Métodos Cuantitativos - Edinburgh Business School

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MétodosCuantitativosProfesor David TargettQM-A2-ES 1/2011 (1122)

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Métodos CuantitativosEl autor del programa de Métodos Cuantitativos, David Targett, es profesor de Sistemas de Información en la Escuelade Administración de la Universidad de Bath. Anteriormente ocupó el cargo de profesor adjunto de Ciencias deToma de Decisiones en la Escuela de Negocios de Londres. El profesor Targett tiene muchos años de experiencia enla formación de ejecutivos que desean incorporar herramientas numéricas a su acervo de destrezas gerenciales, yañadir así nuevos enfoques a sus metodologías de toma de decisiones. Su estilo se basa en la desmitificación detécnicas complejas y en la clara demostración de su relevancia, así como de sus limitaciones, en la vida real. Sus libros,entre los cuales se incluyen Coping with Numbers ("Cómo Vérselas con Números") y The Economist Guide to BusinessNumeracy ("Guía de Técnicas Numéricas para Negocios publicado por The Economist"), hacen énfasis en la comunicaciónpor encima del rigor técnico, y han gozado de ventas a nivel mundial.Ha escrito más de 50 estudios de casos prácticos, los cuales confirman la creciente integración de los métodoscuantitativos con otros aspectos de la gestión. Los casos abarcan una amplia variedad de sectores de la industria eilustran la naturaleza cambiante de los métodos cuantitativos y las crecientes repercusiones que tienen en losindividuos a cargo de la toma de decisiones en la era de la tecnología de la información. Asimismo, comprueban lavasta experiencia práctica acumulada por el Prof. Targett en organizaciones internacionales, tanto en el sector públicocomo en el privado.A uno de sus muchos artículos, un estudio sobre el suministro de información gerencial, le fue otorgado el PremioPergamon en 1986.Formó parte del equipo que diseñó el prestigioso programa de MBA a tiempo parcial de la Escuela de Negocios deLondres, del cual fue director entre los años 1985 y 1988. Durante este lapso, amplió el alcance internacional de laenseñanza, al dirigir los primeros grupos de estudio en Hong Kong, Singapur y en los Estados Unidos. Ha impartidoclases en todos los programas principales que ofrece la Escuela de Negocios de Londres. Ha desarrollado y dirigidocursos sobre gerencia para un gran número de importantes empresas, entre ellas:British Rail (Ferroviaria Británica)CiticorpMarks and Spencer (almacenes del Reino Unido)Shell

Primera edicion publicada en Gran Bretana el 2003.(c) David Targett 1990, 2000, 2001The rights of Profesor David Targett to be identified as Author of this Work has been asserted in accordance withthe Copyright, Designs and Patents Act 1988.ESReservados todos los derechos. No esta permitida la reproduccion total o parcial de esta publicacion ni se puedeguardar su contenido en soportes electronicos, asi como la transmision de la misma por medio alguno, ya seaelectronico, mecanico, en forma de fotocopias o grabaciones, sin el permiso implicito de los autores. Esta prohibidoel prestamo, reventa, alquiler o cualquier otra forma de explotacion comercial de este libro sin el permiso implicitode los autores.

ContenidoPARTE 1Módulo 1Módulo 2PARTE 2Módulo 3PRESENTACIÓN Y TRAYECTORIA PROFESIONALIntroducción a la Estadística: Algunos Usos Sencillos, Correctos istribuciones Estadísticas Discretas1.4Distribuciones Estadísticas Continuas1.5Distribuciones Estándar1.6Usos Incorrectos de la Estadística1.7Cómo Detectar Errores Estadísticos1.8Observaciones FinalesPreguntas de RepasoEstudio de Caso Práctico 1.1: Venta de Billetes de AviónCaso Práctico 1.2: JP Carruthers Co.Caso Práctico 1.3: Cartas al 1/30Matemáticas Básicas: Matemáticas Escolares Aplicadas a ión Gráfica2.3Manejo de Ecuaciones2.4Funciones Lineales2.5Ecuaciones Simultáneas2.6Funciones ExponencialesPreguntas de RepasoEstudio de Caso Práctico 2.1: Formulación AlgebraicaEstudio de Caso Práctico 2.2: CNX Armaments Co.Estudio de Caso Práctico 2.3: Bonzo CorporationEstudio de Caso Práctico 2.4: Comida para Perros O DE NÚMEROSComunicación de las para la Presentación de DatosEl Caso Especial de los Datos ContablesComunicación de Datos Mediante GráficosMétodos Cuantitativos Edinburgh Business Schoolv

ContenidoMódulo 4Módulo 5Módulo 6vi3.5Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 3.1: Medidas de Desempeño de las MunicipalidadesCaso Práctico 3.2: Cuenta de Resultados de una Compañía MultinacionalCaso práctico 3.3: PIB de PaísesCaso práctico 3.4: Eficacia de la Energía3/213/223/243/243/253/25Análisis de Datos4/14.1Introducción4.2Problemas de la Administración en el Análisis de Datos4.3Directrices para el Análisis de Datos4.4Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 4.1: Corresponsal de AutomovilismoCaso Práctico 4.2: Cuentas GeográficasCaso Práctico 4.3: Proyecto de Salarios4/14/24/64/154/164/174/184/19Medidas de Resumen5/15.1Introducción5.2Utilidad de las Medidas5.3Medidas de Ubicación5.4Medidas de Dispersión5.5Otras Medidas de Resumen5.6Manejo de Valores Atípicos5.7Índices5.8Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 5.1: Pruebas de FocosCaso Práctico 5.2: La Cuenta de Gastos del Sr. SmithCaso Práctico 5.3: Estadísticas de Empleo MensualesCaso Práctico 5.4: Distancias de ViajeCaso Práctico 5.5: Productos Derivados del 5/345/345/34Métodos de ciónAplicaciones del MuestreoLas Ideas que Subyacen tras el MuestreoMétodos de Muestreo AleatorioMuestreo ComparativoEdinburgh Business School Métodos Cuantitativos

ContenidoPARTE 3Módulo 7Módulo 86.6La Precisión de las Muestras6.7Dificultades Típicas en el Muestreo6.8¿De qué Tamaño debe ser la Muestra?6.9Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 6.1: Alumnos de una Escuela de NegociosCaso Práctico 6.2: Banco de Compensación6/126/136/156/166/176/196/19MÉTODOS istribuciones Observadas7.3Conceptos de Probabilidad7.4Distribuciones Estándares7.5La Distribución Binomial7.6La Distribución Normal7.7Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 7.1: Calificaciones FinalesCaso Práctico 7.2: Partes AutomotricesCaso Práctico 7.3: Cuentas de Tarjetas de CréditoCaso Práctico 7.4: Cereales para el /31Inferencia Estadística8/18.1Introducción8.2Aplicaciones de la Inferencia Estadística8.3Niveles de Confianza8.4Distribución Muestral de la Media8.5Estimación8.6Pruebas de Significación Básicas8.7Más Pruebas de Significación8.8Reservas acerca del Uso de Pruebas de Significación8.9Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 8.1: Tienda de AlimentosCaso Práctico 8.2: Asociación GerencialCaso Práctico 8.3: Compañía TextilCaso Práctico 8.4: Compañía de Seguros Titan 98/298/30Métodos Cuantitativos Edinburgh Business Schoolvii

ContenidoMódulo 9Módulo 10PARTE 4Módulo 11viiiMás Distribuciones9/19.1Introducción9.2Distribución de Poisson9.3Grados de Libertad9.4Distribución de la t9.5Distribución de Chi Cuadrado9.6Distribución F9.7Otras Distribuciones9.8Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCasos Práctico 9.1: Accidentes AéreosCasos Práctico 9.2: Autos álisis de Varianza10/110.1 Introducción10.2 Aplicaciones10.3 Análisis de Varianza a Una Vía10.4 Análisis Bidireccional de Varianza10.5 Extensiones del Análisis de Varianza10.6 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 10.1: DetergenteCaso Práctico 10.2: 10/17RELACIONES ESTADÍSTICASRegresión y Correlación11/111.1 Introducción11.2 Aplicaciones11.3 Conceptos Matemáticos Preliminares11.4 Línea de Regresión11.5 Correlación11.6 Comprobación de los Residuos11.7 Cálculos de Regresión con una Computadora Personal (PC)11.8 Salvedades acerca de la Regresión y la Correlación11.9 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 11.1: Oficinas de Reservas de Boletos de TrenCaso Práctico 11.2: Cadena de Tiendas 11/2111/2211/2411/24Edinburgh Business School Métodos Cuantitativos

ContenidoMódulo 12PARTE 5Módulo 13Módulo 14Análisis de Regresión Avanzado12/112.1 Introducción12.2 Análisis de Regresión Múltiple12.3 Análisis de Regresión no Lineal12.4 Fundamentos Estadísticos de la Regresión y de la Correlación12.5 Resumen del Análisis de Regresión12.6 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 12.1: Marketing de Discos Compactos (CD)Caso Práctico 12.2: Procesamiento de Residuos Metálicos ICaso Práctico 12.3: Procesamiento de Residuos Metálicos RONÓSTICO COMERCIALEl Contexto del Pronóstico13/113.1 Introducción13.2 Revisión de las Técnicas de Pronóstico13.3 Aplicaciones13.4 Técnicas Cualitativas de Pronóstico13.5 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 13.1: Diseño Automotor13/113/213/413/513/1713/1813/20Técnicas de Series de Tiempos14/114.114.2IntroducciónSituaciones dónde se pueden Aplicar con Éxito los Métodos de Seriesde Tiempos de Posesión14.3 Serie Estacionaria14.4 Series con Tendencia14.5 Series con Tendencia y Estacionalidad14.6 Series con Tendencia, Estacionalidad y Ciclos14.7 Revisión de las Técnicas de Series de Tiempos14.8 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 14.1: Decoración de InterioresCaso Práctico 14.2: Fabricación de Maquinaria de JardineríaCaso Práctico 14.3: McClune e HijosMétodos Cuantitativos Edinburgh Business 14/2114/21ix

ContenidoMódulo 15Apéndice 1Apéndice 2Gestión de los Pronósticos15/115.1 Introducción15.2 El Rol del Gerente en el Pronóstico15.3 Directrices del Sistema de Pronóstico de una Organización15.4 Errores de Pronóstico15.5 Observaciones FinalesPreguntas de RepasoCaso Práctico 15.1: Decoración de InterioresCaso Práctico 15.2: Compañía TeatralCaso Práctico 15.3: Planta de ablas EstadísticasHoja de Fórmulas de ExamenA1/1A2/1Fórmula abreviadaDistribución BinomialEstimaciónDistribución de PoissonDistribución NormalDistribución de la tDistribución Chi-CuadradoDistribución FAnálisis de Varianza a Una VíaAnálisis de Varianza a Dos VíasRegresiónCoeficiente de CorrelaciónPrueba con Valores OscilantesSuavización ExponencialMétodo de HoltError Cuadrático MedioApéndice 3Exámenes Finales de PrácticaExamen Final de Práctica 1Examen Final de Práctica 2Apéndice 4Respuestas a las Preguntas de RepasoMódulo 1Módulo 2Módulo A3/13/23/11A4/14/14/64/12Edinburgh Business School Métodos Cuantitativos

ContenidoMódulo 4Módulo 5Módulo 6Módulo 7Módulo 8Módulo 9Módulo 10Módulo 11Módulo 12Módulo 13Módulo 14Módulo ÍndiceI/1Métodos Cuantitativos Edinburgh Business Schoolxi

PARTE 1Presentación y TrayectoriaProfesionalMódulo 1 Introducción a la Estadística: Algunos UsosSencillos, Correctos e IncorrectosMódulo 2 Matemáticas Básicas: Matemáticas EscolaresAplicadas a la AdministraciónMétodos Cuantitativos Edinburgh Business School

Módulo 1Introducción a la Estadística: AlgunosUsos Sencillos, Correctos eIncorrectosContenido1.1Introducción . 1/11.2Probabilidad . 1/31.3Distribuciones Estadísticas Discretas . 1/51.4Distribuciones Estadísticas Continuas. 1/81.5Distribuciones Estándar. 1/111.6Usos Incorrectos de la Estadística . 1/161.7Cómo Detectar Errores Estadísticos . 1/201.8Observaciones Finales . 1/22Preguntas de Repaso . 1/24Estudio de Caso Práctico 1.1: Venta de Billetes de Avión . 1/25Caso Práctico 1.2: JP Carruthers Co. . 1/26Caso Práctico 1.3: Cartas al Periódico . 1/30Lectura previa requerida: ningunaObjetivos de AprendizajeEste módulo proporciona una visión general de la estadística. Presenta ideas y conceptosbásicos a manera de generalidades, antes de tratarlos con más profundidad en módulosposteriores. Su objetivo es ofrecer una forma sencilla de adentrarse en el tema, para aquellosque no tienen conocimientos previos de estadística. Es una respuesta a la opinión cínica queafirma que para leer un texto sobre estadística se tiene que haberlo leído antes. Para quienestengan conocimientos previos de estadística, el módulo les proporcionará un amplio marcode referencia para el estudio del tema.1.1IntroducciónLos términos "estadísticas" y "estadística" hacen referencia, respectivamente, a una serie denúmeros y a la ciencia dedicada al estudio de series de números. Bajo cualquier definición,este tema ha sido el blanco de bastante abuso, como se evidencia en la expresión "mentiras,malditas mentiras y estadísticas". Es posible que se deba a que, en buena medida, la gente noha entendido que la estadística es similar a un lenguaje. De la misma manera en la que sepuede dar mal uso al lenguaje hablado o escrito (por ejemplo, por los políticos y periodistas),Métodos Cuantitativos Edinburgh Business School1/1

Módulo 1 / Introducción a la Estadística: Algunos Usos Sencillos, Correctos e Incorrectosel lenguaje numérico de la estadística también se puede utilizar de forma incorrecta (por losmismos políticos y periodistas). Culpar a la estadística por esto es tan poco sensato comosería culpar al idioma castellano cuando no se cumplen las promesas electorales.No es necesario saber de estadística para hacer un mal uso deliberado de ella (otra expresión: "los cálculos pueden mentir y los mentirosos pueden calcular"). No obstante, los malosusos a menudo pasan desapercibidos, ya que pocas personas parecen tener los conocimientos (y la seguridad en su uso) para manejar números. Comparativamente, hay muchas máspersonas que sí manejan bien las palabras. El número de personas con buenos conocimientos numéricos es menor que el de personas con buenos conocimientos lingüísticos. Sinembargo, lo que hace falta para detectar los malos usos de la estadística es el sentido común,con una pequeña cantidad de conocimientos técnicos.Las dificultades se multiplican por las actitudes poco realistas de aquellos que verdaderamente tienen conocimientos de la estadística. Por ejemplo, si las memorias anuales de unaempresa indican que el valor del inventario físico es de 34 236 417 (o aun si se indica 34 236 000), la afirmación se torna verosímil debido a la precisión de las cifras. Si presenciáramos el cálculo de las cifras realizado por los contadores, uno podría pensar que el métodode recopilación de datos no justifica semejante grado de precisión. Una investigación demercado que indique que 9 de cada 10 perros prefieren la comida para perros Bonzo estambién engañosa, pero de una manera mucho más evidente. En última instancia, laafirmación carece de sentido, como se ve al hacer las siguientes preguntas: "¿En vez de quéotra comida?", "¿En qué circunstancias?", "¿9 de qué grupo de 10 perros?"Tales ejemplos y muchos, muchos más de mayor o menor sutileza, han dado una malareputación a la estadística, lo que con frecuencia se emplea como excusa para dejarla a unlado. Desafortunadamente, es imposible prescindir de la estadística en el mundo de losnegocios. La toma de decisiones se basa en la información y ésta aparece a menudo en formanumérica. Para tomar buenas decisiones, es necesario organizar y entender los números. Estaes la razón de ser de la estadística y el porqué es tan importante tener algunos conocimientosacerca de ella.La estadística puede dividirse en dos partes. La primera parte puede denominarse estadística descriptiva. A grandes rasgos, esta primera parte se ocupa del problema de ordenaruna gran cantidad de datos, con el fin de hacer evidente sus principales características. Setrata de transformar números en información real y útil. Aquí se encuentran conceptossencillos, como por ejemplo, la organización y preparación de datos a fin de poder apreciarsus patrones y también el resumen de los datos para facilitar su manejo y su comunicación aotros. Asimismo, incluye un aspecto que tiene mucha importancia en la actualidad: eltratamiento computarizado de las estadísticas empresariales, en la estructura en que lasuministran los sistemas de información de gestión y los sistemas de apoyo a la toma dedecisiones.La segunda parte puede denominarse a grandes rasgos como estadística matemática o inferencia estadística. Esta parte se ocupa del problema de cómo analizar una pequeña cantidad deinformación recopilada (denominada la muestra), a fin de inferir conclusiones generalesacerca de la cantidad total de elementos similares que existen en el mundo (denominada lapoblación). Un ejemplo son las encuestas de opinión, las cuales usan la inferencia estadísticapara hacer afirmaciones acerca del total del electorado de un país, con base en el resultado deapenas unos cientos de entrevistas.1/2Edinburgh Business School Métodos Cuantitativos

Módulo 1 / Introducción a la Estadística: Algunos Usos Sencillos, Correctos e IncorrectosAmbas partes de la estadística son vulnerables a los malos usos. Sin embargo, con unospocos conocimientos y una gran cantidad de sentido común, se pueden identificar los error

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