Universidad Diego Portales

Transcripción

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2 Universidad Diego Portales Facultad de Economía y Empresa Segundo Semestre de 2010 Estadística I Profesor: Carlos Raúl Pitta Arcos

3 Clase 1 Motivación. Reglas del Juego.

4 Porqué estudiar Estadística? (1) Existe una fuerte correlación entre el tener los pies grandes y el saber multiplicar* El Ajuste es bueno Pero la Interpretación no es satisfactoria! (* Para que funcione se debe incluir en la muestra a niños y personas mayores)

5 Porqué estudiar Estadística? (1) Hacia 1886 Francis Galton, uno de los primeros estadísticos, intentó pronosticar la altura de las nuevas generaciones de personas, Yi, utilizando para ello datos sobre la altura de los padres, Xi. Galton sospechaba que, además de que los niños tendían a crecer secularmente, también sería esperable que hijos de padres altos fueran altos, y que hijos de padres bajos fueran bajos. Sorprendentemente?, Galton encontró qué la altura de los nuevos bebés era un promedio ponderado de la altura de sus padres y la altura de la población en general.

6 Porqué estudiar Estadística? (1) Galton llamó a esto regresión a la mediocridad y es el origen del análisis de regresión. Discuta: Usted cree que el fenómeno observado por Galton en 1886 se sigue observando?

7 Porqué estudiar Estadística? (1) [1] Porque aunque su objeto de estudio, aunque abstracto, representa fenómenos que afectan crucialmente a nuestra vida cotidiana

8 Las últimas encuestas han encontrado que 3 de cada 4 personas constituyen el 75% de la población mundial Un Estadístico

9 Porqué estudiar Estadística? (2) [2] Porque hay más de 100 millones de mujeres desaparecidas

10 Porqué estudiar Estadística? (2) (Sen, Amartya. More than a 100 million women are missing. New York Review of Books, 1990) El cociente (mujeres/hombres) en la población se ubica normalmente en 1.05 en Norteamérica y Europa. Esta cifra NO ES inconsistente con el 0.93 registrado estadísticamente para todo el mundo al nacer. Después de la concepción, la mortalidad masculina es desproporcionadamente más alta que la femenina Sin embargo, en el sudeste asiático y China, esta cifra es de 0.94 Algo raro pasa en Asia. Dicho cociente muestra amplias diferencias dependiendo las regiones del mundo incluidas, por ejemplo:

11 Porqué estudiar Estadística? (2) Región Europa, EE.UU. y Japón 1.03 India y Pakistán 0.94 Bangladesh 0.90 Provincias del Punjab y Haryana, India Cociente (m/h) 0.84 Las explicaciones tradicionales para este fenómeno (Hasta la publicación del artículo de Sen en 1990) eran: Diferencias intrínsecas entre Oriente y Occidente El subdesarrollo es más dañino para las mujeres

12 Porqué estudiar Estadística? (2) Puede existir otra explicación? Gary Becker escribió una serie de trabajos seminales ( The Economic Approach to Human Behavior en 1976 y, A Treatise on the Family en 1981) de donde básicamente se concluye que todo comportamiento humano puede ser estudiado usando herramientas de optimización. La familia, en esta concepción, es vista como una unidad productiva (cómo una empresa) y por lo tal comparte los mismos objetivos de eficiencia y maximización de la renta. Esta explica mediante teoría económica a la familia (tener hijos es el resultado de una decisión de inversión, por ejemplo), desde el matrimonio hasta el divorcio, y cualquier actividad intermedia.

13 Porqué estudiar Estadística? (2) En esta línea de pensamiento se enmarca el artículo de Sen. Resumiendo: El papel de la mujer como proveedora del hogar difiere dependiendo de la región del mundo Éste papel es menos apreciado en la medida que el acceso de la mujer al trabajo asalariado sea más difícil Siguiendo ésta idea, Sen crea un listado de regiones del mundo (China excluida) en donde la probabilidad de acceso femenino al mercado laboral es el criterio de rango. Compara dicha lista con los respectivos cocientes (m/h) y encuentra que respaldan la hipótesis

14 Porqué estudiar Estadística? (2) Después, Sen analiza a China: En 1979 se introduce la política de un hijo por familia La mortalidad infantil pasó de 37.7 por cada mil en 1978 a 67.2 en 1984 Explicación de Sen? Infanticidio infantil femenino En China las mujeres eran vistas como poco productivas (con difícil acceso al mercado laboral)

15 Porqué estudiar Estadística? (2) Aun cuando Sen es un economista y utiliza intuición económica, las herramientas de análisis que emplea son básicamente estadísticas. En particular, es una rama aplicada del análisis econométrico llamada microeconometría es utilizada para el análisis y estimación empírica de los modelos teóricos propuestos por Sen y Beckey y muchos otros economistas más, y tiene una implicancia directa en la vida de las personas. Por ejemplo, del Análisis de Sen se desprenden de inmediato recomendaciones de política: Comenzar programas de capacitación femenina, para hacer más fácil su acceso al mercado laboral y eliminar así la percepción social de que las mujeres son menos productivas. Dicha política fue puesta en práctica y ha incrementado efectivamente el cociente (m/h)

16 Cualquier persona puede darte estadísticas para probar cualquier cosa. El 14% de la gente sabe eso Homero Simpson

17 Porqué estudiar Estadística? (3) [3] Porque hay más de 2,000 millones de personas pobres en el planeta

18 Porqué estudiar Estadística? (3) Primer delivery in a series of: Profesor, yo en la vida quiero themes!

19 Si me eligen, me aseguraré de que toda la población tenga un ingreso por arriba del promedio Un político.

20 Porqué estudiar Estadística? (4) [4] Porqué es uno de los pilares analíticos de la ciencia económica

21 Porqué estudiar Estadística? (4) Y, por lo tanto, puede ser utilizada para resolver una variada serie de problemas, por ejemplo: Puede ser utilizada para explicar las causas del crimen organizado Puede pronosticar tu probabilidad de terminar casado con la mujer (hombre) de tus sueños Porque explica porqué el Rock n Roll está en una crisis tal que ahora es cool escuchar a 50 cents Porque tienes que pasar el curso Porque en ella se encuentra la llave de la felicidad, y al estudiarla tus sueños más salvajes se volverán realidad (Pedro)

22 Qué Vamos a estudiar? Introducción a la Estadística Descriptiva Introducción: La Estadística y El papel de la Estadística en la Ingeniería Conceptos básicos Datos estadísticos Clasificación Datos Distribuciones de Frecuencias y Representaciones Gráficas Distribuciones de Frecuencias de variables categóricas y de variables medibles Representaciones Gráficas de variables cualitativas y cuantitativas. Otros tipos de Gráficos Histogramas y Diagramas Tallo y Hojas Sesiones computacionales.

23 Qué Vamos a estudiar? Descripción Numérica de una Variable Estadística Introducción Medidas de Posición: Media (propiedades), Moda, Mediana, Media geométrica Medidas de Dispersión: Varianza (propiedades), Desviación Estándar. Medidas de Forma Gráficos de Simetría Medidas de Concentración Sesiones computacionales. PRUEBA 1

24 Qué Vamos a estudiar? Variables bidimensionales: Medidas de Dependencia Estadística y Correlación Distribuciones Bidimensionales. Tablas de Doble entrada. Distribuciones Conjunta, Marginal y Condicional. Representaciones Gráficas. Boxplot y otras Covarianza Dependencia estadística entre variables categóricas. Dependencia estadística entre variables medibles. Independencia y Dependencia Funcional Concepto de Correlación Sesiones computacionales Fenómenos aleatorios y Espacios de Probabilidad Fenómenos Aleatorios y Determinísticos Espacio Muestral y Sucesos Álgebra de Sucesos Propiedades y relaciones Función de probabilidad Análisis Combinatorio Medidas de Probabilidad Función de Distribución Probabilidad Condicional e Independencia Teorema de Bayes Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración Sesiones computacionales.

25 Qué Vamos a estudiar? Variables Aleatorias Variable Aleatoria Discreta y Continua Función de Cuantía y Densidad Funciones de Distribución Esperanza y propiedades Esperanza y Varianza de variables aleatorias Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración PRUEBA 2

26 Qué Vamos a estudiar? Modelos de Probabilidad Modelos de Probabilidad Discretos: Bemoulli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Multinomial Modelos de Probabilidad Continuos: Uniforme, Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, T-Student, F-Fischer Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración Sesiones computacionales. Elementos de Inferencia Estadística Distribución de la media Teorema Central del Límite Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración Examen Final

27 Cómo vamos a calificar? Se realizarán dos evaluaciones solemnes de igual ponderación. Además se consideran dos controles, talleres y trabajos de laboratorio que al final del curso se promedian, entregando una tercera nota que se promedia con las anteriores y dan la nota de presentación a examen que tiene una ponderación de un 70%. El examen tiene una ponderación de un 30% de la nota final del curso. Calculo de la Nota Final (NF): NPPS (Nota Primera Prueba Solemne) 35% NSPS (Nota Segunda Prueba Solemne) 35% Controles Parciales (Nota Promedio Parciales) 15% Trabajo Empírico 15% NPE (Nota Presentación a Examen) 70% NEXA (Nota Examen) 30%

28 Notas Generales Pruebas: Pretenden medir habilidad del alumno para aplicar los conceptos aprendidos en clases. Controles: En el fondo, pueden entenderse como preparación o práctica para las pruebas, y pueden o no incluir preguntas sobre las lecturas. Examen: El examen controla toda la materia del curso, con énfasis en la materia no controlada previamente. La inasistencia a cualquier control o prueba debe justificarse de acuerdo a la normativa de la Universidad. Cuando exista causa justificada, el examen perdido NO SE REPETIRÁ, sino que se el porcentaje correspondiente a la evaluación perdida se sumará al porcentaje correspondiente al Examen Final

29 Notas Generales El desarrollo del curso se basa en clases expositivas y laboratorios computacionales en base a Software Estadísticos. El curso además considera una ayudantía semanal de complemento a la cátedra para desarrollo de ejercicios y talleres Los alumnos inscritos en la asignatura Estadística I, para aprobarla deberán cumplir con las siguientes reglas: Ingresar a la Sala de Clases durante los 10 primeros minutos, a contar de la hora de inicio de la asignatura Para presentarse a Examen el alumno deberá alcanzar una nota igual o superior a 3,5 (tres coma cinco) Rendir las pruebas solemnes, los controles parciales y Examen de la asignatura, en fecha y hora programados.

30 Y ahora, Quién podrá defendernos? No soy profesor de tiempo completo, lo que dificulta el contacto. Pero en caso necesario se puede coordinar citas vía . Nuestro Ayudante será: (Por Definir) Además, pondré a su disposición amplios recursos didácticos en el sitio web de nuestro curso en: Si se olvidan del link, solo recuerden carlospitta.com y sigan en el botón TEACHING DIEGO PORTALES ESTADISTICA