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Introduccion estadistica financiera, Esquemas y mapas conceptuales de Estadística

Introducción estadística financiera I

Tipo: Esquemas y mapas conceptuales

2021/2022

Subido el 14/01/2023

anabel.cabalar
anabel.cabalar 🇪🇸

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ESTADÍSTICA_1.1
Introducción:
La estadística es una ciencia y a la vez una rama matemática que trata de recopilar,
organizar, presentar, analizar e interpretar datos numéricos con el objetivo de
tomar las mejores decisiones en un entorno incierto.
Objetivo:
-Interpreta hechos.
-Relaciones entre datos.
-Realiza predicciones
-Ayuda a la toma de decisiones...
Existen dos ramas de la estadística:
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Se refiere a los métodos de recolección,
organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata
principalmente de describir las características fundamentales de los datos y
para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas.
ESTADISTICA INFERENCIAL: Va un paso más allá de la mera descripción.
Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones,
generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados
teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente.
Procedimientos
gráficos y
numéricos
Resumen y
procesamiento de
datos
Información
Uso de datos
Predicciones.
Pronosticos.
Estimaciones
Toma de
decisiones y
conclusiones.
PROCESO DECISIONAL
Estadística
descriptiva Modelo de
probabilidad Inferencia
Estadística
Decisión
Predicción
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ESTADÍSTICA_1.

Introducción:

La estadística es una ciencia y a la vez una rama matemática que trata de recopilar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos numéricos con el objetivo de tomar las mejores decisiones en un entorno incierto. Objetivo:

  • Interpreta hechos.
  • Relaciones entre datos.
  • Realiza predicciones
  • Ayuda a la toma de decisiones... Existen dos ramas de la estadística:

 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Se refiere a los métodos de recolección,

organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas.

 ESTADISTICA INFERENCIAL: Va un paso más allá de la mera descripción.

Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente.

Procedimientos

gráficos y

numéricos

Resumen y

procesamiento de

datos

Información

Uso de datos

Predicciones.

Pronosticos.

Estimaciones

Toma de

decisiones y

conclusiones.

PROCESO DECISIONAL

Estadística descriptiva Modelo de probabilidad Inferencia Estadística Decisión Predicción

Etapas del análisis estadístico:

  • Planteamiento del problema: se sitúa el eje central sobre el que articula todo lo demás. Hay que definir el objetivo de la investigación y precisar el colectivo objeto de estudio. Esta fase responde a la siguiente pregunta: ¿Qué necesito estudiar y por qué?
  • Recogida de la información: debemos recoger los datos necesarios relacionados con la investigación. Es importante la metodología. Para que un análisis estadístico resulte útil en la toma de decisiones, los datos deben ser apropiados. Hay dos tipos de datos según su origen:
  • Organización y presentación de datos: se reúnen una gran cantidad de datos y se requiere tener la unificación y organización de los mismos para que puedan ser analizados posteriormente.
  • Análisis de datos: podemos analizarlos de forma eficaz con el propósito de hacerlos comprensibles. Dependiendo del planteamiento del problema, se realizará un tipo de análisis u otro.
  • Interpretación de datos: es una de las etapas más importantes, porque se proyecta en las conclusiones. A través del empleo delos métodos facilitados por la estadística matemática, permitirá verificar las hipótesis sobre las regularidades que, en principio, puedan detectarse en las etapas previas. Fuente primaria (1ª persona) A través de la experimentación, observación. Realizando encuestas. Fuente secundaria (3ª persona) Utilizar los datos publicados por fuentes gubernamentales, industriales o particulares.

dat^5 .Interpretadelosdat^1 .Planteamientodelproblema^2 .Recogidadedatos 3 .Organizacióndedatos 4 .Analisisdeosciónos

Muestreo:

Seleccionar un subconjunto de individuos representativo de la población para extrapolar sus resultados al total. Se conoce como muestro el proceso de la especificación del método de selección de la muestra y la determinación de su tamaño para generalizar los resultados al total de la población.  Probabilísticos

  • La elección de la muestra se hace aleatoriamente. Se selecciona al azar un pequeño grupo de personas(muestra) de una gran población existente asegurando la representatividad de la muestra extraída
  • Permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la población…
  • Reduce el sesgo en el muestreo, por lo que proporciona en gran medida calidad en los hallazgos del investigador. Esto sucede porque se trata de investigar a una representación imparcial de la población.
  • Tipos de muestreos probabilísticos:
    • Muestreo aleatorio simple: Todos los sujetos de la población de estudio, tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra.
    • Muestreo aleatorio sin reemplazamiento: La probabilidad de que un individuo sea seleccionado para formar parte de la muestra está condicionada. Sesgo en una investigación consiste en la aparición de un error de forma sistemática y que aparece de forma no aleatoria, es decir en su aparición interviene algún factor diferente del azar. La aparición de un sesgo y que éste sea importante puede hacer que se detecte un error en los resultados obtenidos en un estudio, los datos recogidos, etc., y haga que dicho estudio y que las conclusiones derivadas de éste, ¡no sean de utilidad  No probabilísticos
  • No todos los sujetos de la población de estudio tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra, ésta probabilidad no es modelizable.
  • El investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer la selección al azar.
  • Son muestreos que muy posiblemente esconden sesgos.
  • En principio, no se pueden extrapolar los resultados a la población RESUMEN: Muestreo probabilístico Aleatorio simple. Sistemático. Estratifricado. Por conglomerados. Muestreo no probabilístico Por conveniencia. Por juicio. Por cuotas. Bola de nieve.