Estadística (2407)

1. Estadística (2407) William Nilsson DB257 william.nilsson@uib.es http://dea.uib.es/webpersonal/williamnilsson/

2. Introducción Literatura; • Martín Pliego, Fco. J. (2000). Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. • Alegre Martin, Joaquin & Cladera Munar, Magdalena. (2003). Introducción a la Estadística Discriptiva para economistas.

3. Introducción Filosofía; En las clases repasamos la teoría, pero un parte importante para entender el material es el trabajo con ejercicios. En clase, también vamos a repasar ejercicios y ejemplos. Imparto las clases con transparencias (powerpoint), pero no son completas y voy a usar la pizarra. Quiero estimular un ambiente activo en las clases. Agradezco comentarios y preguntas durante el curso. Castellano no es mi primera idioma, ni mi segunda, así que seguro que van a ocurrir confusiones pequeñas para solucionar!

4. Introducción Tema 1: La estadística aplicada a la economía Tema 2: Distribución de frecuencias unidimensionales Tema 3: Medidas de posición Tema 4: Medidas de dispersión Tema 5: Medidas de apuntamiento y desigualdad Tema 6: Distribuciones de frecuencias bidimensionales Tema 7: Regresión y correlación Tema 8: Series cronológicas/temporales (I) Tema 9: Series cronológicas/temporales (II) Tema 10: Números índice

5. ¿Que es estadística? • Métodos de recogida y descripción de datos, y (generar) técnicas para el análisis de esa información.

6. Variables, atributos y escalas • Variable: una característica que puede ser medida, adaptando diferentes valores para diferentes casos en el estudio. • “Variable” cualitativa (no cuantitativa); Variables pueden expresar diferentes cualidades o características. Estas cualidades se pueden llamar atributos o categorías. • Una variable cualitativa ordinal; Los valoras tienen una escala establecida. • Una variable cualitativa nominal; No tiene un criterio de orden.

7. Variables, atributos y escalas • Variable cuantitativa; Se expresan mediante cantidades numéricas. • Una variable discreta; La variable tiene una escala de valores especificas que los casos pueden tener. Entre los distintos valores en la escala la variable no puede posicionarse. • Una variable continúa; La variable puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores.

8. Datos • Datos son los valores observadas de las variables.

9. Población y muestra • Población es el conjunto de individuos o elementos (que queremos estudiar). • Un censo es un estudio dirigida a toda la población. • La opción es estudiar una parte de la población, una muestra. La muestra debe ser un subconjunto representativo de la población.

10. Etapas del análisis estadístico • Recogida de datos • Presentación de los datos • Descripción de los datos, usando parámetros que intenten resumir la información. • Análisis estadístico formal, usando métodos estadísticos para verificar las hipótesis y dar conclusiones generales.

11. Ciencia Económica y Estadística • No hay ninguno laboratorio económico. En esta situación el uso de estadística se hace imprescindible. • Estadística Económica y Econometría tienen modelos económicas de comportamiento en el fondo del análisis.

12. Fuentes de datos estadísticos • Sistemas estadísticos oficiales organizados y financiados por gobiernos nacionales. • Banco de España, Banco Central Europeo • Institut Belear d’Estadística (IBEA), Instituto Nacional de Estadística (IME), Eurostat, • Fondo Monetario Internacional, OECD, World Bank • …

13. Muestreo • Tamaño muestral es el número de observaciones que tomamos de una población. Se denota n ó N. • Muestreo es la técnica para la selección de una muestra.

14. Muestreo • Muestreo aleatorio simple: elección al azar. • Muestreo aleatorio sistemático: un número escogido aleatorio, i, y los otros observaciones son los que ocupan los lugares, i+k, i+2k, i+3k,…,i+(n-1)k. k=N/n. N=número de populación. n=tamaño muestral. • Muestreo aleatorio estratificado: elección de estratos o grupos según su diferente peso. Dentro de cada estrato observaciones están incluidas al azar. • Muestreo aleatorio por conglomerados: La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad. • Muestreo mixto: combinación de dos o más de los anteriores.

15. Muestreo; aleatorio estratificado • En un muestreo aleatorio estratificado la cantidad de observaciones para incluir en la muestra en cada estrato se puede decidir a través de: Afijación simple, afijación proporcional o afijación óptima; • Afijación simple: cada estrato le corresponde igual número de observaciones en la muestra. donde es el tamaño muestral para estrato y es el tamaño muestral.

16. Muestreo; aleatorio estratificado • Afijación proporcional: Los números de observaciones en cada estrato se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. • donde es el tamaño del estrato y es el tamaño de la población.

17. Muestreo; aleatorio estratificado • Afijación óptima: Se puede elegir el tamaño muestral para los estratos basado en los siguientes criterios: • elegir para minimizar la varianza del estimador, para un coste especificado. • Habiendo fijado la varianza que podemos admitir para el estimador, minimizar el coste en la obtención de las muestras.

18. Muestreo; aleatorio estratificado Entonces hay que tomar una muestra más grande cuando: • El estrato es más grande • El estrato posee mayor variabilidad interna (varianza) • El muestreo es más barato en ese estrato

19. Muestreo • Asignación de Neyman;

20. Muestreo • [EJEMPLO – muestreo estratificado]