ha un zero absolut/natural que implica l’absència de lacaracterística. El cocient entre dos valors també té significat.És l’escala de mesura més informativa.

Exemples: longituts, pesos, preus, temps, etc.

Variables quantitatives discretes i contínuesLes vars. quantitatives també es poden classificar en discretes icontínues, classificació que té una gran importància pràctica.Una variable numèrica discreta pren només determinats valorsen un interval.Una variable contínua pot prendre infinits valors en un interval.Exemples:Discretes:

Nombre de fills de les famílies d’un país.Accidents en un tram de carretera cap de setmana

Contínues: Contingut efectiu llaunes refresc det. marca

Temps a resoldre dubte servei atenció client

Podem observar la superfície i el preu de venda d’una mostrade pisos i fer un diagrama de dispersió i una regressió linial.

Les dades multidimensionals es corresponen amb l’observacióde tres o més característiques en els elements de lapoblació/mostra. Les tècniques per a analitzar aquests tipus de dades (d’anàlisimultivariant) són complexes (assignatura optativa).

Dades de sèrie temporalLes dades fan referència a una sola entitat i s’han recollit alllarg del temps. Poden ser de diferent periodicitat: anual,trimestral, mensual, dia, ..Les dades/observacions no es poden reordenar; l’ordre ésrellevant.Exemples:

PIB per càpita de Catalunya al llarg del període 1992-2014Preu de les accions de Telefònica primer trimestre de 2014 Les sèries temporals requereixen d’unes tècniques d’anàlisiespecial.Dades de panell

Dades en les quals una sèrie d’

individus

s’observen al llarg del temps. Combinació dels tipus anteriors