Estadística Administrativa I

1. Estadística Administrativa I Período 2013-3 Distribuciones discretas de probabilidad

2. Distribuciones discretas de probabilidad Son similares a las distribuciones de frecuencias relativas; pero, en lugar de analizar el pasado, describe la probabilidad de que un evento ocurra en el futuro.

3. Distribuciones discretas de probabilidad • ¿Qué es una distribución de probabilidad? • Características de una distribución de probabilidad • Variable aleatorias • Variable aleatoria discreta • Variable aleatoria continua • Medidas de ubicación y dispersión de una distribución de probabilidad

4. ¿Qué es una distribución de probabilidad? Es un listado de todos los resultados de un experimento y la probabilidad asociada a cada resultado.

5. Ejemplo … • Suponga que le interesa el número de caras que aparecen en 3 lanzamientos de una moneda. • Los posible resultados a obtener son: • Al lanzar una moneda 3 veces se pueden tener 8 posibles resultados. 2 lados de la moneda 3 lanzamientos

6. … Ejemplo • A partir de la tabla resultante, se construye la distribución de probabilidades que será el resultado de los posibles.

7. Características de una distribución de probabilidad La probabilidad de un resultado se encuentra en 0 y 1 Los resultados son eventos mutuamente excluyentes. La lista es exhaustiva. La suma de todas las probabilidades debe ser 1.

8. Variables aleatorias Siempre se que se hace referencia a variables aleatorias, se debe asumir que el experimento que se está llevando a cabo es al azar. Si la información puede ser manipulada, ya no serán variables aleatorias.

9. Variable aleatoria • Cantidad que resulta de un experimento que, por azar, puede adoptar diferentes resultados. • Una variable aleatoria puede ser discreta o continua

10. Variable aleatoria discreta Variables aleatoria que adopta solo valores claramente separados. En algunos casos, el hecho de que una variable tenga un resultado decimal no significa que es continua.

11. Variable aleatoria discreta Ejemplo…. Distribuciones de probabilidad consideradas como variables aleatorias discretas • Cantidad de ausencias de empleados el día lunes 25 de noviembre. • El peso de 4 lingotes de oro en la Reserva Federal • Los puntajes de los clavados realizados por los atletas en la competencia de hoy. • El tiempo en minuto que duran las llamadas por quejas de falta de entrega de periódicos en Seattle atendidas por el Call Center Altia en San Pedro Sula. • Número de focos defectuosos producidos por hora en la empres General Electric.

12. Variable aleatoria continua Las variables aleatorias continuas son las que resultan de procesos de medición que involucran masa, longitud, volumen, etc.

13. Ejemplos… • Los tiempos de vuelos comerciales entre Atlanta y Miami puede durar 4.56 horas, 5.13 horas, 4.354 horas, etc. En esta caso la variable aleatoria son las HORAS • La presión medida en libras por pulgada cuadrada (psi) en un nuevo neumático para Chevy puede ser de 32.78 psi, 31.62, 33.07 psi, etc. La variable aleatoria es la presión de la llanta.

14. Medidas de ubicación y dispersión A una distribución de probabilidad se le puede calcular las medidas de ubicación y de dispersión como ser: Media, Varianza y Desviación estándar

15. Media • Valor típico para representar la localización central de una distribución de probabilidad. • La media de una distribución de probabilidad también se le conoce como “Valor Esperado” o “Esperanza”. • Es un valor ponderado entre las frecuencias y su respectiva probabilidad. =

16. Varianza • Mide el grado de dispersión de los datos con relación al valor esperado. • También es un valor ponderado entre las diferencias de sus frecuencias, multiplicadas por su respectiva probabilidad.

17. Desviación estándar • Es la raíz cuadrada de la varianza.

18. Ejemplo… • John Ritter vende vehículos en la empresa “El Pelícano”; por lo general vende la mayor cantidad de vehículos los días sábados. Ideó la siguiente distribución de probabilidad de la cantidad que espera vender el próxima sábado. • Determinar el tipo de distribución de probabilidad • ¿Cuántos automóviles espera vender? • ¿Desviación estándar?

19. . . .Ejemplo • Tipo de distribución: Distribución aleatoria discreta • Variable aleatoria: número de automóviles vendidos. • Media = • Se multiplica cada dato de la variable aleatoria por su respectiva probabilidad • Se suman todos los productos. • La media es 2.1 vehículos

20. . . .Ejemplo • Varianza

21. . . .Ejemplo • Desviación estándar Si Varianza =1.29 entonces =

22. Fin de la presentación Muchas gracias