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Determinación de la Ecuación de la Demanda de Pantalones de Tela

Objetivo: Determinar la ecuación matemática de la demanda final por pantalones de tela después de la caída del precio de los jeans.

Elasticidad precio cruzada de la demanda en el mercado local de pantalones de tela: e = +0,77

La elasticidad precio cruzada se define como:

e = (Δ%Q_{pantalones de tela}) / (Δ%P_jeans) = (Δ%Q_{pantalones de tela}) / (-22%) = +0,77

Despejando Δ%Q_{pantalones de tela}:

Δ%Q_{pantalones de tela} = +0,77 * (-22%) = -16,94%

Calculando la nueva cantidad demandada (Q_nueva):

Q_nueva = Q_antigua * (1 - 16,94%) = (103.400 - 4,84P) * 0,8306 = 85.894 - 4,02P

Por lo tanto, la nueva ecuación de la demanda es:

Q_nueva = 85.894 - 4,02P

Obtención del Precio de Equilibrio Final

Objetivo:

Variables y Medición

Variables

Las variables son propiedades o características que se pueden medir.

Medición

La medición implica el establecimiento de reglas para asignar símbolos numéricos a la cantidad de las propiedades en un proceso de investigación. Se distinguen dos aspectos clave:

• Escalas de Medición: Representan cantidades o atributos de forma numérica.
• Clasificación: Definen si los objetos caen dentro de las mismas u otras categorías respecto de un atributo determinado.

Tipos de Estadística

Estadística Descriptiva

La Estadística Descriptiva se encarga de resumir y hacer comprensibles los datos recolectados.

Ejemplo: "Un estudio de Seguridad Ciudadana muestra que el nivel de temor subió en un 14%."

Estadística Inferencial

La Estadística

 1.  Los estimadores se expresan en Qs

2.Son estimadores puntuales. Yest corr Ypo

3.Propiedades de la Línea de regresión muestral

-Pasa por los promedios muéstrales de Y y X

-Valor medio Y est = Valor medio de Y Obs

-Valor medio de los residuos es 0 b  derivar B1

-Los residuos no están correlacionados con el Valor pronosticado de Y

-Los residuos no están correlacionados con X   derivar B2

MCRL Supuestos

1.Mod Reg es Lin en los Parámetros aunque pueda o No serlo en las variables

2.Valores fijos de X o Valores de X independientes Del  u (suponemos que X no es estoscastica Por)

-Por simplicidad aritmética

-En determinadas expresiones no es ireal mantener La X fija

-aunque las variables X sean estocásticas, los resultados Estadísticos de la... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Econometría: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y Supuestos del Modelo Clásico de Regresión Lineal (MCRL)" »

Conceptos Básicos de Estadística

Tipos de Variables

En estadística, las variables son características o propiedades que pueden medirse u observarse en los individuos o elementos de una muestra o población. Se clasifican en dos grandes grupos:

• Variables cualitativas: no se pueden expresar a través de números, se especifican mediante palabras. A su vez, se dividen en:
  • Nominales: no tienen ningún tipo de ordenación.
  • Ordinales: admiten algún tipo de ordenación.
• Variables cuantitativas: se expresan a través de números. Pueden ser:
  • Discretas: solo pueden tomar un número limitado de valores. Ejemplo: el número de hijos.
  • Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un rango numérico. Ejemplo: la altura.

Frecuencias

• Frecuencia total (ft):

Conceptos Fundamentales de Estadística

La estadística es una ciencia que recopila, organiza y analiza datos para obtener resultados, los cuales se representan de forma gráfica. Su objetivo principal es facilitar la comprensión y la interpretación de grandes volúmenes de información.

¿Para qué sirve la estadística?

• Presentar de manera rápida y eficaz los resultados del estudio de un gran número de datos.
• Planificar y optimizar actividades de todo tipo, basándose en el conocimiento derivado del análisis de datos.

Conceptos Clave

• Población: Conjunto completo de personas o elementos sobre los cuales se estudia alguna característica.
• Individuo: Cada una de las personas o elementos que conforman la población.
• Muestra: Subconjunto representativo

Escala de Ampliación

Se utiliza para la representación de piezas muy pequeñas o detalles específicos en un plano técnico. En este tipo de escala, el valor del numerador es superior al del denominador, lo que implica que para determinar el valor real de la pieza, se debe dividir la medida del plano por el numerador.

Conceptos Fundamentales de Estadística

La estadística es una disciplina esencial para la investigación científica, permitiendo la recolección, organización, análisis e interpretación de datos. A continuación, se definen algunos de sus conceptos fundamentales:

Frecuencia Absoluta (ni)

En estadística, la frecuencia absoluta (ni) de una variable estadística (Xi) representa el número de veces que un determinado valor aparece... Continuar leyendo "Conceptos Esenciales de Estadística y Dibujo Técnico" »

Plano Cartesiano o Sistema de Referencia

El plano cartesiano está formado por dos rectas graduadas perpendiculares entre sí, llamadas ejes coordenados o ejes cartesianos:

• El eje horizontal corresponde al eje de las abscisas o eje X.
• El eje vertical corresponde al eje de las ordenadas o eje Y.

El punto en que se intersectan estas rectas se llama origen. En este sistema de referencia, cada punto puede ser descrito por un par ordenado de números (X, Y), llamadas coordenadas cartesianas del punto.

Interpretación de Coordenadas

• La coordenada X o abscisa indica la posición del punto en relación al eje X; es decir, la distancia recorrida por el punto desde el origen en dirección horizontal.
• La coordenada Y u ordenada indica su posición en relación

Medidas de dispersión

Existen diversas medidas de dispersión; entre las más utilizadas podemos destacar las siguientes:

• 1. Rango: mide la amplitud de los valores de la muestra y se calcula por la diferencia entre el valor más elevado y el valor más bajo.
• 2. Varianza: mide la distancia existente entre los valores de la serie y la media. Se calcula como el sumatorio de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la media, multiplicadas por el número de veces que se ha repetido cada valor. El sumatorio obtenido se divide por el tamaño de la muestra.

La varianza siempre será mayor que cero. Mientras más se aproxima a cero, más concentrados están los valores de la serie alrededor de la media. Por el contrario, mientras mayor sea la varianza,... Continuar leyendo "Medidas de Dispersión y Distribuciones de Probabilidad Continua en Estadística" »

3.- Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos Y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar Categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna Carácterística (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el Sexo, el estado civil, etc.). 4.- Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los Elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la Población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es... Continuar leyendo "Métodos de Muestreo Probabilístico y Distribuciones de Probabilidad Discretas" »

Ideas Fundamentales sobre Probabilidad

1. El azar no tiene memoria. Al repetir los intentos de un experimento simple, los resultados de los intentos previos no tienen influencia en el intento siguiente.
2. La probabilidad de que un acontecimiento futuro ocurra se caracteriza por un continuo que va desde lo imposible (0) hasta lo seguro (1).
3. La probabilidad de un suceso es un número entre 0 y 1, que representa la medida de las posibilidades de que dicho suceso ocurra. Una probabilidad de 1/2 (o 0.5) indica una posibilidad equitativa de que se produzca el suceso.
4. La frecuencia relativa de los resultados de un experimento se puede utilizar como una estimación de la probabilidad de un suceso. Cuanto mayor sea el número de repeticiones del experimento