APLICACIONES ESTADÍSTICAS

3.1 Programa estadístico

3.1.1 Introducción y clasificación

3.2 Concepto y aplicación de estadística descriptiva.

3.2.1 Software de estadística descriptiva

3.3 Aplicaciones de estadística inferencial.

3.3.1 Conceptos de estadística inferencial.

3.3.2 Aplicaciones de estadística inferencial

En esta investigación se estará abordando el tema “Aplicación estadística” por lo cual hay que saber qué y en que consiste su uso en dichas aplicaciones un programa estadístico que está especialmente diseñado para resolver problemas en el área de la estadística, o bien está programado para resolver problemas de esta área. existen muchos programas que no son especialmente estadísticos pero que pueden hacer algunos cálculos aplicables en estadística aplicada. estos programas han impulsado y siguen impulsando enormemente la labor de los investigadores que desean utilizar la estadística como apoyo en su trabajo.

Es un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de manera conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él. Un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office de Microsoft).

Un programa estadístico o paquete estadístico es un conjunto de programas informáticos específicamente diseñados para el análisis estadístico de datos con el objetivo de resolver problemas de estadística descriptiva, inferencial o ambos. Se dice también que es un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de manera conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él. Un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office 97 de Microsoft).

Para iniciar este tema diremos que la palabra estadística se deriva de la palabra estado, ya que fueron precisamente los gobiernos desde la antigüedad que utilizaron conceptos de estadística para establecer registros de población tales como nacimientos, defunciones, impuestos, etc.

Los registros más antiguos de la humanidad nos dan cuenta de ello. Desde hace más de 3000 años los babilonios utilizaban tablillas de arcilla para guardar los datos referentes a la producción agrícola y los intercambios de bienes y el pago de impuestos. Los egipcios realizaban censos de población y de ingreso económico aún antes de construir sus pirámides. Hay registros de más de 2000 años con los censos realizados en China y en el imperio romano para conocer con detalle los datos numéricos de su población.

“Estadística es la rama de las matemáticas que examina las formas de analizar y procesar datos” - Mark L. Berenson -

Actualmente la estadística se utiliza prácticamente en todas las ramas de las Ciencias.

En la administración también se utiliza mucho la estadística, ya que no se puede administrar lo que no se puede medir. Los datos estadísticos permiten decidir sobre bases racionales y adoptar medidas preventivas y correctivas oportunamente. Prácticamente todos los autores del tema afirman que la medición y análisis de los datos estadísticos de una empresa es uno de los factores más críticos para el éxito de la misma.

Antes de la llegada de las computadoras el análisis de cantidades masivas de datos se realizaba de manera manual lo cual era una labor tardada, costosa y agotadora. Con la llegada de las computadoras, las empresas pueden tener información estadística de compras, ventas e inventarios, prácticamente al día y a muy bajo costo.

La información estadística es indispensable en el mundo de los negocios para tomar decisiones, negociar precios, corregir problemas de calidad, aumentar la productividad, elegir ubicación de los negocios, Hacer campañas de publicidad enfocados a clientes específicos y otros muchos aspectos de alta dirección. Es el análisis de datos estadísticos el que le permite a una empresa conocer qué productos o actividades de generan ganancias y cual es generan pérdidas. El contar con la información estadística precisa y actualizada permite a los administradores tomar decisiones de inversión y las medidas correctivas apropiadas oportunamente.  El control de calidad de productos y servicios se basa precisamente en la estadística. Prácticamente todas las áreas y actividades de la empresa utilizan la estadística por ejemplo control de producción, administración de operaciones, predicción de ventas (por zonas, productos, servicios o sucursales), manejo de inventarios (evitando los excesos de stock y la obsolescencia de inventarios), mercadotecnia (identificar las características y preferencias de los clientes de productos o servicios de la empresa), cobranzas, logística y gestión de personal. En síntesis, en todas las empresas se utiliza la estadística para hacer un uso eficiente de los recursos y eliminar sistemáticamente retrasos y despilfarros. 

Dirigir una empresa sin los datos estadísticos, es el equivalente a caminar a ciegas.

DEFINICIÓN

La estadística nos permite recolectar, organizar, analizar, presentar e interpretar datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisiones más efectiva.

CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA

La estadística se divide en dos grandes ramas qué son:

La estadística descriptiva consiste en obtener, organizar, presentar, resumir y describir un conjunto de datos con el apoyo de tablas o gráficas, con el propósito de facilitar el uso.

La estadística inferencial, a partir del estudio de una pequeña parte de una población (una muestra), utiliza métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias), estimar comportamientos y obtener conclusiones.

   CONCEPTOS

Población (o universo)

Es la totalidad de elementos a considerar.

Por ejemplo:

   •        Todos los profesores

   •        Todos los alumnos

   •        Todas las calificaciones

   •        Todos los votantes

Muestra

Es una porción que se selecciona para su análisis.

Por ejemplo:

  •        Los votantes encuestados

  •        Los alumnos de uno de los grupos

  •        Las ventas de una semana

Datos

Son números (valores) que pueden ser observados, contados comparados, analizados e interpretados. Antes de hacer un análisis estadístico es necesario hacer la recopilación de los datos a considerar.

Por ejemplo:

  •        Estatura

  •        Peso

  •        Edad

  •        Ingreso mensual

Variable

Es aquella característica de la población que se está analizando en un estudio estadístico, la cual puede medirse u observarse. Las variables pueden adoptar diferentes valores, de allí su nombre. Las variables pueden ser:

Variables Cuantitativas. Cuando se refieren a una cantidad y pueden expresarse numéricamente.

Por ejemplo:

  •        Temperatura

  •        Densidad

  •        Velocidad

  •        Ingreso mensual

Variables Cualitativas. Cuando se refieren a una cualidad (un atributo) y por tanto no pueden ser medidas.

Por ejemplo:

  •        Sexo

  •        Nacionalidad

  •        Color de ojos

  •        Estado civil

Las Variables Cuantitativas se clasifican en variables discretas y variables continuas.

Las variables discretas sólo pueden tomar valores enteros.

Por ejemplo:

  •        El número de hijos de una familia.

  •        La cantidad suscriptores a una revista.

  •        El número de alumnos aprobados

Las variables continuas pueden tomar valores fraccionarios

Por ejemplo:

  •        Estatura (1.69 m, 1.82 m, etc.)

  •        Peso (73.25 Kg, 54.70 Kg, etc.)

  •        Temperatura (36.7°C, 39.9°C, etc.)

La estadística descriptiva es una rama fundamental de la estadística que se centra en la recopilación, ordenación, representación y síntesis de información numérica con el objetivo de comprender y transmitir de forma clara y eficaz sus características fundamentales. Esta disciplina proporciona las herramientas y técnicas necesarias para analizar grandes conjuntos de datos de manera significativa.

La estadística descriptiva es como una caja de herramientas que usamos todos los días para entender mejor el mundo que nos rodea.

La estadística descriptiva se distingue de la estadística inferencial (o estadística inductiva) por su objetivo de resumir una muestra, en lugar de utilizar los datos para aprender sobre la población que se cree que representa la muestra de datos.2​ Esto generalmente significa que las estadísticas descriptivas, a diferencia de las estadísticas inferenciales, no se desarrollan sobre la base de la teoría de la probabilidad y, con frecuencia, son estadísticas no paramétricas.3​ Incluso cuando un análisis de datos extrae sus principales conclusiones utilizando estadísticas inferenciales, generalmente también se presentan estadísticas descriptivas.2​ Por ejemplo, en los artículos que informan sobre sujetos humanos, normalmente se incluye una tabla con el tamaño de la muestra general, los tamaños de la muestra en subgrupos importantes (por ejemplo, para cada tratamiento o grupo de exposición) y características demográficas o clínicas, como la edad promedio, la proporción de sujetos de cada sexo, la proporción de sujetos con comorbilidades relacionadas, etc.

Algunas medidas que se emplean comúnmente para describir un conjunto de datos son las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad o dispersión. Las medidas de tendencia central incluyen la media, la mediana y la moda, mientras que las medidas de variabilidad incluyen la desviación estándar (o varianza), los valores mínimo y máximo de las variables, la curtosis y la asimetría.

Uso o aplicación en el análisis estadístico

Las estadísticas descriptivas proporcionan resúmenes simples sobre la muestra y sobre las observaciones que se han realizado. Dichos resúmenes pueden ser cuantitativos, es decir, estadísticas resumidas, o visuales, es decir, gráficos fáciles de entender. Estos resúmenes pueden formar la base de la descripción inicial de los datos como parte de un análisis estadístico más extenso, o pueden ser suficientes por sí mismos para una investigación en particular.

Por ejemplo, el porcentaje de tiro en baloncesto es una estadística descriptiva que resume el rendimiento de un jugador o un equipo. Este número es el número de disparos exitosos dividido entre el número total de disparos realizados. Por ejemplo, un jugador que tira al 33% está acertando aproximadamente un tiro de cada tres. El porcentaje resume o describe múltiples eventos discretos. Considere también el promedio de calificaciones. Este número único describe el rendimiento general de un estudiante en toda la gama de experiencias de su curso.

El uso de estadísticas descriptivas y resumidas tiene una larga historia y, de hecho, la simple tabulación de poblaciones y de datos económicos fue la primera forma en que apareció el tema de la estadística. Más recientemente, se ha formulado una colección de técnicas de resumen bajo el título de análisis exploratorio de datos: un ejemplo de tal técnica es el diagrama de caja.

Análisis univariante

El análisis univariante implica describir la distribución de una sola variable, incluida su tendencia central (considerando también la media, la mediana y la moda) y la dispersión (tomando en cuenta el rango, los cuartiles del conjunto de datos y las medidas de dispersión, como la varianza y la desviación estándar). La forma de la distribución de los datos también se puede describir mediante índices como la asimetría y la curtosis. Las características de la distribución de una variable también se pueden representar en formato gráfico o tabular, incluidos los histogramas y los diagramas de tallos y hojas.

Análisis bivariante y multivariante

Cuando una muestra consta de más de una variable se pueden utilizar estadísticas descriptivas para describir la relación entre pares de variables. En este caso, las estadísticas descriptivas incluyen:

Ø  Tablas de contingencia

Ø  Representación gráfica a través de diagramas de dispersión

Ø  Medidas cuantitativas de dependencia

Ø  Descripciones de distribuciones condicionales

La razón principal para diferenciar el análisis univariante y bivariante es que este último no es solo un simple análisis descriptivo, sino que también describe la relación entre dos variables diferentes. Las medidas cuantitativas de dependencia incluyen la correlación (como la r de Pearson, cuando ambas variables son continuas, o la rho de Spearman, si una o ambas no lo son) y la covarianza (que refleja la escala en la que se miden las variables).

La pendiente, en el análisis de regresión, también refleja la relación entre variables. La pendiente no estandarizada indica el cambio de unidad en la variable de criterio para un cambio de una unidad en el predictor. La pendiente estandarizada indica este cambio en unidades estandarizadas (unidad tipificada). Los datos altamente sesgados a menudo se transforman empleando logaritmos: con el uso de estos, los gráficos son más simétricos y se parezcan más a la distribución normal, lo que facilita su interpretación intuitiva.

3.2.1 Softwares de estadística Descriptiva

¿Qué es un software estadístico?

Los programas informáticos estadísticos son herramientas que se utilizan para el análisis estadístico de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. ... Las estadísticas empresariales les ayudan a descubrir los patrones y tendencias de los clientes y otra información útil que les ayuda a tomar decisiones.

¿Qué es un software estadístico?

Los programas informáticos estadísticos son herramientas que se utilizan para el análisis estadístico de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Las estadísticas empresariales les ayudan a descubrir los patrones y tendencias de los clientes y otra información útil que les ayuda a tomar decisiones.

Microsoft Excel:

Microsoft Excel es una aplicación para hojas de cálculo. Este programa de Microsoft es utilizado normalmente en tareas financieras, contables y estadísticas.

Excel cuenta con un paquete funciones estadísticas que permiten un ágil y efectivo análisis estadístico. Dichas funciones se encuentran en la pestaña Fórmulas, generalmente en el botón Más Funciones.

Herramientas de Análisis Descriptivo en MS Excel:

Las herramientas de análisis, también conocidas como Analysis Toolpak, son un complemento de Excel que agrega funciones adicionales al programa y que ayudan en el análisis financiero, estadístico y de ingeniería.

Dado que por defecto se encuentran desactivada, para activar estas herramientas de MS Excel haga clic en la pestaña Archivo y posteriormente en Opciones.

SPSS: Es el paquete de análisis estadístico más completo, la gran variedad de funciones que incorpora y la flexibilidad que ofrece en lo que a manipulación de los datos se refiere se ven contrarrestadas por su mayor complejidad de utilización, esto se debe a que SPSS es un programa que nació bajo el entorno DOS y posteriormente ha sido exportado a Macintosh.

SYSTAT: Este programa es una combinación de altas prestaciones y sencillez de manejo, a pesar de que incluye un potente lenguaje de programación, éste no es indispensable para trabajar, ni siquiera en aquellos casos que requieren la realización de análisis complicados gracias a su excelente interfaz de usuario.

WINKS, KWIKSTAT Windows: Este software hace que los datos de análisis estadísticos sean comprensibles y fáciles de realizar. Es un galardonado programa de estadísticas con miles de usuarios en más de 65 países, los análisis básicos incluyen estadísticas descriptivas y gráficas.

ACASAT: Diseñado para ayudar a los estudiantes aprender y aplicar habilidades prácticas de análisis, pero también es ideal para aquellos que necesitan una alternativa de bajo costo para la producción de resumen de estadísticas básicas en la escuela o el trabajo.

BIOSTAT PROFESIONAL: Es fácil de usar, se obtiene un conjunto robusto de herramientas estadísticas y métodos de análisis gráfico que son de fácil acceso a través de un simple y sencilla, que incluso las personas que no tienen conocimiento de las estadísticas son capaces de procesar datos.

 SMART PHOTO STATISTICS: Está diseñado para reunir los diversos tipos de estadísticas fotográficas. El usuario puede ver las estadísticas, tales como: modelo de cámara, la distancia focal, utilizando el flash, etc.

 STAGRAPHICS: Es un programa para gestionar y analizar valores estadísticos, destaca especialmente por Sus capacidades para la representación gráfica de todo tipo de estadísticas y el desarrollo de experimentos, previsiones y simulaciones en función del comportamiento de los valores. Es una completa herramienta para el estudio, análisis y aprendizaje de cualquier rama de la Estadística.

Principales usos de la estadística inferencial

La estadística inferencial se utiliza en una variedad de campos para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede usar la estadística inferencial:

1.      En investigación científica: La estadística inferencial es fundamental en la investigación científica, donde se utilizan técnicas como pruebas de hipótesis y análisis de varianza para determinar si los resultados obtenidos de una muestra son representativos de la población de interés.

2.      En negocios: Las empresas a menudo utilizan la estadística inferencial para tomar decisiones importantes, como determinar el tamaño de la muestra necesario para obtener resultados representativos, estimar la demanda de productos, analizar la satisfacción del cliente y evaluar el rendimiento de los empleados.

3.      En salud: La estadística inferencial es fundamental en la investigación médica, donde se utilizan técnicas estadísticas para evaluar la eficacia de nuevos tratamientos y medicamentos, así como para analizar los factores de riesgo para enfermedades.

4.      En política: También se utiliza en política para hacer predicciones sobre el resultado de elecciones, encuestas de opinión pública, y para analizar los datos de votación.

La estadística inferencial es una rama de la estadística que se enfoca en hacer conclusiones y generalizaciones sobre una población a partir de la información obtenida de una muestra de la misma.

Imaginemos que queremos saber la altura promedio de todos los estudiantes de una escuela, pero sería difícil medir la altura de cada uno de ellos. En cambio, podríamos medir la altura de una muestra de estudiantes y usar esa información para hacer una inferencia sobre la altura promedio de todos los estudiantes en la escuela.

Para hacer esta inferencia, aplicamos técnicas estadísticas a los datos de la muestra para estimar el valor desconocido de la población (en este caso, la altura promedio de todos los estudiantes). Estas técnicas pueden incluir la estimación de parámetros de una distribución de probabilidad, el cálculo de intervalos de confianza o la realización de pruebas de hipótesis.

¿Cuál es el objetivo principal de la estadística inferencial?

El objetivo principal de la estadística inferencial es hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra de datos obtenidos de esa población.

La estadística inferencial es útil porque no siempre es posible medir todos los elementos de una población. Por lo tanto, la inferencia estadística nos permite tomar decisiones y hacer predicciones basadas en una muestra representativa de la población en lugar de medir todos los elementos de la población.

Importancia de la estadística inferencial

La estadística inferencial es importante por varias razones:

Permite hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra. En muchas situaciones, es imposible medir o analizar todos los elementos de una población. La estadística inferencial nos permite inferir las características de la población a partir de una muestra representativa, lo que hace que sea más fácil tomar decisiones basadas en datos y hacer predicciones.

Ayuda a tomar decisiones informadas. Proporciona un marco para evaluar la confianza en nuestras inferencias y predicciones. Esto nos permite reducir el riesgo de tomar decisiones incorrectas o basadas en suposiciones equivocadas.

Es importante en los negocios y la industria. Se usa en los negocios y la industria para analizar datos de ventas, encuestas de satisfacción del cliente y otros datos de mercado. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar sus productos y servicios y cómo dirigir su marketing y publicidad de manera más efectiva.

Tipos de estadística inferencial

La estadística inferencial se divide en dos categorías:

Pruebas de hipótesis.

Análisis de regresión.

Los investigadores suelen emplear estos métodos para generalizar los resultados a poblaciones más grandes a partir de muestras pequeñas. Veamos algunos de los métodos disponibles en estadística inferencial.

Pruebas de hipótesis

Probar hipótesis y extraer generalizaciones sobre la población a partir de los datos de la muestra son ejemplos de estadística inferencial. Es necesario crear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa y, a continuación, realizar una prueba estadística de significación.

Una prueba de hipótesis puede tener distribuciones de cola izquierda, derecha o doble. El valor estadístico de la prueba, el valor crítico y los intervalos de confianza se utilizan para llegar a una conclusión. A continuación, se indican algunas pruebas de hipótesis significativas que se emplean en estadística inferencial.

Prueba Z:

Cuando los datos tienen una distribución normal y un tamaño de muestra de al menos 30, se aplica la prueba z a los datos. Cuando se conoce la varianza de la población, determina si las medias de la muestra y de la población son iguales. La siguiente configuración puede utilizarse para probar la hipótesis de cola derecha:

Hipótesis nula: H0: μ=μ0

Hipótesis alternativa: H1: μ>μ0

Estadístico de prueba: Prueba Z = (x̄ – μ) / (σ / √n)

donde,

x̄ = media maestral

μ = media de la población

σ = desviación típica de la población

n = tamaño de la muestra

Criterios de decisión: Si el estadístico z > z valor crítico, rechazar la hipótesis nula.

Prueba T:

Cuando el tamaño de la muestra es inferior a 30 y los datos tienen una distribución t de student, se utiliza una prueba t. Se comparan la media de la muestra y la media de la población cuando se desconoce la varianza de la población. La prueba de hipótesis de estadística inferencial es la siguiente:

Hipótesis nula: H0: μ=μ0

Hipótesis alternativa: H1: μ>μ0

Estadístico de prueba: t = x̄-μ / s√n

Las representaciones x̄, μ y n son las mismas que las indicadas para la prueba z. La letra «s» representa la desviación típica de la muestra.

Criterios de decisión: Si el estadístico t > t valor crítico, rechazar la hipótesis nula.

Prueba F:

Cuando se comparan las varianzas de dos muestras o poblaciones, se utiliza una prueba f para ver si hay diferencias. La prueba f de cola derecha puede configurarse de la siguiente manera:

Hipótesis nula: H0 :σ21 =σ22

Hipótesis alternativa: H1 :σ21> σ22

Estadístico de la prueba: f = σ21 / σ22, donde σ21 es la varianza de la primera población, y σ22 es la varianza de la segunda población.

Criterios de decisión: Criterios de Decisión: Rechazar la hipótesis nula si el estadístico de prueba f > valor crítico.

Intervalo de confianza:

Un intervalo de confianza ayuda a estimar los parámetros de una población. Por ejemplo, un intervalo de confianza del 95% significa que 95 de cada 100 pruebas con muestras frescas realizadas en condiciones idénticas darán como resultado que la estimación se encuentra dentro del intervalo especificado.

Un intervalo de confianza también puede utilizarse para determinar el valor crucial en las pruebas de hipótesis.

Además de estas pruebas, la estadística inferencial también utiliza las pruebas ANOVA, Wilcoxon signed-rank, Prueba U de Mann-Whitney, Prueba de Kruskal-Wallis y H.

Análisis de regresión

El análisis de regresión se realiza para calcular cómo cambiará una variable en relación con otra. Pueden utilizarse numerosos modelos de regresión, como la regresión lineal simple, la lineal múltiple, la nominal, la logística y la ordinal.

En estadística inferencial, la regresión lineal es el tipo de regresión más empleado. La respuesta de la variable dependiente a un cambio unitario en la variable independiente se examina mediante regresión lineal. Estas son algunas ecuaciones cruciales para el análisis de regresión mediante estadística inferencial:

Coeficientes de regresión:

La ecuación de la línea recta viene dada como y = α + βx, donde α y β son coeficientes de regresión.

β=∑n1(xi – x̄)(yi -y) / ∑n1(xi-x)2

β=rxy σy / σx

α=y-βx

Aquí, x es la media y σx es la desviación típica del primer conjunto de datos. Del mismo modo, y es la media y σy es la desviación típica del segundo conjunto de datos.

3.3.2 Aplicaciones de estadística inferencial.

1. Python con librerías como NumPy, SciPy y Statsmodels: Python es un lenguaje de programación de propósito general con librerías que ofrecen funcionalidades para análisis estadístico e inferencial.

   
   

2. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Software comercial desarrollado por IBM ampliamente utilizado en investigación social y de mercado.

   
   

3. SAS (Statistical Analysis System): Software comercial utilizado en estadística y análisis de datos, especialmente popular en industrias como la salud, finanzas y marketing.

   
   

4. Stata: Software estadístico utilizado en investigación académica y en la industria, ofrece herramientas para análisis de datos y pruebas inferenciales.

   
   

5. JMP: Un software estadístico interactivo utilizado para análisis de datos exploratorios, modelado predictivo y análisis multivariado.

   
   

6. MATLAB: Un entorno de computación numérica y programación utilizado en ingeniería, ciencias y economía, que también puede realizar análisis estadístico inferencial.

   
   

7. Minitab: Software estadístico diseñado para análisis de datos, incluyendo pruebas de hipótesis, control de calidad y diseño de experimentos.

   
   

8. Excel con complementos estadísticos: Microsoft Excel es ampliamente utilizado en el análisis de datos y con complementos estadísticos puede realizar análisis inferencial.

   
   

9. IBM SPSS Amos: Una herramienta para modelado de ecuaciones estructurales y análisis de camino, utilizada en investigación social y de mercado.

   
   

10. Statgraphics: Software estadístico con una amplia gama de herramientas para análisis de datos, incluyendo análisis inferencial y gráficos.

    
    

11. GraphPad Prism: Software utilizado en investigación científica y biomédica para análisis estadístico y representación gráfica de datos.

    
    

12. Weka: Un entorno de software de minería de datos que también incluye herramientas para análisis estadístico y de aprendizaje automático.

    
    

13. Gretl: Un programa de economía que incluye herramientas estadísticas para análisis de datos y modelado econométrico.

    
    

14. WinBUGS/OpenBUGS/JAGS: Son programas utilizados para realizar análisis bayesianos, incluyendo modelos jerárquicos y simulación de Monte Carlo Markov Chain (MCMC).

La Estadística nos ayuda a conocer aspectos clave de diferentes áreas de la empresa, como, por ejemplo: (Mercadeo) qué clientes les generan los mayores beneficios, qué zonas o regiones son las que generan mayores ventas en unidades monetarias y volúmenes. (Operaciones) cuáles son las reparaciones que más se han producido en el último trimestre, qué tipo de reparaciones han generado mayores egresos. Finanzas) En el cálculo del costeó de todas las operaciones, en que momento se alcanza el punto de equilibrio, etc.

La Estadística es de gran importancia en las diferentes empresas, enfocadas desde cualquier

área profesional ya que:

 Ayuda a lograr una adecuada planeación y control apoyados en los estudios de

pronósticos, presupuestos etc.

 Incrementan la participación de los diferentes niveles de la organización, cuando

existe motivación adecuada.

 Obliga a mantener un archivo de datos históricos controlables.

 Facilita a la administración la utilización óptima de los diferentes insumos.

 Facilita la coparticipación e integración de las diferentes áreas de la compañía.

 Obliga a realizar un autoanálisis periódico.

 Facilita el control administrativo.

 Ayuda a lograr una mayor efectividad y eficiencia en las operaciones.

 A través de los pronósticos, se pueden prever las pérdidas en los resultados de los

estados financieros futuros, y de esta manera se pueden tomar decisiones bien sea la

reducción de costos y gastos, planear estrategias que ayuden al mejoramiento de la

empresa, y que se cumpla con el objetivo de toda empresa que es obtener utilidades

 Por último nos ayuda a tomar decisiones objetivas como:

¿Qué clientes les generan los mayores beneficios?

¿Qué zonas o regiones son las que generan mayores ventas?

¿Cuál es el nivel de satisfacción de sus clientes?

¿Cuál es el nivel de rotación o permanencia de clientes?

Las estadísticas son fundamentales tanto para la administración financiera, como para la

administración de operaciones, las ventas, el marketing, las cobranzas, la logística y la gestión

de personal entre otras áreas y actividades de toda corporación.

https://ticsaplicadasalaadministracion.blogspot.com/2019/12/introduccion-la-estadistica.html

https://es.slideshare.net/lizbethchavezu/unidad-2-programa-estadistico

https://isdfundacion.org/2023/08/22/estadistica-descriptiva-definicion-conceptos-y-ejemplos/

https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/handle/10757/316022/ma148_manual_2014_01.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Estos sistemas abarcan todas las áreas funcionales, con la tarea de ejecutar procesos de

negocio a lo largo de toda la empresa incluyendo todos los niveles de administración.

Una aplicación empresarial se puede utilizar internamente, externamente con otras

aplicaciones empresariales. Puede crear aplicaciones empresariales de componentes

individuales, que están relacionados entre sí.

Por ejemplo, Gestión de pedidos, Gestión de inventario y Facturación son aplicaciones

empresariales que pueden utilizar componentes individuales como un servidor de

aplicaciones Java EE, LDAP y una base de datos que se ejecuta en el servidor de Solaris.

Una aplicación empresarial es un tipo de colección personalizada. También puede crear

los siguientes tipos de colecciones personalizadas:

Colección; es un grupo de recursos que se pueden seleccionar de acuerdo con las

necesidades.

Colección de accesos; es una colección que se utiliza para controlar el acceso a elementos

de configuración (CI) y permisos para modificar elementos de configuración. Puede crear

colecciones de acceso solo cuando se ha habilitado la seguridad a nivel de datos.

Elementos de las aplicaciones empresariales

Inteligencia Empresarial: Es toda aquella información estratégica y analítica que una

empresa analiza, predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones.

· Se facilita la accesibilidad a los usuarios finales.

· Se está preparado para los cambios en materia de movilidad.

· Se prioriza la alineación de los objetivos de TI con los de la organización.

Integración Empresarial: Una integración empresarial es cualquier mecanismo que es

utilizado para adquirir el control de una o varias empresas o para adquirir el control de una

empresa en otra ya existente lo que genera:

· Mayor productividad: ya que al implementar un BPMS se requiere una

sistematización con la cual se logra estandarizar la forma de trabajar en la

organización.

· Unificación e integración de la formación a través de la automatización de los

procesos de negocio, así como una mejora continua de los mismos a través de

mecanismos que implementa el BPMS.

Un Software administrativo es una nueva aplicación en la economía para las empresas que

necesitan: aumentar sus ventas, controlar costos, ser más competitivas, ofrecer más a los

clientes, dar mejores rendimientos, consolidar operaciones, ser más productivas y

adaptarse a nuevas tecnologías.

Controla el ciclo de todas las operaciones de compra-venta de la empresa, como

inventarios, clientes, facturación, cuentas por cobrar, vendedores, compras, proveedores y

cuentas por pagar, automatizando eficientemente los procesos administrativos. Ofrece

movilidad a las empresas conectando las sucursales remotamente y por medio de

dispositivos móviles; permite el acceso a la información comercial y

administrativa, brindando una integración total.

Beneficios:

Control total de tu empresa:

El ciclo de compra-venta está cubierto totalmente, desde el registro del producto hasta la

Factura Electrónica, lista para ser entregada al cliente.

Contabilidad Electrónica más fácil:

Cumple fácilmente los requisitos de la Contabilidad Electrónica, al realizar la interfaz

con Aspel COI, en las pólizas de ventas y compras, automáticamente se relacionan los

folios fiscales de los CFDI.

Conoce mejor a tu cliente:

En una sola sección tendrás los saldos, pedidos pendientes, productos apartados, estados

de cuenta, antigüedad de saldos, productos más vendidos, ventas mensuales y citas

programadas, para un seguimiento sencillo.

Administración como punto de venta:

Controla eficientemente un punto de venta, te proporciona el corte de caja y una

novedosa opción para facturar las notas de venta desde un sitio web.

Aspel NOI automatiza el control de la Nómina Digital. Su fácil manejo y versatilidad ofrecen

un cálculo exacto de las percepciones y deducciones de los trabajadores de acuerdo a las

disposiciones fiscales y laborales vigentes.

Genera Comprobantes Fiscales Digitales por Internet (CFDI) de los Recibos de Nómina y

asimilables a salarios. Además, calcula la retención de ISR, cuotas obrero-patronales IMSS

e INFONAVIT, subsidio para el empleo y previsión social, entre otros.

El software de nómina apoya a los gerentes de recursos humanos y les ayuda a tener

control de toda la información de la manera más eficaz.

Una gran ventaja del sistema modular es que sólo pagarás por lo que necesitas, pero a

medida que crece tu negocio es muy fácil de activar funciones adicionales cuando lo

desees. Nuestros especialistas en nóminas trabajarán con usted para determinar el

sistema más adecuado desde el principio.

Las características principales del software de nómina son:

· Cálculos de pago neto en tiempo real.

· Pago de IMSS, ISR.

· Pago en base a los empleados contratados.

· Tener asesoría en línea.

· Seguridad en tus datos e información.

· Disponibilidad las 24hrs los 7 días de la semana.

· Tecnología de punta.

· Pago con tarjeta de crédito.

La flexibilidad:

Permite publicar informes personalizados. Esto ofrece el sistema óptimo que permite controlar

desde el principio. Puede definir sus propias nóminas con sus reglas, por ejemplo: horas extras,

vacaciones, etc. Estos serán inmediatamente registrados por el sistema.

Beneficios del uso de un sistema de nómina:

·Fácil de usar: Utilizar un sistema de nómina es muy sencillo y no se necesitan de

conocimientos demasiado técnicos ni de una plantilla especializada para su uso.

·Rapidez: El sistema de pago de nómina manual –no automatizado- puede llevar

mucho tiempo, ya que se debe tener toda la información del empleado para

poder calcular su sueldo correspondiente, además de que aumenta el desorden;

con un sistema de nómina lo único que se tiene que hacer es dar un clic, ya que

toda la información se va registrando automáticamente.

·Multi Operativo: Un sistema de nómina, además de calcular el sueldo

correspondiente, ayuda a llevar un registro de altas y bajas, así como

administración de fondos o cajas de ahorro, finiquitos y liquidaciones, control y

seguimiento de vacaciones, entre otros.

·Seguimiento constante: El sistema de nómina permite llevar un registro detallado

sobre los días que el empleado ha faltado, los que ha pedido de vacaciones y sus

cotizaciones en el IMSS, INFONAVIT, entre otras prestaciones.

Procesa, integra y mantiene actualizada la información contable y fiscal de la empresa en

forma segura y confiable.

Cumple con las diferentes especificaciones y funciones para el manejo de la Contabilidad

Electrónica, de acuerdo con las disposiciones fiscales vigentes.

Además, proporciona diversos reportes, documentos y gráficas que permiten evaluar el

estado financiero de la organización. Genera oportunamente las diferentes declaraciones

fiscales como las correspondientes a IVA, ISR y DIOT. Mantiene interfaz con los Sistemas

Aspel y hojas de cálculo.

Software para contabilidad comercial:

Un software de contabilidad comercial como QuickBooks o Peachtree puede manejar a la

mayoría, sino todas, de las pequeñas y medianas necesidades contables de un negocio.

Un software de contabilidad de trabajo para casi cualquier tipo de negocio te permite

crear funciones personalizadas que se adapten a tus necesidades específicas.

El software de contabilidad comercial a menudo incluye gráficas que resumen datos, así

como informes que proporcionan una imagen de la salud de una empresa.

Cada tipo de software de contabilidad comercial tiene fortalezas y debilidades.

Software para contabilidad empresarial

El software de contabilidad para empresas grandes a menudo íntegra su contabilidad con

otros servicios prestados por el mismo software como son la gestión del flujo de trabajo, la

inteligencia de la empresa y la planificación de proyectos. A menudo, cuando una gran

empresa adquiere este tipo de software de contabilidad, se sigue un protocolo de

múltiples etapas que incluye una solicitud de información de los proveedores de software

de contabilidad, una demostración del producto y la comunicación con otras empresas

que utilizan el mismo software.

inventarios de uno o varios comercios, convirtiendo una computadora en un punto de

venta capaz de operar con impresoras de tickets, cajones de dinero, básculas, lectores

ópticos de código de barras, lectores de tarjetas de crédito y pantallas táctiles.

Beneficios: Los sistemas de punto de venta mejoran el servicio al cliente reduciendo el

tiempo necesario para terminar una transacción. Estos sistemas también permiten a los

administradores ver directamente qué tan exitosas fueron determinadas promociones o

cupones en relación con las ventas.

Características: El software punto de venta les brindan a muchas compañías la

oportunidad de reducir costos a través del incremento en su eficiencia.

Importancia: Los softwares de punto de venta mejoran el control administrativo mediante

un seguimiento preciso de todas las transacciones de un negocio en tiempo real.

Función: Un programa de punto de venta proporciona reportes detallados de ventas e

inventario, que permite a los administradores ordenar fácilmente la cantidad correcta de

productos en el momento adecuado.

esta se puede acceder a través de internet o por teléfono celular.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS PAGOS ELECTRÓNICOS

VENTAJAS:

Para las Empresas:

· Agilidad y eficiencia en recaudos, procesos operativos y conciliación de

transacciones.

· Actualización en línea de la información de recaudo.

· Seguridad en el manejo de la información y de los recursos.

· Reducción de costos.

· Débito en más de 2.000 sucursales bancarias

· Incremento en las ventas.

· Acceso a la información a través de la banca virtual empresarial.

Para sus clientes:

· Facilidad, control y comodidad en sus compras y pagos.

· Disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, todos los días del año.

· Seguridad al realizar pagos desde su entidad financiera.

· Confirmación inmediata de los pagos.

· Ahorro de tiempo y de dinero al evitar desplazamiento y realización de filas.

Desventajas.

·Forma de Pago: Aunque ha avanzado mucho el comercio electrónico, todavía no

hay una transmisión de datos segura el 100%. Y esto es un problema pues nadie

quiere dar sus datos de la Tarjeta de Crédito por Internet. De todos modos, se ha

de decir que ha mejorado mucho.

·Desventajas para el usuario: Proceso de compra algo más lento, y necesidad de

disponer a mano nuestra tarjeta de coordenadas o sistema de identificación SMS,

etc.

·Desventajas para el comercio: Pérdida de usabilidad en el proceso de compra, y

no disponer la posibilidad de almacenar la tarjeta de crédito del usuario. En varias

ocasiones esto es necesario para devoluciones de compra, cancelaciones

hoteleras, cobros domiciliados, etc.

https://www.studocu.com/es-mx/document/universidad-autonoma-de-yucatan/tecnologia/unidad-4-aplicaciones-empresariales/4683116?origin=search-results

https://www.studocu.com/es-mx/document/universidad-autonoma-de-yucatan/tecnologia/unidad-4-aplicaciones-empresariales/4683116?origin=search-results

Las aplicaciones empresariales son herramientas de software diseñadas para satisfacer las necesidades específicas de las organizaciones en cuanto a la gestión de sus operaciones y procesos. Estas aplicaciones son esenciales para mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones en las empresas, independientemente de su tamaño o sector. Desde sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) hasta soluciones de gestión de relaciones con clientes (CRM) y plataformas de colaboración en equipo, las aplicaciones empresariales abarcan una amplia gama de funciones que permiten a las empresas automatizar tareas, gestionar datos de manera efectiva y optimizar sus recursos.

El crecimiento exponencial de la tecnología y la digitalización en los últimos años ha llevado a una evolución significativa en el desarrollo de aplicaciones empresariales.

Además, la adopción de soluciones en la nube ha transformado la manera en que las empresas implementan y utilizan estas aplicaciones, ofreciendo mayor flexibilidad, escalabilidad y accesibilidad. En un entorno empresarial cada vez más competitivo y dinámico, las aplicaciones empresariales se han convertido en un componente crítico para alcanzar y mantener una ventaja competitiva, mejorando no solo la eficiencia operativa sino también la capacidad de adaptación y respuesta a las cambiantes demandas del mercado.

Las aplicaciones empresariales han revolucionado la forma en que las empresas operan y gestionan sus procesos. Estas aplicaciones proporcionan herramientas esenciales para optimizar la eficiencia, mejorar la comunicación y facilitar la toma de decisiones basadas en datos. Al integrar funciones críticas como la gestión de recursos humanos, finanzas, ventas y operaciones, las aplicaciones empresariales permiten a las organizaciones obtener una visión holística de sus actividades y responder de manera más ágil a los cambios del mercado.

La implementación de aplicaciones empresariales no solo reduce costos operativos y mejora la productividad, sino que también impulsa la innovación al permitir la adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el análisis de big data. Además, la accesibilidad de estas herramientas a través de la nube ha democratizado su uso, permitiendo que tanto grandes corporaciones como pequeñas y medianas empresas (PYMEs) se beneficien de sus ventajas.

Sin embargo, la adopción de estas aplicaciones requiere una planificación cuidadosa, incluyendo la selección de la solución adecuada, la capacitación del personal y la gestión del cambio organizacional. Las empresas deben estar preparadas para abordar desafíos como la ciberseguridad, la integración con sistemas existentes y la gestión de grandes volúmenes de datos.

Las aplicaciones empresariales representan una inversión estratégica crucial para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un entorno empresarial dinámico y en constante evolución. Su capacidad para transformar procesos, mejorar la eficiencia y facilitar la innovación las convierte en un pilar fundamental de la gestión empresarial moderna.