ACTIVIDAD ESTADÍSTICA
MATERIA
ESTADISTICA II
PROFESOR
EDWAR QUIÑONEZ
ESTUDIANTE
DAYHANNA CADAVID ANDRADE
COD. 2946323998
UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA CAMPUS CALI
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS ECONÓMICAS Y CONTABLES
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Análisis de Datos: Prediciendo Comportamientos con Excel, Ejercicios de Estadística
En este documento se muestra cómo utilizar Excel para predecir el comportamiento de diferentes situaciones mediante el análisis de datos. Se presentan tres puntos: el análisis de la relación entre el salario y las ausencias laborales, la relación entre el desempleo y el crecimiento económico, y el análisis de gastos y ventas de un producto. Se utilizan métodas estadísticas como la regresión lineal y el análisis de dispersión.
Tipo: Ejercicios
2021/2022
1 / 19
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ACTIVIDAD ESTADÍSTICA
MATERIA
ESTADISTICA II
PROFESOR
EDWAR QUIÑONEZ
ESTUDIANTE
DAYHANNA CADAVID ANDRADE
COD. 2946323998
UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA CAMPUS CALI
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS ECONÓMICAS Y CONTABLES
Contenido
INTRODUCCION.............................................................................................................................. 2
DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD...................................................................................................... 3
PUNTO 1..................................................................................................................................... 3
PUNTO 2..................................................................................................................................... 8
PUNTO 3................................................................................................................................... 11
PUNTO 4................................................................................................................................... 14
PUNTO 5................................................................................................................................... 16
CONCLUSIONES............................................................................................................................ 18
REFERENCIAS................................................................................................................................ 19
INTRODUCCION
En estos documentos mostramos el procedimiento para poder predecir el
comportamiento de diferentes situaciones en las que se necesiten realizar
estimaciones, esto utilizando el software ofimático de Excel, en el cual se pueden
es el de menor grado, 12 el más alto) y después muestreó aleatoriamente a un
grupo de trabajadores. Determinó el grado de salario de cada trabajador y el
número de días que ese empleado había faltado en los últimos 3 años.
Categoría de salarioAusencias
2 39
3 38
3 40
5 36
6 31
7 29
7 32
8 29
8 20
8 26
9 13
9 15
9 16
10 17
11 18
11 13
a) Elabore un diagrama de dispersión para estos datos e indique el tipo de
relación.
El tipo de relación de este diagrama de dispersión es negativo, debido a
que entre más aumenta la categoría de salario (eje x) menor es la cantidad
de ausencias (eje y).
y = - 3,2051x + 48,
12
17
22
27
32
37
42
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Ausencias
Categoria Salario
Categoria Salarios vs Ausencias (linea de tendencia automatica)
b) Hallar el valor de los coeficientes y la ecuación de estimación, usando
mínimos cuadrados ordinarios – MCO
Categoría de salario eje x Ausencias eje y x*y x^2 Pronosticado
∑
r (formula) -0,
r (excel) -0,
El coeficiente de relación encontrado es cercano a (-1), siendo así la
correlación entre las dos variables fuerte, entendiendo que es una
correlación negativa, en este caso se puede usar para realizar pronósticos
en este caso.
e) Hallar el valor de R2 y analizar el comportamiento de las variables objeto de
estudio
Categoría de salario Ausencias Pronosticado (y-ŷ)^2 (y-)^
2 39 42,57692308 12,7943787 175,
3 38 39,37179487 1,88182117 150,
3 40 39,37179487 0,394641683 203,
5 36 32,96153846 9,232248521 105,
6 31 29,75641026 1,54651545 27,
7 29 26,55128205 5,996219592 10,
7 32 26,55128205 29,68852728 39,
8 29 23,34615385 31,96597633 10,
8 20 23,34615385 11,19674556 33,
8 26 23,34615385 7,042899408 0,
9 13 20,14102564 50,99424721 162,
9 15 20,14102564 26,43014464 115,
9 16 20,14102564 17,14809336 95,
10 17 16,93589744 0,004109139 76,
11 18 13,73076923 18,22633136 60,
11 13 13,73076923 0,534023669 162,
116 412 412 225,0769231 1427
Promedio 7,25 25,75 25,
∑
R^2 (formula) 0,
R^2 (Excel) 0,
Hay un 85% aprox. de que este modelo prediga de forma correcta las faltas
según la categoría de salario.
f) Hallar el número de ausencias de los trabajadores de acuerdo con las
siguientes categorías, 1, 3, 5, 7, 9, 12
Categoría de salario eje x Ausencias eje y Pronosticado (Excel)
En el Cuadro 1 presentamos la serie de datos de la tasa de desempleo anual en
Islandia durante el período 1985 a 2017 con la tasa de crecimiento del producto
industrial.
y = - 0,3665x + 10,
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Tasa de desempleo
Crecimiento
Crecimiento vs Tasa de Desempleo
Usando Mínimos Cuadrados Ordinarios encuentre la forma funcional que
satisface la información
∑X 386,
∑Y 195,
∑XY 1497,
∑X^2 6686,
PROM X 11,
PROM Y 5,
n 33
m -0,
b 10,
Ecuación manual con ecuación de línea de tendencia similares.
Pronostique el comportamiento de la tasa de desempleo, datos los
siguientes niveles de crecimiento.
Año
Crecimiento
Eje x
Tasa de
desempleo
Eje y
Estimado
PUNTO 3
Se tiene información que corresponde a los gastos en promociones y las ventas
en unidades de un determinado producto, para un determinado canal de venta y
para las últimas 10 semanas. Los datos son presentados en la tabla 1.
a) Establezca la variable dependiente (Y) y la variable independiente (X).
Semana
Gastos
promocionales
(miles de USD)
Ventas (en miles
de unidades)
b) Dibuje un diagrama de dispersión para estos datos.
y = - 0,3665x + 10,
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Tasa de desempleo
Crecimiento
Crecimiento vs Tasa de Desempleo
c) ¿Cuál es la explicación lógica para la relación observada?
∑y 1045
∑y^2 112433
PROM X 22,
PROM Y 104,
∑(x-
)(y-
∑(x-
)^2 322,
∑(y-
)^2 3230,
∑(y- ŷ
)^2 1779,
Formula Excel
Se 14,91364202 14,
r 0,670229767 0,
R^2 0,449207941 0,
Según el coeficiente de correlación se puede determinar que la correlación
es moderada, además según el R^2 se puede decir también que hay un
45% de probabilidad que aumente las ventas si se aumentan los gastos de
promoción.
PUNTO 4
La cuenta satélite de la agroindustria es una extensión del sistema de cuentas
nacionales, que tiene como objetivo ampliar el conocimiento sobre las actividades
agroindustriales en un sistema integrado que parte desde la producción primaria
(agropecuaria, forestal, piscícola) hasta el primer nivel de transformación
industrial. E cuadro 1, presenta la actividad de sacrificio cabezas de ganado
porcino.
Concepto 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Sacrificio
Formal
1657924 1919367 2277142 2188547 2210904 2497884 2756782 2963876 3047340 3228761 3622047 4070269
Sacrificio
No Formal
1244141 1429298 960630 991284 930441 912554 1016283 1146712 1067013 1493913 1823732 2225103
Total
Nacional
2902065 3348665 3237772 3179831 3141345 3410438 3773065 4110588 4114353 4722674 5445779 6295372
y = 193.472,12x + 1.445.834,
y = 67.149,15x + 833.622,
y = 260.621,27x + 2.279.457,
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Millones
Sacrificio Formal
Sacrificio No Formal
Total Nacional
Lineal ( Sacrificio Formal )
Lineal ( Sacrificio No Formal )
Lineal ( Total Nacional )
PUNTO 5
El cuadro 2, presenta el consumo final de los hogares colombianos por finalidad y
durabilidad a precios corrientes para los periodos 2005 al 2018. Se escogen 5
tipos de bienes y/o servicios al azar y realizar el respectivo grafico de dispersión
explicando el comportamiento de los datos. Seguidamente los análisis de
correlación y determinación de acuerdo con los valores obtenidos y finalmente
realice un pronóstico de las variables objeto de análisis en los años del 2019 al
Tabla con los cinco bienes y/o servicios seleccionados.
AÑO 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
p
Alimentos y
bebidas no
46458 50577 55623 62964 65870 67750 73177 77425 78816 83001 92725 107309 108948 117105
Bebidas
alcohólicas,
7709 8916 10256 10586 11383 11681 12562 13439 14380 15250 16287 18194 21453 22517
Prendas de
vestir y calzado
16177 18345 20125 20645 20899 23253 27825 30210 32799 34443 36392 38669 39987 41300
Alojamiento,
agua,
electricidad,
38570 42524 46320 49834 55034 58954 63244 69329 74597 79723 85797 93164 99654 106224
Muebles,
artículos para
el hogar y para
la conservación
ordinaria del
hogar
10822 12650 13607 14336 14657 16339 17983 19532 19825 21654 24342 25119 26086 27372
y = 5180,4x + 38843
y = 1033,1x + 6152,
y = 2067,1x + 13145
y = 5181,8x + 29920
y = 1282,6x + 9260,
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Título del gráfico
Alimentos y bebidas no alcohólicas Bebidas alcohólicas, tabaco y estupefacientes
Prendas de vestir y calzado Alojamiento, agua, electricidad, gas y otros combustibles
Muebles, artículos para el hogar y para la conservación ordinaria del hogar Lineal (Alimentos y bebidas no alcohólicas)
Lineal (Bebidas alcohólicas, tabaco y estupefacientes) Lineal (Prendas de vestir y calzado)
Lineal (Alojamiento, agua, electricidad, gas y otros combustibles) Lineal (Muebles, artículos para el hogar y para la conservación ordinaria del hogar)
En el gráfico de dispersión se puede observar que los datos conocidos están muy
cercanos a las líneas de tendencia, siendo los productos y/o servicios más usados
alimentos y bebidas no alcohólicas y alojamiento, agua, electricidad, etc.
AÑO
Alimentos y
bebidas no
alcohólicas
Bebidas
alcohólicas
, tabaco y
estupefacie
Prendas de
vestir y
calzado
Alojamiento
, agua,
electricidad,
gas y otros
Muebles,
artículos para
el hogar y para
la conservación
r 0,981575358 0,9867964 0,957085232 0,98774482 0,
R2 0,963490183 0,9737672 0,916012141 0,97563984 0,
Según los resultados de los coeficientes de correlación se puede decir que están
es casi perfecta ya que los datos están muy juntos y además de eso muy cercanos
a la línea tendencia, en cuanto al coeficiente de determinación muestra que este
modelo es más del 90% asertivos en cuanto a los precios que tendrán estos
servicios y/o productos.
PROYECCION
AÑO
Alimentos y
bebidas no
alcohólicas
Bebidas
alcohólicas,
tabaco y
estupefacientes
Prendas de
vestir y
calzado
Alojamiento,
agua,
electricidad, gas
y otros
Muebles,
artículos para el
hogar y para la
conservación
REFERENCIAS
Arreola, S. [sikocl]. (2021, noviembre 16). ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN.
Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=pxZj_Ky6nzQ
Ec. Ricardo Contreras, M. B. A. [RicardoContreras]. (2019, septiembre 11).
Minimos Cuadrados Ordinarios FORMULA. Youtube.
https://www.youtube.com/watch?v=pDL2TD84UO
Estadistica, E. M. [Estadigrafo]. (2016, agosto 31). Coeficiente de Correlacion.
Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=aKsjilxc5ww
Estadistica, E. M. [Estadigrafo]. (2017, febrero 8). Coeficiente de correlación.
Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=nBrNeap771Q
Garcia, V. M. [UC6fbgXklKOaD9WqjbaleMQQ]. (2020, marzo 30). Obtención de
los coeficientes del Modelo de Regresión Lineal por medio de MCO. Youtube.
https://www.youtube.com/watch?v=eq90Ue6Sx5o
MateFacil [Arquimedes1075]. (2015, octubre 16). Ecuación de correlación lineal y
coeficiente de correlación (Ejercicio 1). Youtube. https://www.youtube.com/watch?
v=fNeXC8d5En
Universitat Politècnica de València-UPV [UPV]. (2013, octubre 11). Coeficiente de
determinación y coeficiente de determinación corregido | | UPV. Youtube.
https://www.youtube.com/watch?v=DgGkyLRYpgg