–1/4– 1. Defina los conceptos estadísticos de ... - Innova - UNED
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<strong>UNED</strong>. ELCHE. e-mail: imozas@elx.uned.es<br />
TUTORÍA DE FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA APLICADOS AL TURISMO http://personal.telefonica.terra.es/web/imm/<br />
DIPLOMATURA DE TURISMO DE LA <strong>UNED</strong><br />
ASIGNATURA: Fundamentos <strong>de</strong> Estadística Aplicada al Código <strong>de</strong> la Carrera: 56<br />
Turismo (Primer Curso, 2º Cuatrimestre)<br />
Código <strong>de</strong> la Asignatura: 1808<br />
Examen Correspondiente a la Convocatoria <strong>de</strong> septiembre <strong>de</strong>l curso académico 2002/2003<br />
PRIMERA PARTE: PREGUNTAS TEÓRICAS<br />
<strong>1.</strong> <strong>Defina</strong> <strong>los</strong> <strong>conceptos</strong> <strong>estadísticos</strong> <strong>de</strong> población, marco estadístico, muestra e individuo o<br />
unidad estadística.<br />
Respuesta.-<br />
Población: Conjunto <strong>de</strong> elementos que cumplen una <strong>de</strong>terminada característica (ej.:<br />
clientes <strong>de</strong> un hotel en una <strong>de</strong>terminada fecha).<br />
Individuo o Unidad <strong>de</strong> investigación. Cada uno <strong>de</strong> <strong>los</strong> elementos <strong>de</strong> la Población (ej.:<br />
personas, edificios, oficinas, hoteles, campos <strong>de</strong> golf, etc.).<br />
Muestra: Cualquier subconjunto <strong>de</strong> individuos pertenecientes a una población<br />
<strong>de</strong>terminada.<br />
Marco estadístico. Es el conjunto <strong>de</strong> información (ficheros, listados, etc.) que permite<br />
i<strong>de</strong>ntificar a todos <strong>los</strong> individuos <strong>de</strong> la población. Es la base informativa que empleamos para<br />
seleccionar la muestra. En el marco estadístico no siempre está contenido todo el universo (por las<br />
omisiones, duplicaciones, unida<strong>de</strong>s mal clasificadas, etc.)<br />
2. <strong>Defina</strong> y explique el significado <strong>de</strong> <strong>los</strong> <strong>conceptos</strong> <strong>estadísticos</strong> <strong>de</strong> varianza y <strong>de</strong>sviación<br />
típica<br />
Respuesta.-<br />
La varianza <strong>de</strong> una distribución se <strong>de</strong>fine como la media aritmética <strong>de</strong> <strong>los</strong> cuadrados <strong>de</strong> las<br />
<strong>de</strong>sviaciones respecto a la media. Se representa por s 2 o por σ 2 . Se expresa: σ 2 n 1<br />
2<br />
= ∑ ( X i − X)<br />
n i .<br />
N i=<br />
1<br />
Se llama <strong>de</strong>sviación típica o estándar a la raíz cuadrada <strong>de</strong> la varianza. Es más útil que la<br />
varianza ya que tiene las mismas dimensiones que la media.<br />
3. <strong>Defina</strong> el concepto y significado <strong>de</strong> las medidas <strong>de</strong> curtosis <strong>de</strong> una distribución estadística.<br />
Respuesta.-<br />
Las medidas <strong>de</strong> apuntamiento o curtosis tratan <strong>de</strong> estudiar la distribución <strong>de</strong> frecuencias en la<br />
zona media. El mayor o menor número <strong>de</strong> valores <strong>de</strong> la variable alre<strong>de</strong>dor <strong>de</strong> la media dará lugar a<br />
una distribución más o menos apuntada.<br />
Para estudiar el apuntamiento compararemos el perfil <strong>de</strong> la distribución (polígono <strong>de</strong><br />
frecuencias o histograma) con la <strong>de</strong>nominada campana <strong>de</strong> Gauss <strong>de</strong> ecuación y =<br />
gráfica es:<br />
-4 -2 0<br />
2 4<br />
x<br />
Ello se hace calculando el <strong>de</strong>nominado coeficiente <strong>de</strong> curtosis <strong>de</strong> Fisher<br />
0.6<br />
0.5<br />
0.4<br />
0.3<br />
0.2<br />
0.1<br />
<strong>–1</strong>/<strong>4–</strong><br />
1 −<br />
e<br />
2π<br />
x 2<br />
2<br />
cuya<br />
Septiembre 2003
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Según el valor <strong>de</strong> esta expresión, tendremos una distribución mesocúrtica (normal), si g2 = 0;<br />
leptocúrtica, si g2 > 0, o platicúrtica, si g2 < 0.<br />
4. Elabore una tabla tipo <strong>de</strong> una distribución bidimensional (X, Y) indicando el significado<br />
<strong>de</strong> <strong>los</strong> términos x1 , x2. ........ xr ; y1, y2 ......ys ; ni1, ni2, .....n is ; n1j, n2j, ...., nrj; ni·; n·j ; N.<br />
Respuesta.y<br />
x y1 y2 ..... ys<br />
x1 n11 n12 ..... n1s n1·<br />
x2 n21 n22 ..... n2s n2·<br />
.<br />
.<br />
. .....<br />
.<br />
.<br />
xr nr1 nr2 ..... nrs nr·<br />
n·1n·2 ..... n·s N<br />
x1, x2, ..., xr : valores <strong>de</strong> la variable X<br />
y1, y2, ..., yr : valores <strong>de</strong> la variable Y<br />
nij: frecuencia <strong>de</strong>l punto (xi, yj), i = 1, 2, ..., 3; j = 1, 2, ..., s<br />
s<br />
ni· = ∑<br />
j=<br />
1<br />
r<br />
n·j = ∑<br />
i=<br />
1<br />
N = ∑ =<br />
n ij es la frecuencia marginal <strong>de</strong> xi.<br />
n ij es la frecuencia marginal <strong>de</strong> yj.<br />
s<br />
r<br />
n •j<br />
=∑ n i•<br />
=∑<br />
j 1 i=<br />
1 ∀i, ∀j<br />
n es el total <strong>de</strong> individuos.<br />
ij<br />
5. <strong>Defina</strong> el coeficiente <strong>de</strong> correlación lineal e indique <strong>los</strong> valores que pue<strong>de</strong> tomar y su<br />
significado<br />
Respuesta.m11<br />
R = , don<strong>de</strong> m11 es la covarianza y m20 y m02 son las varianzas <strong>de</strong> la x y <strong>de</strong> la y,<br />
m · m<br />
20<br />
02<br />
respectivamente. Se cumple que <strong>–1</strong> ≤ R ≤ <strong>1.</strong> Si R = ±1, la correlación es máxima y <strong>los</strong> puntos (xi,<br />
yj) están en línea recta (las dos rectas <strong>de</strong> regresión coinci<strong>de</strong>n), <strong>de</strong> pendiente positiva si R = 1 y <strong>de</strong><br />
pendiente negativa si R = <strong>–1</strong>. Cuanto menor, en valor absoluto, sea R, mayor será el ángulo que<br />
Septiembre 2003<br />
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formen entre sí las rectas <strong>de</strong> regresión. Si R = 0, no existe correlación y las rectas <strong>de</strong> regresión<br />
y = a01, x = a10, son perpendiculares.<br />
SEGUNDA PARTE: PROBLEMAS<br />
<strong>1.</strong>- Se ha efectuado una encuesta a 20 agencias <strong>de</strong> viaje preguntando por su situación respecto<br />
a dos variables <strong>de</strong> interés (nº <strong>de</strong> clientes diarios y nº <strong>de</strong> trabajadores); en estas encuestas se han<br />
obtenido <strong>los</strong> siguientes resultados<br />
Nº <strong>de</strong> clientes<br />
Nº <strong>de</strong><br />
trabajadores<br />
–3/<strong>4–</strong><br />
1 2 3 total<br />
5 422 8<br />
6 212 5<br />
7 124 7<br />
total 7 5 8 20<br />
Obtener <strong>los</strong> momentos <strong>de</strong> or<strong>de</strong>n 1 y 2 respeto a la media y respecto al origen <strong>de</strong> esta<br />
distribución y estudiar la posible <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ncia entre ambas variables<br />
Solución.-<br />
Ampliemos la tabla con <strong>los</strong> cálcu<strong>los</strong> que se indican:<br />
Nº<strong>de</strong><br />
trabajadores<br />
1 2 3 total xi·ni· x 2 i·ni·<br />
Nº<strong>de</strong> clientes<br />
5 4 2 2 8 40 200<br />
6 2 1 2 5 30 180<br />
7 1 2 4 7 49 343<br />
total 7 5 8 20 119 723<br />
yj·n·j 7 10 24 41<br />
y 2 j·n·j 7 20 72 99<br />
A<strong>de</strong>más, sustituyendo nij por el producto xi·yj·nij, obtenemos<br />
1 2 3<br />
5 20 20 30<br />
6 12 12 36<br />
7 7 28 84<br />
obteniéndose una suma ∑ x i·<br />
y j·<br />
n ij = 249. Ya po<strong>de</strong>mos calcular <strong>los</strong> momentos:<br />
∀i, ∀j<br />
1<br />
a10 =<br />
20<br />
119<br />
x · n<br />
20<br />
3<br />
i i•<br />
= = 5,95<br />
1<br />
a20 =<br />
20<br />
x · n<br />
723<br />
20<br />
3<br />
2<br />
i i =<br />
a01 =<br />
20<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
1 3<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
1<br />
a11 = ∑ 20 ∀i, ∀j<br />
y · n<br />
j<br />
• j<br />
=<br />
41<br />
20<br />
= 2,05<br />
x · y · n = 12,45<br />
i<br />
j<br />
ij<br />
a02 =<br />
20<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
1 3<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
2<br />
y · n<br />
j<br />
• =36,15 m11 = a11–a10·a01 = 0,2525<br />
• j<br />
=<br />
99<br />
20<br />
= 4,95<br />
m20 = a20 – a10 2 = 0,7475<br />
m10 = m01 = 0 m02 = a02 – a01 2 = 0,7475<br />
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0,<br />
2525<br />
El coeficiente <strong>de</strong> correlación sería: R =<br />
≅ 0,3378. Por tanto existe una<br />
0,<br />
7475·<br />
0,<br />
7475<br />
correlación que pue<strong>de</strong> consi<strong>de</strong>rarse pequeña entre las dos variables.<br />
2.<br />
percentil.<br />
En la siguiente distribución <strong>de</strong>terminar <strong>los</strong> tres cuartiles, el séptimo <strong>de</strong>cil y el 99º<br />
xi 1 3 4 5 7 9<br />
ni 10 20 30 20 27 13<br />
Solución.-<br />
Añadamos la columna <strong>de</strong> frecuencias acumuladas:<br />
xi ni Ni<br />
1 10 10<br />
3 20 30<br />
4 30 60<br />
5 20 80<br />
7 27 107<br />
9 13<br />
120<br />
120<br />
Q1 =<br />
Tendremos:<br />
x 30 + x 31 3 + 4<br />
= = 3,5; Q2 = Me =<br />
2 2<br />
84 + x<br />
7; P99 = x119 = 9.<br />
2<br />
x 85<br />
D7 = =<br />
–4/<strong>4–</strong><br />
+ x<br />
2<br />
x 60 61<br />
4 + 5<br />
= = 4,5; Q3 =<br />
2<br />
x 90 + x 91<br />
= 7;<br />
2<br />
Septiembre 2003