autoevaluación 6 estadística aplicada para los negocios

: El coeficiente o pendiente en un modelo de regresión lineal simple Deseamos expresar nuestra más sincera gratitud a los participantes delHSVQP EF JOWFTUJHBDJÓO Z FOGPRVF Z B MPT SFWJTPSFT Sung K. Ahn Lloyd R. Jaisingh (FSNBJO / 1JDIPQWashington State University–Pullman Morehead State University Oklahoma City Community CollegeVaughn S. Armstrong Ken Kelley Tammy PraterUtah Valley University University of Notre Dame Alabama State UniversityScott Bailey Mark Kesh Michael RacerTroy University University of Texas University of MemphisDouglas Barrett Melody Kiang Darrell RadsonUniversity of North Alabama California State University–Long Drexel University BeachArnab Bisi Steven RamsierPurdue University Morris Knapp Florida State University Miami Dade CollegePamela A. Boger Emily N. RobertsOhio University–Athens %BWJE ( -FVQQ University of Colorado–Denver University of Colorado–Colorado StateEmma Bojinova Christopher W. RogersCanisius College Teresa Ling Miami Dade College Seattle UniversityAnn Brandwein Stephen Hays RussellBaruch College Cecilia Maldonado Weber State University Georgia Southwestern State(JPSHJP $BOBSFMMB University Martin SaboCalifornia State University–Los Community College of DenverAngeles +PIO % .D(JOOJT Pennsylvania State–Altoona Farhad SabooriLee Cannell Albright CollegeEl Paso Community College Mary Ruth J. McRae Appalachian State University Amar SahayJames Carden Salt Lake Community College andUniversity of Mississippi Jackie Miller University of Utah The Ohio State UniversityMary Coe Abdus SamadSt. Es posible determinar la probabilidad de ingresar a un programa de estudios en particular. Observe que no se10. La estadística inferencial se utiliza ampliamente para saber algo acerca de una población en losnegocios, la agricultura y el gobierno, como se muestra en los siguientes ejemplos: r -BT DBEFOBT EF UFMFWJTJÓO IBDFO VO NPOJUPSFP DPOUJOVP EF MB QPQVMBSJEBE EF TVT QSPHSBNBT Z contratan a Nielsen y otras organizaciones con el fin de que estas tomen muestras sobre las QSFGFSFODJBT EFM BVEJUPSJP 1PS FKFNQMP EF VOB NVFTUSB EF IPHBSFT DPO UFMFWJTJÓO WJP The Big Bang Theory EVSBOUF MB TFNBOB EFM EF GFCSFSP EF www.nielsen.com). Conocer de manera profunda la estadística lo ayudará a resumir y organizar los datos; así proporcionará información útil y sustentable para la toma de decisiones. Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. McGraw-Hill Connect® Menos control, más enseñanza y mejor aprendizaje Connect® es una solución en línea de evaluación y aprendizaje, que brinda a los estudiantes las herramientas y recursos que necesitan para alcanzar el éxito, pues les permite un aprendizaje más rápido y eficaz con mayor retención del conocimiento. 8. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees Un estimado reciente indica que Google procesa 20 000 terabytes de información por día. Este intento tuvo una duración de 18 minutos. MÁS RECIENTE Intento 1 14 minutos 20 de 20. Para estimar la media de lapoblación, se muestrean seis SUV y se calcula la media de su rendimiento. Existe una variable dependiente y dos variables independientes. En este ejemplo se inves-tiga la media (o promedio) de la eficiencia de combustible del vehículo. , aquí encontrarás preguntas para marcar y relacionar que. EJERCICIOS DE LA BASE DE DATOS Ejercicios de base de datos -PT EBUPT QBSB FTUPT FKFSDJDJPT FTUÃO EJTQPOJCMFT FO FM TJUJP XFC EFM MJCSP www.mhhe.com/uni/lind_ ae16e). valores como 5%, 1%, 10%. Esto es, se resumen según el númeroMalo 12 EF FTUVEJBOUFT RVF JOEJDBSPO VOB DBMJGJDBDJÓO TVQFSJPS CVFOB FUDÊUFSB -BT GSFDVFO-Inferior 3 DJBT UBNCJÊO QVFEFO DPOWFSUJSTF B QPSDFOUBKFT $FSDB EF EF MPT FTUVEJBOUFT DBMJGJDBSPO al instructor como bueno. A lo largo de este curso el alumno desarrollará habilidades cuantitativas para la toma de decisiones, a través del aprendizaje de métodos estadísticos con aplicaciones a los negocios en Excel. OA1-6 Enlistar los valores asociados con la práctica de la esta- dística.2 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? Los re- Centre su atención en elsultados del análisis estadístico originan conversaciones interesantes en busca del conocimiento y título de esta sección: “Es-la inteligencia que sustentan decisiones. P (x) 5 b 1 a [7.3] 2 Clave de pronunciaciónE. 3FDJFOUFNFOUF MBT UJFOEBT #BSOFT /PCMF DPNFO[BSPO B WFOEFS FM MFDUPS EF MJCSPT FMFDUSÓOJDPT MMB-mado Nook Color, un dispositivo mediante el cual se pueden descargar electrónicamente más de dosmillones de libros electrónicos, periódicos y revistas; además, despliega los materiales descargados atodo color. Los datos cualitativos se reúnen en gráficas y diagramas de barras. 8/10/21 19:14 Autoevaluación 5: ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS Study Resources Si su maestro solicita estepaquete, está disponible en www.mhhe.com/megastat. Una metodología de prueba de Hipótesis estadística es: Es un procedimiento donde se acepta o se rechaza una afirmación acerca de una muestra dependiendo de la evidencia proporcionada por una población de datos. El sitio web de The Wall Street Journal (www.wsj.com) reportó el número de autos y camionetas vendidos por los ocho principales fabricantes de automóviles en los primeros dos meses de 2013. Las variables discretas solo adop- tan ciertos valores y existen “brechas” entre ellos. En resumen, existen cuando menos tres razones para estudiar estadística: 1) los datos se colectan en todas partes y se requiere de conocimiento estadís- tico para que la información sea útil; 2) las técnicas estadísticas se utilizan para tomar decisiones personales y profesionales; y 3) sin importar cuál sea su ca- rrera, usted necesitará saber estadística para entender el mundo y desarrollarse¿Qué se entiende por estadística? b. D. El nivel de medición de razón cuenta con todas las características del nivel de intervalo; además, existe un punto cero y la razón entre dos valores resulta significativa.EJERCICIOS DEL CAPÍTULO 5. tos y muertes en Londres. Los conductores que recibieron una multa por exceso de velocidad en la ciudad de Kansas duran- te el último mes. • Podrás describir relaciones entre variables, intentando medir el impacto que tiene una sobre la otra. Es un curso muy completo, considerando que va de lo básico a algo más avanzado, siendo claro, sencillo y preciso en los conceptos y conocimientos. normal y mientras que el tamaño de la muestra sea menor a 30 usamos la Bienvenidos a la semana 3 de este curso. Si la correlación entre 2 variables es 0 quiere decir que: ¡Correcto!¡Correcto! A la izquier- 1. El hombre promedio HBTUÓ EÓMBSFT QBSB JNQSFTJPOBS B TVT TFSFT RVFSJEPT NJFOUSBT RVF MBT NVKFSFT TPMP HBTUBSPO -BT NBTDPUBT UBNCJÊO TJFOUFO BNPS VOB QFSTPOB QSPNFEJP HBTUÓ EÓMBSFT en su amigo peludo, en comparación con los 2.17 del año anterior. Luisiana estaba en quin- 9. f12/7/2021 Autoevaluación 6: ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS (12282) Un modelo de regresión lineal simple es cuando: Existe una variable dependiente y tres variables independientes. &M BSUÎDVMP i4UBUJTUJDT BOE &UIJDT 4PNF "EWJDF GPS :PVOH 4UBUJTUJDJBOTu RVF BQBSFDJÓ FO TheAmerican Statistician OÙN QSPQPSDJPOB PSJFOUBDJÓO BM SFTQFDUP -PT BVUPSFT BDPOTFKBO la práctica de la estadística con integridad y honestidad, e instan a “hacer lo correcto” cuando serecoja, organice, resuma, analice e interprete información numérica. La hipótesis pregunta de investigación es: ¿el tiempo de espera medio dede los principales términos y proble- alternativa (también llamada hipótesis de investigación) se los pacientes es igual en ambas salas? SÍLABO DE ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS. Si la variable es el tipo de vehículos, ¿qué porcentaje del total de automóviles ven- didos el mes pasado eran SUV? &MBCPSF VOB HSÃGJDB EF CBSSBT DPO MPT SFTVMUBEPT EF MB FODVFTUB 3. Existen cuatro niveles de medición. r 4F JODMVZÓ VOB OVFWB BVUPFWBMVBDJÓO BDFSDB EFM VTP EF MPT r 4F SFWJTÓ MB TFDDJÓO TPCSF MB USBOTGPSNBDJÓO EF EBUPT VUJ- índices para comparar dos medidas distintas en el trans- lizando la relación económica entre precio y ventas. 6. Observe que el señor Lahey gana el doble que su hijo. guntas planteadas y del tipo de datos disponibles. población de datos. valores como 95%, 99%, 90%. La toma de decisiones está en la esencia de los negocios. 4F QSFHVOUÓ B VO UPUBM EF SFTJEFOUFT EF .JOOFTPUB DVÃM FTUBDJÓO EFM BÒP QSFGFSÎBO &TUPT GVFSPO MPT SFTVMUBEPT B MFT HVTUBCB NÃT FM JOWJFSOP B MB QSJNBWFSB B FM WFSBOP Z B FM PUP- ÒP %FTBSSPMMF VOB UBCMB EF GSFDVFODJBT Z VOB EF GSFDVFODJBT SFMBUJWBT QBSB SFTVNJS FTUB JOGPSNBDJÓO 4. Existe una relación lineal entre X e Y inversa e intensa. En realidad, la 2 692 1 323 1 144 1 549 2 070 1 717 2 989 2 502 evidencia estadística de 1 206 1 760 1 485 2 348 369 2 454 1 797 la autoría de Madison es 1 342 1 919 1 509 2 498 978 1 606 1 955 910 783 abrumadora. y, Definir el concepto de¿qué es la estadística? Cuando el tamaño de la muestra es mayor a 30 usamos la distribución OA2-3 Resumir variables cuantitativas con distribuciones de frecuencias y de frecuencias relativas. De las variables, ¿cuáles son cualitativas y cuáles cuantitativas? manos, finanzas u otros campos de negocios, descubrirá que también incluyen esa materia. ¿Cuál es el nivel de medición de cada una de las siguientes variables? Es fácil clasificar estas temperaturas, pero también es posible determinar laNiveles de medición 9EJGFSFODJB FOUSF FMMBT &T EFDJS MB EJGFSFODJB FOUSF Z HSBEPT 'BISFO- Talla Busto Cintura CaderaIFJU FT DJODP MB EJGFSFODJB FOUSF Z HSBEPT UBNCJÊO FT DJODP &T (pulgadas) (pulgadas) (pulgadas)importante destacar que cero es un punto más en la escala. r 1SPNVFWF VO EPNJOJP NVDIP NÃT SÃQJEP EF MPT DPODFQUPT RVF TF BCPSEBO FO FM DBQÎUVMP Para mayor información acerca de LearnSmart, contacte a su representante local. r *OUFHSB FM EJBHOÓTUJDP DPNP QBSUF EFM QSPDFTP EF BQSFOEJ[BKF r 1FSNJUF FWBMVBS MPT DPODFQUPT RVF DBEB FTUVEJBOUF NBOFKB MP DVBM EFKB NÃT UJFNQP MJCSF QBSB la discusión y las aplicaciones en clase. 1 *OUSPEVDDJÓO *OUSPEVDDJÓO Medidas de ubicación 46 y1PS RVÊ FTUVEJBS FTUBEÎTUJDB y2VÊ TF FOUJFOEF QPS FTUBEÎTUJDB La media poblacional 46 Tipos de estadística 4 Media muestral 48 Propiedades de la media aritmética 49 Estadística descriptiva 4 Ejercicios 50 Estadística inferencial 4 La mediana 50 Tipos de variables 6 La moda 51 Niveles de medición 7 Ejercicios Datos de nivel nominal 7 Posiciones relativas de la media, la mediana Datos de nivel ordinal 8 y la moda 54 Datos de nivel de intervalo 8 Ejercicios 55 Datos del nivel de razón 9 Solución con software 56 Ejercicios 10 La media ponderada 57 Ética y estadística 11 Ejercicios 58 Aplicaciones de software 11 La media geométrica 58 Resumen del capítulo 12 Ejercicios 60 Ejercicios del capítulo 12 y1PS RVÊ FTUVEJBS MB EJTQFSTJÓO Ejercicios de la base de datos 15 Rango 61 Varianza 612 Descripción de datos: Ejercicios tablas de frecuencias, Varianza de la población 64 distribuciones de frecuencias Desviación estándar de la población 66 y su representación Ejercicios 66 gráfica 16 Varianza muestral y desviación estándar 67 Solución con software 68 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 68 Construcción de una tabla de frecuencias 18 *OUFSQSFUBDJÓO Z VTPT EF MB EFTWJBDJÓO FTUÃOEBS Frecuencias relativas de clase 18 Teorema de Chebyshev 69 Representación gráfica de datos cualitativos 18 La regla empírica 70 Ejercicios 22 Ejercicios 71 $POTUSVDDJÓO EF EJTUSJCVDJPOFT EF GSFDVFODJBT Media y desviación estándar de datos datos cuantitativos 22 agrupados 71 Media aritmética de datos agrupados 71 Distribución de frecuencias relativas 26 Desviación estándar de datos agrupados 72 Ejercicios 27 Ejercicios 74 Representación gráfica de una distribución Ética e informe de resultados 75 de frecuencias 29 Resumen del capítulo 75 Clave de pronunciación 77 Histograma 29 Ejercicios del capítulo 77 1PMÎHPOP EF GSFDVFODJBT Ejercicios de la base de datos 81 Ejercicios %JTUSJCVDJPOFT EF GSFDVFODJB BDVNVMBUJWBT 4 Descripción de datos: Ejercicios presentación y análisis 82 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP *OUSPEVDDJÓO &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT xixxx Contenido%JBHSBNBT EF QVOUPT 99 6 Distribuciones discretas(SÃàDBT EF UBMMP Z IPKBT de probabilidad 154 Ejercicios 88Otras medidas de posición 89 *OUSPEVDDJÓO y2VÊ FT VOB EJTUSJCVDJÓO EF QSPCBCJMJEBE Cuartiles, deciles y percentiles 89 Variables aleatorias 157 Ejercicios 92Diagramas de caja 92 Variable aleatoria discreta 157 Ejercicios 94 Variable aleatoria continua 157Sesgo 95 Media, varianza y desviación estándar de Ejercicios 98 una distribución de probabilidad discreta 158Descripción de la relación entre dos variables Media 158Tablas de contingencia 101 Varianza y desviación estándar 158 Ejercicios 102 Ejercicios 1603FTVNFO EFM DBQÎUVMP Distribución de probabilidad binomial 162Clave de pronunciación 104 y$ÓNP TF DBMDVMB VOB QSPCBCJMJEBE Ejercicios del capítulo 104 CJOPNJBM Ejercicios de la base de datos 109 Tablas de probabilidad binomial 165 Ejercicios 167Repaso de los capítulos 1 a 4 110 Distribuciones de probabilidad binomialProblemas 110 acumulada 168Casos 112 Ejercicios 1695FTU EF QSÃDUJDBT Distribución de probabilidad hipergeométrica 170 Ejercicios 1725 Estudio de los conceptos de %JTUSJCVDJÓO EF QSPCBCJMJEBE EF 1PJTTPO la probabilidad 116 Ejercicios 177 Resumen del capítulo 177*OUSPEVDDJÓO 124 Ejercicios del capítulo 178y2VÊ FT MB QSPCBCJMJEBE &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Enfoques para asignar probabilidades 119 7 Distribuciones de Probabilidad clásica 120 probabilidad continuas 184 Probabilidad empírica 121 Probabilidad subjetiva 122 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios La familia de distribuciones de probabilidadReglas de adición para calcular probabilidades uniforme 185 Regla especial de la adición 124 Ejercicios 188 Regla del complemento 126 La familia de distribuciones de probabilidad Regla general de la adición 127 normal 188 Ejercicios 129 Distribución de probabilidad normal estándar 190Reglas de la multiplicación 129 3FHMB FTQFDJBM EF MB NVMUJQMJDBDJÓO Aplicaciones de la distribución normal 3FHMB HFOFSBM EF MB NVMUJQMJDBDJÓO estándar 1915BCMBT EF DPOUJOHFODJB La regla empírica 192 %JBHSBNBT EF ÃSCPM Ejercicios Ejercicios %FUFSNJOBDJÓO EF ÃSFBT CBKP MB DVSWB OPSNBM 5FPSFNB EF #BZFT Ejercicios 196 Ejercicios 141 Ejercicios 198Principios de conteo 142 Ejercicios 200 Fórmula de la multiplicación 142 Aproximación de la distribución normal a 'ÓSNVMB EF MBT QFSNVUBDJPOFT la binomial 201 Fórmula de las combinaciones 145 Factor de corrección de continuidad 202 Ejercicios 146 $ÓNP BQMJDBS FM GBDUPS EF DPSSFDDJÓO Resumen del capítulo 147 Ejercicios 204Clave de pronunciación 148 La familia de distribuciones exponenciales 205Ejercicios del capítulo 148 Ejercicios 208Ejercicios de la base de datos 152Contenido xxiResumen del capítulo 209 Tamaño de la muestra para calcular la proporciónEjercicios del capítulo 210 de una población 269Ejercicios de la base de datos 214 Ejercicios 270 Factor de corrección de una población finita 270Repaso de los capítulos 5 a 7 215 Ejercicios 272Problemas 215 Resumen del capítulo 272Casos 216 &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Test de prácticas 218 Ejercicios de la base de datos 277 Repaso de los capítulos 8 y 9 278 Problemas 2788 Métodos de muestreo y Caso 279 teorema central del Test de prácticas 280 límite 220 10 Pruebas de hipótesis de *OUSPEVDDJÓO una muestra 281 Métodos de muestreo 221 *OUSPEVDDJÓO Razones para muestrear 221 y2VÊ FT VOB IJQÓUFTJT Muestreo aleatorio simple 222 y2VÊ FT MB QSVFCB EF IJQÓUFTJT Muestreo aleatorio sistemático 224 Procedimiento de seis pasos para probar Muestreo aleatorio estratificado 225 VOB IJQÓUFTJT Muestreo por conglomerados 225 Ejercicios 226 1BTP TF FTUBCMFDFO MBT IJQÓUFTJT OVMB H0) “Error” de muestreo 228 y alternativa (H1 Distribución muestral de la media 229 1BTP TF TFMFDDJPOB VO OJWFM EF Ejercicios significancia 284 5FPSFNB DFOUSBM EFM MÎNJUF 1BTP TF JEFOUJàDB FM FTUBEÎTUJDP EF QSVFCB Ejercicios 1BTP TF GPSNVMB MB SFHMB EF EFDJTJÓO 6TP EF MB EJTUSJCVDJÓO NVFTUSBM EF MB NFEJB 1BTP TF UPNB VOB NVFTUSB Z TF EFDJEF Ejercicios 242 1BTP TF JOUFSQSFUB FM SFTVMUBEP Resumen del capítulo 242 Pruebas de significancia de una y dos colas 287 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO 1SVFCBT EF MB NFEJB EF VOB QPCMBDJÓO TF DPOPDF MB &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP desviación estándar poblacional 289 Ejercicios de la base de datos 248 Prueba de dos colas 289 Prueba de una cola 2919 Estimación e intervalos Valor p en la prueba de hipótesis 292 de confianza 249 Ejercicios 1SVFCB EF MB NFEJB QPCMBDJPOBM EFTWJBDJÓO FTUÃOEBS *OUSPEVDDJÓO de la población desconocida 294 Estimadores puntuales e intervalos de confianza Ejercicios 298 de una media 250 Solución con software 299 *OUFSWBMPT EF DPOàBO[B EF VOB NFEJB Ejercicios poblacional 251 &SSPS UJQP ** Ejercicios Desviación estándar de la población conocida 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP (s) 251 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO Simulación por computadora 255 &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios 257 &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Desviación estándar poblacional s desconocida 258 11 Pruebas de hipótesis de Ejercicios dos muestras 310 *OUFSWBMP EF DPOàBO[B EF VOB QSPQPSDJÓO Ejercicios 266 *OUSPEVDDJÓO Elección del tamaño adecuado de una muestra 267 1SVFCBT EF IJQÓUFTJT EF EPT NVFTUSBT NVFTUSBT Tamaño de la muestra para calcular JOEFQFOEJFOUFT una media poblacional 268xxii Contenido Ejercicios Prueba de la importancia del coeficiente Comparación de medias poblacionales con EF DPSSFMBDJÓO EFTWJBDJPOFT FTUÃOEBS EFTDPOPDJEBT Ejercicios "OÃMJTJT EF SFHSFTJÓO 1SVFCB EF EPT NVFTUSBT BHSVQBEBT 1SJODJQJP EF MPT NÎOJNPT DVBESBEPT Ejercicios 5SB[P EF MB SFDUB EF SFHSFTJÓO Ejercicios Medias poblacionales con desviaciones 1SPCBS MB TJHOJàDBODJB EF MB QFOEJFOUF FTUÃOEBS EFTJHVBMFT Ejercicios 401 Ejercicios Evaluación de la capacidad predictora de 1SVFCBT EF IJQÓUFTJT EF EPT NVFTUSBT una ecuación de regresión 401 NVFTUSBT EFQFOEJFOUFT Error estándar de estimación 401 Comparación de muestras dependientes El coeficiente de determinación 402 F JOEFQFOEJFOUFT Ejercicios Ejercicios Relaciones entre el coeficiente de correlación, 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP el coeficiente de determinación y el error $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO FTUÃOEBS EF FTUJNBDJÓO &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios 405 &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Estimaciones de intervalo de predicción 405 Suposiciones subyacentes a la regresión12 Análisis de la varianza 338 lineal 405 Construcción de intervalos de confianza y *OUSPEVDDJÓO de predicción 406 $PNQBSBDJÓO EF EPT WBSJBO[BT QPCMBDJPOBMFT Ejercicios 409 Transformación de datos 409 Distribución F Ejercicios 412 $PNQBSBDJÓO EF EPT WBSJBO[BT QPCMBDJPOBMFT Resumen del capítulo 412 Ejercicios Clave de pronunciación 414 "/07" BOÃMJTJT EF MB WBSJBO[B Ejercicios del capítulo 414 Suposiciones en el análisis de la varianza &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT "/07" -B QSVFCB "/07" 14 Análisis de regresión Ejercicios múltiple 424 *OGFSFODJBT TPCSF QBSFT EF NFEJBT EF USBUBNJFOUP Ejercicios *OUSPEVDDJÓO "OÃMJTJT EF MB WBSJBO[B EF EPT WÎBT Análisis de regresión múltiple 425 Ejercicios Ejercicios 428 "/07" EF EPT WÎBT DPO JOUFSBDDJÓO Evaluación de una ecuación de regresión (SÃàDBT EF JOUFSBDDJÓO múltiple 429 1SVFCB EF JOUFSBDDJÓO 1SVFCB EF IJQÓUFTJT QBSB EFUFDUBS JOUFSBDDJÓO -B UBCMB "/07" Ejercicios &SSPS FTUÃOEBS EF FTUJNBDJÓO NÙMUJQMF 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP $PFàDJFOUF EF EFUFSNJOBDJÓO NÙMUJQMF $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO $PFàDJFOUF EF EFUFSNJOBDJÓO BKVTUBEP &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT *OGFSFODJBT FO MB SFHSFTJÓO MJOFBM NÙMUJQMF 1SVFCB HMPCBM QSVFCB EFM NPEFMP EF SFHSFTJÓO 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT B NÙMUJQMF 1SPCMFNBT Evaluación de los coeficientes de regresión $BTPT JOEJWJEVBMFT 5FTU EF QSÃDUJDBT Ejercicios Evaluación de las suposiciones de la regresión13 Regresión lineal y múltiple 440 correlación 380 Relación lineal 441 La variación de los residuos es igual en el caso *OUSPEVDDJÓO de valores grandes y pequeños de yˆ 442 y2VÊ FT FM BOÃMJTJT EF DPSSFMBDJÓO $PFàDJFOUF EF DPSSFMBDJÓO EjerciciosContenido xxiii Distribución de los residuos 442 Ejercicios 509 .VMUJDPMJOFBMJEBE Uso de la aproximación normal a la binomial 510 Observaciones independientes 445 Variables independientes cualitativas 445 Ejercicios 511 Modelos de regresión con interacción 447 Prueba de hipótesis acerca de una mediana 512 Regresión por pasos 449 Ejercicios Ejercicios 451 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 3FQBTP EF MB SFHSFTJÓO NÙMUJQMF muestras dependientes 514 Resumen del capítulo 458 Ejercicios 517 Clave de pronunciación 459 Prueba de Wilcoxon de la suma de rangos de Ejercicios del capítulo 459 muestras independientes 518 Ejercicios de la base de datos 468 Ejercicios 520 Prueba de Kruskal-Wallis análisis de la varianza por 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT Z rangos 521 Problemas 470 Ejercicios 525 Casos 471 Correlación por orden de rango 526 Test de prácticas 472 Prueba de significancia de rs 52815 Métodos no paramétricos: Ejercicios 529 pruebas de nivel 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP nominal 474 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP *OUSPEVDDJÓO &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Probar una hipótesis de una proporción de una población 475 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT Z Ejercicios 478 1SPCMFNBT Prueba de proporciones de dos muestras 478 $BTPT Ejercicios 481 5FTU EF QSÃDUJDBT 1SVFCB EF CPOEBE EF BKVTUF DPNQBSBDJÓO EF MBT distribuciones de frecuencias observada y 17 Números índices 539 esperada 482 *OUSPEVDDJÓO Prueba de hipótesis de frecuencias iguales Números índices simples 540 FTQFSBEBT Ejercicios 486 y1PS RVÊ DPOWFSUJS EBUPT FO ÎOEJDFT Prueba de hipótesis de frecuencias esperadas &MBCPSBDJÓO EF OÙNFSPT ÎOEJDFT desiguales 488 Ejercicios 544 Limitaciones de ji cuadrada 489 ±OEJDFT OP QPOEFSBEPT Ejercicios 490 Promedio simple de los índices de precios 545 Prueba de hipótesis de que la distribución es ±OEJDF BHSFHBEP TJNQMF normal 491 ±OEJDFT QPOEFSBEPT Ejercicios 494 ±OEJDF EF QSFDJPT EF -BTQFZSFT Análisis de tablas de contingencia 494 ±OEJDF EF QSFDJPT EF 1BBTDIF Ejercicios 497 ±OEJDF JEFBM EF 'JTIFS Resumen del capítulo 498 Ejercicios 549 Clave de pronunciación 499 ±OEJDF EF WBMPSFT Ejercicios del capítulo 499 Ejercicios 551 Ejercicios de la base de datos 504 ±OEJDFT QBSB QSPQÓTJUPT FTQFDJBMFT ±OEJDF EF 1SFDJPT BM $POTVNJEPS 16 Métodos no paramétricos: ±OEJDF EF 1SFDJPT BM 1SPEVDUPS análisis de datos 1SPNFEJP *OEVTUSJBM %PX +POFT ordinales 505 Ejercicios 555 ±OEJDF EF QSFDJPT BM DPOTVNJEPS *OUSPEVDDJÓO $BTPT FTQFDJBMFT EFM *1$ Prueba de los signos 506 Cambio de base 559 Ejercicios 561 Resumen del capítulo 561 Ejercicios del capítulo 562 Ejercicios de la base de datos 566xxiv Contenido Ejercicios 619 619 Diagramas de control de atributos18 Series de tiempo y proyección 567 Diagramas p 620 Diagrama de líneas c *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 624 Componentes de una serie de tiempo 568 Muestreo de aceptación 624 Ejercicios 627 Tendencia secular 568 Resumen del capítulo 627 Variación cíclica 569 Clave de pronunciación 628 Variación estacional 569 Ejercicios del capítulo 629 Variación irregular 570 Promedio móvil 570 20 Introducción 1SPNFEJP NÓWJM QPOEFSBEP a la teoría Ejercicios 576 de decisiones Tendencia lineal 576 Método de los mínimos cuadrados 577 &O FM TJUJP XFC www.mhhe.com/uni/lind_ae16e) Ejercicios 579 Tendencias no lineales 579 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 581 Elementos de una decisión Variación estacional 581 Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre Determinación de un índice estacional 582 Ejercicios 587 Tabla de pagos Datos desestacionalizados 587 Pagos esperados Uso de datos desestacionalizados para Ejercicios proyección 588 Pérdida de oportunidad Ejercicios 590 Ejercicios El estadístico de Durbin-Watson 590 Pérdida de oportunidad esperada Ejercicios 594 Ejercicios Resumen del capítulo 594 Estrategias maxi-min, maxi-max y mini-max Ejercicios del capítulo 595 de arrepentimiento Ejercicios de la base de datos 602 Valor de la información perfecta Análisis de sensibilidad Repaso de los capítulos 17 y 18 602 Ejercicios 1SPCMFNBT Árboles de decisión 5FTU EF QSÃDUJDBT Resumen del capítulo Ejercicios del capítulo19 Control estadístico del proceso y administración Apéndices 633 de calidad 605 Apéndice A: Conjunto de datos *OUSPEVDDJÓO 617 Apéndice B: Tablas 642Breve historia del control de calidad 606 Apéndice C: Comandos de software 659 Apéndice D: Respuestas a los ejercicios impares Six Sigma 608 de cada capítulo, ejercicios de revisiónFuentes de variación 609 y soluciones a los test de práctica 668Diagramas de diagnóstico 609 Apéndice E: Respuestas a las autoevaluaciones 709 Diagramas de Pareto 610 Glosario 721 Diagramas de esqueleto de pez 611 Ejercicios 612 Créditos fotográficos 726Objetivo y tipos de diagramas de control deDBMJEBE Índice analítico 727 %JBHSBNBT EF DPOUSPM EF WBSJBCMFT Diagrama de rangos 616Situaciones de bajo control y fuera de control¿Qué es la estadística? III. Así que, ¿cómo puede usted decidir? Capítulo 8 Métodos de muestreo y teorema del límite central r 4F JODMVZÓ VO FKFNQMP EF MB FTDBMB PSEJOBM CBTBEB FO DMBTJ- r 4F JODMVZÓ VO OVFWP FKFNQMP EFM NVFTUSFP BMFBUPSJP TJNQMF ficaciones de los estados según el clima de negocios. Bienvenido a tu sexta autoevaluación , aquí encontrarás preguntas para marcar y relacionar que ¿Por qué el estudio de la estadística es un requisito en tantas disciplinas? El San Francisco Chronicle es un gran periódico que se publica diariamente. La más alta es la medición de razón. 5. a. Usted quiere comprar un nuevo reproductor de música MP3, como el iPod de Apple. Ello le evitará cálculos tediosos y le permitirá concentrarse en el análisis de datos.RESUMEN DEL CAPÍTULO I. Todas las organizaciones recolectan y utilizan datos para desarrollar el conocimiento y la inteligencia que ayudarán a la gente a tomar decisiones infor- madas y para rastrear la implementación de estas decisiones. De las QFSTPOBT EF MB NVFTUSB EJKFSPO RVF DPNQSBSÎBO FM BMJNFOUP TJ TF DPNFSDJBMJ[BCB B y2VÊ QPESÎB JOGPSNBS #SBOEPO BOE "TTPDJBUFT B #PTUPO .BSLFU SFTQFDUP EF MB BDFQUBDJÓO FO MB población del platillo? Localice en la última edición de USA Today o en el periódico de su localidad ejemplos de cada nivel de medición. A lo largo del texto semuestra la aplicación de Microsoft Excel y, ocasionalmente, Minitab. La cantidad de bebida de cola en una lata de 12 onzas tiene una distribución uniforme entre 11.96 En términos generales, en los ejercicios onzas y 12.05 onzas. Nebraska puede decir que el ambiente de negocios de Texas es cinco veces mejor que el de Luisiana, porque la magnitud de las diferencias entre ambos estados es desconocida. &T QPTJCMF VUJMJ[BS &YDFM QBSB DPOUBS DPO SBQJEF[ FM OÙNFSP EF BVUPT QPS UJQP EF WFIÎDVMP Z DSFBS MB UBCMB EF GSFDVFODJBT MB HSÃGJDB EF CBSSBT Z MB HSÃGJDB EF QBTUFM RVF TF NVFTUSBO B DPOUJOVBDJÓO -B IFSSBNJFOUB EF &YDFM TF MMBNB UBCMB EJOÃNJDB -BT JOTUSVDDJPOFT QBSB QSPEVDJS FTUB FTUBEÎTUJDB EFT- DSJQUJWB Z MBT UBCMBT TF JODMVZFO FO FM BQÊOEJDF $ -BT HSÃGJDBT EF QBTUFM Z MBT EF CBSSBT TJSWFO QBSB JMVTUSBS UBCMBT EF GSFDVFODJBT Z EF GSFDVFODJBT SFMBUJWBT y$VÃOEP FT QSFGFSJCMF VTBS VOB HSÃGJDB EF QBTUFM FO WF[ EF VOB HSÃGJDB EF CBSSBT &O MB NBZPSÎB EF MPT DBTPT MBT HSÃGJDBT EF QBTUFM TPO NÃT DPOWFOJFOUFT DVBOEP TF USBUB EF NPTUSBS Z DPNQBSBS MBT EJGFSFODJBT SFMBUJWBT FO FM QPSDFOUBKF EF PCTFSWBDJPOFT EF DBEB DMBTF P WBMPS EF VOB WBSJBCMF DVBMJUBUJWB &T QSFGFSJCMF VTBS VOB HSÃGJDB EF CBSSBT DVBOEP FM PCKFUJWP FT DPNQBSBS FM OÙNF-ro o frecuencia de observaciones para cada clase o valor de una variable cualitativa. La distancia que viajan los estudiantes para llegar a clases. 1.3 Ciclo de estudios : V. 1.4 Requisitos : Cultura Estadística para la Investigación. Estos archivos ayu- b. Existe una relación lineal entre X e Y inversa e intensa. ¿Cómo se establece el precio de los smartphones? r 4F SFWJTÓ MB TFDDJÓO EF MB EJTUSJCVDJÓO CJOPNJBM r 4F BÒBEJÓ VO TFYUP QBTP BM QSPDFEJNJFOUP EF QSVFCB EF r 4F SFWJTÓ FM FKFNQMP RVF EFNVFTUSB MB EJTUSJCVDJÓO CJOP- hipótesis que enfatiza la interpretación de los resultados. Existe una variable dependiente y una variable independiente. La estadística es unconjunto de conocimientos y habilidades utilizadas para organizar, resumir y analizar datos. Es posible buscar en la lista dad de ratificar la Consti-Z FODPOUSBS MB HBOBODJB NÃT CBKB P NÎOJNB EÓMBSFT Z MB NÃT BMUB P NÃYJNB EÓMBSFT tución. r &O TF TFMFDDJPOÓ VOB NVFTUSB EF TJUJPT EFM QSPHSBNB EF WPMVOUBSJPT EF MB "ENJOJTUSB- DJÓO 'FEFSBM EF *OHSFTPT EF &TUBEPT 6OJEPT y se preparó a los asesores fiscales voluntarios con tres declaraciones de impuestos estándar. Como segundo ejemplo, hay ocho competi- Graunt publicó el artículodores en la pista de una escuela secundaria para la carrera de “Natural and Political Ob- NFUSPT -B NFEJB EFM PSEFO FO RVF MMFHBO B MB NFUB FT EF servations Made upon¿Qué revela este promedio? ¿Por qué razón? Loading…. 8FMMTUPOF *OD QSPEVDF Z DPNFSDJBMJ[B GVOEBT QBSB UFMÊGPOPT DFMVMBSFT FO DJODP EJGFSFOUFT DPMPSFT CMBODP CSJMMBOUF OFHSP NFUÃMJDP MJNB NBHOÊUJDP OBSBOKB UBOHFSJOB Z SPKP GVTJÓO 1BSB FTUJNBS MB EF-Capturas de pantalla Casa Prueba t para dos muestras pareadasEl texto incluye muchos ejemplos en Mediasoftware, como Excel, MegaStat® y Mi- Varianzanitab. La siguiente pre- TFOUBDJÓO EF &YDFM SFWFMB FOUSF PUSPT BTQFDUPT RVF TF WFOEJFSPO WFIÎDVMPT MB HBOBODJB NFEJB QSPNFEJP QPS WFIÎDVMP GVF EF EÓMBSFT Z MBT HBOBODJBT JCBO EFTEF VO NÎOJNP EF EÓMBSFT IBTUB VO NÃYJNP EF EÓMBSFT &O UPEP FM UFYUP MBT JMVTUSBDJPOFT EF &YDFM TF BQP- yan en instrucciones para que usted aprenda cómo aplicar Excel para hacer análisis estadísticos. tipo de automóvil que se posee, estado de nacimiento y color de ojos. Explique la diferencia entre variables cualitativas y cuantitativas. 6O NÊUPEP ÙUJM QBSB EFUFSNJOBS MB DBOUJEBE EF DMBTFT k FT Paso 2: la regla de 2 a la k. &TUB HVÎB TVHJFSF RVF TF FMJKB FM NFOPS OÙNFSP k QBSB FM OÙNFSP EF DMBTFT EF NBOFSB RVF k (en palabras, 2 elevado a la k-ÊTJNB QPUFODJB TFB NBZPS RVF FM número de observaciones (n &O FM FKFNQMP EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ TF IBCÎBO WFOEJEP WFIÎDVMPT "TÎ RVF n 5 4J TVQPOF RVF k 5 MP DVBM TJHOJGJDB RVF VUJMJ[BSà DMBTFT entonces 2 5 BMHP NFOPT RVF %F BIÎ RVF OP SFQSFTFOUF TVGJDJFOUFT DMBTFT 4J k 5 FOUPODFT 5 RVF FT NBZPS RVF 1PS MP UBOUP FM OÙNFSP EF DMBTFT RVF TF SFDPNJFOEB FT Determine el intervalo o ancho de clase. No existe un orden natural; es decir, efecto de las enfermeda- des, como la peste, en laes posible reportar primero las lunetas cafés, las anaranjadas o las de cualquier color. Ventas en lo que va del añoFabricante Febrero Febrero 2013 2009General Motors Corp.Ford Motor Company 419 013 252 701Toyota Motor Sales USA Inc. 361 713 185 825Chrysler LLC 324 102 226 870American Honda Motor Co. Inc. 256 746 146 207Nissan North America Inc. 201 613 142 606Hyundai Motor America 180 555 108 133Mazda Motor of America Inc. 96 024 55 133 46 255 31 821 a. Indiana Este es un ejemplo de una escala ordinal porque los estados se clasifican en el orden de mejor 7. e. Una clasificación de estudiantes que cursan primero, segundo, tercero o último grado. El error tipo I también es llamado nivel de significancia, y puede asumir No represen- 8 32 24 35 26 37ta la ausencia de estado. El coeficiente de correlación mientras más cercano a 1 en valor absoluto indicará que la asociación entre X e y es débil. ¡Nada! Restablece las fechas límite en función de tus horarios. Aplicando la regla empírica se determinó que el 6 decir 34 de los ejecutivos tienen una edad de 54,9 a 67,1 años, lo cuál es de gran ayuda para inferir el rango de mayoría de los ejecutivos de la muestra. Las instrucciones se presentan en el apéndice C de este texto. Clasificación de las universidades del mundo de Studocu de 2023. ¿Cuál es la desviación estándar del tiempo de proceso? Probabilidad constante de éxito, tres o más resultados, el resultado de los conteos. Por ejemplo, otra alternativa Su fortuna se calculaba es un auto híbrido que funciona con gasolina o electricidad, como el Toyota Prius. ESTADISTICA 2 Open navigation menu Close suggestionsSearchSearch enChange Language close menu Language English(selected) Español Português Deutsch Para más información acerca de este complemento, contacte a su representante local.xiiAGRADECIMIENTOS Contenido xiiiEsta edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía es producto del esfuerzo de mu-DIBT QFSTPOBT FTUVEJBOUFT DPMFHBT SFWJTPSFT Z FM FRVJQP EF .D(SBX )JMM *SXJO /VFTUSP BHSBEFDJ-miento para todos ellos. El objetivo del curso es desarrollar cuantitativas para la toma de decisiones, a través del aprendizaje de métodos estadísticos con aplicaciones a los negocios en Excel. Calculo Aplicado A La Administracion Y Economia Laurence D Hoffmann Comprar Libro 9789701059074. Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Conjuntos de datos en Excel 2. tegoría; vaya al recuadro de abajo y busque PERMUT en la lista Select a function y haga clic en OK.16-7 a. c. En el cuadro PERMUT, introduzca 8 en Number y en el cuadro de Number_chosen, inserte 3. Un coeficiente de correlación de valor negativo significa que la relación Un modelo de regresión lineal simple es cuando: Existe una variable dependiente y tres variables independientes. Este tipo de escala se utiliza cuando los estudiantes califican a sus maestros en una variedad de característi-TABLA 1.1 Calificaciones cas; por ejemplo: “En general, ¿cómo califica la calidad de instrucción en esta clase?”. Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Comunicación Corporativa (Ciencias de la comunicación), Contabilidad gerencial y de costos (9349), Seguridad y salud ocupacional (INGENIERIA), Diseño del Plan de Marketing - DPM (AM57), Antibioticos - Apuntes Aminoglucosidos - Sulfamidas - Quinolonas - Imidazoles, Por qué un estado Oligárquico era insostenible a largo plazo como sistema de gobierno en el Perú, 263925417 135435820 Preguntas y Respuestas Nefrologia, Aplicación DEL PDCA EN UNA Actividad O Proceso QUE SE, Examen_ Laboratorio CAF 1 N° 1_ Medición y propagación de errores, Hueso Coxal - Resumen Tratado de anatomía humana, 72117242 Memoria Descriptiva Electricas final, (ACV-S03) Autoevaluación 3 Fisicoquimica (11842), Week 3 - Pre-Task How many times a week Ingles II (16481), (ACV-S01) Cuestionario Laboratorio 1 Introducción a los materiales y mediciones Quimica General (7021), S03.s1 - Evaluación continua - Vectores y la recta en R2, Laboratorio-avanzado-de-innovacion-y-liderazgo-pa1 compress, Acciones correctivas ambientales y sanitarias, Task3 - (AC-S03) Week 3 - Task: Assignment - Frequency, (AC-S03) Week 3 - Pre-Task Quiz - Adverbs of Frequency and the Present Simple Ingles II (18001). La muestra indicó que las declaraciones se6 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? a. Además, las medidas estadísticas para resumir las características de una distribución se analizan en el capítulo 3. En la actualidad se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numé- rica. Los métodos estadísticos para analizar variables medidas a nivel nominal se exponen en elDBQÎUVMP FM DBQÎUVMP TF PDVQB EF MPT NÊUPEPT QBSB MBT WBSJBCMFT B OJWFM PSEJOBM Z MPT RVF BOB-MJ[BO WBSJBCMFT B OJWFM JOUFSWBMP P EF SB[ÓO TF QSFTFOUBO FO MPT DBQÎUVMPT B TABLA 1.2 Combinaciones de ingresos en-tre padre e hijoNombre Padre HijoLahey $80 000 $ 40 000Nale 90 000 30 000Rho 60 000 120 000Steele 75 000 130 00010 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? Utah do el costo de mano de obra, el clima tributario empresarial, la calidad de vida, la infraestructura de 3. Considere que los anunciantes toman encuenta piezas de música popular cortas para calcular la cantidad de pistas que pueden almace-OBSTF 4JO FNCBSHP VTUFE QSFGJFSF MBT NFMPEÎBT EF #SPBEXBZ RVF TPO NÃT MBSHBT Z EFTFB DBMDV-lar cuántas melodías de estas podrá guardar en su reproductor MP3.9. r 4F FOGBUJ[Ó FM DÃMDVMP EFM GBDUPS EF WBSJBO[B EF MB JOGMBDJÓO Capítulo 19 Control estadístico del proceso y para evaluar la multicolinealidad. 2 / 2 pts Pregunta 6 Es un enunciado verdadero respecto una variable cuantitativa discreta: Si admite valores intermedios entre dos valores consecutivos, valores reales. Todos los estudiantes de la clase 411 del curso de ciencias avanzadas de la computación cons- UJUVZFO VOB QPCMBDJÓO 4VT DBMJGJDBDJPOFT FO FM DVSTP TPO Z (a) Proporcione la fórmula de la media poblacional. ElEJOFSP JMVTUSB CJFO FM DBTP 4J UJFOF DFSP EÓMBSFT FOUPODFT OP UJFOF EJOFSP Z VO TBMBSJP EF EÓMBSFT QPS IPSB FT FM EPCMF EF VOP EF EÓMBSFT &M QFTP UBNCJÊO TF NJEF FO FM OJWFM EF SB[ÓO EF NFEJDJÓO Si el cuadrante de la escala de un dispositivo correctamente calibrado se ubica en cero, entonceshay ausencia total de peso. Si la correlación entre 2 variables es 0.95 quiere decir que: Existe una relación lineal entre X e Y directo e débil. -PT JOHSFTPT BOVBMFT EF VOB NVFTUSB EF FNQMFBEPT EF BENJOJTUSBDJÓO NFEJB FO 8FTUJOHIPVTF TPO Z EÓMBSFT 31 (a) Proporcione la fórmula de la media muestral. Tiene razón al concluir que no tiene significado como medición del color ¿Dónde se originó la esta-de M&M. Una muestra de 300 de esos empleados reveló que 120 aceptarían ser transferidos fuera de Estados Unidos. ¿Cuál es la escala de datos paracada una de estas tres variables?11. La respuesta correcta, 336, aparece dos veces en el cuadro. &M OÙNFSP UPUBM EF BVUPT Z DBNJPOFUBT WFOEJEP FO GVF NJFOUSBT RVF FO TF WFOEJFSPO $BMDVMF FM QPSDFOUBKF EF NFSDBEP RVF QPTFF DBEB DPNQBÒÎB y)VCP DBN- bios en la participación de mercado de alguna de las compañías? Suponga que asigna los siguientes valores: 1 alDBGÊ BM BNBSJMMP BM B[VM BM OBSBOKB BM WFSEF Z BM SPKP y2VÊ UJQP EF WBSJBCMF FT FM DPMPS EF VO ESTADÍSTICAM&M? Trabajo Final de Investigación. d. Cantidad de años que cada empleado ha laborado en el periódico. Visita el Centro de Ayuda al Estudiante. Sin embargo, al reconocer que cada uno de estos estadísticos es parte de EN ACCIÓNun asunto más grande, entonces aplica la pregunta “¿qué es la estadística?”. Una característica importante de utilizar una escala relativa de medición es que no es posible distinguir la magnitud de las diferencias entre los grupos. poblaciones, principalmente sobre la media (μ), varianza (s), proporción En este texto se emplea Excel para la mayoría de las aplica-ciones. Virginia transporte, la fuerza de trabajo capacitada y el potencial de crecimiento económico para clasificar a 4. En este ejemplo específico, 1 1 2 5 3 correspondería a Alabama 1 Alaska 5 Arizona. Esta semana veremos los siguientes temas: datos de una muestra para extrapolar las conclusiones para toda la población; intervalos de confianza para medias y proporciones; evaluación empíricamente las conjeturas o suposición que se realicen respecto de la media o proporción; toma de decisiones en base a la información proporcionada por los datos; importancia del tamaño de la muestra; errores que se pueden cometer en el proceso de inferencia estadística. Haz una pregunta en inglés sobre los estudios y recibirás una respuesta gratuitamente en tan solo 30 minutos. Es un procedimiento ordenado que consiste en reunir datos muéstrales, La media y la desviación estándar de una distribución uniforme se calculan de la siguiente manera: Esta herramienta enlista el símbolo ma- temático, su significado y cómo pro-CLAVE DE PRONUNCIACIÓN nunciarlo; pensamos que esto ayudará al estudiante a retener el significado delSímbolo Significado Pronunciación símbolo y que, en general, mejorará la comunicación en el curso.H0 Hipótesis nula H, subíndice ceroH1 Hipótesis alternativa H, subíndice unoay2 Nivel de significancia de dos colas Alfa sobre dosxC -ÎNJUF EF MB NFEJB NVFTUSBM x barra, subíndice cm0 Media supuesta de la población Mu, subíndice ceroEJERCICIOS DEL CAPÍTULO Ejercicios del capítulo 41. ■ En el capítulo 15 se agregó un nuevo ejemplo que demuestra el análisis de tabla de contin- gencia.r 3FWJTBNPT FM FKFNQMP EF SFHSFTJÓO TJNQMF FO FM DBQÎUVMP Z BVNFOUBNPT FM OÙNFSP EF PCTFS- vaciones para ilustrar mejor los principios de la regresión lineal simple.r 3FPSEFOBNPT MPT DBQÎUVMPT OP QBSBNÊUSJDPT Z MPT VCJDBNPT EFTQVÊT EF MPT DBQÎUVMPT EF FTUB- dísticas tradicionales.r .PWJNPT MBT TFDDJPOFT FO QSVFCBT EF VOB Z EPT NVFTUSBT EF QSPQPSDJPOFT DPMPDBOEP UPEPT MPT BOÃMJTJT EF EBUPT OPNJOBMFT FO FM DBQÎUVMP i.ÊUPEPT OP QBSBNÊUSJDPT QSVFCBT EF IJQÓUFTJT del nivel nominal”.r $PNCJOBNPT MBT SFTQVFTUBT EF MPT i&KFSDJDJPT EF BVUPFWBMVBDJÓOu FO VO OVFWP BQÊOEJDF r 6OJNPT MPT i$PNBOEPT EF TPGUXBSFu FO VO OVFWP BQÊOEJDF r $POKVOUBNPT MPT HMPTBSJPT FO MPT SFQBTPT EF MBT TFDDJPOFT FO VOP TPMP RVF TF JODPSQPSB EFT- pués de los apéndices al final del texto.r .FKPSBNPT MPT HSÃGJDPT FO UPEP FM UFYUP viiviiCi ÓMO SE ORCGonAteNnidIoZAN LOS CAPÍTULOS PARA COMPROMETERA LOS ESTUDIANTES Y PROMOVER EL APRENDIZAJE? 6O QFRVFÒP OFHPDJP EF DPOTVMUPSÎB JOWFTUJHB FM EFTFNQFÒP EF EJWFSTBT DPNQBÒÎBT -BT WFOUBT EFM DVBSUP USJNFTUSF EFM BÒP BOUFSJPS FO NJMFT EF EÓMBSFT EF MBT DPNQBÒÎBT TFMFDDJPOBEBT GVFSPO MBT TJ- guientes: Compañía Ventas del cuarto trimestre (miles de dólares) Hoden Building Products $ 1 645.2 J & R Printing Inc. 4 757.0 Long Bay Concrete Construction 8 913.0 Mancell Electric and Plumbing 627.1 Maxwell Heating and Air Conditioning 24 612.0 Mizelle Roofing & Sheet Metals 191.9 -B DPOTVMUPSB EFTFB JODMVJS VOB HSÃGJDB FO TV JOGPSNF QBSB DPNQBSBS MBT WFOUBT EF MBT TFJT DPNQBÒÎBT 6UJMJDF VOB HSÃGJDB EF CBSSBT QBSB DPNQBSBS MBT WFOUBT EFM DVBSUP USJNFTUSF EF FTUBT FNQSFTBT Z SF- EBDUF VO CSFWF JOGPSNF RVF SFTVNB MB HSÃGJDB EF CBSSBT OA2-3 Construcción de distribuciones de frecuencias: datos cuantitativosResumir variables cuan-titativas con distribu- &O FM DBQÎUVMP Z BM QSJODJQJP EF FTUF TF IB EJTUJOHVJEP FOUSF EBUPT DVBMJUBUJWPT Z DVBOUJUBUJWPT &O MB ciones de frecuencias y TFDDJÓO BOUFSJPS VUJMJ[BOEP EBUPT EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ BQBSFDF VO SFTVNFO EF EPT WBSJBCMFT de frecuencias relativas.Construcción de distribuciones de frecuencias: datos cuantitativos 23DVBMJUBUJWBT MPDBM EF WFOUB Z UJQP EF WFIÎDVMP WFOEJEP 4F DSFBSPO UBCMBT EF GSFDVFODJBT Z EF GSFDVFODJBT SFMBUJWBT Z MPT SFTVMUBEPT TF SFGMFKBSPO FO HSÃGJDBT EF CBSSBT Z EF QBTUFM -PT EBUPT EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ UBNCJÊO JODMVZFO WBSJBCMFT DVBOUJUBUJWBT MB FEBE EFM DPN-QSBEPS MB HBOBODJB RVF TF PCUVWP QPS MB WFOUB EFM WFIÎDVMP Z FM OÙNFSP EF DPNQSBT QSFWJBT 4VQPO-HB RVF MB TFÒPSB #BMM EFTFB SFTVNJS MBT WFOUBT EFM ÙMUJNP NFT VUJMJ[BOEP MBT HBOBODJBT QPS WFOUB FO FTUF DBTP EFTDSJCJSà UBM JOGPSNBDJÓO NFEJBOUF VOB distribución de frecuencias. Las variables que se basan en este nivel de medición solo se clasifican o cuentan.Mejor ambiente Por ejemplo, muchas empresas toman decisiones acerca de dónde ubicar sus instalaciones; ende negocios PUSBT QBMBCSBT yDVÃM FT FM NFKPS MVHBS QBSB TV OFHPDJP #VTJOFTT 'BDJMJUJFT (www.businessfacilities. &O MB DMBTF EF IBTUB EÓMBSFT IBZ PCTFSWBDJP- OFT Z FO MB DMBTF EF IBTUB EÓMBSFT IBZ PCTFSWBDJPOFT 1PS MP UBOUP MB GSFDVFO- DJB EF DMBTF EF MB QSJNFSB DMBTF FT EF NJFOUSBT RVF FO MB TFHVOEB FT EF )BZ VO UPUBM EF PCTFSWBDJPOFT P GSFDVFODJBT FO UPEP FM DPOKVOUP EF EBUPT QPS MP RVF MB TVNB EF UPEBT MBT GSFDVFODJBT EFCF TFS JHVBM B TABLA 2.5 Distribución de frecuencias de ganancias en Applewood Auto Group sobre los vehículos que se vendieron el mes anterior Ganancia Frecuencia $ 200 hasta $ 600 8 600 hasta 1 000 11 23 1 000 hasta 1 400 38 1 400 hasta 1 800 45 1 800 hasta 2 200 32 2 200 hasta 2 600 19 2 600 hasta 3 000 4 3 000 hasta 3 400 180 Total "IPSB RVF MPT EBUPT FTUÃO PSHBOJ[BEPT FO VOB EJTUSJCVDJÓO EF GSFDVFODJBT WFB MB UBCMB FT QPTJCMF SFTVNJS FM QBUSÓO EF MBT HBOBODJBT QPS WFOUBT EF WFIÎDVMPT EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ 0C-serve lo siguiente: 1. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees También se calcularon diversas medidas de localización, como el rango, la varianza yl d i ió tá d it d ibi l i ió l di ió j td b EJEMPLO Ejemplo resuelto )BZ TBMJEBT FO MB BVUPQJTUB * RVF BUSBWJFTB FM FTUBEP EF ,FOUVDLZ " DPOUJOVBDJÓO BQBSFDF MB Tras introducir los conceptos impor- lista de distancias entre salidas (en millas). Asuma que usted conoce el número de Nook Color vendidos cada día durante el últimoNFT FO MB UJFOEB EF #BSOFT /PCMF EFM DFOUSP DPNFSDJBM .BSLFU $PNNPOT FO 3JWFSTJEF $BMJGPSOJB Describa una condición en la que esta información podría considerarse como una muestra. -BT HBOBODJBT QPS WFIÎDVMP PTDJMBO FOUSF Z EÓMBSFT 2. TABLA DE FRECUENCIAS "HSVQBDJÓO EF EBUPT DVBMJUBUJWPT FO DMBTFT NVUVBNFOUF FYDMVZFO- UFT Z DPMFDUJWBNFOUF FYIBVTUJWBT RVF NVFTUSB FM OÙNFSP EF PCTFSWBDJPOFT FO DBEB DMBTF &O FM DBQÎUVMP TF EJTUJOHVJÓ FOUSF WBSJBCMFT DVBMJUBUJWBT Z DVBOUJUBUJWBT 1BSB SFDPSEBS VOB WB- SJBCMF DVBMJUBUJWB FT EF OBUVSBMF[B OP OVNÊSJDB FT EFDJS MB JOGPSNBDJÓO QVFEF DMBTJGJDBSTF FO EJTUJOUBT DBUFHPSÎBT "MHVOPT FKFNQMPT EF EBUPT DVBMJUBUJWPT TPO MB BGJMJBDJÓO QPMÎUJDB EFNÓDSBUB DPOTFSWBEPS JOEFQFOEJFOUF FM MVHBS EF OBDJNJFOUP "MBCBNB 8ZPNJOH FUD Z FM NÊUPEP EF QBHP VUJMJ[BEP BM DPNQSBS FO #BSOFT BOE /PCMF FGFDUJWP DIFRVF P UBSKFUB EF EÊCJUP P EF DSÊ- EJUP 1PS PUSB QBSUF MBT WBSJBCMFT DVBOUJUBUJWBT TPO EF ÎOEPMF OVNÊSJDB "MHVOPT FKFNQMPT de datos cuantitativos relacionados con estudiantes universitarios son el precio de los MJCSPT EF UFYUP FEBE Z IPSBT RVF QBTBO FTUVEJBOEP DBEB TFNBOB EFM TFNFTUSF &O MPT EBUPT EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ FYJTUFO DJODP WBSJBCMFT QBSB DBEB WFOUB EF WFIÎDVMP FEBE EFM DPNQSBEPS NPOUP EF MB HBOBODJB EJTUSJCVJEPSB RVF IJ[P MB WFOUB UJQP EF WFIÎDVMP WFOEJEP Z OÙNFSP EF DPNQSBT QSFWJBT EFM DPOTVNJEPS -B EJTUSJCVJEPSB Z FM UJQP EF WFIÎDVMP TPO variables cualitativas NJFOUSBT RVF FM NPOUP EF la ganancia, la edad del comprador y el número de compras previas son variables cuan- titativas. 1.1 Unidad Académica : Escuela Académico Profesional de Administración. Ob- 26 50serve que conforme la talla cambia dos unidades (de la talla 10 a la 12, o 28 52EF MB UBMMB B MB DBEB NFEJEB BVNFOUB EPT QVMHBEBT &O PUSBT QB-labras, los intervalos son los mismos.No existe un punto cero natural que represente una talla. que el modelo de regresión tiene buen poder representativo. y la aplicación de la tabla de números aleatorios. Tus objetivos son los nuestros. C. El nivel de medición de intervalo posee la característica de clasificación correspondiente al nivel ordinal de medición; además, la distancia entre valores es constante. Liga al sitio de MegaStat® Apoyos para el profesor Este libro cuenta con diversos materiales de apoyo para el profesor, lo cuales están disponibles para quienes adopten el texto. Martir - San Juan Bautista Campus, [M3-E1] Evaluación (Prueba)_ ESTADÍSTICA APLICADA (MAY2019).pdf, National University of Education Enrique Guzmán y Valle, Autoevaluación 3_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS  (1912).pdf, [M1-E1] Evaluación (Prueba)_ FÍSICA I..pdf, Autoevaluación 1_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS  (17457).pdf, [M3-E1] Evaluación (Prueba)_ ESTADÍSTICA APLICADA 92%.pdf, AmongthoseeligibletoholdofficeintheSouthwerefreedmenandUnion, You can obtain information about how to obtain help for yourself or others, tracheomalacia post op stricture poor respiratory effort ตำแหนงอนๆทจะตดคอ, Guaranteed success with Our exam guides visit httpswwwcertsharedcom Certshared, symptoms of pneumothorax - Google Search.pdf, B When CQA and acceptance or acceptance is at destination the authorized, HTTP request sent awaiting response 404 Not Found 2019 01 08 193914 ERROR 404, 242773211_843832982963921_3206830843216507108_n.jpg, Which of these is the name of the largest city in the US state Tennessee a. Es un curso que aporta gran conocimiento y enfoque a los temas más usuales en la estadística aplicada a los negocios. las soluciones ya trabajadas de todos d. ¿Cuál es la probabilidad de elegir una lata de bebida que contenga más de 11.98 onzas?

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