Análisis Cuantitativo para la Toma de Decisiones

Tomás Minauro Latorre | Lunes 7:00 a 10:30 p.m.

15 sesiones y taller

Objetivos

"No se puede gestionar lo que no se mide. Si usted no puede medirlo, no puede controlarlo. Si no puede

controlarlo, no puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede mejorarlo. La falta sistemática o

ausencia estructural de estadísticas en las organizaciones impide una administración científica de las

mismas. Hoy un empresario para negociar, para tomar decisiones, para corregir problemas de calidad,

para aumentar la productividad, para fijar precios, para mejorar el mantenimiento, para mejorar la

cobranza de los créditos se requiere sí o sí contar con datos estadísticos suficientes y fiables". Con este

propósito, el curso está especialmente diseñado para involucrarlos en forma progresiva en el campo del

análisis de datos, aplicando herramientas cuantitativas básicas y centrando la atención en aquellos

conceptos necesarios para la gestión y toma de decisiones.

Temario

Introducción a la estadística, sus campos de aplicación en la empresa.

Revisión de conceptos básicos.

Estadística descriptiva: Presentaciones gráficas, tabulares y medidas numéricas.

Aplicaciones al marketing y a la gestión de personal.

Introducción a la probabilidad y principales distribuciones de probabilidad.

Muestreo y distribuciones de muestreo.

Inferencia estadística: Intervalo de estimación y pruebas de hipótesis.

Análisis de regresión lineal.

Toma de decisiones.

Aplicaciones a la producción y a las finanzas.

Uso del MS Excel para todos los cálculos y análisis realizados.

Participantes

Dirigido a profesionales de todas las áreas, quienes requieren para su desarrollo profesional

conocimientos básicos del análisis científico de datos.

Profesor

Tomás Minauro La Torre

MSc in Business Administration, Pennsylvania State University. MBA de ESAN. Bachiller en Ciencias con

mención en Estadística de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Profesor del área de Operaciones y

Tecnologías de Información.

TOMA DE DECISIONES

La 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. En ocasiones los ingenieros consideran la toma de decisiones como su trabajo principal ya que tienen que seleccionar constantemente qué se hace, quien lo hace y cuando, dónde e incluso como se hará. Sin embargo la toma de decisiones es sólo un paso de la planeación ya que forma la parte esencial de los procesos que se siguen para elaboración de los objetivos o metas trazadas a seguir. Rara vez se puede juzgar sólo un curso de acción, porque prácticamente cada decisión tiene que estar engranada con otros planes.

El proceso que conduce a la toma de decisión:

1. Elaboración de premisas 2. Identificación de alternativas

3. Evaluación de las alternativas, en términos de metas que se desea alcanzar

4. Selección de una alternativa, es decir tomar una decisión

RACIONALIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES

Las personas que actúan o deciden racionalmente están intentando alcanzar alguna meta que no se puede lograr sin acción. Necesitan comprender en forma clara los cursos alternativos mediante los cuales se puede alcanzar una meta de acuerdo a las circunstancias y limitaciones existentes. Se necesita también la información y la capacidad para analizar y evaluar las alternativas de acuerdo con la meta deseada. Por ultimo, necesitan tener el deseo de llegar a la mejor solución mediante la selección de la alternativa que satisfaga de un modo más efectivo el logro de la meta.

Es raro que las personas logren una racionalidad completa, en particular en la administración como en la ingeniería.

1. En primer lugar, como nadie puede tomar decisiones que afecten el pasado, las decisiones tienen que operara para el futuro.

2. Es difícil reconocer todas las alternativas que se pudieran seguir para alcanzar una meta; esto es cierto cuando en especial la toma de decisiones incluye oportunidades de hacer algo que no se ha hecho antes. Es más, en la mayor parte de los casos no se pueden analizar todas las alternativas e incluso con las técnicas analíticas y las computadoras masa modernas disponibles.

Ej.: las decisiones gerenciales se toman con el deseo de “resolver” en una forma tan segura como sea posible, la mayoría de los gerentes sí intentan tomara las mejores decisiones que puedan dentro de los limites de la racionalidad y de acuerdo al tamaño y la naturaleza de los riesgos involucrados.

EVALUACION DE ALTERNATIVAS

Una vez encontrada la alternativa a apropiada, el siguiente paso es evaluar y seleccionar aquellas que contribuirán mejor al logro de la meta.

1. FACTORES CUANTITATIVOS

Son factores que se pueden medir en términos numéricos, como es el tiempo, o los diversos costos fijos o de operación.

1. FACTORES CUALITATIVOS

Son difíciles de medir numéricamente. Como la calidad de las relaciones de trabajo, el riesgo del cambio tecnológico o el clima político internacional.

Para evaluar y comparar los factores se debe reconocer el problema y luego analizar que factor se le aplica ya se cuantitativo o cualitativo o ambos, clasificar los términos de importancia, comparar su probable influencia sobre el resultado y tomar una decisión.

DECISIONES PROGRAMADAS Y NO PROGRAMADAS

Una decisión programada se aplica a problemas estructurados o de rutina. Los operadores de tomos tienen especificaciones y reglas que les señalan si la pieza que han hecho es aceptable, si tiene que desecharse o si se tiene que procesar de nuevo.

Las decisiones no programadas se usan para situaciones no programadas, nuevas y mal definidas, de naturaleza no repetitivas. Ej.: el lanzamiento de la computadora Macintosh por Apple Computer.En realidad las decisiones estratégicas son, en general, decisiones no programadas, puesto que requieren juicios subjetivos.

La mayoría de las decisiones no son ni completamente programadas ni completamente no programadas; son una combinación de ambas. La mayor parte de las decisiones no programadas las toman los

gerentes del nivel más alto, esto es porque los gerentes de ese nivel tienen que hacer frente a los problemas no estructurados.

ENFOQUES MODERNOS EN LA TOMA DE DECISIONES BAJO CONDICIONES DE INCERTIBUMBRE

1. Análisis De Riesgo prácticamente cada decisión se basa en al interacción de variables importantes, muchas de las cuales tienen un elemento de incertidumbre pero quizás un grado bastante alto de probabilidad. por lo tanto, la sensatez de lanzar un nuevo producto podría desprender de varias variables criticas: el costo de producto, la inversión del capital, el precio que se puede fijar, el tamaño del mercado potencial y la participación del mercado total.

1. Árboles de Decisión presentan los puntos de decisión, los acontecimientos fortuitos y las probabilidades existentes en los diversos cursos que se podrían seguir.

El enfoque del árbol de decisión hace posible observar, al menos las principales alternativas y el hecho de que las decisiones posteriormente dependan de acontecimientos en el futuro.Ej.: los gerentes también pueden comprender la verdadera probabilidad de una decisión que conduzca a los resultados deseados.Una cosa es cierta los árboles de decisión y técnicas similares de decisión reubican criterios amplios con un centro de atención sobre los elementos importantes de una decisión, hacen resaltar premisas que con frecuencia están escondidas y muestran el proceso de razonamiento mediante el cual se toman las decisiones bajo incertidumbre.

1. Teorías De La Referencia se basa en las ideas de que las actitudes de las personas hacia el riesgo variaran.

2. La probabilidad puramente estadística, como se aplican a la toma de decisiones, descansan sobre la suposición de que los encargados de tomar las decisiones las seguirán. Podría parecer razonable que si existiera una posibilidad del 60% de que la decisión sea cierta, una persona la tomaría. Sin embargo esto no es necesariamente cierto, pues el riesgo de estar equivocados es del 40%, quizás la persona no desee correr este riesgo.

CREATIVIDAD E INNOVACION

La creatividad suele entenderse la capacidad de desarrollar nuevas ideas. Por el contrario e innovación significa el uso de esas ideas. Por

supuesto que las organizaciones no solo generan nuevas ideas, sino que además las convierte en aplicaciones prácticas.

PROCESO CREATIVOEsta compuesta por 4 fases interactuantes entre sí:

Exploración inconscienteIntuición El discernimiento La formulación o verificación lógica

SISTEMAS DE APOYO A LAS DECISIONES

Los sistemas de apoyo a las decisiones (SAD) usan computadoras para el facilitar el proceso de toma de decisiones de tareas semiestructuradas.Estos sistemas están diseñados no para reemplazar el criterio administrativo, sino para apoyarlo y hacer mas efectivo el proceso de toma de decisiones. Los sistemas de respaldo a las decisiones ayudan también a los gerentes a reaccionar rápidamente a los cambios de necesidades. Por lo tanto, queda claro que el diseño de un sistema efectivo requiere de un conocimiento profundo de cómo los gerentes toman las decisiones.

ENFOQUE DE SISTEMAS A LA TOMA DE DECISIONES

Por lo general no se puede tomar decisi8ones en un ambiente de sistema cerrado. Además, cada departamento o sección de una empresa; los gerentes de estas unidades organizacionales tiene que ser sensibles a las políticas y programas de otras unidades organizacionales y de toda la empresa. Más aún, las personas dentro de la empresa son parte del sistema social y sus pensamientos y actitudes se tienen que tomar en cuenta cada vez que un gerente toma una decisión.

Los gerentes para solucionar sus problemas toman en cuenta los diversos elementos del ambiente del sistema no significan que renuncien a su papel como tomadores de decisiones. Alguien tiene que seleccionar un curso de acción entre diversas alternativas, tomando en cuenta los acontecimientos y fuerzas en el ambiente de una decisión.

TOMA DE DECISIONES EN COLOMBIA

El proceso de toma de decisiones es uno de los rangos más significativos para caracterizar una organización, porque en él se resume su cultura y sus paradigmas administrativos. En las

organizaciones Colombianas, por lo general, n0o se hace una búsqueda sistemática de alternativas, sino que se procede a buscar las más obvias y familiares.Como las empresas dedican casi todo su tiempo y sus recursos a la realización de los procesos de transformación directamente relacionados con la elaboración de sus productos y no están orientadas hacia la innovación ni el perfeccionamiento, los problemas que perciben y por consiguiente, las decisiones que toma, son rutinarias y se basan en la experiencia y en la memoria personal de los ejecutivos.

Una deficiencia en la toma de decisiones notoria es la ausencia de mecanismos de seguimiento y evaluación. Esta carencia priva a la organización de oportunidad de aprecia el impacto de sus decisiones y de aprender de su experiencia.La toma de decisiones es centralizada.

BIBLIOGRAFIA

HAROLD KOONTZ y HEINZ WEIHRICH “Administración una Perspectiva Global” McGRAW- HILL INTERAMERICANA DE EDITORES, S.A., Onceava edición, 1999.

Elaborado por: ADRIANA MARIA TOVAR INGENIERIA DE SISTEMAS IIIUNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA

1. ENSAYO. LA IMPORTANCIA DE LA ESTADISTICA EN EL EJERCICIO DE LA INGENIERÍA INDUSTRIAL. “En producción lo que no se mide no se conoce”. Johana Julieth Martínez CorreaSiendo la estadística la ciencia de apoyo de las demás ciencias, el proceso estadístico seconstituye en la herramienta más importante para la toma de decisiones en la altagerencia, su aporte significativo se enmarca en conocer mediante la aplicación demétodos estadístico y con un mínimo margen de error la verdadera situación y latendencia de un determinado comportamiento de la población. Su objeto es el estudio dedeterminadas magnitudes individuales que supuestamente varían de un modo aleatorio enel seno de cierta población, permitiendo medir o conocer por ejemplo la altura de loshabitantes un país.Su importancia se remonta a épocas antiguas, siendo utilizada en sus comienzos comométodo de medición básico para conocer y contar con datos que permitieron a losadministradores del entonces contar con el conocimiento de población y otras variablesque para el éxito de sus mandatos era importante conocer.Las grandes civilizaciones de la antigüedad y en especial las más avanzadas, no fueronajenas a la utilización de métodos que por decirlo de alguna manera rudimentarios, lespermitieron contar con datos que fueron básicos para avanzar y ser aplicados a laadministración y conocer cual era la magnitud del imperio o reino.Con el anterior antecedente es importante tratar de analizar el papel de la estadística en elejercicio de la ingeniería industrial, partiremos citando el objetivo buscado con la formaciónde profesionales en ingeniería industrial, objetivo que se define como; La formación deprofesionales con la capacidad de análisis y resolución de problemática en losámbito del desempeño industrial; gestión de calidad, administración y modelaciónde estadística, competentes en aspectos técnicos y humanos que les permitanadministrar, optimizar, procesar, controlar y discernir y transmitir informaciónprovenientes de la adecuada aplicación de técnicas de ingeniería, estadísticas,matemáticas, computación y administración con una perspectiva ética, humanista,emprendedora y con responsabilidad social.Sumado a lo anterior y por el pensum de la carrera, el profesional en ingeniería industrial,como profesional posee conocimientos en; Modelos, técnicas y métodos de producción;cálculo de costos; modelo de control estádiscos de procesos; técnicas y modelosmatemáticos, estadísticos y administrativos; técnicas de medición de trabajo; principios deen seguridad industrial y ergonomía; modelos de administración de operaciones; técnicasde evaluación de proyectos; enfoques de localización, distribución, flujo de materiales;

2. filosofía de la calidad; modelos de investigación; principios de computo estadístico eidioma ingles.Conocimientos que permiten al profesional desarrolla aptitudes entre otras la capacidad deanalizar y criticar el entorno; liderazgo y asertividad, lo que nos obliga a dimensionar lautilización de la estadística por el profesional en casi todos los campos de aplicación de laingeniería industrial.Cuando el profesional se desempeña en campos vinculados a la producción industrial, losprocesos de producción se convierten en el proceso principal de la compañía, los métodosestadísticos son de gran importancia para tomar decisiones por la gerencia en cuanto a lacantidad a producir de un terminado producto con base en estudios de mercado y elcomportamiento de éste, es decir en el comportamiento de la demanda por parte de lapoblación consumidora.Otra parte importante y también vinculada a este campo es la medición del trabajo y laseguridad industrial, los métodos estadísticos son importantes para medir la probabilidadde ocurrencia de un evento o como están

la distribución de cargas de trabajo en laempresa.Los estudios de mercado es la herramienta más importante para conocer como secomporta la demanda y oferta de un producto en una población. Las medidas detendencia central (media, mediana y moda) sirven como puntos de referencia para lainterpretación de datos de y el comportamiento del consumo.A manera de conclusión podemos adoptar que siendo la ingeniería industrial una de lasprofesiones con un amplio campo de aplicación, tanto en el proceso productivo yadministrativo de compañías dedicadas a producción industrial, la estadística es unaherramienta de gran valor, teniendo en cuenta que proporciona datos, probabilidades ytendencias del mercado, de las actividades de la compañía y todo lo relacionado coneventos que permiten lograr tomar decisiones basados en experiencias significativas. Johan Julieth Martínez Correa.

Estadística aplicada a los negocios

Por Mauricio León Lefcovich

 

     

  Introducción

No se puede gestionar lo que no se mide. Las mediciones son la clave. Si usted no puede medirlo, no

puede controlarlo. Si no puede controlarlo, no puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede

mejorarlo. La falta sistemática o ausencia estructural de estadísticas en las organizaciones impide una

administración científica de las mismas. Dirigir sólo en base a datos financieros del pasado, realizar

predicciones basadas más en la intuición o en simples extrapolaciones, y tomar decisiones

desconociendo las probabilidades de éxito u ocurrencia, son sólo algunos de los problemas o

inconvenientes más comunes hallados en las empresas.

Carecer de datos estadísticos en cuanto a lo que acontece tanto interna como externamente, impide

decidir sobre bases racionales, y adoptar las medidas preventivas y correctivas con el suficiente tiempo

para evitar daños, en muchos casos irreparables, para la organización.

Peter Drucker hace dos afirmaciones básicas. Primero, afirma que pocos factores son tan importantes

para la actuación de la organización como la medición. Segundo, lamenta el hecho de que la medición

sea el área más débil de la gestión en muchas empresas.

Prácticamente todos los autores de libros de gestión han lamentado que la medición sea crítica para el

éxito y que la mayoría de los directores no tengan habilidades cuantitativas adecuadas.

En otras épocas disponer de los datos y luego analizarlos resultaba una labor costosa y agotadora, pues

ella se basaba en la labor manual de los empleados. Pero hoy se cuenta con computadoras cada día más

veloces y económicas, al tiempo que se dispone de programas más potentes y flexibles, por lo cual las

empresas que utilicen dicho potencial obtendrán una fuerte diferencia competitiva en relación a sus

adversarios, pero más aún, podrán mejorar continuamente la performance en los diversos ratios y

mediciones que hacen a los procesos y las actividades de la empresa.

Las empresas que no hagan uso de estas nuevas potencialidades ni afronten debidamente estas nuevas

exigencias, no sólo perderán capacidad competitiva, sino que quedarán desacopladas ante los continuos

cambios del entorno, poniendo en serio riesgo su propia continuidad.

En otras épocas, con lentos procesos de cambios, los cuales resultaban casi imperceptibles en el tiempo,

se podía administrar una empresa con pocos datos estadísticos. Hoy, en un mundo de profundos y

veloces cambios en todos los órdenes, ya no es posible actuar con displicencia. Hoy un empresario

necesita predecir a tiempo los niveles de demanda de sus productos, necesita reconocer a tiempo los

cambios de tendencia, debe no sólo saber en qué se gastó, sino cómo se gastó en el tiempo y en qué

conceptos.

Para negociar, para tomar decisiones, para corregir problemas de calidad, para aumentar la

productividad, para fijar precios, para mejorar el mantenimiento y la disponibilidad de las máquinas e

instalaciones, para mejorar la concesión y cobranza de los créditos, se requiere sí o sí contar con datos

estadísticos.

Toda decisión, todo análisis, todo presupuesto, está prácticamente en el aire si no se cuenta con datos

estadísticos suficientes y fiables.

No sólo a nivel empresa, sino también a nivel país, los que más han avanzado han sido aquellos que

hicieron de las estadísticas una herramienta fundamental. W. Edwards Deming, un pionero en métodos

estadísticos para el control de calidad, señaló que en Japón se pone mucho énfasis en las estadísticas

para directores de empresa. En parte fue la aplicación de las técnicas estadísticas enseñadas por Deming

lo que hizo que Japón pasara de ser un fabricante de imitaciones baratas a líder internacional en

productos de primera calidad.

Sin estadísticas una empresa carece de capacidad para reconocer qué actividades o productos le

generan utilidades, y cuáles sólo pérdidas. No contar con datos ni interpretarlos correctamente es para los

administradores como caminar en la oscuridad. Contar con los datos les ilumina, les permite ver lo que

está aconteciendo y en consecuencia tomar las medidas más apropiadas.

Un minuto ...

¿Podría responderme usted?:

¿qué clientes le generan los mayores beneficios?

¿qué zonas o regiones son las que generan mayores ventas en unidades monetarias y

volúmenes? (en total y por producto)

¿cuáles son las reparaciones que más se han producido en el último trimestre?

¿en que día de trabajo de cada mes logra llegar al punto de equilibrio?

¿qué tipo de reparaciones han generado mayores egresos?

¿puede decirme cuál es la capacidad de los diferentes procesos en materia de costos,

productividad y calidad?

¿cuál es su nivel en sigma de cada una de las actividades?

¿cuál es el nivel de rotación o permanencia de clientes?

¿sabe en qué etapa del ciclo de vida se encuentra cada uno de sus productos o servicios?

¿cuál es el nivel de satisfacción de sus clientes?

si tiene o dirige un sanatorio, ¿cuáles son las enfermedades que más clientes reportan?, ¿cuáles

son los problemas que más consultas originan?

si posee un restaurante, ¿cuáles son los platos más pedidos durante el año y por temporada?,

¿cuáles son los vinos más pedidos y cuáles los más vendidos?

si dirige una librería, ¿cuáles son los temas más vendidos?, ¿cuál es la rentabilidad que le aporta

cada tema?, ¿cómo contribuye cada tema a lograr el punto de equilibrio?

si dirige un hotel, ¿cuál es el tiempo promedio de estadía?, ¿la cantidad de clientes por zona o

región?, ¿la cantidad de tiempo por región y su relación con la cantidad de tiempo de estadía?,

¿la facturación por profesión, zona, motivo de su visita (turismo, negocios, salud, profesionales,

capacitación, otros)?

Estas son sólo unas pocas preguntas de las cuales estoy seguro usted no podrá responder, o para

hacerlo deberá destinar de una gran cantidad de tiempo en personal, aparte de generar una información

poco confiable, costosa y fuera de tiempo.

Si no cuenta con estos datos, ¿cómo hace usted para…?:

adoptar a tiempo las medidas correctivas;

confeccionar un presupuesto viable y efectivo;

administrar eficazmente su flujo de fondos;

evitar los excesos de stock y la obsolescencia de inventarios;

gestionar la mejora de los diversos procesos;

saber cuándo está mejorando la productividad;

negociar un incremento de precios;

detectar la causa de un problema y solucionarlo.

En pocas palabras: ¿sabe usted realmente qué está ocurriendo en su organización?

Para poder saber qué pasa en su organización, es necesario contar con datos en tiempo y forma,

sabiendo interpretarlos correctamente. Es aquí donde la estadística y los sistemas de información

convergen para posibilitar al directivo gestionar con mucha mayor eficiencia y eficacia su organización.

¿Para qué la estadística?

Si bien quedó ello claramente expuesto, una enumeración nunca está de más. Así pues, las estadísticas

son fundamentales a los efectos de gestionar y mejorar temas o actividades tales como:

1. El control de calidad.

2. El nivel de averías y sus frecuencias.

3. Los tiempos para cambios o preparación de herramientas.

4. Los niveles de productividad de distintos procesos, actividades y productos.

5. Los costos correspondientes a distintos tipos de conceptos y actividades.

6. La gestión de créditos y cobranzas.

7. El seguimiento del flujo de fondos.

8. Los niveles de satisfacción de los clientes y usuarios.

9. Los tipos de accidentes y sus frecuencias.

10. El análisis paretiano de defectos, costes, rentabilidades, ventas.

11. Ventas por clientes, vendedores, zonas y productos.

12. Predicciones de ventas por zonas, productos, servicios o sucursales.

13. Capacidad de los procesos en cuanto a generación de niveles de costes, calidad y productividad.

14. Tiempos totales de ciclos productivos.

15. Tiempos de respuestas.

16. Gestión de inventarios.

17. Cumplimiento de aprovisionamiento por parte de los proveedores.

18. Predicción de ventas por canales de comercialización.

19. Proyectos de inversión.

20. Probabilidades para la construcción del “Árbol para la Toma de Decisiones”.

21. Evolución de los distintos ratios económico-financieros y patrimoniales a lo largo del tiempo.

22. Estudios e investigación de mercado.

23. Tiempos de máquinas y personas por actividad.

24. Cantidad y representación porcentual de distintos problemas y sus efectos económicos en la

organización.

25. Tasa de polivalencia del personal.

26. Productos más demandados a nivel global, por zona y por canal de comercialización.

27. Porcentajes de actividades generadoras de valor agregado para los clientes finales, de valor agregado

para la empresa y carentes de valor agregado.

28. Tiempos promedios, máximos y mínimos de reparaciones por tipo de averías.

29. Cálculos de costes y en especial para el Costeo Basado en Actividades.

30. Para los cálculos de productividades.

31. Coeficientes de correlación.

32. Estadística del personal (directivos y empleados).

¿Por qué se aplican tan poco?

En parte por una cuestión cultural de parte de los empresarios, pero en mayor medida por la falta de

preparación de los profesionales, en materia estadística, sobre todo de aquellos que asesoran en cuanto

a la gestión de las empresas.

Lo antes descrito es menos frecuente en los países anglosajones, los cuales tienen una fuerte cultura e

inclinación por las estadísticas y las probabilidades. Otro tanto se da en Japón o Corea, países que dan a

la educación de las estadísticas y matemáticas una fuerte preponderancia en sus planes de estudios y

luego en la aplicación práctica.

Sin lugar a dudas, la cuestión no es disponer de datos estadísticos, si los mismos no son debidamente

interpretados, o ni siquiera son tenidos en consideración. Por lo tanto, es menester concientizar y formar a

los directivos y empleados acerca de la fundamental y trascendental importancia de la información

estadística a la hora de planificar, dirigir y controlar la marcha de la empresa.

¿Qué hacer?

El primer paso, como antes se expresara, es concientizar, para luego pasar a capacitar. El tercer paso

consiste en la implementación. Diagnosticar para saber qué datos necesita la organización es un paso

fundamental, pues a partir de allí se diseñarán los software más apropiados a las actividades, los

procesos y requerimientos específicos de cada empresa.

Si bien la intuición nunca dejará de perder importancia, el tener el respaldo de datos confiables le

permitirá poder adoptar decisiones sobre una base más apropiada. Es esto lo que se da en llamar la

Gestión Moderna Basada en Estadísticas (GMBE).

Conclusiones

Si estamos en la oscuridad, mejor disponer de una vela, aunque ésta sea pequeña, que atropellarnos

todo en la oscuridad.

Las modernas estadísticas, acompañadas de las poderosas herramientas informáticas, permiten a los

directivos, asesores y personal, contar con la suficiente información para mejorar, a partir de ella, los

procesos de la empresa, tomar mejores decisiones comerciales, mejorar la seguridad y hacer un uso

mucho más productivo y provechoso de los recursos.

Las estadísticas son fundamentales tanto para la administración financiera como para la administración

de operaciones, las ventas, el marketing, las cobranzas, la logística y la gestión de personal, entre otras

áreas y actividades de toda corporación.

Cada día se exige ser más productivos, eliminando sistemáticamente los despilfarros. Hacer ello posible

exige de información.

Pretender dirigir una empresa como hace cincuenta años ya no es válido ni posible. El empresario tiene

en sus manos la decisión de mejorar la empresa a través de una GMBE, o seguir conduciendo su

empresa en la oscuridad.

Bibliografía

Estadística para negocios – Hanke – Editorial Irwin – 1995.

Métodos de Pronósticos – Makridakis – Editorial Limusa – 1998.

Informática para Gestores y Economistas – Casas Luengo / García – Editorial Anaya – 2000.

Ingeniería Técnica Industrial (esp. Electrónica Industrial)MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍACurso 2012/13 Titulación en Extinción (último año) Última actualización: 21-Ene-2013

Enlace a la página de ETSICI

Página de Prácticas de Laboratorio

Curso 2009/10

Curso 2010/11

Curso 2011/12

NOVEDADES

(21/03/2013) Notas de la convocatoria de enero. La revisión tendrá lugar el jueves 24 de enero en el despacho de la tercera planta del edificio de Ingeniería Informática, a las 11:00 h.

(21/01/2013) Examen de la convocatoria de enero 2013.

(08/01/2013) Se convoca a los alumnos de la asignatura con las prácticas NO APTAS (entre los que se incluyen los que nunca han cursado la asignatura) al examen práctico que tendrá lugar el martes 15 de enero a las 13:00 horas en el aula LEIO (1ª Planta del Edf. de Informática frente a secretaría). Es requisito indispensable para los alumnos NO APTOS superar este examen.

(08/01/2013) No preguntaremos en problemas por el cálculo de un p-valor

(16/09/2012) BIENVENIDOS al curso 2012/13. Como saben durante este curso no habrá clases pero se mantiene el mismo programa que los dos últimos años, además este curso tienen las 3 últimas opciones (convocatorias) para aprobar esta asignatura. Aquí abajo pueden consultar las normas del examen. En caso de cualquier duda pueden dirigirse a mí por correo electrónico o a mi despacho (abajo pueden consultar el horario de tutorías). Trataré de colgar en esta página cualquier información acerca de la asignatura. Saludos.

Normas del examen

A continuación se listan una serie de indicaciones para el examen: El examen lo va a poner el profesor Hipólito que está informado de lo que ha

dado cada uno de los profesores (Juan José, Carmen Elvira, Natividad, Carlos Alcón, Arturo y Carlos Javier) que han dado clase en la asignatura. Es decir, lo pondrá él en coordinación con el resto de profesores.

Como el curso pasado tendrá unas cinco preguntas, la primera de las cuales será teórica y el resto serán problemas que tratan de cubrir todos los temas dados.

Dado que en teoría no se han dado las variables aleatorias mixtas, la distribución Beta ni la distribución de Weibull, los ejercicios 1, 14, 15 y 28 del tema 4 no se incluyen en la temario. Y los ejercicios del 14 al 19 y el ejercicio 23 del tema 6 y 7 no entran en el temario (ya que no se han explicado). Tampoco preguntaremos en problemas por el cálculo de un p-valor

En el examen se podrán llevar las siguientes fotocopias (y sólo éstas): Formulario de las principales variables aleatorias (1 página), Tablas de distribuciones (8 páginas), Tablas de la distribución binomial y de Poison (que dio Carlos Glez. Alcón)(8 páginas) y hojas de intervalos de confianza y contrastes de hipótesis (6 páginas). Cualquier otro documento no está permitido y tienen que ser los que han entregado los profesores.

Junto con el examen se podrá tener las tablas anteriores, bolígrafos y una calculadora. Cualquier otro cosa, como teléfonos móviles, MP3 o cámaras no están permitidas.

El examen tendrá una duración de 3 horas y media. Habrá que identificarse a la hora de hacer el examen (DNI, carnet de conducir u otro documento identificativo).

La persona que NO tenga la fase de prácticas Aptas, tendrá que realizar un examen práctico que será convocado con anterioridad.

Profesores

Profesor Teléfono Correo electrónico

Despacho

Hipólito Hernández Pérez

922.84.52.45 hhperez@ull.es Edificio de Informática 2º planta (al final del pasillo)

Juan José Salazar González

922.31.81.84 jjsalaza@ull.es Edificio de Física y Matemáticas (4º planta) despacho 94

Número de créditos:       3 (teoría) +  3 (problemas) + 1,5 (laboratorio)Carácter:     Obligatoria.Curso y cuatrimestre:     Segundo curso, primer cuatrimestre

Contenidos

En esta asignatura se presentan los conceptos básicos de la probabilidad y estadística matemática. Las aplicaciones prácticas se realizarán en le contexto de los problemas de ingeniería.Programa:

Tema 1. Introducción a la estadística y la probabilidad. Tema 2. Estadística descriptiva. Problemas.

Tema 3. Cálculo de probabilidades. Problemas. Soluciones.

Tema 4. Variables aleatorias. Distribuciones discretas y continuas. Problemas. Tablas. tabla binomial y Poisson. Formulario. Soluciones

Tema 5. Introducción al muestreo.

Tema 6. Estimación paramétrica.

Tema 7. Contrastes de hipótesis paramétricas. Problemas (tema 6 y 7). Intervalos y contrastes. Soluciones

Prácticas de Laboratorio

Ver la página de prácticas de laboratorio.

Bibliografía:

G. C. Canavos. Probabilidad y Estadística. McGraw-Hill. W. Y. Mendenhall, T. Sincich. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y

Ciencias, Prentice Hall.

R. L. Scheaffer, J. T. McClave. Probabilidad y Estadística para Ingeniería, Grupo Editorial Iberoamérica.

V. Quesada, A. Isidoro y L.A. López, "Curso y ejercicios de estadística", Alhambra universidad.

C. M. Cuadras. Problemas de Probabilidades y Estadística. Tomos I y II, Ed. PPU.

S. Ríos. Ejercicios de Estadística, Paraninfo.

M. R. Spiegel. Estadística. McGraw-Hill.

R. E. Walpole, R. H. Myers. Probabilidad y Estadística.

J.J. Salazar, M. López, "Ejercicios Resueltos de Probabilidad", Gobierno de Canarias, 2001.

Tutorías

Primer cuatrimestre:

Lunes y jueves de 10:00 a 12:00 horas y miércoles de 15:00 a 17:00 horas.

Segundo cuatrimestre:

Lunes y jueves de 10:00 a 12:00 horas y miércoles de 15:00 a 17:00 h

Métodos Estadísticos de la Ingeniería

Descripción: Prácticas de estadistica aplicada a las carreras tecnologicasMateria: EstadisticaMetadatos: Fecha: 13/12/2007Director del curso: Cabrera García, SuitbertoUniversidad: UPV

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1 Estadística Descriptiva Unidimensional1 Practica Estadística Descriptiva Unidimensional, Introducción   1 min, 39 s 2 Distribuciones de frecuencias unidimensionales   6 min 3 Medidas que caracterizan una distribución de frecuencias   10 min, 15 s 4 Distribuciones Unidimensionales. Representaciones gráficas   19 min, 43 s 2 Estadística Descriptiva Bidimensional1 Introducción   1 min, 57 s 2 Tablas de frecuencia de doble entrada   8 min, 1 s 3 Representaciones gráficas   6 min, 8 s 4 Covarianza y correlación muestral   3 min, 30 s 3 Las Distribuciones Continuas1 Introducción a las Distribuciones Continuas   1 min, 12 s 2 Modelos Probabilísticos   4 min, 11 s 3 Distribución Exponencial. Cálculos con el Stargraphics   6 min, 39 s 4 Distribución Normal   4 min, 56 s 5 Distribución Normal.Cálculos con el Statgraphis   7 min, 32 s 4 Inferencia paramétrica1 Introducción a la inferencia paramétrica   1 min, 25 s 2 Introducción al contraste de hipótesis   4 min, 8 s 3 Análisis de una muestra procedente de una distribución normal   7 min, 16 s 4 Análisis de dos muestras procendentes de poblaciones normales   7 min, 35 s 5 Regresión Lineal1 Regresión Lineal. Breve Introducción Teórica   1 min, 3 s 2 Regresión Lineal. Cálculos con el Statrgaphics y Análisis de resultados   6 min, 48 s 3 Regresión Lineal. Introducción teórica   7 min, 12 s 6 Distribuciones de variables discretas1 Distribuciones de variables discretas. Introducción   1 min, 29 s 2 Distribuciones de variables discretas   5 min, 4 s 3 Distribución de Bernoulli   6 min, 39 s 4 Distribución Binomial   6 min, 45 s 5 Distribución de Poisson   9 min, 36 s 6 Distribución Geométrica   6 min, 4 s 7 Relación entre las distribuciones de Poisson y la normal   4 min, 59 s 7 Distribuciones estadísticas1 RELACIÓN ENTRE LAS DISTRIBUCIONES BINOMIAL Y POISSON   2 min, 58 s 2 DISTRIBUCIONES DE VARIABLES DISCRETAS. CONCLUSIONES  2 min, 32 s 3 DISTRIBUCIÓN GI DOS   6 min, 16 s 4 DISTRIBUCIÓN t DE STUDENT   8 min, 38 s 5 DISTRIBUCIÓN F DE SNEDECOR   6 min, 40 s 6 Función de densidad y función de distribución   6 min, 10 s 7 Distribución uniforme o rectangular   5 min, 28 s 8 Distribución exponencial   8 min, 36 s 8 StatGraphic1 Statgraphics. Introducción   2 min, 46 s 2 Statgraphics. Aspectos Generales   4 min, 55 s 3 Statgraphics. Trabajar con datos   5 min, 1 s 4 Práctica1. Statgraphics. Ejercicio 1   6 min, 59 s 5 Práctica1. Statgraphics. Ejercicio 2   4 min, 43 s 6 Práctica1. Statgraphics. Ejercicio 3   5 min, 55 s 7 Práctica1. Statgraphics. Ejercicio 4   5 min, 41 s 8 Práctica1. Statgraphics. Ejercicio 5   3 min, 15 s 9 Practica 2. Statgraphics Ejercicio 1   10 min, 21 s 10 Practica 2. Statgraphics Ejercicio 2   6 min, 9 s 11 Practica 2. Statgraphics Ejercicio 3   5 min, 42 s 12 Practica 2. Statgraphics Ejercicio 4   3 min, 53 s 13 Practica 2. Statgraphics Ejercicio 5   5 min, 12 s

14 Práctica 3. Statgraphics. Ejercicio 1   9 min, 51 s 15 Practica 3. Statgraphics Ejercicio 2   6 min, 45 s 16 Practica 3. Statgraphics Ejercicio 3   9 min, 32 s 17 Practica 3. Statgraphics Ejercicio 4   6 min, 32 s 9 Probabilidades1 Probabilidades. Introducción   4 min, 22 s 2 Probabilidad. Concepto y propiedades   6 min, 1 s 3 Probabilidad condicional   6 min, 50 s 4 Teorema de la probabilidad total   7 min, 48 s 5 Teorema de Bayes   7 min, 43 s 10 Distribución Normal1 Distribución normal. Introducción   2 min, 42 s 2 Distribución normal. Conceptos y propiedades   6 min, 55 s 3 Distribución normal. Tablas   8 min, 32 s 4 Distribución normal. Papel probabilístico normal   5 min, 12 s 5 Distribución normal. Teorema central del límite   7 min, 6 s 11 Representaciones Gráficas1 Representaciones gráficas. Histogramas de frecuencias   7 min, 22 s 2 Representaciones gráficas. Diagrama de Box-Whisker   6 min, 30 s 12 Distribuciones en el muestreo1 Distribuciones en el muestreo. Conceptos generales   7 min, 36 s 2 Distribuciones en el muestreo. Distribución de la media muestral   4 min, 24 s 3 Distribuciones en el muestreo. Distribución de la varianza muestral   4 min 4 Distribuciones en el muestreo. Muestreo de poblaciones normales   4 min, 47 s 13 Inferencia respecto a una población normal1 Inferencia respecto a una población normal. Un ejemplo   6 min, 36 s 2 Inferencia respecto a una población normal. Normalidad de los datos   6 min, 7 s 3 Inferencia respecto a una población normal. Estudio de la hipótesis m=2000   9 min, 33 s 4 Inferencia respecto a una población normal. Contraste de hipótesis mediante intervalos de confianza   5 min, 25 s 5 Inferencia respecto a una población normal. Intervalo de confianza para m   3 min, 11 s 6 Inferencia respecto a una población normal. Intervalo de confianza para σ²   4 min, 58 s 7 Inferencia respecto a una población normal. Conclusiones   4 min, 3 s 14 Oas (2012)1 Función de densidad y función de distribución   4 min, 34 s 2 Probabilidad condicional   5 min, 35 s 3 Teorema de la Probabilidad total   7 min, 1 s 4 Inferencia respecto a una población normal. Un ejemplo   5 min, 35 s 5 Inferencia respecto a una población normal. Normalidad de los datos   5 min, 54 s 6 Inferencia respecto a una población normal. Estudio de la hipótesis m=m0   8 min, 14 s 7 Inferencia respecto a una población normal. Intervalo de confianza para la media   6 min, 20 s 8 Inferencia respecto a una población normal. Intervalo de confianza para la varianza   6 min, 43 s 15 sin titulo1 Comparación de dos poblaciones normales. Introducción.   8 min, 8 s 2 Comparación de dos poblaciones normales. Análisis de varianza.   8 min, 14 s 3 Comparación de dos poblaciones normales. Diferencia de medias.   9 min, 20 s 4 ANOVA. Introducción   9 min, 9 s 5   9 min, 20 s 6 Intervalos LSD para la comparación de medias   6 min, 44 s 16 Control Estadísitico de Calidad. Gráficos de Control0   2 min, 17 s 1 Calidad y características de calidad.   6 min, 47 s 2 Control estadístico de la calidad. Control de procesos.    3 Gráficos de Control   6 min, 30 s 4 Gráficos de Control. Objetivos   7 min, 21 s 5 Tipos de Gráficos de Control   8 min, 59 s 6   1 min, 48 s