• Author / Uploaded
• violet

• Categories
• Bolsa
• Estadísticas
• Histograma
• Mercado (economía)
• Medición

Citation preview

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS DE TAREA DE LOS CAPITULO 1 y 2

Consulte  la  siguiente  guía  de  respuestas  a  las  preguntas  hechas  en  la  tarea  y   compare   las   respuestas   dadas   por   usted   a   manera   de   auto   retroalimentación   para   su   aprendizaje.   Este   ejercicio   es   solo   de   retroalimentación,  NO  SE  ENVÍA  NI  SE  PUEDE  ENTREGAR  COMO  SOLUCIÓN   A  SU  TAREA.   Tarea  A   Capítulo  1   Problema  1   Para   esta   tarea,   es   necesario   que   entres   a:   Recursos  de  apoyo  /  Bases  de  datos  para  hacer…  /Ch   01…  /  Shadow02  (la  base  de  datos  fue  copiada  a  continuación)  

  Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   1    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Por   favor   usa   la   base   de   datos   de   Shadow02,   la   cual   contiene   información   para   25   de   las  

acciones   de   Shadow   rastreadas   por   la   American   Association   of   Individual   Investors,   las   cuales  son  acciones  comunes  de  empresas  pequeñas  que  no  siguen  de  cerca  los  analistas   de  Wall  Street.  Llenando  la  siguiente  tabla,  responda  las  preguntas  de  abajo:  

  a. ¿Cuántas  variables  hay  en  el  banco  de  datos?   b. En  la  columna  “Variable”,  coloque  el  nombre  de  la  variable  que  está  analizando.   c. En   la   columna   llamada   “Tipo”,   ponga   si   la   variable   es   categórica   (cualitativa)   o   cuantitativa.   d. Si  la  variable  es  cuantitativa,  en  la  columna  “Unidades”,  por  favor  indique  en  qué   unidades   fue   medida   la   variable.   Nota:   Las   variables   cualitativas   o   categóricas   no   cuentan  con  unidades,  por  lo  tanto  ponga  NA  de  “No  Aplica”.   e.  Si  la  variable  es  cuantitativa,  en  la  columna  “Discreta  o  Continua”,  por  favor  diga  si   la  variable  es  discreta  o  es  continua.  Nota:  Las  variables  cualitativas  o  categóricas   no  pueden  ser  ninguna  de  las  dos,  por  lo  tanto  ponga  NA  de  “No  Aplica”.   f. En  la  columna  “Escala  de  Medición”,  indique  el  tipo  de  escala  en  la  que  fue  medida   la   variable.   Las   variables   cualitativas   o   categórica   solo   pueden   ser   medidas   en   escalas   nominales   u   ordinales   y   las   variables   cuantitativas   solo   pueden   ser   de   intervalo  o  de  razón.      

Respuesta:    

a. ¿Cuántas  variables  hay  en  el  banco  de  datos?   La  respuesta  a  esta  pregunta  es  que  son  5  variables  solamente  y  son  las  columnas   llamadas:  Exchange,  Ticker,  Market,  Precio/Earni  y  Gross  Profit   La  columna  Company  no  es  variable  ya  que  contiene  los  elementos  o  entidades  a   partir  de  las  cuales  se  reúnen  los  datos  para  formar  las  variables.       Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   2    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

b. En  la  columna  “Variable”,  coloque  el  nombre  de  la  variable  que  está  analizando.   Los  nombres  de  las  variables  en  la  tabla  serían:  

    c. En   la   columna   llamada   “Tipo”,   ponga   si   la   variable   es   categórica   (cualitativa)   o   cuantitativa.   Las  variables  Exchange  y  Ticker:  la  primera  indica  las  casas  donde  se  llevan  a  cabo   los   cambios/ventas   de   acciones   y   la   segunda   (o   sea   Ticker)   indica   la   abreviatura   que  la  bolsa  le  da  al  giro  de  la  empresa.  Debido  a  lo  anterior,  ambas  variables  son   categóricas  o  cualitativas.   Las  variables  Market  cap  se  refiere  a  la  capitalización  del  mercado.  El  Price/Earnings  es  la   relación  que  se  encuentra  por  medio  de  esta  razón  (cociente  o  división),  esta  viene  siendo   un  recurso  que  sirve  para  determinar  el  valor  que  el  mercado  confiere  a  las  acciones  de  las   empresas  y  Gross  Profit  Margin,  se  refiere  al  margen  o  bien  la  diferencia  entre  el  precio  de   venta  y  lo  que  costo  producirlo  (o  precio  de  compra)…  Estas  tres  variables  se  refieren  a   ganancias  y  capitalizaciones;  además  las  últimas  dos  son  razones  o  porcentajes.  Por  lo  que   las  variables  muestran    cantidades,  por  lo  anterior,  entonces  son  cuantitativas.   La  tabla  quedaría  de  la  siguiente  manera:  

    d. Si  la  variable  es  cuantitativa,  en  la  columna  “Unidades”,  por  favor  indique  en  qué   unidades   fue   medida   la   variable.   Nota:   Las   variables   cualitativas   o   categóricas   no   cuentan  con  unidades,  por  lo  tanto  ponga  NA  de  “No  Aplica”.   Se  le  agrega  a  las  primeras  dos  variables  NA,  la  siguiente  se  encuentra  en  millones   de  dólares  ($),  la  siguiente  es  una  razón  (proporción  o  división  pero  en  porcentaje)   y  la  siguiente  es  un  %;  la  tabla  quedaría  de  la  siguiente  manera:  

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   3    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

    e.  Si  la  variable  es  cuantitativa,  en  la  columna  “Discreta  o  Continua”,  por  favor  diga  si   la  variable  es  discreta  o  es  continua.  Nota:  Las  variables  cualitativas  o  categóricas   no  pueden  ser  ninguna  de  las  dos,  por  lo  tanto  ponga  NA  de  “No  Aplica”.   Las  primeras  dos  variables  son  categóricas  o  cualitativas,  por  lo  que  serían  NA   La  siguiente  (Market  Cap)  es  en  moneda,  por  lo  que  la  variable  sería  continua  ya   que  la  moneda  es  fraccionada  1.01,  1.02,  etc.   La  variable  que  continúa  es  una  razón  (división  de  una  variable  entre  otra),  por  lo   que  la  variable  puede  ser  fraccionada,  esto  implica  que  es  variable  continua   Por  último  prosigue  la  que  es  %  (porcentaje)  estos  valores  pueden  ser  enteros  y/o   con  fracciones,  entonces  la  variable  sería  continuas  también.   La  tabla  quedaría  de  la  siguiente  manera:  

 

  f. En  la  columna  “Escala  de  Medición”,  indique  el  tipo  de  escala  en  la  que  fue  medida   la   variable.   Las   variables   cualitativas   o   categórica   solo   pueden   ser   medidas   en   escalas   nominales   u   ordinales   y   las   variables   cuantitativas   solo   pueden   ser   de   intervalo  o  de  razón.   La  primera  variable  (Exchange)  es  una  variable  cualitativa  o  categórica,  por  lo  que   solo  puede  ser  nominal  u  ordinal,  para  ser  ordinal,  dicha  variable  deben  de  poder   ordenarse   de   alguna   manera,   es   decir   por   ejemplo   si   la   variable   agrupara   en   niveles  donde  estos  indicaran  el  tamaño  de  la  compañía,  pero  solo  indica  el  tipo  de   bolsa   en   la   cual   se   mueven   las   empresas   pequeñas   y   medianas   que   no   pueden   cotizarse  en  la  bolsa  de  Nueva  York;  por  lo  tanto  la  variable  es  nominal.   La  siguiente  variable  (Ticker)  son  las  iniciales  de  los  tipos  o  giros  a  que  la  empresa   se  dedica  y  además  es  una  variable  cualitativa  o  categórica  por  lo  tanto  es  nominal   ya  que  son  solo  etiquetas.   Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   4    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

La   variable   que   continúa   (Market),   es   cualitativa   y   estas     solo   pueden   ser   de   intervalo   o   razón;   ahora   bien   recordemos   que   si   la   variable   toma   un   valor   de   0   (cero)  y  que  sería  de  razón  si  este  valor  significa  ausencia  absoluta.  Como  en  este   caso   se   habla   de   moneda   ($)   y   cuando   no   se   tiene   o   que   tome   el   valor   de   0,   significa  ausencia  absoluta,  por  lo  tanto  es  de  razón.   Le  prosigue  la  variable  (Price/Eqrni),  de  la  misma  manera,  esta  variable  si  toma  el   valor   de   0,   significa   que   no   existiría,   por   lo   tanto   sería   ausencia   absoluta   y   por   último  sería  la  variable  (Gross  Profit),  de  la  mima  forma,  si  el  porcentaje  fuera  de   0%,  significaría  ausencia  absoluta,  por  lo  que  la  variable  sería  también  de  razón.   La  tabla  quedaría  de  la  siguiente  manera:  

     

 

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   5    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

  Capítulo  2   Problema  2   Para   esta   tarea,   es   necesario   que   entres   a:   Recursos   de   apoyo   /   Bases   de   datos   para   hacer…  /Ch  02…  /  FuelData08  (parte  de  la  base  de  datos  se  muestra  a  continuación)  

  Por   favor   copia   la   base   de   datos   de   Shadow02   a   un   nuevo   archivo   de   Excel;   la   tabla   anterior  

contiene   una   porción   de   la   información   de   la   Guía   de   economía   de   combustible   del   Departamento   de   Energía   de   los   Estados   Unidos,   donde   se   proporcionan   los   datos   de   la   eficiencia   de   combustible   para   automóviles   y   camiones;   se   cuenta   con   las   siguientes   variables  y  responda  las  preguntas  de  abajo:   o Size:   Tamaño   del   automóvil:   pequeño   (Compact),   mediano   (Midsize)   o   grande   (Large)   o Displacement:  Tamaño  del  motor  en  litros   o Cylinders:  número  de  cilindros  en  el  motor   o Drive:  Tipo  de  tracción:  delantera  (F),  trasera  (R)  o  cuatro  llantas  (4)   o Fuel  type:  Premium  (p)  o  regular  (R)   o City:   Calificación   de   la   eficiencia   del   combustible   para   uso   del   automóvil     en   la   ciudad  (City)  en  términos  de  milla  por  galón  (MPG)   Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   6    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

o Hwy:   Calificación   de   la   eficiencia   del   combustible   para   uso   del   automóvil     en   autopista  (Hwy)  en  términos  de  milla  por  galón  (MPG)   Se  te  pide  lo  siguiente   a. Realice   una   distribución   de   frecuencia   de   la   variable   Size   y   grafique   adecuadamente  esta  distribución;  analice  ambas  y  comente  sobre  lo  obtenido   b. Con  la  variable  Displacement  construya  una  distribución  de  frecuencia  con  8  clases   y  grafique  esta  distribución  analice  lo  obtenido   c. Realice  una  tabla  cruzada  con  las  variables  Size  y  Drive  y  analice  la  tabla;  ¿ayuda  a   explicar  mejor  el  tamaño  y  el  tipo  de  tracción  que  el  automóvil  tiene?   d. Realice   un   diagrama   de   dispersión   con   las   variables   City   y   Hwy   y   analice   este   diagrama,  indicando  el  tipo  de  relación  con  la  que  se  cuenta     Respuesta:    

a. Realice   una   distribución   de   frecuencia   de   la   variable   Size   y   grafique   adecuadamente  esta  distribución;  analice  ambas  y  comente  sobre  lo  obtenido   Size:  solo  toma  los  valores  de  Compact,  Midsize  y  Large;  los  valores  de  la  variable   pueden   ser   ordenados   (por   abecedario)   y   luego   contabilizar   cuantas   veces   se   repite  cada  nivel  o  valor  que  toma  la  variable;  otra  forma,  es  cuando  usas  parte  del   apéndice  del  capítulo  2  del  libro  de  texto,  donde  los  valores  fueron  reducidos  por   el  Excel,  dicha  tabla  se  muestra  a  continuación:  

  Como  la  variable  es  categórica  o  cualitativa,  las  gráficas  adecuadas  para  este  tipo   de  variable  son  de  pie  (circulares)  o  gráficas  de  barra,  para  la  variable  Size,  sería  (se   ponen  ambas  gráficas,  pero  solo  se  pide  una):  

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   7    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Size  

Large   Midsize   111  

135   65  

Size  

Compact   150   100  

135   111   65  

50   0   Compact   Large  

Midsize  

      Analizando   la   variable   Size:   El   tamaño   del   automóvil   que   se   más   se   tiene   es   al   mediano   (midsize   con   135),   seguido   por   el   tamaño   pequeño   (Compact   con   111)   con     y   el   automóvil   que   menos   se   tiene   con   65   es   el   grande   (Large).   En   comparación  se  tiene  más  del  doble  (70  o  bien  la  relación  sería  casi  2.1)  en  carros   medianos  que  grandes  y  se  tiene  mas  de  la  mitad  (46  o  la  relación  sería  un  poco   más  de  1.7)  del  tamaño  compacto  o  pequeño  que  del  grande.     b. Con  la  variable  Displacement  construya  una  distribución  de  frecuencia  con  8  clases   y  grafique  esta  distribución  analice  lo  obtenido   Son  311  datos  para  cada  una  de  las  variables,  y  se  piden  o  clases  para  la  variable   Displacement,  para  estas  es  necesario  el  dato  menor  y  mayor,  los  cuales  son  1.6  y   6.2  respectivamente,  por  lo  que  el  ancho  de  la  clase  sería:   6.2 − 1.6 𝑖= = 0.575 ≈ 0.6   8 La   amplitud   se   dejó   a   una   decimal,   debido   a   que   la   variable   es   continua   y   sus   valores   se   dan   con   una   decimal,   recuerde   que   siempre   se   debe   de   redondear   al   mayor,  esto  es  si  las  decimales  fueran  0.501  igualmente  se  redondea  a  0.6     Para  formar  los  límites,  se  empieza  con  el  valor  más  pequeño,  el  cual  es  1.6,  a  este   se   le   suma   0.6,   por   lo   que   daría   2.2,   más   0.6   da   2.8,   y   así   sucesivamente   hasta   tener  las  8  clases  que  se  piden,  los  límites  inferiores  se  muestran  a  continuación:  

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   8    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

  Para   los   límites   superiores   en   datos   continuos   de   este   tipo   se   le   resta   al   límite   inferior  de  la  siguiente  clase  0.1,  es  decir  por  ejemplo  el  segundo  límite  inferior  es   2.2,  a  este  se  le  resta  0.1  y  da:   2.2 − 0.1 = 2.1   Y  se  sigue  con  los  demás  valores,  estos  nuevos  valores  sería  los  límites  superiores   de  las  clases,  estos  se  muestran  a  continuación  

  Ahora   se   realiza   el   conteo   para   saber   cuantos   valores   caen   en   cada   una   de   las   clases   y   a   esto   se   le   llama   frecuencia   o   frecuencia   absoluta;   la   siguiente   tabla   muestra  las  límites  de  cada  clase  y  las  frecuencias  absolutas  de  las  mismas:  

  Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   9    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Note   que   se   agregó   el   total   y   este   es   igual   al   número   de   datos.   Ahora   si   se   usara   el   Excel   (según   apéndice   del   capítulo   2)   y   usando   una   amplitud   0.6,   las   clases   quedarían  de  la  siguiente  manera:  

  Note   que   el   Excel   pone   los   límites   superiores   e   inferiores   iguales,   por   lo   que   las   distribuciones  de  frecuencia  no  serían  mutuamente  excluyentes;  note  también  que   la   frecuencia   es   la   misma   que   se   construyó,   por   lo   que   solo   restaría   ver   como   acomodar  la  distribución  que  da  el  Excel  para  que  quede  como  se  construyó.   Los   límites   inferiores   son   correctos,   por   lo   que   se   acomodan   de   la   siguiente   manera:  

  Ahora  usando  los  límites  superiores  se  le  va  a  restar  0.1,  entonces  esto  quedaría  de   la  siguiente  manera:  

  Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   10    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Entonces  los  límites  quedarían  de  la  siguiente  manera:  

 

Y  solo  falta  agregar  la  frecuencia:  

  Note   que   finalmente   se   obtuvo   la   misma   distribución   de   frecuencia   que   se   construyó.   Para   las   clases   cuantitativas,   como   gráficas,   se   utilizan   los   histogramas,   para   la   variable  Displacement:  

Frecuencias  Displacement   83   68  

20  

22  

4.6  -­‐  5.1  

5.2  -­‐  5.7  

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   11    

13  

5.8  -­‐  6.3  

17  

4.0  -­‐  4.5  

3.4  -­‐  3.9  

2.2  -­‐  2.7  

2.8  -­‐  3.3  

45  

43  

1.6  -­‐  2.1  

90   80   70   60   50   40   30   20   10   0  

 

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Displacement:   esta   variable   representa   el   tamaño   del   motor   en   litros,   se   puede   indicar   que   más   del   70%   de   los   datos   se   encuentra   en   las   primeras   4   clases,   el   menor  de  los  valores  es  1.6,  el  mayor  es  6.2  se  nota  que  la  figura  que  se  muestra   en  el  histograma,  es  sesgada  a  la  derecha     c. Realice  una  tabla  cruzada  con  las  variables  Size  y  Drive  y  analice  la  tabla;  ¿ayuda  a   explicar  mejor  el  tamaño  y  el  tipo  de  tracción  que  el  automóvil  tiene?   Para  este  tipo  de  tablas,  se  utiliza  el  Excel  con  sus  tablas  pivote  (apéndice  capítulo   2),  la  tabla  se  resume  de  la  siguiente  manera:  

  Acomodando  la  información  con  formato,  se  tiene  la  siguiente  tabla:  

 

Analizando  la  tabla  anterior,  se  puede  indicar  que:   o Se  tienen  más  automóviles  medianos  (midsize)  con  tracción  delantera  (son  casi   el  40%  de  los  carros);  este  tipo  de  autos,  casi  no  tienen  tracción  en  las  traseras   o  en  las  4   o Los  automóviles  de  tamaño  grande  (large)  se  cuenta  con  tracciones  entre  el  5   y  9%  de  los  datos,  esto  indica  que  solo  los  de  tracción  frontal  es  más  frecuente   y  los  otros  dos  tipos  (R  y  4)  son  iguales   o En   los   automóviles   compactos,   se   cuenta   con   mayores   frecuencias   en   tracciones  de  las  4  y  R  que  en  F     d. Realice   un   diagrama   de   dispersión   con   las   variables   City   y   Hwy   y   analice   este   diagrama,  indicando  el  tipo  de  relación  con  la  que  se  cuenta   Este  fue  realizado  a  través  del  Excel,  tomando  en  cuenta  de  que  un  automóvil  es   más  eficiente  si  en  la  ciudad  lo  es,  por  esto  se  uso  la  variable  City  (eficiencia  en  la   ciudad)   como   variable   X   o   variable   independiente   y   se   escogió   la   variable   Hwy   (eficiencia   en   autopista)   como   la   variable   Y   o   dependiente;   se   presenta   la   gráfica   a   continuación;     Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   12    

Ing.  Blanca  Morales  

Estadística  en  las  Organizaciones  

Ing.  Blanca  Morales  

 

 

Hwy  MPG   40   35   30   25   20   15   10   5   0   0  

5  

10  

15  

20  

25  

30  

35  

40  

  Se  puede  ver  que  a  medida  que  crece  el  valor  de  la  variable  City  (calificación  de  la   eficiencia  del  combustible  para  uso  en  la  ciudad),  también  lo  hace  la  variable  Hwy   (calificación  de  la  eficiencia  del  combustible  para  uso  en  autopista),  esto  indica  que   a   menor   eficiencia   en   la   ciudad,   menor   en   la   autopista   y   a   mayor   eficiencia   en   términos  de  milla  por  galón  (MPG)  en  la  ciudad  mayor  eficiencia  en  autopista;  lo   que   indicaría   que   la   relación   es   directa,   casi   línea   (recta   hacia   la   derecha),   exceptuando  cuando  la  eficiencia  es  muy  alta  (los  últimos  valores  o  datos  grandes).      

Anderson,  Sweeney  and  Williams.  (2012).  Estadística  pata  administración  y  economía.   13    

Ing.  Blanca  Morales