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proyecto de bioestadistica

analisis estadistico de la actividad durante los meses de agosto y setiembre de la inmobiliaria santabarbara G. & S.
by

maria camila

on 27 November 2012

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Transcript of proyecto de bioestadistica

Proyecto Final De Bioestadistica. universidad nacional de Colombia
noviembre 2012 a continuación se realizará un análisis
estadístico sobre las actividades financieras
de la inmobiliaria Santa Ana G. & S, el cual
permitirá la ejecución de estrategias que
beneficien las actividades económicas de
dicha inmobiliaria. Introducción -Poner en practica los conocimientos adquiridos en la clase de bioestadística fundamental, durante todo el proceso del curso.

-Utilizar las bases de la estadística descriptiva e inferencial para hacer el análisis correspondiente a un conjunto de datos obtenidos durante un periodo de tiempo.

-Analizar los datos, con el fin de interpretar y dar respuesta a problemas planteados para establecer posibles soluciones a problemas de mercadería a un establecimiento comercial; todo a través de uso de software estadístico Objetivos Específicos Planteamiento del problema Análisis descriptivo Maria Blanco Garcia
Brayan Galindo Gutierrez
Jhordy Morales Moreno
William Urrego Lancheros Se hace seguimiento durante dos meses (agosto y septiembre), de los diferentes tipos de actividades de un establecimiento comercial (inmobiliaria G & S), con el fin de realizar un análisis estadístico de las mismas, para establecer posibles formas de optimizar las actividades que tengan un buen desempeño, y trabajar sobre aquellas en las que se necesite mejorar; esto es, establecer diferentes problemas y por medio del correspondiente análisis, verificar la mejor manera de dar solución a estos. agosto: media: La media es la cantidad total de la variable distribuida a partes iguales entre cada observación. la media de las llamadas recibidas es mayor lo cual quiere decir que cada diá se recibe un promedio mayor de llamadas que las que se realizar por la inmobiliaria. Error típico: El error típico puede definirse como la variación producida por factores distorsionantes tanto conocidos como desconocidos. el error típico de las llamadas recibidas es mayor por lo tanto inferimos que la cantidad de llamadas recibidas cada día no era constante. mediana: La mediana, representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. es decir, el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% y los que sean mayores representarán el otro 50% del total de datos de la muestra. entonces inferimos que el 50% de las llamadas recibidas fue superior a 8 mientras que el 50% de las llamadas realizadas fue un poco superior a 3 moda: La moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos. mientras que la moda en las llamadas recibidas fue 10, en las llamadas realizadas fue de tan solo 1. desviación estándar: Es una medida de centralización o dispersión para variables de razón y de intervalo. la desviación estándar es menor para las llamadas realizadas, asumiendo así que los valores de las llamadas son menos aleatorios para las llamadas realizadas varianza de la muestra: La varianza de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. podemos concluir simplemente tomando en cuanta la desviación estándar que los datos de las llamadas recibidas estan mucho más alejados a la media y mucho más alejados entre si mismos, mientras que en los valores de las llamadas realizadas pasa lo contrario. curtosis: La curtosis es una medida de la forma. la curtosis de las llamadas recibidas es mayor lo cual implica una mayor concentración de datos muy cerca de la media de la distribución coexistiendo al mismo tiempo con una relativamente elevada frecuencia de datos muy alejados de la misma.
Como tenemos dos coeficientes de curtosis menores que 3 podemos concluir que la forma de la distribución es plasticurtica, es decir, menos apuntada y con colas menos anchas que la normal; los valores estan más alejados de la media. coeficiente de asimetría: El nivel de asimetría de pearson se basa en que en distribuciones simétricas la media de la distribución es igual a la moda. cuando las distribuciones son asimetricas positivas la media se sitúa por encima de la moda. En este caso la media de las llamadas realizadas se situa por encima de la moda indicando que esta es una distribución asimétrica positiva mientras que en el caso de las llamadas recibidas pasa todo lo contrario. La inmobiliaria es más frecuentada por clientes hombres y generalmente 4 hombres o más frecuentan el sitio, sin embargo normalmente van la misma cantidad de hombres y mujeres; 3, este valor varia muy poco pues encontramos una variación bastante baja en los dos casos en el mes de agosto el mayor numero de personas que frecuentaron el sitio en 1 día tanto de mujeres como de hombres fue 6 y el minimo fue 1. Histograma de llamadas llamadas recibidas el numero de llamadas que recibieron en la inmobiliaria más frecuentemente fue de un rango entre 9 y 13 aproximadamente. llamadas realizadas el rango de llamadas realizadas por la inmobiliaria se presentó más frecuentemente entre 4 y 6. analisis descriptivo de clientes Histograma de clientes Clientes mujeres La mayoría de los días un rango de 1 a 3 mujeres visitaron la inmobiliaria clientes hombres En todo el mes la mayoría de los días la inmobiliaria fue visitada por 3 o 4 clientes hombres Análisis descriptivo agosto VS septiembre septiembre agosto El promedio de llamadas fue mayor en septiembre lo que quiere decir que en septiembre una mayor cantidad de usuarios estaban interesados al menos en adquirir los servicios de la inmobiliaria además las variables del mes de agosto tienen menor desviación estandar por lo que deducimos que el numero de llamadas de los dias de dicho mes tuvo menos variación. llamadas realizadas agosto septiembre En este caso los promedios de las llamadas recibidas para cada uno de los meses fue muy similar en cuanto a la variación de los datos, los valores de las llamadas del mes de septiembre fue más baja, por lo que los valores variaron poco llamadas recibidas clientes mujeres La inmobiliaria fue más visitada por clientes mujeres en el mes de agosto y diariamente asistieron al lugar un promedio de mujeres constante con poca desviación estándar agosto septiembre clientes hombres septiembre agosto En promedio, los dos meses tuvieron una actividad parecida en cuanto a la recurrencia que tuvo la visita de los clientes sin embargo el mes de septiembre tuvo una menor variación en cuanto a la cantidad de clientes hombres q asistieron probabilidad 1. En promedio, la inmobiliaria recibe diariamente 9 llamadas. La probabilidad de que llame una mujer es o.4, mientas que la probabilidad de que llame un hombre es o.6. ¿ cual es la probabilidad de que un día común se reciban: -Ninguna llamada tanto de hombre como de mujer: La probabilidad de que la inmobiliaria reciba 0 llamadas en un dia común por parte de mujeres es de 1% mientras que la probabilidad de que la inmobiliaria reciba 0 llamadas de hombres en un dia común es de 0.02% - Exactamente 3 llamadas de hombres o mujeres. Existe una probabilidad de almenos 25% de que almenos 3 mujeres llamen a la inmobiliaria, mientras que tan solo hay 1 probabilidad de 7% de que llame
un hombre - Exactamente 9 llamadas tanto de hombres como de mujeres Existe una probabilidad bastante baja de
que la inmobiliaria reciba almenos 9
llamadas de mujeres mientras que
hay una probabilidad de 1%
de que se reciban 9 llamadas
de hombres 1.El gerente de la inmobiliaria decide asignar 27 casas para la venta a los 4 mejores vendedores, teniendo una probabilidad de 0.13 de que se vendan tal cantidad de casas en 1 mes entonces cuál es la probabilidad de que vendan: -Al menos 5 casas: Contamos con 1 probabilidad de 12 % de que los vendedores vendan almenos 5 casas durante
el mes -De 12 a 21 casas: Existe una probabilidad del 60 de que se vendan entre 12 y 21 casas durante
el mes 1.Cuando se venden 400 casas, los clientes reportan fallas en 50 de ellas, si se toma una muestra de 13 casas ¿Cuál es la probabilidad de que siete casas tengan fallas? ¿Cuál es la probabilidad de que las trece presenten fallas? ¿Cuál es a probabilidad de que las trece esten en buen estado? Distribuciones -El abogado va en promedio a su oficina 1,5 veces a la semana, con una desviación estándar de 0,7. Suponga que las veces que va a la oficina están distribuidas normalmente. a) ¿Cuál es la probabilidad de que el abogado asista al menos dos veces por semana? P(x > 2) Z= (2-1,5)/0,7= 0,61 Donde la probabilidad de que asista al menos dos veces por semana es igual a 27%.

-Pedro Porras le quiere dejar un caso al abogado de la inmobiliaria pero solo dispone de los martes de agosto y septiembre para ir a la inmobiliaria, Se sabe que entre los dos meses sumamos 9 martes. Pedro decide ir 3 martes al azar esperando poder encontrarlo al menos una vez para así dejarle el caso. ¿Cuál es la probabilidad que esto ocurra? Porcentaje de veces que va los Martes
-P= (2/9)*100 =22% DISTR.HIPERGEOMETRICA(0; 3; 2; 9)= 0,42 -----------> (1- 0,42)= 0,58 Entonces Pedro Porras tiene una posibilidad de encontrar el abogado para asignarle el caso de un 58% -El promedio entre los dias que asisten la contadora y el abogado a la inmobiliaria es de 3 veces por semana. ¿Cuál es la probabilidad de no encontrarlos? Se sabe que en el toal de las semanas pudieron asistir 104 veces y que no asistieron 52 veces.
Probabilidad de que no asistan, 52/104 = 0,5
Utilizando distribución binomial
=DISTR.BINOMIAL (0; 3; 0,5; 104) encontramos que la probabilidad de no encontrarlos es de 12,5% Pruebas de hipótesis Se están investigando dos métodos utilizados con el fin de aumentar los arriendos de la inmobiliaria, el primer método consistió es que serían manejados solo por la secretaria y el segundo trata de ser manejado por comisionistas externos. Se supone que ambos procesos se distribuyen normalmente.
¿Hay alguna razón para creer que el método utilizado en el mes de septiembre funcionó en el aumento de arriendos? Arriendos Como 1,71 es mayor que
1,68 (valor crítico de t de
una cola), se rechaza Ho
Y concluimos que si
funcionó agregar
comisionistas para el
aumento de los arriendos
para el siguiente mes. Ventas Se emplean dos métodos para las ventas de la inmobiliaria. Los métodos utilizados pueden suponerse normal, con deviación estándar y . El abogado sospecha que ambos métodos funcionan de manera similar en los dos meses, con la condición de la varianza preestablecida por él. ¿Se puede considerar que el abogado está en lo correcto? En la tabla de Excel tenemos
el valor z = -3,05 y el valor crítico
de z (dos colas) = 1,96, como
-3,05 no es mayor que -1,96
no rechazamos la hipótesis
nula por lo que se concluye
que el abogado estaba en lo
cierto, además No existe
suficiente evidencia estadística
para pensar que las medias
son diferentes. Clientes En la inmobiliaria desean comparar el proceso de asistencia de clientes para asesorías utilizando propaganda radial donde se les garantizo el aumento de clientes para asesorías. Se seleccionaron los primeros veinte días de los meses de agosto y septiembre.
En , ¿existe alguna razón para creer que la estrategia comercial le ha ayudado al proceso actual por más de 5 clientes? De la tabla concluimos que
-15,69 < -1,73 (valor crítico
de t una cola), por lo cual
aceptamos Ho. Y se puede
inferir que la estrategia
comercial no le ayuda al
proceso actual por más de
5 clientes
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