Estadistica at 2015 Sesión 1
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Estadstica Aplicada al Transporte
AGENDA SESION 1
1. Presentacin
2. Programa
. Justificacin
. Objetivos
. Contenido
. Bibliografa
3. Evaluacin
4. Varios
5. Inicio
Fuente: Adaptacin varias presentaciones y diferentes autores,
Ing. MSc Alberto Boada Rodrguez
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Nombre
Profesin
Empresa
Expectativas curso, manejo de paquetes estadsticos
1. Presentacin
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2. Programa
Justificacin:
La estadstica herramienta bsica en la toma dedecisiones en condiciones de incertidumbre.
El anlisis e interpretacin de datos (informacin)elementos indispensables para caracterizar y entenderfenmenos sector del transporte
Importante papel en todas las esferas delconocimiento.
Su entendimiento y adecuada aplicacin proporcionaal profesional las tcnicas y procedimientosnecesarios para: observar, ordenar, describir, graficar,tabular, procesar, analizar e interpretar datos endiferentes aplicaciones.
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2. Programa
Muchos fenmenos al observarlos no se presentan de igual
manera, a pesar que las observaciones se hagan bajo las
mismas condiciones, sino que se dan con algunas variaciones.
1. Velocidades de los vehculos en una va
2. El tiempo de recorrido del Trasmilenio en una ruta
3. El nmero de accidentes semanales en una interseccin
4. El desgaste de pavimento en una va
5. La resistencia de un concreto
Por tanto es necesario estudiar esta clase
De fenmenos .. Su variabilidad..
Estadstica
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2. Programa
OBJETIVO:
Presentar y mostrar la aplicabilidad de los diferentes tpicos delas tcnicas y mtodos estadsticos, orientados a proyectos deinvestigacin o aplicacin de fenmenos y estudios en el sectordel transporte, trfico y vas.
OBJETIVOS ESPECFICOS:
Desarrollar la capacidad para formular y evaluar decisiones conel mnimo riesgo de incertidumbre en el anlisis, planeacin y elcontrol del transporte, trfico y vas utilizando tcnicas ymtodos estadsticos.
Manejar datos con criterio cientfico. Utilizar los mtodos estadsticos apropiados para realizar
investigacin.
Operar un paquete de computador de base de datos y uno deestadstica que le faciliten la sistematizacin, espacializacin yanlisis de la informacin.
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2. Programa
UNIDADES PROGRAMADAS
UNIDAD 1. Estadstica descriptiva y anlisis exploratorio de datos UNIDAD 2. Probabilidad y teora de la decisin UNIDAD 3. Muestreo y aplicaciones. UNIDAD 4. Pruebas de hiptesis. UNIDAD 5. Anlisis Multivariado y de conglomerados (Regresin,
correlacin, series de tiempo, anlisis de conglomerados)
Sigo diciendo que el trabajo
sexy en los prximos 10 aos
sern los estadsticos y no estoy
bromeando. Hal Varian,
economista Google, 6-08-2009
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2. Programa
Experimento aleatorio, espacio muestral yeventos, algunas operaciones de conjuntos
Probabilidad, reglas de probabilidad, tcnicasconteo
Probabilidad condicional e independencia Variables aleatorias y distribuciones de
probabilidad
Valor esperado, Varianza, Covarianza, correlacin Muestreo, estadsticas muestrales (estimadores),
distribuciones muestrales
Propiedades de los estimadores, Estimacin de intervalos, pruebas de hiptesis,
P-value
Regresin lineal simple y mltiple
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2. Bibliografa
Bsica:
Anderson, Sweeney, Williams. Estadstica para negocios y economa. 11 edicin, 2011.
Cal Rafael et all. Ingeniera de trnsito fundamentos y aplicaciones. Sptima edicin, Alfaomega, 1995
Devore Jay L. Probabilidad y Estadstica para ingeniera y ciencias. Octava edicin, 2011
Navidi Willian. Estadstica para ingenieros y cientficos. Mc Graw Hill, 2006.
Prez R. Jaime. Probabilidad y estadstica con aplicacin al trnsito y las vas. U. del Valle, 1999.
Schwar Johannes, Mtodos estadsticos en Ingeniera de trnsito. Traduccin Asociacin Mexicana de Caminos, 1967
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2. Bibliografa
Complementaria:
Hanke Reitchis Prentice Hall. Pronsticos en los negocios., 2000. Leonard J. Kazmier. Estadstica aplicada a administracin y
economa. Cuarta edicin, Mc Graw Hill, 2008.
Levine, Krehbiel and Berenson. Estadstica para Administracin, 2006.
Lind Marchal Wathen. Estadstica aplicada a los negocios y la economa. 13 edicin, Mc Graw Hill, 2008.
Paul Newboll. Prentice Hall (2008). Estadstica para los negocios y la economa.
Sharon L. Lorh.. Thomson.2000 Muestreo: Diseo y anlisis. Uriel Ezequiel, Alds Joaqun. Anlisis multivariante aplicado.
Thomson, 2005.
Webster (2000). Estadstica para los negocios y la economa.
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http://www.fceqyn.unam.edu.ar/bio/Tabla%20Z.htm (tablas estadsticas)
www.geocities.com/ResearchTriangle/ Facility/1075/F_EJEMP.HTM - 9k
(encuestas por muestreo)
http://home.kimo.com.tw/g894730/stat/ztext/index.html (en chino)
http://140.128.104.155/wenwei/stat-life/stat/ztext/index.html (en espaol)
(En est direccin puede encontrar todos los valores de la distribucin normal)
http://mail.thu.edu.tw/~wenwei/Course (artculo Sampling_distributions)
http://stat-www.berkeley.edu/users/stark/Java/SampleDist.htm
http://ns.ing.usac.edu.gt/estadistica/buscador_por_tema.htm
http://www.doxmatic.com/EE/ (diccionario de trminos)
http://trochim.human.cornell.edu/kb/sampstat.htm
http://www.sportsci.org/stats/ (pruebas estadsticas)
http://www.mste.uiuc.edu/hill/dstat/dstat.html
http://davidmlane.com/hyperstat/A39322.html
http://www.statsdirect.com/try.htm (programa gratis)
2. Sitios Web
-
hhttp://personal5.iddeo.es/ztt/pra/p1_binomial000.htmttp://personal5.iddeo.es/ztt/pra/p1_binomial000.
htm
http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/Matematicas/28/matematicas-28.html
http://pci204.cindoc.csic.es/tesauros/SpinTes/html/SPI_D0.HTM#DATOSESTADISTICOS
http://nutriserver.com/Cursos/Bioestadistica/Teorema_Bayes.html
http://www.arrakis.es/~mcj/azar10.htm
mx.geocities.com/estadistik2000/doctos/ae_distrdemues.pdf .
http://www.sedena.gob.mx/sdn/educacio/admision/tem_gsnd.html
http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/Psicologia/EstadisticaDescriptiva.htm (notas de clase)
http://www.aulafacil.org/CursoEstadistica/Lecc-19-est.htm
http://www.ciudadfutura.com/matematicas/estadistica/combinatoria.html
http://www.estadistico.com/arts.html?20001023 (conglomerados)
http://personal5.iddeo.es/ztt/Tem/t19_distribucion_binomial.htm
http://www.fvet.edu.uy/estadis/teormuestreo.htm (muestreo)
http://bibadm.ucla.edu.ve/cgi-win/be_alex.exe?Autor=Chou,+Ya+-+Lun&Nombrebd=Baducla
(muestreo)
http://ftp.medprev.uma.es/libro/node103.htm (intervalos de confianza)
http://www.med.unibs.it/dip/stat/statistical_links.html (direcciones de internet)
http://www.ai-geostats.org/
http://www.fisterra.com/material/investiga/distr_normal/distr_normal.htm#La%20Distribuci%F3n%20N
ormal
http://www.statgraphics.net/Recursos/Indices/NdcRama3.htm. Distribucin t de Student
2. Sitios Web
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3. Evaluacin
Dos evaluaciones escritas con valor de 20% y 30%
Talleres (10), ms lecturas, prcticas en computador,desarrollado(a)s en clase y fuera de ella con valor del 50%
Fechas :
Primera evaluacin : 28 de febrero 20%
Evaluacin final :16 de mayo 30%
Talleres : Cada sbado 50%
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Metodologa
Reflexin, anlisis, pensamiento analtico y mtodo cientfico
Presentacin de los temas conceptuales: teora y practica
Lecturas de libros, artculos, notas de clase por parte de los estudiantes
Prcticas con Statgraphics Prcticas software SIG de ESRI: ArcGIS 10.x Practica con el programa R y EXCEL
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4. Varios
Entrega de trabajos en la fecha 5/5, luego 4/5..
Enviar a:
Debe nombrar el archivo de la siguiente manera:
Mara Camila Jimnez Vivas, entrega taller No. 1
Nombre del archivo: MCJimnezV_Taller1
Si es en grupo, por ejemplo con Siervo Andrs Aguirre
Benavides:
Nombre del archivo:
MCJimnezV_SAAguirreB_Taller3
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1-1
Objetivos de esta sesin
Recordar significado de estadstica.
Explicar qu es estadstica descriptiva, estadstica
inferencial y estadstica espacial.
Diferenciar entre una variable cualitativa y una variable
cuantitativa.
Distinguir entre una variable discreta, una variable
continua y una variable regionalizada.
Diferenciar entre niveles de medicin nominal, ordinal,
por intervalo y de razn.
Conocer los pasos en una investigacin estadstica aplicada al transporte.
Taller Prctico
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Estudios interlaboratorios
Problemas ambientales?
Mejor resistencia?Soporta trfico pesado?
Pruebas de control de calidad del cemento
tasa de muertes por accidentes de transito?
No. De accidentes mensuales?Qu cantidad de
cemento utilizar?, porqu razn?
Porqu la estadstica es importante?
La estadstica herramientafundamentalen la toma
de decisiones
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Introduccin
Etapas de un estudio estadstico
Un anlisis estadstico se lleva a cabo siguiendo las etapas habituales
en el llamado mtodo cientfico cuyas etapas son:
1) Planteamiento del problema: consiste en definir el objetivo de la
investigacin y precisar el universo o poblacin.
2) Recogida de la informacin: consiste en recolectar los datos necesarios
relacionados al problema de investigacin.
3) Anlisis descriptivo: consiste en resumir los datos disponibles para
extraer la informacin relevante en el estudio.
4) Inferencia estadstica: consiste en suponer un modelo para la poblacin
e interpretacin de los datos a la luz del modelo para obtener conclusiones
generales.
5) Diagnstico: consiste en verificar la validez de los supuestos del modelo
que nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la
poblacin
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Introduccin
Esquema de las etapas de un estudio estadstico
AREA DE INTERES DATOS
Tema de Investigacin
-Antecedentes Previos
-Objetivos
-Preguntas de Investigacin
-Posibles Hiptesis
-Unidad de Anlisis
-Poblacin
-Variables
ORGANIZAR Y RESUMIR
ESTADSTICA DESCRIPTIVA
(Tablas, Grficos, Medidas
Descriptivas, etc.)
INTERPRETACIN
INFERENCIA ESTADSTICA
Poblacin o Muestra?
CONCLUSIONES
Poblacin
Muestra
ProbabilidadINFORMACIN
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Cmo se define estadstica?
Estadstica es la ciencia que se encarga derecolectar, organizar, procesar, analizar einterpretar datos con el propsito de ayudar auna toma de decisiones ms efectiva.
Estudia el comportamiento de los fenmenos deinters en los distintos campos del conocimiento.
Es el estudio y anlisis de fenmenos aleatorioscon base en la informacin contenida en losdatos estadsticos con el fin de tomar decisionesconfiables sobre un problema
mi- sistema-de-informacin-estadstica .com
10
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Por qu la estadstica en el transporte?
Las tcnicas estadsticas se usan ampliamente en reas de comercializacin, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administracin de hospitales, educacin, poltica, medicina, etctera...
Y en el transporte?
La necesidad de vas construir el mayor kilometraje de
calles, carreteras en el menor tiempo.... Se requiere tener en
cuenta el aspecto estructural y garantizar una mayor
duracin . Entonces la parte operacional se vuelve
importante y su eficiencia depende de tener en el momento
con exactitud y precisin D A T O S
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Por qu la estadstica en el transporte?
Como en muchas actividades econmica la estadsticadesempea un papel importante en el transporte:
Se presenta en forma global como materia prima parala elaboracin de estudios diversos o como unidadesestadsticas propiamente dichas.
Estas unidades estn relacionadas en general condos elementos: el VOLUMEN y la DISTANCIA, lo cualpermite establecer magnitudes comparables entre losdiversos sistemas de transporte que compiten en unaregin en un periodo determinado.
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Por qu la estadstica en el transporte?
... Algunas de las muchas aplicaciones, son:
Determinar las velocidades de los vehculos en una va
Evaluar el tiempo de recorrido de un vehculo en una determinada ruta.
Predecir el nmero de accidentes semanales en una interseccin
Estimar la resistencia de un concreto.
Calcular el nmero de kilmetros por pavimentar en una va y estimar su costo
Entender el problema del congestionamiento
Evaluar el nmero de habitantes por vehculo cada ao.
Proyectar demandas: vas, intersecciones, puentes, glorietas, sitios de parqueo, numero de pasajeros
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Objetivos Plan de Seguridad Vial:
Disminuir las cifras de mortalidad en las carreteras. Correlacionar el aumento de la movilidad con incremento seguridad vial. Mejorar las condiciones de seguridad en las carreteras Establecer procedimientos de diseo y construccin que garanticen que las
nuevas carreteras dispongan de las mejores caractersticas de seguridad.
Hacer que se respete la sealizacin, evitando incongruencias y hacindolams til.
Desarrollar y divulgar investigaciones relacionadas con la seguridad vial,fomentando el intercambio de informacin con otros organismos.
Fomentar la difusin de informacin sobre siniestralidad, con el objetivo deconcientizar a la sociedad.
Relacin estadstica y planes de seguridad vial
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Tipos de estadsticas
Estadstica descriptiva: Mtodos para organizar, resumir ypresentar datos de manera informativa.
ACCIDENTALIDAD VIAL 2002
ACCIDENTES 189.933
HERIDOS 42.837
MUERTOS 6.063
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Tipos de estadsticas
Estadstica descriptiva
1-4
51.4%
19.3%
13.0%
16.4%
50.3%
17.6%
12.9%
19.2%
Micro Pequea Mediana Grande
Personal Ocupado por Tamao de Empresa
1990
2005
Fuente: DANE, Censo General 2005
Clculos: DNP-DDE
Comercio; 21.5%
Servicios ; 59.2%
Industria; 19.3%
Distribucin de Pymes por Actividades Econmicas
Fuente: DANE, Censo General 2005
Clculos: DNP-DDE
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Tipos de estadsticas
Estadstica descriptiva: sirve al propsito degenerar una serie de medidas numricastendientes a sintetizar el comportamiento de lasvariables (o conjunto de datos) que se estudian.
Ejemplo:
1-4
Corresponde a los establecimientos en
los sectores: industria, comercio y
servicios
Fuente: DANE, Censo General 2005
Elaboracin: DNP-DDE
DepartamentoEstablecimientos
Micro (%)
Bogot 23.2%
Antioquia 13.7%
Cundinamarca 6.7%
Santander 6.2%
Valle 5.5%
Atlntico 4.4%
Otros 40.2%
Total 100.0%
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Ejemplo de estadstica descriptiva
Estudio sobre las caractersticas socioeconmicas de lostrabajadores de una central de taxis, banco, Empresa ferroviaria,Empresa de Construccin, Empresa de transporte, Universidad,Ministerio, Trasmilenio, Municipio, ...
Elaborar Indicadores estadsticos:
Edad Promedio Ingreso Promedio Gasto Promedio Percpita Ingreso mximo e Ingreso mnimo Nmero promedio de personas por hogar % de Trabajadores con estudios universitarios % de Trabajadores con ms de 3 hijos. % de conductores con ms de 8 horas diarias de trabajo Numero de personas trasportadas diariamente en trasmilenio Numero de llamadas y cada cuanto en una central de taxis Tarifa promedio por minuto de sitios de parqueo Numero de trabajadores incapacitados por accidentes de
transito
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Tipos de estadsticas
Estadstica inferencial: es una decisin,estimacin, prediccin o generalizacin sobre
una poblacin, con base en una muestra.
Ejemplo
ACCIDENTE COSTO PROMEDIO
Con slo daos materiales $ 4.6 Millones
Con heridos $ 20.8 Millones
Con Muertos $ 118.5 Millones
ESTIMACIN COSTOS DE LOS ACCIDENTES DE
TRANSITO
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Inversin ejecutada en las vas (billones de pesos)
Ejemplos
Estimacin de la movilizacin de las
personas va terrestre en todo el pas: se
realizan clculos con una utilizacin
vehicular del 70% de la capacidad total
ofrecida, tomando como promedio 35 Sillas
por bus, 25 por buseta, 14 por microbs y 4
para taxis o automviles a travs de 33
terminales.AO PASAJEROS
1995 94,161,337
1996 95,742,237
1997 98,911,215
1998 100,364,439
1999 94,654,074
2000 98,448,963
2001 99,009,731
2002 99,570,498
2003 120,201,516
2004 129,996,182
2005 156.350.937
2006 164.118.093
2007 172.127.092
2008 173.406.200
FUENTE: Documento TTE EN CIFRAS 2008
(Terminales de Transporte)
ESTADISTICAS BOGOTA
Cuenta con un parque automotor de 1.229 de los
cuales 1.195 estn en servicio en los que se
transportaron 120,9 millones de pasajeros en el
perodo julio-septiembre de 2010; esta cifra equivale
a 28,1% del total de personas movilizadas en el rea
metropolitana de Bogot (429,7 millones de
pasajeros). La modalidad de buses, con un parque
automotor en servicio de 5.349 vehculos en servicio,
transporto 125,0 millones de usuarios en Bogot. En
la modalidad de busetas, con un parque automotor en
servicio de 3.636 unidades transporto 83,9 millones
de pasajeros
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Tipos de estadsticas
Estadstica inferencial: es una decisin,estimacin, prediccin o generalizacin sobre
una poblacin, con base en una muestra.
1-5
Ejemplo 1: Segn la Secretara Distrital del Ambiente: cerca del
65% de los gases contaminantes que se arrojan a la atmosfera, en la
ciudad de Bogot, los genera el sector del transporte.
Ejemplo 2: Mientras para el estrato 1 y 2 el porcentaje de gasto en
transporte para el 2007 represento el 16% y el 13% de sus ingresos
en promedio, para el estrato 5 y 6 represent un 6% y un 5%
respectivamente.
La estadstica inferencial toma la informacin de la estadstica
descriptiva para realizar procesos que permiten, dentro de ciertos
rangos de confianza, determinar el comportamiento probable de la
poblacin que es representada por la Muestra
-
Resumen de la clasificacin de la estadstica
Segn recientes estadsticas, en los accidentes
ferroviarios, el mayor nmero de vctimas son
del ltimo vagn. Si esto es cierto, por qu
no lo quitan?
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Resumen de la clasificacin de la estadstica
-
ANLISIS
FACTORIAL
ANLISIS DE
REGRESIN
SERIES DE
TIEMPO
ANLISIS DE
VARIANZA
ANLISIS
EXPLORATORIO
DE DATOSMTODOS DE
DECISIN PROBABILIDAD
MTODOS GRFICOS
TABULARES
M
E
T
O
D
O
S
ALGUNOS MTODOS ESTADSTICOS
-
Relacin entre probabilidad y estadstica inferencial
Poblacin Muestra
Probabilidad
Estadstica
Inferencial
En un problema de probabilidad, se supone que las propiedades de la poblacin
estudiada son conocidas y se pueden plantear y responder preguntas con respecto a una
muestra tomada de la poblacin. En la estadstica inferencial el investigador dispone
de las caractersticas de una muestra y esta informacin le permite sacar conclusiones
con respecto a la poblacin.
La relacin entre las dos disciplinas se resume diciendo que la probabilidad discurre de
la poblacin de la muestra (RD), mientras que la estadstica inferencial fluye de la
muestra a la poblacin (RI).
-
Plantear
hiptesis
Obtener
conclusiones
Recoger datos
y analizarlos
Disear
experimento
Mtodo cientfico y estadstica
20
-
El rol de la estadstica
DATOS
PROCESOS
INFORMACIN
TOMA DE DECISIONES
-
Recolectar - depurar
Sistema de Informacin estadstico
Datos Informacin
Administracin Base de Datos
Tabular - graficar
Procesar - analizar
Interpretar
Transformacin de los datos en informacin
-
Transformacin de los datos en informacin
-
Definiciones bsicas
Poblacin es el conjunto de todos los posibles
individuos, objetos o medidas de inters.
1
8 20
10
18
5
1215
16
14
19
617
114
9
7
3
132
n
12
18
45
Una muestra es una
porcin, o parte, de la
poblacin de inters.
-
Tipos de variables/Datos
Dato:
Antecedente que permite llegar msfcilmente al conocimiento de una cosa.
El dato es la representacin de un mensaje.
un dato es un hecho verificable sobre la realidad
Un dato estadstico es el resultado de una observacin en un fenmeno aleatorio
-
Pensamiento proporcional
Proporcin: es un concepto matemtico relacionado confracciones y porcentajes. Parte de la cantidad total o nmero deobservaciones, expresada en forma decimal. (Las proporcionestienen un comn denominador de 1; los porcentajes tienen uncomn denominador de 100)
Proporcin = Parte / Todo
Proporcin = # en una categora / # en grupo total
Tasa: frecuencia de ocurrencia de un fenmeno en relacin conun nmero base especificado de sujetos de una poblacin(Las tasas tienen un comn denominador til seleccionado enmltiplos de 10)
-
Razn: Cociente de dos nmeros o de dos cantidades comparables entre s
Razn = Xi / Yi
Tasas de crecimiento: Permiten analizar el comportamiento de una variable en un determinado perodo de tiempo en relacin con el anterior.
Tt = (Xt Xt-1 ) / Xt-1
Donde t puede referirse a un da, mes, trimestre, ao, quinquenio, etc.
Datos transversales: Datos reunidos en el mismo, o aproximadamente en el mismo, punto en el tiempo.
Datos de una serie de tiempo: Datos reunidos en diferentes perodos sucesivos.
Pensamiento proporcional
-
Pasos en una investigacin estadstica
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de los datos (informacin) Tabulacin de los resultados e introduccin de los datos
en el programa estadstico, base de datos, Excel
Preparacin de la informacin: validacin de los datos,generacin de nuevas variables derivadas, etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas de
anlisis
Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de la informacin Tabulacin de los resultados e introduccin de los
datos en el software
Preparacin de la informacin: validacin de losdatos, generacin de nuevas variables derivadas,etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas de
anlisis
Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
Segn el significado de los valores que pueden tomarlas variables (series), se distinguen diferentes tipos devariables.
El tipo de variable es importante: afecta a lo que sepuede hacer con ella, al tipo de anlisis a hacer.
Los mtodos estadsticos usados dependen del tipo devariable.
Tipos de variables (I)
-
Variables categricas (cualitativas)
Nominales: hombre (0), mujer (1)
Ordinales: alto (3), medio (2), bajo (1)
Variables de escala (cuantitativas)
Intervalo (sin cero absoluto): ejemplo,
valoraciones subjetivas de 1 a 5; talla
en ropa
Razn (con cero absoluto) : ejemplo,
renta
Tipos de variables (II)
-
Tipos de variables (II)
-
Variables relacionadas con el flujo vehicular
Ejemplos de variables
Tasa de flujo:
Frecuencia a la cual pasan los vehculos por un punto o
seccin transversal de un carril o calzada, es decir nmero
de vehculos N, que pasan durante un intervalo de tiempo
especfico T, inferior a una hora en unidades de minutos o
segundos, luego la tasa de flujo
Q = N / T, se expresa en vehculos por hora
30
-
Variables relacionadas con el flujo vehicular
Ejemplos de variables
Intervalo simple (hi)
Es el intervalo de tiempo entre el paso de dos vehculos
consecutivos, generalmente expresados en segundos y medido
entre puntos homlogos del par de vehculos
Intervalo promedio ( h )
Es el promedio de todos los intervalos simples hi existentes entre
los diversos vehculos que circulan por una va
h = hi / N 1i = 1
N - 1
-
Variables relacionadas con el flujo vehicular
Ejemplos de variables
Intervalo promedio ( h )
Es el promedio de todos los intervalos simples hi existentes entre
los diversos vehculos que circulan por una va
h = hi / N 1
donde: h = intervalo promedio (s/veh)
N = nmero de vehculos (veh)
N 1 = nmero de intervalos (veh)
hi = intervalo simple entre el vehculo i
y el vehculo i + 1
i = 1
N - 1
-
Ejemplos de variables
Variables relacionadas con la velocidad
Velocidad instantnea o de punto (instante preciso)
Velocidad media temporal (promedio velocidades de punto)
Velocidad media espacial (promedio velocidades de punto en un tramo)
Velocidad de recorrido (velocidad global o de viaje, resulta de dividirla distancia, desde principio a fin del viaje, entre tiempo total, incluye
demoras)
Velocidad de marcha o crucero (resultado de dividir la distanciarecorrida entre el tiempo durante el cual el vehculo estuvo en movimiento)
Distancia de recorrido
Tiempo de recorrido
Velocidad: relacin entre el espacio
recorrido y el tiempo que se tarda en
recorrerlo. Para un vehculo es la relacin
de movimiento (km/h) V = d / t
-
Ejemplos de variables
Variables relacionadas con la densidad
Densidad de concentracin (K)
Nmero, N, de vehculos que ocupan una longitud
especifica, d, de una va en un momento dado
Espaciamiento simple (Si)
Es la distancia entre el paso de dos vehculos
consecutivos, en metros, y medida entre sus defensas
traseras.
Espaciamiento promedio
-
Temporales
Estudio de la variabilidad de una
variable en el tiempo
Periodicidad
Efecto tendencia
Transversales
Estudio de la variabilidad de una
variable en distintos sujetos (empresas,
pases, individuos, etc.)
Efecto tamao
Tipos de observaciones
-
Definicin de las variables de anlisis: necesidad demedir un fenmeno o de explotar una informacinestadstica
Obtencin de la informacin Tabulacin de los resultados e introduccin de los
datos en el software
Preparacin de la informacin: validacin de losdatos, generacin de nuevas variables derivadas,etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas
de anlisis
Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
Fuentes secundarias: internet, agencias, instituciones del estado
Fuentes primarias
Diseo de la encuesta
Seleccin de la muestra:
Muestreo aleatorio, simple, sistemtico
Muestreo aleatorio estratificado (por grupos)
Muestreo aleatorio por conglomerados
Obtencin de la informacin
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de la informacin
Tabulacin de los resultados eintroduccin de los datos en el software
Preparacin de la informacin: validacin de losdatos, generacin de nuevas variables derivadas, etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas de
anlisis
Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
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Aos Individuos Variable 1 Variable 2 Variable 3
1990 1 Datos Datos Datos
1991 2 Datos Datos Datos
... ... Datos Datos Datos
2012 n Datos Datos Datos
Introduccin de datos
Variable, campo, atributo
Caso
Observacin
registro
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de la informacin Tabulacin de los resultados e introduccin de los
datos en el software
Preparacin de la informacin:validacin de los datos, generacin denuevas variables derivadas, etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas de
anlisis
Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
Estandarizacin de la informacin
Deteccin de atpicos:
Variables categricas: valores fuera de
rango
Variables escala: deteccin de atpicos,
variables con escasa variabilidad
Transformacin de los datos:
Observaciones temporales: Niveles vs.
tasas de variacin
Observaciones transversales: Datos
absolutos vs. datos relativos
Preparacin de la informacin
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de la informacin Tabulacin de los resultados e introduccin de los
datos en el software
Preparacin de la informacin: validacin de losdatos, generacin de nuevas variables derivadas,etc.
Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin
de tcnicas de anlisis Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
PRIMEROS ESTADSTICOS DE RESUMEN: Anlisis individual de series:
Variables categricas: frecuencias y grficos de sectores y barras
Variables escala: medias, medianas, modas, desviacin tpica, recorridos, percentiles, y grficos histogramas
RELACIN ENTRE VARIABLES: Anlisis bivariante:
Dos variables cuantitativas: coeficiente de correlacin
Dos variables cualitativas: tabla de contingencia (X2) Una cuantitativa explicada por una cualitativa:
Anlisis de la varianza ANOVA
Anlisis multivariante:
Regresin: lineal, logstica Anlisis discriminante
Seleccin del Anlisis (I)
-
Dependiente
Independiente
Cualitativa(categrica)
Cuantitativa(escala)
Cualitativa(categrica)
Tablas de
contingenciaCon lesiones=f(estado civil)
)
AnovaNo. Accidentes =
f(Localizacin
Geogrfica)
Cuantitativa(escala)
DiscriminanteMoroso (si-no)=f(renta,hijos,
antigedad laboral,)
Regresin
/correlacinVtas. Producto= f(renta
pc, precio, publicidad)
L
O
G
I
T
Seleccin del Anlisis (II)
-
Definicin del fenmeno de anlisis Obtencin de la informacin Tabulacin de los resultados e introduccin de los
datos en el software
Preparacin de la informacin: validacin de losdatos, generacin de nuevas variables derivadas, etc.
Anlisis de la informacin:
Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de
tcnicas de anlisis
Procesamiento e interpretacin deresultados
Informe de resultados
Pasos en una investigacin estadstica
-
Accidentes= f (Hora, flujo vehicular, estado civil, genero, infraccin, etc.)
Interpretacin de los resultados
Existe relacin entre dos variables?
Se registran comportamientos homogneos entre grupos de individuos?
De un conjunto de variables cul es la ms importantes para explicar otra?
Elaboracin del informe de resultados
Resultados
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Primer taller(Taller No. 1 Fecha de entrega 1 de febrero de 2014)
A partir de siguiente pregunta Cual ha sido el impacto del actual y a cortoplazo del sistema de transporte masivo en Bogot y sus polticas de uso
del vehculo particular? Desarrolle los siguientes puntos:
1. Proponga un objetivo general y varios especficos.
2. Disee una encuesta a aplicar (Defina poblacin objetivo, marco
muestral, unidad de investigacin, considere diferentes tipos de
preguntas) en Bogot.
3. De las preguntas elaboradas cules corresponden a variables
cuantitativas y cules a variables cualitativas? Cules son discretas y
cules son continuas?. Indique la escala de medicin (nominal, ordinal,
intervalo o razn) a la cual pertenece cada variable.
4. Enumere y describa los pasos a seguir en la investigacin propuesta
5. Del artculo Estudio del impacto del nuevo sistema de transportemasivo Transmilenio sobre el tejido de urbano de Bogot presente unensayo de 600 palabras
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Buen uso de la estadstica
Eliminar el Sistema Gerencial
de Cristbal Colon:
Cuando parti.......
NO saba para donde iba
Cuando toc tierra......
NO saba donde estaba
Cuando regreso..........
NO saba lo que haba descubierto
Sin embargo era un excelente
marino y realiz muchos viajes
con xito
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!Gracias por su atencin!