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Untitled Prezi

Métodos Estadísticos Para la Toma de Decisiones
by

Carla Guerrero Robles

on 24 February 2013

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Por el Equipo 6 :) Métodos Estadísticos Para la Toma de Decisiones Análisis de Varianza (ANOVA) de un factor Lo usaremos para estudiar los posibles efectos causados por diferentes niveles de dos factores sobre la variable dependiente. Así, por ejemplo, en agricultura estaremos interesados en estudiar qué efectos tendrán, sobre el crecimiento de las patatas, variaciones en los niveles de potasio y nitrógeno de la tierra; en medicina, estaremos interesados en estudiar los efectos, sobre el dolor de cabeza, del medicamento y de la dosis empleados Análisis de Varianza (ANOVA) de dos factores Esta es la distribución de probabilidad de la razón dedos varianzas provenientes de dos poblaciones diferentes. Por medio de esta distribución es posible determinar la probabilidad de ocurrencia de una razón específica con v1=n1-1 y v2=n2-1 grados de libertad en muestras de tamaño n1y n2.

Es la distribución más importante en experimentación pues permite hacer cálculos sobre varianzas diseminadas determinando si las diferencias mostradas son significativas y por lo tanto atribuibles a cambios importantes en el comportamiento de las poblaciones en estudio. F de Fisher Es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño. T de Student Sirve para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o densidad) de una o dos variables aleatorias.


Se aplican en dos situaciones básicas:

a) Cuando queremos comprobar si una variable, cuya descripción parece adecuada, tiene una determinada función de probabilidad. La prueba correspondiente se llama chi-cuadrado de ajuste.

b) Cuando queremos averiguar si dos variables (o dos vías de clasificación) son independientes estadísticamente. En este caso la prueba que aplicaremos ser la chi-cuadrado de independencia o chi-cuadrado de contingencia. CHI cuadrada X*2 Toma de decisiones Se define como la selección de un curso de acciones entre alternativas, es decir que existe un plan, un compromiso de recursos de dirección o reputación. 2. Elaborar una lista con las posibles alternativas 3. Evaluar los pros y contras de cada alternativa 4. Listar la utilidad de cada combinación de alternativas y resultados 5. Seleccionar uno de los modelos estadísticos del proceso de toma de decisiones 1. Identificar con claridad el problema en cuestión Fases del Proceso de Toma de decisiones ¡Aplicar el modelo y tomar su decisión! Nos sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización del contraste de igualdad de medias para dos muestras independientes. Se aplica para contrastar la igualdad de medias de tres o más poblaciones independientes y con distribución normal. Árboles de toma de decisión Son construidos a partir de la descripción de la narrativa de un problema, proveen una visión gráfica de la toma de decisiones necesaria, especifican las variables que son evaluadas, qué acciones deben ser tomadas y el orden en la cual la toma de decisión será efectuada. Componentes y estructura de un árbol de decisiones Valor Esperado: Es la media de la distribución de probabilidad. Se calcula de la siguiente manera: Requisitos para un árbol de decisión EJEMPLO EJEMPLO EJEMPLO Arreglo de datos para obtener significados Los datos pueden ayudar a hacer suposiciones bien pensadas acerca de las causas y efectos probables de ciertas características en situaciones dadas Medidas de posición Quartiles
Percentiles Medidas de dispersión Moda
Media
Mediana
Varianza
Desviación estándar
Rango Datos bivariados Cuantitativo-cuantitativo
Correlación
Regresión Gráficos Histogramas
Gráfica de frecuencias relativas Gráfica de puntos
Grafica de barras y pastel
Diagrama de dispersión
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