Estadistica at 2015 Sesión 1

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

Nombre

Profesin

Empresa

Expectativas curso, manejo de paquetes estadsticos

1. Presentacin

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.

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

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.

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

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

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

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.

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

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%

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

4. Varios

Entrega de trabajos en la fecha 5/5, luego 4/5..

Enviar a:

[email protected]

[email protected]

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

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

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

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

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

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

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


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.


... 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

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

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


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


Clculos: DNP-DDE


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


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%

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


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

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


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?

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


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



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



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



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


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


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



Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin de tcnicas

de anlisis



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



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



Preparacin de la informacin:validacin de los datos, generacin denuevas variables derivadas, etc.


anlisis



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




Anlisis de la informacin: Primeros estadsticos de resumen Relacin entre variables: seleccin

de tcnicas de anlisis Procesamiento e interpretacin de resultados Informe de resultados


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)



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


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

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

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

!Gracias por su atencin!

Estadistica at 2015 Sesión 1

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