Estadística para la Administración

  • Curso
  • Estructura curricular
  • Docente
  • Recomendaciones
INFORMACIÓN DEL CURSO
Disponible desde: 1 enero, 2017
Finaliza: 5 diciembre, 2017
Duración:
8 Módulos

Recomendamos no inscribirse en más de 2 cursos a la vez.
DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Comprenderá teoremas, métodos, técnicas y herramientas que nos permiten recolectar, seleccionar,  clasificar e interpretar datos para una correcta toma de decisiones bajo situaciones de incertidumbre.

¿QUÉ VAS A APRENDER?
  • Módulo 0: Presentación del curso.- Se brindará una breve reseña sobre el curso.

  • Módulo 1: Descripción de los datos.- La mayoría de personas asocian el término estadística con una cantidad muy grande de números, tablas y gráficos, así como con promedios y medidas que los resumen. No es de sorprender que se relacione a la estadística con la recolección y presentación de números, esto no hace sino describir en forma muy exacta su interés original de la disciplina que es la estadística descriptiva, por ello se explicará su significado así como el de la estadística inferencial. Recolectados los datos debemos trabajar en la importante tarea de presentarlos comprensiblemente, sobre todo cuando hemos recolectado una gran cantidad de datos. Así mientras más condensada presentemos la información más compresible será; por ello no es suficiente presentarla  de manera breve sino también con atracción a la vista. Por esto veremos dos técnicas que nos permitirán lograr lo antes mencionado: la construcción de tablas y gráficas.

  • Módulo 2: Resumen numérico de los datos Medidas de Correlación.- Las tablas y gráficos son de mucha ayuda, al permitir que una gran cantidad de datos, sean presentados de manera comprensible y que nos permita arribar a conclusiones valederas. Sin embargo, otro método más potente para resumir los datos (donde las variables cuantitativas se pueden resumir mediante el cálculo de las medidas de tendencia central) son las de dispersión y las de simetría. En muchas situaciones de interés el valor de una variable se encuentra relacionada con el valor de otra, por lo que conocer de qué modo se relacionan estas variables es de gran utilidad para quienes toman decisiones, pues nos permitiría, con cierto grado de confianza, conocer el valor de una variable a partir del conocimiento de otra, siendo el análisis de correlación de gran ayuda a dicha tarea.

  • Módulo 3: Probabilidad.- Constantemente tomamos decisiones cuyos resultados no conocemos, por lo cual deducir probabilidades de ocurrencia de varios resultados posibles ayuda a una mejor decisión. La teoría de probabilidades nos ayuda a hallar la verdad cuando no podemos saberla con certeza y es la base de muchas técnicas estadísticas que se emplean en estos campos.

  • Módulo 4: Variaciones aleatorias y distribución de probabilidad.- Hemos definido como variables a las características que tienen los elementos sujetos de estudio estadístico, las que pueden ser cuantitativas y cualitativas. Las variables cualitativas no se describen de forma numérica, mientras las variables cuantitativas, sí. En esta parte trataremos de las variables cuantitativas: inicialmente a las discretas, que pueden tomar valores solo en puntos específicos de la escala; en tal sentido, veremos conceptos como variable aleatoria, distribución de probabilidad y medidas de resumen. Asimismo, trataremos variables aleatorias cuantitativas de naturaleza continua, es decir, pueden asumir valores en todos los puntos de la escala, donde las observaciones son infinitas en número. Producto de ello no se puede establecer un listado de todos los valores posibles de variables aleatorias continuas, ni de las probabilidades relacionadas a cada valor infinito, por lo que asociamos probabilidades con intervalos de valores y el conjunto continuo de valores posibles que pudiera asumir dicha variable.

  • Módulo 5: Estimación de parámetros. Estimación puntual.- Cuando tomamos decisiones se hacen normalmente basados en información de importancia sobre la población, tomando una muestra. A falta de un censo, el conocimiento sobre parámetros sólo se puede obtener si se toma una muestra aleatoria de la población, se calcula dicho estadístico y se hacen inferencias a partir de él. A este proceso se denomina Estimación y para comprenderlo previamente nos familiarizaremos con el concepto de muestreo. Adicionalmente se tratarán conceptos que ayuden a reforzar estos conocimientos.

  • Módulo 6: Estimación de Parámetros. Estimación por intervalos.- A pesar que un estimador puntual sea en promedio un valor igual al parámetro que se desea estimar, es improbable que este sea exacto. Estando este valor, por lo general, por encima o por debajo del verdadero valor del parámetro, es conveniente trabajar con un intervalo el cual contendrá a dicho parámetro con un nivel de confianza determinado. El error del cálculo se encuentra asociado a la muestra, por lo que es necesario determinar el tamaño óptimo de esta teniendo en cuenta el error en el cual se desea incurrir.

  • Módulo 7: Pruebas de Hipótesis I.- Cuando las personas toman decisiones, inevitablemente lo hacen con base en las creencias o supuestos del entorno que las rodea. Incluso los estadísticos basan su trabajo en supuestos, por ejemplo que dos poblaciones tienen varianzas iguales, que una población esta normalmente distribuida, etc. En todos estos casos y muchos más, las personas actúan basados en un supuesto sobre la realidad, supuesto que tal vez se estableció como una simple conjetura, como un poco más que una suposición informada. Una proposición adelantada tentativamente como una verdad posible la denominamos hipótesis. Pero toda hipótesis se enfrenta a la evidencia que la afirma o rechaza y, en esta forma, la imagen de la realidad cambia de mucha a poca incertidumbre, por tal razón estudiaremos la forma en que estos supuestos pueden ser probados de manera sistemática. A este método de evaluación se le conoce con el nombre de prueba de hipótesis, desarrollándola sobre una media poblacional o proporción, y entre la diferencia de medias.

  • Módulo 8: Pruebas de Hipótesis II.- Cuando las personas toman decisiones, inevitablemente lo hacen con base en las creencias o supuestos del entorno que las rodea. Incluso los estadísticos basan su trabajo en supuestos, por ejemplo que dos poblaciones tienen varianzas iguales, que una población esta normalmente distribuida, etc. En todos estos casos y muchos más, las personas actúan basados en un supuesto sobre la realidad, supuesto que tal vez se estableció como una simple conjetura, como un poco más que una suposición informada. Una proposición adelantada tentativamente como una verdad posible la denominamos hipótesis. Pero toda hipótesis se enfrenta a la evidencia que la afirma o rechaza y, en esta forma, la imagen de la realidad cambia de mucha a poca incertidumbre, por tal razón estudiaremos la forma en que estos supuestos pueden ser probados de manera sistemática. A este método de evaluación se le conoce con el nombre de prueba de hipótesis, desarrollándola sobre una media poblacional o proporción, y entre la diferencia de medias.
¿QUIÉN TE VA A ENSEÑAR?

JUAN NARRO, MBA

El profesor Juan Narro Levi es Magíster en Administración por la Universidad del Pacifico, Perú. Bachiller y Licenciado en Ciencias Marítimas Navales, por la Escuela Naval del Perú. Cuenta con un Diplomado en el Programa Avanzado de Dirección de Empresas, por la Escuela de Administración de Negocios para Graduados – ESAN, Perú. Diplomado en Seguridad Nacional y Estudios Estratégicos, por el United States Naval War College, Newport, Rhode Island. Global Colloquium on Participant - Centered Learning (GLOCOLL) y Case Writing Workshop, Harvard Business School, Boston, Massachusetts.

Especialista en Ingeniería Electrónica, Comunicaciones y Planeamiento, profesionalmente se ha desempeñado, entre otros puestos, como Jefe del Centro de Comunicaciones de la Marina de Guerra - Mollendo, Jefe de Evaluación del Centro de Entrenamiento Táctico Naval, Jefe de Planes, Programas y Presupuesto de la Marina de Guerra del Perú, Sub-Director de la Escuela Superior de Guerra Naval, Jefe de Planes y Política, así como Jefe de Comando y Control del Comando Conjunto de las Fuerzas Armadas del Perú.

En el área académica ha sido catedrático de la Universidad del Pacífico, de la Escuela Superior de Guerra Naval y del Centro de Altos Estudios Nacionales en las áreas de Estadística, Métodos Cuantitativos, Planeamiento y Dirección Estratégica.

Actualmente es Director de los Programas de Maestría y Profesor en el Área Académica de Operaciones y Logística en CENTRUM Católica Graduate Business School.

RECOMENDACIONES DEL CURSO
  • Revisa los videos, presentaciones y material complementario que encuentres disponible en cada módulo.
  • Investiga fuentes relevantes a los temas tratados.
  • Comparte y discute en los foros.
  • Realiza las evaluaciones.