En mi puesto de trabajo como jefe de un Centro de Distribución he utilizado diagramas de Pareto en base a los niveles de ventas de los productos para hacer una distribución estratégica del almacén, ubicando los productos A más accesibles para la preparación y despacho de pedidos, esto me ha ayudado a ser más eficiente la operación.
Hola! Como ya les comenté actualmente no estoy trabajando, pero si quisiera comentarles mis experiencias previas, según los temas discutidos en clase. El diagrama de Pareto me fue útil para establecer una categorización ABC de productos. Las gráficas de barras, de pastel, de columnas y de línea o polígonos de porcentajes las utilicé para realizar los indicadores de mi área como ser Non Delivered Orders-Out of Stocks, Utilización de Capacidades de Almacenamiento, Cumplimiento de Política de Inventarios, Nivel de Servicio. Asimismo, para realizar análisis de ventas, niveles de inventarios, productos sensitivos y distribuciones de producto, entre otros. Para concluir, me parece muy interesante la tecnología que está siendo utilizada para esta clase, ya que considero que además de enriquecer nuestros conocimientos de Estadística nos motiva a actualizarnos en nuevas herramientas para el aprendizaje.
En relación a la Clase 2, considero muy útil evaluar la relación entre dos variables mediante gráficas (diagrama de dispersión) y cálculos numéricos (coeficiente de correlación de Pearson), sin embargo, en mi puesto anterior nunca utilicé estas herramientas estadísticas para hacerlo. Las pude haber utilizado para analizar la relación entre Ventas y Out of Stocks. En cuanto a la distribución normal, tampoco apliqué esta herramienta, aunque si sería útil para calcular la probabilidad de que una situación suceda, como por ejemplo calcular la probabilidad que un Out of Stock sea mayor que el límite establecido. Estas herramientas pueden ser aplicadas en todos los puestos de trabajo y es muy importante conocerlas.
Con diagramas de dispersión y el coeficiente de correlación de Pearson podría analizar si existe una fuerte relación entre las dos variables Horas hombre vrs. Bultos manejados, pero esperaría encontrar algunos datos dispersos en un mes de baja rotación de productos y en un mes de muy alta rotación. De acuerdo a datos históricos de % de utilización de espacio en camiones, podría utilizar la distribución normal para analizar la eficiencia en la utilización del espacio en camiones calculando la probabilidad de que un grupo de artículos según su volumen pueda ser despachado en N número de camiones. Con esto, podría proyectar costos de transporte.
Quisiera utilizar este espacio para aportar a la clase pero no es mi fuerte,le confieso que en mi vida estudiantil es la primera vez que recibo clases virtuales lo que hace interesante la clase y como no me eduque con la tecnologia se me hace dificil pero me estoy esforzando,tiene alumnos muy buenos ojala que no sea esa la muestra que tome para el examen porque le recuerdo que tambien en este grupo habemos abogados que no tenemos la inteligencia matematicas que los ingenieros solo queria que supiera atte Eda
En mi experiencia académica y profesional me he encontrado con variables cuyos valores no se comportan de una forma de distribución normal, por ejemplo exponencial, Weibull, chi cuadrada. Pero he aprendido que utilizando el teorema de límite central podemos conseguir varias muestras de tamaños grandes para construir una distribución normal a partir de las medias de cada una de estas muestras, con esto podemos estimar intervalos de confianza para la media poblacional de una variable que no necesariamente se comporte de forma normal.
Me parece muy interesante el utilizar un intervalo de confianza para hacer una estimación en base a un nivel de confianza o probabilidad de acierto de que un valor se encuentre entre un intervalo y considerando el margen de error o posibilidad de fallar en la estimación. Esto lo pudimos ver aplicado recientemente en las elecciones, ya que en base a una encuesta hecha a una muestra (Boca de Urna), considerando un nivel de confianza del 99% y un margen de error de 1%, la compañía contratada por el TSE pudo estimar el porcentaje de participación de cada partido y concluir en el posible ganador para nuevo presidente. Los datos fueron acertados al compararlos con el escrutinio real. Lo único que no mostraron en sí es el intervalo de confianza para la media de los datos que resulta a partir de ese nivel de confianza, sino más bien lo presentan como una estimación puntual. El intervalo de confianza nos daría mayor información que una estimación puntual.
En muchas ocasiones utilizamos una muestra para tomar decisiones respecto a una población. El planteamiento de hipótesis o conjeturas sobre la población en base a una muestra pueden o no ser ciertas, por lo que la prueba de hipótesis es muy útil, ya que nos permite contrastar las hipótesis que establecimos utilizando técnicas estadísticas, sin que influya nuestro criterio, y pueden ser aplicadas en muchos casos. Con el planteamiento de hipótesis podemos demostrar el comportamiento de una población en base a una muestra y poner a prueba aspectos de la realidad.
La regresión lineal y múltiple son técnicas estadísticas que pueden ser utilizadas para predecir una variable en base al comportamiento de una o más variables. Si cambian las variables X entonces cambiará la variable Y. Es muy importante antes de utilizar estas técnicas comprobar que las variables tienen una relación lineal, para esto nos podemos apoyar en otras técnicas como el coeficiente de correlación de Pearson, el diagrama de dispersión, el analisis residual y la prueba t. Sin duda, estas herramientas pueden ser utilizadas en muchos casos para poder predecir fenómenos, ya que se adaptan a varias situaciones, por ejemplo la física, economía, mercadotecnia, aspectos sociales, etc. Lo único es que sí hay que tener en cuenta es que los valores de Xi no se salgan del rango relevante para poder pronosticar utilizando la ecuación de regresión lineal.
Como comentario final, me gustaría enfatizar mi agradecimiento porque está asignatura la consideré muy enriquecedora de conocimientos y fue un reto, ya que nos exigió ponernos al día tanto en estadística como en nuevas herramientas informáticas, sobre todo me impactó la clase virtual como apoyo al aprendizaje. Me gustó mucho la clase, y pienso que todo lo que aprendimos nos servirá para aplicarlo tanto en nuestra vida profesional como para nuestra tesis de graduación. Espero que las próximas clases sean impartidas con este nivel de excelencia.
Anteriormente cometía el error de extrapolar datos cuando utilizaba regresión lineal, asumiendo este comportamiento para datos mayores o menores al rango de datos utilizado. Tampoco conocía las pruebas que dan validez a la utilización del método de regresión lineal entre variables.
En mi puesto de trabajo como jefe de un Centro de Distribución he utilizado diagramas de Pareto en base a los niveles de ventas de los productos para hacer una distribución estratégica del almacén, ubicando los productos A más accesibles para la preparación y despacho de pedidos, esto me ha ayudado a ser más eficiente la operación.
ReplyDeleteHola!
ReplyDeleteComo ya les comenté actualmente no estoy trabajando, pero si quisiera comentarles mis experiencias previas, según los temas discutidos en clase. El diagrama de Pareto me fue útil para establecer una categorización ABC de productos. Las gráficas de barras, de pastel, de columnas y de línea o polígonos de porcentajes las utilicé para realizar los indicadores de mi área como ser Non Delivered Orders-Out of Stocks, Utilización de Capacidades de Almacenamiento, Cumplimiento de Política de Inventarios, Nivel de Servicio. Asimismo, para realizar análisis de ventas, niveles de inventarios, productos sensitivos y distribuciones de producto, entre otros.
Para concluir, me parece muy interesante la tecnología que está siendo utilizada para esta clase, ya que considero que además de enriquecer nuestros conocimientos de Estadística nos motiva a actualizarnos en nuevas herramientas para el aprendizaje.
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ReplyDeleteEn relación a la Clase 2, considero muy útil evaluar la relación entre dos variables mediante gráficas (diagrama de dispersión) y cálculos numéricos (coeficiente de correlación de Pearson), sin embargo, en mi puesto anterior nunca utilicé estas herramientas estadísticas para hacerlo. Las pude haber utilizado para analizar la relación entre Ventas y Out of Stocks.
ReplyDeleteEn cuanto a la distribución normal, tampoco apliqué esta herramienta, aunque si sería útil para calcular la probabilidad de que una situación suceda, como por ejemplo calcular la probabilidad que un Out of Stock sea mayor que el límite establecido.
Estas herramientas pueden ser aplicadas en todos los puestos de trabajo y es muy importante conocerlas.
Con diagramas de dispersión y el coeficiente de correlación de Pearson podría analizar si existe una fuerte relación entre las dos variables Horas hombre vrs. Bultos manejados, pero esperaría encontrar algunos datos dispersos en un mes de baja rotación de productos y en un mes de muy alta rotación.
ReplyDeleteDe acuerdo a datos históricos de % de utilización de espacio en camiones, podría utilizar la distribución normal para analizar la eficiencia en la utilización del espacio en camiones calculando la probabilidad de que un grupo de artículos según su volumen pueda ser despachado en N número de camiones. Con esto, podría proyectar costos de transporte.
Quisiera utilizar este espacio para aportar a la clase pero no es mi fuerte,le confieso que en mi vida estudiantil es la primera vez que recibo clases virtuales lo que hace interesante la clase y como no me eduque con la tecnologia se me hace dificil pero me estoy esforzando,tiene alumnos muy buenos ojala que no sea esa la muestra que tome para el examen porque le recuerdo que tambien en este grupo habemos abogados que no tenemos la inteligencia matematicas que los ingenieros solo queria que supiera atte Eda
ReplyDeleteEn mi experiencia académica y profesional me he encontrado con variables cuyos valores no se comportan de una forma de distribución normal, por ejemplo exponencial, Weibull, chi cuadrada.
ReplyDeletePero he aprendido que utilizando el teorema de límite central podemos conseguir varias muestras de tamaños grandes para construir una distribución normal a partir de las medias de cada una de estas muestras, con esto podemos estimar intervalos de confianza para la media poblacional de una variable que no necesariamente se comporte de forma normal.
Me parece muy interesante el utilizar un intervalo de confianza para hacer una estimación en base a un nivel de confianza o probabilidad de acierto de que un valor se encuentre entre un intervalo y considerando el margen de error o posibilidad de fallar en la estimación.
ReplyDeleteEsto lo pudimos ver aplicado recientemente en las elecciones, ya que en base a una encuesta hecha a una muestra (Boca de Urna), considerando un nivel de confianza del 99% y un margen de error de 1%, la compañía contratada por el TSE pudo estimar el porcentaje de participación de cada partido y concluir en el posible ganador para nuevo presidente. Los datos fueron acertados al compararlos con el escrutinio real.
Lo único que no mostraron en sí es el intervalo de confianza para la media de los datos que resulta a partir de ese nivel de confianza, sino más bien lo presentan como una estimación puntual. El intervalo de confianza nos daría mayor información que una estimación puntual.
En muchas ocasiones utilizamos una muestra para tomar decisiones respecto a una población. El planteamiento de hipótesis o conjeturas sobre la población en base a una muestra pueden o no ser ciertas, por lo que la prueba de hipótesis es muy útil, ya que nos permite contrastar las hipótesis que establecimos utilizando técnicas estadísticas, sin que influya nuestro criterio, y pueden ser aplicadas en muchos casos.
ReplyDeleteCon el planteamiento de hipótesis podemos demostrar el comportamiento de una población en base a una muestra y poner a prueba aspectos de la realidad.
La regresión lineal y múltiple son técnicas estadísticas que pueden ser utilizadas para predecir una variable en base al comportamiento de una o más variables. Si cambian las variables X entonces cambiará la variable Y. Es muy importante antes de utilizar estas técnicas comprobar que las variables tienen una relación lineal, para esto nos podemos apoyar en otras técnicas como el coeficiente de correlación de Pearson, el diagrama de dispersión, el analisis residual y la prueba t. Sin duda, estas herramientas pueden ser utilizadas en muchos casos para poder predecir fenómenos, ya que se adaptan a varias situaciones, por ejemplo la física, economía, mercadotecnia, aspectos sociales, etc.
ReplyDeleteLo único es que sí hay que tener en cuenta es que los valores de Xi no se salgan del rango relevante para poder pronosticar utilizando la ecuación de regresión lineal.
Como comentario final, me gustaría enfatizar mi agradecimiento porque está asignatura la consideré muy enriquecedora de conocimientos y fue un reto, ya que nos exigió ponernos al día tanto en estadística como en nuevas herramientas informáticas, sobre todo me impactó la clase virtual como apoyo al aprendizaje.
ReplyDeleteMe gustó mucho la clase, y pienso que todo lo que aprendimos nos servirá para aplicarlo tanto en nuestra vida profesional como para nuestra tesis de graduación. Espero que las próximas clases sean impartidas con este nivel de excelencia.
Anteriormente cometía el error de extrapolar datos cuando utilizaba regresión lineal, asumiendo este comportamiento para datos mayores o menores al rango de datos utilizado.
ReplyDeleteTampoco conocía las pruebas que dan validez a la utilización del método de regresión lineal entre variables.