TEMAS Y SUBTEMAS:

 

UNIDAD I. ANÁLISIS DE DATOS DE NEGOCIOS.

 

1.1 Definición de Estadística de Negocios.

1.2 Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística.

1.3 Estadística Clásica y análisis bayesiano de decisiones.

1.4 Variables Discretas y Variables Continúas.

1.5 Obtención de Datos a través de Experimentos y Encuestas.

1.6 Métodos de Muestréo Aleatorio.

1.6.1 Utilización de Computadoras para generar números aleatorios.

 

UNIDAD II. PRESENTACIONES ESTADÍSTICAS.

 

2.1 Distribuciones de Frecuencias.

2.2 Intervalos de Clase.

2.3 Histográmas y Polígonos de Frecuencias.

2.4 Curvas de Frecuencias.

 

2.5 Distribuciones de Frecuencias Acumuladas.

2.6 Distribuciones de Frecuencias Relativas.

2.7 Distribución de Frecuencias del Tipo “ y menor qué”.

2.8 Gráficas de Barras y Gráficas de Línea.

2.9 Gráficas de Pastel.

2.10 Resultados por Computadora.

 

 

 

 

UNIDAD III. DESCRIPCIÓN DE DATOS DE NEGOCIOS: MEDIDAS DE POSICIÓN.

 

3.1 Medidas de Posición en conjuntos de Datos.

3.2 La Media Aritmética.

3.3 La Media Ponderada.

3.4 La Mediana.

3.5 La Moda.

3.6 Relación entre la Media, la Mediana y la Moda.

3.7 Cuartiles, Deciles y Porcentajes.

3.8 La Media Aritmética para datos Agrupados.

3.9 La Mediana para datos agrupados.

3.10 La Moda para datos agrupados.

3.11 Cuartiles, Deciles y Porcentajes para datos agrupados.

3.12 Resultados por Computadora.

 

UNIDAD IV. DESCRIPCIÓN DE DATOS DE NEGOCIOS: MEDIDAS DE VARIABILIDAD.

 

4.1 Medidas de variabilidad en conjunto de datos.

4.2 El Rango.

4.3 Rangos Modificados.

4.4 La desviación Media.

4.5 La varianza y la desviación estándar

4.6 Cálculos abreviados de la Varianza y la desviación estándar

4.7 Uso de la desviación estándar

4.8 El coeficiente de Variación.

4.9 Coeficiente de Asimetría de Pearson.

4.10 El Rango y los Rangos modificados para datos agrupados.

4.11 La desviación media para datos agrupados.

4.12 La Varianza y la desviación estándar para datos agrupados.

4.13 Resultados por Computadora.

 

UNIDAD V. PROBABILIDAD.

 

5.1 Definiciones Básicas de Probabilidad.

5.2 Expresión de Probabilidad.

5.3 Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes.

5.4 Las reglas de Adición.

5.5 Eventos dependientes, eventos Independientes y Probabilidad Condicional.

5.6 Las reglas de Multiplicación.

5.7 Teorema de Bayes.

5.8 Tablas de Probabilidades Conjuntas.

5.9 Permutaciones.

5.10 Combinaciones.

 

UNIDAD VI. ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO Y PRONOSTICOS DE NEGOCIOS.

 

6.1 El Modelo clásico de las series de tiempo.

6.2 Análisis de tendencia.

6.1 Análisis de variaciones Cíclicas.

6.2 Medición de las Variaciones Estacionales.

6.3 Aplicación de Ajustes Estacionales.

6.4 Pronósticos basados en los factores de tendencia y Estacionales.

6.5 Pronósticos cíclicos e indicadores de Negocios.

6.6 La suavización exponencial como método de pronóstico.

6.7 Resultados por Computadora.

 

 

 

UNIDAD VII. NÚMEROS ÍNDICES PARA ECONOMÍA Y NEGOCIOS.

 

7.1 Introducción.

7.2 Construcción de Índices Simples.

7.3 Construcción de Índices Agregados de Precios

7.4 Relativos en Cadena.

7.5 Cambio del Período Base.

7.6 Fusión de dos Series de números índices.

7.7 Índice de Precios al Consumidor (IPC).

7.8 Poder de Compra y Deflación de valores de una serie de tiempo.

7.9 Otros Índices Publicados.

 

UNIDAD VIII. ANÁLISIS BAYESIANO DE DECISIÓN: TABLAS DE PAGOS Y ÁRBOLES DE DECISIÓN.

 

8.1 Estructura de las tablas de Pago.

8.2 Toma de decisiones con base únicamente en Probabilidades.

8.3 Toma de decisiones con base únicamente en las consecuencias económicas.

8.4 Toma de decisiones con base en probabilidades y en las consecuencias económicas: el criterio del pago esperado.

8.5 Análisis de Árboles de Decisión.

8.6 La utilidad esperada como criterio de decisión.

 

UNIDAD IX. ANÁLISIS BAYESIANO DE DECISIÓN: EL USO DE INFORMACIÓN MUESTRAL.

 

9.1 El valor esperado de información perfecta.

9.2 Distribuciones de Probabilidad a Priori y a Posteriori.

9.3 Análisis Bayesano a Posteriori y valor de la información Muestral.

9.4 Análisis Preposterior: valor esperado de la información muestral (VIEM ) antes del muestréo.

9.5 Ganancia Neta Esperada del Muestréo (GNEM) tamaño óptimo de la muestra.