miércoles, 26 de marzo de 2025

ESTADISTICA INFORMATIZADA 2da. Edición 2025

 

    ÍNDICE GENERAL

Haz las cosas lo más simple que puedas, pero no te límites a lo

simple (Albert Einsten).

CAPÍTULO I

INTRODUCCIÓN A LAS ESTADÍSTICAS EN LOS NEGOCIOS

1.1.-       INTRODUCCIÓN

1.2.-       ¿QUÉ ES ESTADÍSTICA?

1.3.-       LOS PROGRAMAS Y EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO

1.4.-       WEBSITE

1.5.-       ¿POR QUÉ APRENDER ESTADÍSTICA?

1.6.-       COMPRENDER LOS PROCESOS ESTADÍSTICOS

1.7.-       ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1.8.-       APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA

1.9.-       USOS Y ABUSOS DE LA ESTADÍSTICA

1.10.-      ¿A QUIENES VA DIRIGIDO?

1.11.-      ¿QUÉ SE REQUIERE?

1.12.-      ¿DE DÓNDE OBTENER DATOS?

1.12.1.-    SITIOS WEB

1.12.2.-    SISTEMAS

1.13.-      DATOS PROCEDENTES DE FUENTES ADMINISTRATIVAS

1.14.-      CAUTELA EN EL USO

1.15.-      DATOS ADMINISTRATIVOS

1.16.-      TIPO DE DATOS

1.16.1.-    CUALITATIVA

1.16.2.-    CUANTITATIVA

1.17.-      TIPO DE VARIABLES

1.17.1.-    VARIABLE CONTINUA

1.17.2.-    VARIABLE DISCRETA

1.18.-      DISTINGUIR ENTRE VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA

1.19.-      DISTINGUIR ENTRE VARIABLES Y DATOS

1.20.-      ¿IMPORTA   REALMENTE?

1.21.-      CLASIFICACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS EN BASE A LAS     ESCALAS DE MEDIDA

1.22.-      EL USO DE COMPUTADORAS

1.22.1.-    ESCALAS DE MEDICIÓN

1.22.2.-    ESCALA NOMINAL

1.22.3.-    ESCALA ORDINAL

1.22.4.-    ESCALA DE INTERVALO

1.22.5.-    ESCALA DE RAZÓN

1.23.-      ESCALAS EN LAS CIENCIAS SOCIALES

1.24.-      RESUMEN DEL TIPO DE VARIABLES

1.25.-      SERIE DE INSTITUCIONES DE LA ESCALA

1.26.-      ¿CÓMO ORDENAR LOS DATOS?

1.27.-      RECOLECCIÓN DE LOS DATOS

1.28.-      DATOS PRIMARIOS Y SECUNDARIOS

1.29.-      FUENTES INTERNAS Y EXTERNAS

1.30.-      FUENTES PRIMARIAS Y SECUNDARIAS

1.31.-      PERSONAL DIRECTAMENTE VINCULADO A LA INVESTIGACIÓN

1.32.-      PERSONAL NO VINCULADO A LA INVESTIGACIÓN

1.33.-      RECOLECCIÓN A TRAVÉS DE CUESTIONARIOS

1.34.-      RECOLECCIÓN A TRAVÉS DE FUENTES LOCALES

1.35.-      RECOLECCIÓN DE LOS DATOS SECUNDARIOS

1.36.-      POBLACIÓN

1.37.-      LA NECESIDAD DE MUESTREO

1.38.-      TIPO DE ESTUDIO

1.38.1.-    UN ESTUDIO DE CORTE TRANSVERSAL 

1.38.2.-    UN ESTUDIO CON SERIES DE TIEMPO

1.38.3.-    UN ESTUDIO LONGITUDINAL O PANEL DE DATOS 

1.39.-      MARCO MUESTRAL

1.40.-      VENTAJAS DEL MUESTREO

1.41.-      ¿POR QUÉ MUESTREO ALEATORIO SIMPLE?

1.42.-      SELECCIÓN COMPUTARIZADA

1.43.-      USO DE PROGRAMAS DE ESTADÍSTICA

1.44.-      OBJETIVOS DE LA ENCUESTA

1.45.-      DEFINICIÓN Y CODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES. CARGA DE DATOS

1.46.-      CONSISTENCIA

1.47.-      PENSAMIENTO CRÍTICO

1.47.1.-    CONCLUSIONES DE MUESTRAS PEQUEÑAS

1.47.2.-    CONCLUSIONES DE MUESTRAS NO ALEATORIAS

1.47.3.-    CONCLUSIONES DE EVENTOS RAROS

1.48.-      DATOS FALTANTES (MISSING)

1.48.1.-    ¿QUÉ HACER CON LOS MISSING?

1.48.2.-    DE CASOS COMPLETOS O ELIMINACIÓN POR LISTA

1.48.3.-    SELECCIÓN POR VARIABLES

1.48.4.-    MÉTODOS DE IMPUTACIÓN

1.48.5.-    VALORES ATÍPICOS

1.49.-      ¿CÓMO SE EVALÚA UN VALOR ABERRANTE O INCONSISTENTE?

1.50.-      VARIABLES DE INVESTIGACIÓN

1.50.1.-    VARIABLE INDEPENDIENTE

1.50.2.-    VARIABLE DEPENDIENTE

1.50.3.-    VARIABLES CONTROLADAS

1.50.4.-    VARIABLES DE CONFUSIÓN

1.51.-      EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO II

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.1.-       INTRODUCCIÓN

2.2.-       DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.3.-       CONSTRUCCIÓN DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.4.-       CONSTRUYENDO UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.4.1.-     MARCA DE CLASE

2.4.2.-     NÚMERO DE CLASES

2.4.3.-     ANCHOS DE CLASE

2.4.4.-     MÉTODO CUASI INCLUSIVO DE AGRUPACIÓN

2.4.5.-     MÉTODO EXCLUSIVO DE AGRUPACIÓN

2.4.6.-     DISTRIBUCIÓN DISCRETA

2.4.7.-     FRECUENCIA RELATIVA

2.4.8.-     FRECUENCIA ACUMULADA

2.4.9.-     DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS (CON ESCALA DE  MEDICIÓN ORDINAL)

2.4.10.-    DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS PARA DATOS CUALITATIVOS (NOMINALES)

2.4.11.-    DIRECTRICES PARA LAS DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS

2.5.-       CUANDO HAY POCAS OBSERVACIONES

2.6.-       VARIABLE RESPUESTA

2.7.-       UNIDAD DE OBSERVACIÓN

2.8.-       ¿QUÉ ES UNA CONSTANTE?

2.9.-       VARIABLES VERSUS CONSTANTES

2.10.-      DATOS

2.11.-      DATOS EXPERIMENTALES

2.12.-      DATOS NO EXPERIMENTALES

2.13.-      PARÁMETRO

2.14.-      ¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTADÍSTICA?

2.15.-      ESTADÍSTICO O ESTIMADOR

2.16.-      MUESTRA SESGADA

2.17.-      SESGO DE SELECCIÓN

2.18.-      SESGO POR NO RESPUESTA

2.19.-      ¿PARA QUÉ MUESTRA ALEATORIA SIMPLE?

2.20.-      TABLAS Y GRÁFICAS DE FRECUENCIAS

2.21.-      ¿PARA QUÉ ORDENAR LOS DATOS?

2.22.-      LOS TIPOS DE DATOS IMPORTA REALMENTE

2.23.-      ¿CÓMO PRESENTARLOS DE FORMA RESUMIDA?

2.24.-      GRÁFICO PASTEL O DIAGRAMA DE SECTORES

2.25.-      DIAGRAMA DE STEM

2.26.-      HISTOGRAMA

2.27.-      POLÍGONO DE FRECUENCIAS

2.28.-      OJIVA

2.29.-      GRÁFICO DE RADAR

2.30.-      DIAGRAMA DE PARETO

2.31.-      CUANDO USAR LAS GRÁFICAS

2.32.-      CUANDO NO USAR LAS GRÁFICAS

2.33.-      EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO III

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

3.1.-       INTRODUCCIÓN

3.2.-       MÁS ALLÁ DE LAS TABLAS Y GRÁFICAS

3.3.-       EL MÉTODO DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

3.4.-       MEDIA ARITMÉTICA

3.4.1.-     MEDIA ARITMÉTICA POBLACIONAL

3.4.2.-     MEDIA MUESTRAL PARA DATOS AGRUPADOS

3.4.3.-     MEDIA ARITMÉTICA PONDERADA

3.4.4.-     PROPIEDADES

3.4.5.-     ¿LA MEDIA ARITMÉTICA SERÁ SIEMPRE EL ADECUADO?

3.4.6.-     PRECAUCIÓN CON LA MEDIA ARITMÉTICA

3.4.7.-     VENTAJAS DE LA MEDIA ARITMÉTICA

3.4.8.-     DESVENTAJA DE LA MEDIA ARITMÉTICA

3.5.-       NECESIDAD DE EMPLEAR LOS PROMEDIOS CON JUICIO

3.6.-       MEDIANA

3.6.1.-     MEDIANA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

3.6.2.-     MEDIANA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA ANCHOS DE CLASE DISTINTAS

3.6.3.-     VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.4.-     VENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.5.-     DESVENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.6.-     PROPIEDADES DE LA MEDIANA

3.6.7.-     COMPARANDO LA MEDIA Y LA MEDIANA

3.7.-       MODA

3.7.1.-     LA MODA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

3.7.2.-     MODA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA ANCHOS DE CLASE DISTINTOS

3.7.3.-     VENTAJAS DE LA MODA

3.7.4.-     DESVENTAJAS DE LA MODA

3.7.5.-     USO DEL KERNEL PARA LA OBTENCIÓN DE LA MODA

3.7.6.-     COMPARANDO LA MODA Y LA MEDIANA

3.7.7.-     PROPIEDADES DE LA MODA

3.7.8.-     EVALUANDO LA MODA USANDO EL KERNEL

3.7.9.-     COMPARACIÓN DE LA MEDIA, MEDIANA Y LA MODA

3.7.10.-    INTERPRETACIÓN

3.8.-       LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.1.-     VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.2.-     OTRA FORMA OPCIONAL DE EVALUAR LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.3.-     LA MEDIA GEOMÉTRICA PARA OBSERVACIONES REPETIDAS

3.8.4.-     DEFINICIÓN PARA UN CONJUNTO DE SERIES

3.8.5.-     LA TASA DE CRECIMIENTO PROMEDIO

3.8.6.-     PROPIEDADES

3.9.-       LA MEDIA ARITMÉTICA DE UNA SERIE COMPUESTA

3.10.-      LA MEDIA ARMÓNICA

3.10.1.-    VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA MEDIA ARMÓNICA

3.10.2.-    LA MEDIA ARMÓNICA PARA DATOS SIMPLES

3.10.3.-    LA MEDIA ARMÓNICA PARA OBSERVACIONES REPETIDAS

3.10.4.-    PROPIEDADES

3.10.5.-    INCONVENIENTES DE LA MEDIA ARMÓNICA

3.11.-      MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL ROBUSTOS

3.11.1.-    MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) SIMÉTRICAS

3.11.2.-    MEDIA WINSORIZADA SIMÉTRICA

3.11.3.-    MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS

3.11.4.-    MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS A LA IZQUIERDA

3.11.5.-    MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS A LA DERECHA

3.11.6.-    MEDIA WINSORIZADA NO SIMÉTRICA EN UNO DE LOS EXTREMOS

3.11.7.-    ¿CUÁNDO USAR MEDIAS RECORTADAS?

3.12.-      EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO IV

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

4.1.-       INTRODUCCIÓN

4.2.-       NECESIDAD DE MEDIR LA DISPERSIÓN O VARIABILIDAD

4.3.-       IMPORTANCIA DE LA VARIACIÓN EN ESTADÍSTICA

4.4.-       TIPOS DE VARIABILIDAD

4.4.1.-     VARIABILIDAD DE MEDICIÓN

4.4.2.-     VARIABILIDAD NATURAL

4.4.3.-     VARIABILIDAD INDUCIDA

4.4.4.-     VARIABILIDAD DE LA MUESTRA

4.5.-       CAMPO DE VARIACIÓN (RANGO)

4.6.-       RANGO INTERCUARTÍLICO

4.7.-       VARIANZA

4.7.1.-     PARA DATOS SIMPLES

4.7.2.-     PARA DATOS PONDERADOS

4.7.3.-     PROPIEDADES

4.8.-       DESVIACIÓN ESTÁNDAR

4.8.1.-     VARIABLE ESTANDARIZADA

4.8.2.-     PROPIEDAD

4.8.3.-     PARA DATOS PONDERADOS

4.8.4.-     IMPORTANTE SI SON DATOS MUESTRALES O POBLACIONALES

4.8.5.-     PROPIEDADES

4.9.-       ¿POR QUÉ?

4.10.-      LA VARIANZA EN DATOS AGRUPADOS: CORRECCIÓN DE SHEPPARD

4.11.-      DESIGUALDAD DE CHEBYSHEV

4.12.-      DESVIACIÓN ABSOLUTA A LA MEDIA

4.12.1.-    PARA DATOS SIMPLES

4.12.2.-    PARA DATOS PONDERADOS

4.12.3.-    PROPIEDADES

4.12.4.-    PARA UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL

4.13.-      BOXPLOT

4.14.-      DIAGRAMA DE TALLO Y HOJA (STEM)

4.15.-      COEFICIENTE DE VARIACIÓN

4.19.1.-    PROPIEDADES

4.16.-      DESVIACIÓN ABSOLUTA CON RESPECTO A LA MEDIANA (ROBUSTO)

4.16.1.-    PARA DATOS SIMPLES

4.16.2.-    PARA DATOS PONDERADOS

4.17.-      COEFICIENTE DE VARIACIÓN ROBUSTO

4.17.1.-    COEFICIENTE DE VARIACIÓN BASADO EN LA MEDIANA

4.17.2.-    COEFICIENTE DE VARIACIÓN BASADO EN LOS QUARTILES

4.17.3.-    ¿CUÁNDO EXISTE POCA O ALTA VARIABILIDAD?

4.18.-      ERROR ESTÁNDAR DE LA MEDIA

4.19.-      ALGUNAS RELACIONES

4.20.-      EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO V

MEDIDAS DE UBICACIÓN

5.1.-       INTRODUCCIÓN

5.2.-       PERCENTILES

5.2.1.-     PERCENTIL PARA DATOS SIMPLES

5.2.2.-     PERCENTILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.2.3.-     AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE (CONTINUA)

5.2.4.-     AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE, EN FUNCIÓN DE LAS FRECUENCIAS RELATIVAS

5.2.5.-     AGRUPADA DE FORMA DISCRETA

5.3.-       CUARTILES PARA DATOS SIMPLES

5.3.1.-     CUARTILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.3.2.-     AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE (CONTINUA)

5.3.3.-     AGRUPADA DE FORMA DISCRETA

5.4.-       OCTILES

5.4.1.-     OCTILES PARA DATOS SIMPLES

5.4.2.-     OCTILES PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.4.2.1.-   OCTILES PARA DATOS AGRUPADOS DE FORMA CONTINUA

5.4.2.2.-   OCTILES PARA DATOS AGRUPADOS DE FORMA DISCRETA

5.5.-       DECILES

5.5.1.-     DECILES PARA DATOS SIMPLES

5.5.2.-     DECILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.6.-       PROPIEDADES

5.7.-       LOS CUARTILES Y EL DIAGRAMA DE CAJA

5.8.-       ¿CÓMO CONSTRUIR UN DIAGRAMA DE CAJA?

5.9.-       EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VI

MEDIDAS DE FORMA

6.1.-       INTRODUCCIÓN

6.2.-       COEFICIENTE DE ASIMETRÍA

6.3.-       MOMENTOS PARA DATOS SIMPLES

6.4.-       MOMENTOS PARA DATOS PONDERADOS

6.5.-       RELACIONES ENTRE MOMENTOS

6.6.-       CORRECIONES DE CHARLIER Y SHEPPARD

6.7.-       COEFICIENTE DE ASIMETRÍA (Pearson)

6.8.-       COEFICIENTE DE ASIMETRÍA (Fisher)

6.9.-       DISTRIBUCIÓN SESGADA A LA DERECHA O POSITIVA

6.10.-      DISTRIBUCIÓN SESGADA A LA IZQUIERDA O NEGATIVA

6.11.-      TRANFORMACIÓN DE LOS DATOS CUANDO ESTÁN SESGADAS

6.12.-      OTROS COEFICIENTES DE ASIMETRÍA

6.13.-      PROPIEDADES

6.14.-      COEFICIENTES DE ASIMETRÍA ROBUSTOS

6.15.-      TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS

6.16.-      COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE ROBUSTOS

6.16.1.-    COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE BOWLEY

6.16.2.-    GROENEVELD Y MEEDEN

6.16.3.-    COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE KELLEY

6.16.4.-    COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE HINKLEY

6.17.-      COEFICIENTE DE CURTOSIS

6.17.1.-    LINEA BASE: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL

6.17.2.-    COEFICIENTE DE CURTOSIS (Pearson)

6.17.3.-    COEFICIENTE DE CURTOSIS (Fisher)

6.17.4.-    OTROS COEFICIENTES DE CURTOSIS

6.17.5.-    PROPIEDADES

6.17.6.-    ¿EN EL MOMENTO DE LA VERDAD CUAL DE ELLAS USAR?

6.17.7.-    ¿CÓMO DETERMINAR SI UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS SE APROXIMA A UNA NORMAL?

6.18.-      COEFICIENTES DE CURTOSIS ROBUSTOS

6.18.1.-    COEFICIENTE DE CURTOSIS DE MOORS

6.18.2.-    COEFICIENTE DE CURTOSIS DE CROW Y SIDDIQUI

6.19.-      EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VII

ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES

7.1.-      INTRODUCCIÓN

7.2.-      DISTRIBUCIÓN CONJUNTA ENTRE DOS VARIABLES

7.3.-      DISTRIBUCIONES MARGINALES

7.4.-      DISTRIBUCIONES CONDICIONADAS

7.5.-      INDEPENDENCIA

7.6.-      MEDIDAS DE DEPENDENCIA

7.7.-      COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

7.8.-      VARIABLES CONTINUAS-CORRELACIÓN

7.9.-      COVARIANZA

7.10.-     COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

7.11.-     COEFICIENTE DE CORRELACIÓN BISERIAL

7.12.-     MEDIDAS DE CONCORDANCIA

7.13.-     CONCORDANCIA EN VARIABLES ORDINALES

7.14.-     COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN

7.15.-     COEFICIENTE DE CORRELACIÓN https://www.blogger.com/img/img-grey-rectangle.png DE KENDALL

7.16.-     COEFICIENTE https://www.blogger.com/img/img-grey-rectangle.png DE GOODMAN-KRUSKAL

7.17.-     ATRIBUTOS-CONTINGENCIA

7.18.-     COEFICIENTE DE CRAMER

7.19.-     COEFICIENTE https://www.blogger.com/img/img-grey-rectangle.png (PHI)

7.20.-     CORRELACIÓN ETA

7.21.-     PROPIEDADES

7.22.-     COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE KENDALL

7.23.-     EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VIII

SERIES DE TIEMPO

8.1.-     INTRODUCCIÓN

8.2.-     ¿ES POSIBLE REALIZAR PREVISIONES A LARGO PLAZO?

8.3.-     ELEMENTOS PARA UN PRONÓSTICO

8.4.-     PRONÓSTICOS EN SERIES TEMPORALES

8.5.-     DESCOMPOSICIÓN ESTACIONAL

8.6.-     TENDENCIA

8.7.-     CICLOS

8.8.-     ESTACIONALIDAD

8.9.-     ALEATORIEDAD O IRREGULARIDAD

8.10.-    ÍNDICES ESTACIONALES

8.11.-    COMPONENTE IRREGULAR

8.12.-    ANÁLISIS GRÁFICO DE UNA SERIE DE TIEMPO

8.13.-    ¿QUÉ NOS PERMITE OBSERVAR EL GRÁFICO?

8.13.1.-  VALORES ATÍPICOS

8.13.2.-  TENDENCIAS

8.13.3.-  PRESENCIA DE UN QUIEBRE ESTRUCTURAL

8.14.-    PRONÓSTICO DE TENDENCIAS

8.15.-    ESTIMACIÓN DE LA TENDENCIA

8.16.-    CUANDO REALIZAR ANÁLISIS DE TENDENCIA

8.17.-    CAPACIDAD PREDICTIVA

8.18.-    PRONÓSTICOS CON FACTOR ESTACIONAL

8.19.-    SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

8.19.1.-  SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

8.19.2.-  SUAVIZACIÓN DOBLE EXPONENCIAL

8.19.3.-  ¿CUÁNDO UTILIZAR EL MÉTODO DE SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE?

8.19.4.-  MÉTODO DE WINTERS

8.19.5.-  ¿CUÁNDO USAR EL MODELO ADITIVO DEL MÉTODO DE WINTERS?

8.19.6.-  ¿CUÁNDO USAR EL MODELO MULTIPLICATIVO DEL MÉTODO DE WINTERS?

8.19.7.-  ¿UN MODELO ADITIVO O MULTIPLICATIVO?

8.19.8.-  PRONÓSTICOS CON FACTOR ESTACIONAL ARMÓNICOS

8.20.-    EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO IX

NÚMEROS ÍNDICES

9.1.-     INTRODUCCIÓN

9.2.-     DEFINICIÓN

9.3.-     APLICACIÓN

9.4.-     NÚMEROS ÍNDICES SIMPLES

9.5.-     NÚMEROS ÍNDICES COMPLEJOS SIN PONDERAR

9.6.-     NÚMEROS ÍNDICES COMPLEJOS PONDERADOS

9.7.-     ÍNDICE MEDIA AGREGATIVA SIMPLE O DE BRADSTREET-DUTOT

9.8.-     ÍNDICE DE PRECIOS

9.9.-     SELECCIÓN DE ARTÍCULOS

9.10.-    SELECCIÓN DE UN PERIODO BASE

9.11.-    CAMBIOS DE CALIDAD

9.12.-    ÍNDICES DE PRECIOS COMPLEJOS

9.13.-    ÍNDICES COMPLEJOS DE PRECIOS PONDERADOS

9.14.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE LASPEYRES

9.15.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE PAASCHE

9.16.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE EDGEWORTH

9.17.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE FISHER

9.18.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE WALSH

9.19.-    ÍNDICE DE PRECIOS DE BOWLEY

9.20.-    ÍNDICES DE CANTIDADES

9.21.-    ÍNDICE CANTIDAD DE LASPEYRES

9.22.-    ÍNDICE CANTIDAD DE PAASCHE

9.23.-    ÍNDICE CANTIDAD DE FISCHER

9.24.-    ÍNDICE DE CANTIDAD DE WALSH

9.25.-    ÍNDICE DE CANTIDAD DE BOWLEY

9.26.-    PROPIEDADES DE LOS ÍNDICES COMPLEJOS

9.27.-    CAMBIO DE BASE EN UNA SERIE DE NUMEROS ÍNDICES

9.28.-    USO DE ÍNDICES DE PRECIOS PARA DEFLACTAR UNA SERIE DE    TIEMPO

9.29.-    valor NOMINAL VERSUS VALORES REALES

9.30.-    TASA DE INFLACIÓN

9.31.-    EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO X

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE y MÚLTIPLE

10.1.-    INTRODUCCIÓN

10.2.-    EL USO MÁS COMÚN

10.3.-    REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

10.4.-    ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS

10.5.-    MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS

10.6.-    PROPIEDADES

10.7.-    COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

10.8.-    PROPIEDADES

10.9.-    ERROR ESTÁNDAR DE LA REGRESIÓN

10.10.-   REGRESIÓN MÚLTIPLE

10.11.-   SUPUESTOS BÁSICOS DEL MODELO:

10.12.-   SELECCIÓN DE VARIABLES

10.13.-   COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

10.14.-   PROPIEDADES

10.15.-   ¿QUÉ ES COLINEALIDAD?

10.16.-   CORRELACIÓN ESPURIA

10.17.-   COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PARCIAL

10.18.-   PREDICCIÓN

10.19.-   REGRESIONES LINEALIZABLES

10.20.-   PROPIEDADES PARA UN MODELO DE REGRESIÓN

10.21.-   VERIFICACIÓN DEL MODELO

10.22.-   MODELOS DETERMINÍSTICOS

10.23.-   EJERCICIOS RESUELTOS

 

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MODERNA

DIRIGIDO A:

A estudiantes de las carreras de: Estadística, Economía, Contaduría Pública, Administración de Sistemas, Ingeniería Comercial, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Financiera, Comercio Internacional y otros. Para todo profesional comprometido en el análisis estadístico.

Se adjunta 659 subrutinas con los programas más conocidos en Estadística y Econometría, como son el Eviews, Stata y el R (TODOS LOS EJERCICIOS ESTAN RESUELTOS CON EL R).

Todas las subrutinas están programadas para usarlas desde el editor program del Eviews, doedit del Stata y el Script del R. Es un buen complemento de una introducción al manual del Eviews, Stata y el R.

El amigo lector para que pueda replicar los ejemplos y los ejercicios del texto que impliquen el uso del Eviews, Stata,R es necesario contar instalado en su computadora el Eviews (por lo menos versión 9) y Stata (por lo menos versión 14) y el R(versión 4.3.2). Una vez instalado puede replicar los ejemplos y ejercicios del texto, se facilitará a los interesados link correspondiente para su descarga correspondiente.

 

 

Toda consulta vía Whatsapp:  wa.link/zmgua3