ANALISIS ESTADISTICO MINISTERIO DE ECONOMIA Y FINANZAS

Transcripción

1 ANALISIS ESTADISTICO MINISTERIO DE ECONOMIA Y FINANZAS NOV 2015

2 PLAN DE ESTUDIO 1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA 1. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PRIMER MOMENTO 2. OTRAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 3. MEDIDAS DE DISPERSION SEGUNDO MOMENTO 4. LA ASIMETRIA 5. LA CURTOSIS 6. EL ANALISIS DE CORRELACION 2. INFERENCIA ESTADISTICA 1. INFORMACION POBLACIONAL VERSUS INFORMACION MUESTRAL 2. DOCIMA DE HIPOTESIS 3. INTERVALOS DE CONFIANZA 3. ANALISIS DE REGRESION 1. MOTIVACION E INTUICION 2. MODELO LINAL DE REGRESION 3. MINIMOS CUADROS ORDINARIOS 4. INTERPRETACION Y EVALIUACION 5. SUPUESTOS DEL MODELO LINEAL DE REGRESION

3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

4 MEDIA ARITMETICA Observaciones de una variable discreta 10, 15,30, 7, 42, 79 y 83 La media aritmética es:

5 MEDIA PONDERADA PARA DATOS NO AGRUPADOS

6 MEDIA ARITMETICA PARA DATOS AGRUPADOS La media aritmética de la calificación obtenida es: 33.45

7 OTRAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIA GEOMÉTRICA MEDIA ARMÓNICA MEDIANA: Valor en la posición media de los datos ordenados de una variable. MODA: Valor que se repite con mayor frecuencia, dentro de los que puede tomar una variable.

8 MEDIDAS DE DISPERSIÓN

9 EL ENGAÑO DE LA MEDIA

10 EL RANGO EL COEFICIENTE DEL RANGO

11 LA DESVIACION ESTANDAR - VARIANZA Varianza: approx Desv. Estandar : 3.42

12 ASIMETRIA - SKEWNESS

13 TIPOS DE ASIMETRIA

14 CURTOSIS

15 ANALISIS DE CORRELACIÓN

16 DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

17 COEFICIENTE DE CORRELACION DE PEARSON

18 TIPOS DE CORRELACION

19 CORRELACION RELEVANTE

20 CORRELACION ESPUREA

21 COEF. DE CORRELACION

22 BOEING Y BOMBARDIER Series1 Lineal (Series1) Coef de correlación: -0.68

23 CORRELACION VS. CAUSALIDAD EXISTENCIA DE CAUSALIDAD IMPLICA CORRELACION PERO NO VICEVERSA RAZONES: CORRELACION ESPUREA : ALTA CORRELACION PERO CAUSADA POR UNA TERCERA VARIABLE AMBAS VARIABLES SE CAUSAN UNA A LA OTRA SOLO HAY CORRELACIÓN EN MUESTRA PEQUEÑA

24 INFERENCIA ESTADISTICA

25 PRINCIPALES CONCEPTOS Variables aleatorias: Aquellas cuyo valor no se conoce antes del experimento que las genera. Dos tipos: discretas y continuas Probabilidad: proporción del tiempo en el largo plazo en que un resultado suele ocurrir. Distribución (función de densidad) de probabilidades: f(x) = P(X=x) 0 f(xi) 1 Sumatoria de f(xi) = 1

26 INFERENCIA

27 DOCIMA DE HIPÓTESIS

28 VALORES CRITICOS Si muestra es pequeña (menor a 30) y desviación estándar poblacional no es conocida, usar desviación estándar muestral; pero estadístico t esta distribuido t-student con n-1 gdl

29 INTERVALOS DE CONFIANZA µ= Para 99%: z=2.58 Para 95%, z=1.96 Para 90%, z=1.64

30 ANALISIS DE REGRESION

31 INTUICION Etimología: evolución de las especies Técnica de la estadística que busca modelar la relación entre dos o mas variables. Modelación basada en relación funcional Y=f(X) Este curso: corte transversal

32 RELACIÓN LINEAL POBLACIONAL Solo se cuenta con una muestra de la población: obtener estimadores de los parámetros. Para encontrar los mejores estimadores de los parámetros de la población: MINIMOS CUADRADOS ORDINARIOS.

33 BONDAD DE AJUSTE Y SIGNIFICANCIA INDIVIDUAL Bondad de ajuste: R cuadrado, R cuadrado ajustado. Prueba F (distribuida F con

34 BONDAD DE AJUSTE Y SIGNIFICANCIA INDIVIDUAL Significancia individual de las variables Para cada variable se verifica si su parámetro asociado es estadísticamente significativo: Estadístico t: Ho: β=0 (variable no es útil para explicar Y) Ho: β 0 (variable si es útil para explicar y) Si estadístico t > Valor critico al 5% (P-value < 0.05) R Ho Si estadístico t < Valor critico al 5% (P-value > 0.05) No R Ho

35 SUPUESTOS DEL MODELO DE REGRESION Residuos son ruido blanco Test de Jarque Bera de Normalidad Ho: residuos son normales JB distribuido chi-cuadrado con 2 gdl Si JB > chi-cuadrado con 2 gdl se R Ho Media de residuos debe ser 0 Residuos son homoscedasticos Test de White: Regresión de residuos al cuadrado = f(x, X^2, Xi*Xj) Estadístico: N*R-cuadrado, distribuido chi-cuadrado con k gdl. Ho: residuos homoscedasticos Si N*R cuadrado > chi cuadrado con k g.d.l. se R Ho Residuos no poseen problemas de auto - correlación: No problemas de autocorrelacion: DW debe tender a 2.

36 DIST. CHI -CUADRADO