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CUESTIONARIO 1. DEFINA ESTADISTICA

La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis. 2. ¿EN QUE AMBITOS DE LA REALIDAD SE PUEDE APLICAR LA ESTADISTICA? La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos:  En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos termodinámicos complejos (mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre otros muchos campos.  En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía y la sociología aplicada.  En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.  En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, etcétera.

3. ¿COMO SE DEFINE POBLACION? El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. "Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996). "Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).

4. ¿Qué DIFERENCIA HAY ENTRE POBLACION EN SENTIDO DEMOGRAFICO Y LA POBLACION EN SENTIDO ESTADISTICO?

La población en sentido demográfico es un conjunto de individuos (todos los habitantes de un país, todas las ratas de una ciudad), mientras que una población en sentido estadístico es un conjunto de datos referidos a determinada característica o atributo de los individuos.

5. ¿SI SE QUIERE OBTENER DATOS DE LA TOTALIDAD DE LA POBLACION QUE PROCEDIMIENTO SE UTILIZA? Los datos de la totalidad de una población pueden obtenerse a través de un censo a la población.

6. ¿Qué ES LA MUESTRA? La muestra es un subconjunto representativo de la población. También se dice que muestra es una parte de la población seleccionada de acuerdo a un plan que se

aplica con el propósito de obtener conclusiones y tomar decisiones relativas a la población. El muestreo es utilizado en diversos campos: a) Política: las muestras de las opiniones de los votantes se usan para que los candidatos midan la opinión pública y el apoyo en las elecciones. b) Educación: las muestras de las calificaciones de las pruebas administradas a las y los estudiantes por nivel que se usan para determinar el logro de los aprendizajes. c) Medicina: las muestras de medidas de azúcar en la sangre de pacientes diabéticos prueban la eficacia de una técnica o de un fármaco nuevo. d)Industria: las muestras de los productos de una línea de ensamble sirve para controlar la calidad. e) Agricultura: las muestras del maíz cosechado en una parcela proyectan en la producción los efectos de un fertilizante nuevo. f) Gobierno: una muestra de opiniones de la población se usaría para determinar los criterios del público sobre cuestiones relacionadas con el bienestar y la seguridad de las y los habitantes del país. 7. ¿Qué DIFERENCIA EXISTE ENTRE DATOS INDIVIDUALES Y DATOS ESTADISTICOS? Un dato individual es un dato de un solo individuo, mientras que un dato estadístico es un dato de una muestra o de una población en su conjunto. Por ejemplo, la edad de Juan es un dato individual, mientras que el promedio de edades de una muestra o población de personas es un dato estadístico.

8. ¿Qué DIFERENCIA EXISTE ENTRE DATOS ESTADISTICOS Y PARAMETROS? Estadístico: valor numérico que describe una característica de la muestra y se obtiene mediante la manipulación algebraica de sus datos. (Pardo Merino) Ejemplo : Suponga se tomó una muestra representativa de los estudiantes regulares de la Universidad de los Andes. Para esta muestra se calculó: edad promedio, rendimiento promedio, porcentaje de estudiantes que fuman. Parámetro: valor numérico que describe una característica de la población (Pardo Merino). Los parámetros se estiman a partir de la información aportada por una muestra de la población. Ejemplo : Si se considera como universo a todos los estudiantes regulares de la Universidad de Los Andes, la edad promedio de estos, el porcentaje de estudiantes de sexo femenino que fuman, el ingreso medio todos los estudiantes, son valores que describen a este conjunto. 9. ¿Qué ES UN DATO? Un dato estadíst ico es cada uno de los valor es que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz. 10. ¿Cuál ES LA ESTRUCTURA DEL DATO?

Todo dato tiene una estructura compuesta por tres elementos: unidades de análisis, variables y valores. Cualquier dato consistirá en: 1) Una unidad de análisis que 2) En una variable asumirá 3) Un determinado valor.

11. EN EL SIGUIENTE EJEMPLO: LUIS TIENE 1.70 METROS DE ESTATURA; INDIQUE CUL ES EL DATO? 1.70 m. Sería el dato. 12. DEFINA UNIDAD DE ANALISIS, VARIABLE Y CATEGORIA. La unidad de análisis es el elemento del cual se predica una propiedad y característica. Puede ser una persona, una familia, un animal, una sustancia química, o un objeto como una dentadura o una mesa. La variable es la característica, propiedad o atributo que se predica de la unidad de análisis. Por ejemplo puede ser la edad para una persona, el grado de cohesión para una familia, el nivel de aprendizaje alcanzado para un animal, el peso específico para una sustancia química, el nivel de ‘salud’ para una dentadura, y el tamaño para una mesa. La categoría es cada una de las posibles variaciones de una variable. Categorías de la variable sexo son masculino y femenino, de la variable ocupación pueden ser arquitecto, médico, etc, y de la variable edad pueden ser 10 años, 11 años, etc. 13. DEFINA POBLACION ESTADISTICA. También llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta. 14. DEFINA MEDICION. Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí. 15. INDIQUE LOS DIFERENTES GRADOS DE PRESICION O DE CONTENIDO INFORMATIVO DE UNA MEDICION. Los diferentes grados de precisión o de contenido informativo de una medición se suelen caracterizar como niveles de medición. Típicamente se definen cuatro niveles de medición, y en cada uno de ellos la obtención del dato o resultado de la medición será diferente: En el nivel nominal, medir significa simplemente asignar un atributo a una unidad de análisis (Martín es electricista). En el nivel ordinal, medir significa asignar un atributo a una unidad de análisis cuyas categorías pueden ser ordenadas en una serie creciente o decreciente (la categoría ‘secundaria completa’ puede ordenarse en una serie, pues está entre ‘secundaria incompleta’ y ‘universitaria incompleta’). En el nivel cuantitativo, medir significa además asignar un atributo a

una unidad de análisis de modo tal que la categoría asignada permita saber ‘cuánto’ mayor o menor es respecto de otra. 16. INDIQUE: UNIDAD DE ANALISIS, VARIABLE, CATEGORIA O VALOR Y EL NIVEL DE MEDICION DE LOS SIGUIENTES EJEMPLOS a) Medición Nominal. En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden especifico. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), los respondientes solo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real. Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y puede ser indistinto: 1=M, 2=F o bien, se pueden invertir los números sin que afecte la medición: 1=F y 2=M. En resumen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de identificarlos. No existe ningún referente cuantitativo. Sirve para nombrar las unidades de análisis en una investigación y es utilizada en cárceles, escuelas, deportes, etc. La relación lógica que se expresa es: A  B (A es diferente de B). b) Medición Ordinal. Se establecen categorías con dos o mas niveles que implican un orden inherente entre si. La escala de medición ordinal es cuantitativa porque permite ordenar a los eventos en función de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las instituciones escolares de nivel básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra medidas de los sujetos. La relación lógica que expresa esta escala es A  B (A es mayor que B). Clasificar a un grupo de personas por la clase social a la que pertenecen implica un orden prescrito que va de lo mas alto a lo mas bajo. Estas escalas admiten la asignación de números en función de un orden prescrito. Las formas mas comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desacuerdo con respecto a algún referente. Por ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe dolarizarse, el respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas: ___ Totalmente de acuerdo ___ De acuerdo ___ Indiferente ___ En desacuerdo ___ Totalmente en desacuerdo las anteriores alternativas de respuesta pueden codificarse con números que van del uno al cinco que sugieren un orden preestablecido pero no implican una distancia entre un número y otro. Las escalas de actitudes son ordinales pero son tratadas como variables continuas (Therese L. Baker, 1997). c) Medición de Intervalo.

La medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto. El ejemplo mas representativo de este tipo de medición es un termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de congelación del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel de ebullición, el punto cero es arbitrario no real, lo que significa que en este punto no hay ausencia de temperatura. Una persona que en un examen de matemáticas que obtiene una puntuación de cero no significa que carezca de conocimientos, el punto cero es arbitrario por que sigue existiendo la característica medida. d) Medición de Razón. Una escala de medición de razón incluye las características de los tres anteriores niveles de medición anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas como discretas.

17. DEFINA REGRESION LINEAL SIMPLE . La regresión lineal simple se basa en estudiar los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable aleatoria, en el caso de existir una relación funcional entre ambas variables que puede ser establecida por una expresión lineal, es decir, su representación gráfica es una línea recta. Es decir, se esta en presencia de una regresión lineal simple cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra variable dependiente. 18. ESPECIFICACION DEL MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE EN LA POBLACION.

-Estructura de los modelos de regresión -Hipótesis básicas

19. MUESTRE LA ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE REGRESION.

20. PLANTEE LAS HIPOTESIS BASICAS.

21. PROCEDIMIENTO PARA LA ESTIMACION DE LOS PARAMETROS DEL MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE.

22. INVESTIGUE ACERCA DE LA RECTA DE REGRESION DE MINIMOS CUADRADOS EN PUNTUACIONES DIRECTAS Y PRINCIPALES PROPIEDADES

23. COMO INTERPRETA LOS COEFICIENTES DE LA RECTA DE REGRESION , EL CONTRASTE DE LA REGRESION.

24. DETERMINE LOS COMPONENTES DE VARIABILIDAD Y BONDAD DE AJUSTE.

25. COMO SE VALIDA EL MODELO

26. CUAL ES LA SIGNIFICACION DE PARAMETROS

27. EN QUE CONSISTE EL ANALISIS DE RESIDUOS.

El análisis de los residuos es básico para chequear si se verifican las hipótesis del modelo de regresión. Por ello, a continuación se exponen las propiedades matemáticas de los mismos. Considérese el modelo de regresión lineal múltiple

28. QUE SIGNIFICA PREDICCION. Usualmente se refiere a la estimación de series temporales o datos instantáneos. El pronóstico ha evolucionado hacia la práctica del plan de demanda en el pronóstico diario de los negocios. La práctica del plan de demanda también se refiere al pronóstico de la cadena de suministros.

29. PRESENTE 10 EJEMPLOS DE INVESTIGACIONES EN LAS QUE PUEDE SER ADECUADO UTILIZAR EL MODELO DE REGRESION SIMPLE.

30. DEFINA EL CONCEPTO DE RELACION ENTRE VARIABLES : NATURALEZA Y TIPOS DE RELACION , HERRAMIENTAS PARA EVALUAR LA RELACION ENTRE 2 VARIABLES, EL DIAGRAMA DE DISPERSION , LA COVARIANZA.