PLANEACIÓN ESTRATÉGICA

Los avances tecnológicos, la proliferación de sistemas automatizados y la globalización económica provocan una desaforada competencia que exige a las empresas establecer mecanismos para asegurar su éxito y sobrevivencia. En este contexto, la planeación estratégica adquiere especial relevancia, ya que gran parte del éxito de cualquier organización depende de su capacidad de plantear escenarios futuros, adaptarse al entorno y definir estrategias que le permitan alcanzar sus objetivos.

El ámbito de la planeación estratégica no se restringe a las empresas del sector privado; su importancia es tal que se ha vuelto indispensable para las organizaciones del sector público. De hecho, en el año 2008 se realizó una conferencia mundial en la que participaron los gobiernos de distintos países y acordaron adoptarla como un elemento rector para la gestión de los gobiernos.

Las ventajas de la planeación estratégica son múltiples; algunas de las más importantes se originan en el hecho de que al establecer métodos de utilización racional de los recursos se reducen los niveles de incertidumbre y se prepara a las organizaciones para hacer frente a las contingencias.

TEMARIO: PLANEACION ESTRATEGICA

UNIDAD I: ANTECEDENTES DE LA PLANEACIÓN ESTRATÉGICA

1.1. Definición y evolución de la planeación estratégica.

1.2. Ventajas y desventajas de la planeación estratégica.

1.3. Conceptos de innovación y sinergia.

1.4. Diferencia entre planeación tradicional y Planeación estratégica.

1.5. Modelos de planeación estratégica

1.6 Definición de misión y visión.

1.7. Concepto de misión y visión.

1.8. Filosofía corporativa y grupos de interés.

1.9. Determinación de objetivos.

      1.9.1. Definición de objetivos y metas.             

UNIDAD II: ANALISIS DE LA SITUACIÓN

2.1. Ambiente externo.

    2.1.1. Consumidores.

    2.1.2. Proveedores.

    2.1.3. Competencia.

    2.1.4. Aspecto sociopolítico.

    2.1.5. Aspecto tecnológico.

    2.1.6. Aspecto legal.

    2.1.7. Aspecto social.

    2.1.8. Aspecto económico.

2.2. Ambiente interno.

    2.2.1. Empresa.

    2.2.2. Empleados.

    2.2.3. Portafolio de productos y/o servicios.

    2.2.4. Ciclo de vida de los productos.

    2.2.5. Recursos.

    2.2.6. Detección de fortalezas y debilidades

UNIDAD III: FORMULACION DE ESTRATEGIAS

3.1 Concepto de estrategia.

3.2 Tipos de estrategia.

3.3 Nivel funcional.

3.4 Eficiencia.

3.5 Estrategia organizacional básica o análisis de la situación

3.6 Análisis de los recursos disponibles

3.7 Definición de fortalezas y debilidades

3.8 Establecimiento de objetivos o propósitos

3.9. Análisis y elección de estrategias



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PLANEACION ESTRATEGICA  

ANALISIS DE LA SITUACION

FORMULARIO DE ESTRATEGIAS

 

MATERIAL DE APOYO UNIDAD I

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ESTADISTICA

La palabra estadística se origina, en las técnicas de recolección, organización, conservación, y tratamiento de los datos propios de un estado, con que los antiguos gobernantes controlaban sus súbditos y dominios económicos. Estas técnicas evolucionaron a la par con el desarrollo de las matemáticas, utilizando sus herramientas en el proceso del análisis e interpretación de la información.

Para mediados del siglo XVII en Europa, los juegos de azar eran frecuentes, aunque sin mayores restricciones legales. El febril jugador De Méré consultó al famoso matemático y filosofo Blaise Pascal (1623-1662) para que le revelara las leyes que controlan el juego de los dados, el cual, interesado en el tema, sostuvo una correspondencia epistolar con el tímido Pierre de Fermat (1601-1665, funcionario público apasionado por las matemáticas; célebre porque no publicaba sus hallazgos) dando origen a la teoría de la probabilidad, la cual se ha venido desarrollando y constituyéndose en la base primordial de la estadística.
En nuestros días, son de uso cotidiano las diferentes técnicas estadísticas que partiendo de observaciones muestrales o históricas, crean modelos lógico-matemáticos que se "aventuran" describir o pronosticar un determinado fenómeno con cierto grado de certidumbre medible.
El avance tecnológico en la informática ha contribuido enormemente al desarrollo de la estadística, sobre todo en la manipulación de la información, pues en el mercado existen paquetes estadísticos de excelente calidad, como el SAS, SPSS, SCA, STATGRAPHICS, amén de otros, que "corren" en un ordenador sin mayores exigencias técnicas, permitiendo el manejo de grandes volúmenes de información y de variables.

La estadística, entonces, dejó de ser una técnica exclusiva de los estados, para convertirse en una herramienta imprescindible de todas las ciencias, de donde proviene la desconcertante des-uniformidad en las definiciones de los diferentes autores, ya que cada estudioso la define de acuerdo con lo que utiliza de ella y tenemos definiciones como que: la estadística es la tecnología del método científico, o que es el conocimiento relacionado
con la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, o que la estadística son métodos para obtener conclusiones a partir de los resultados de los experimentos o procesos, o que es un método para describir o medir las propiedades de una población. En fin, no se trata de discutir si la estadística es una ciencia, una técnica o una herramienta, sino de la utilización de sus métodos en provecho de la evolución del conocimiento.

La estadística hace inferencias sobre una población, partiendo de una muestra representativa de ella. Es a partir del proceso del diseño y toma de la muestra desde donde comienzan a definirse las bondades y confiabilidad de nuestras aseveraciones, hechas, preferentemente, con un mínimo costo y mínimo error posible.



TEMARIO: ESTADISTICA

Tema I: Introducción a la Estadística

1.1   ¿Qué es la Estadística?

1.2    ¿Por qué se debe estudiar estadística? 

1.3   ¿Qué se entiende por estadística? 

1.4   Tipos de estadística  

1.4.1     Estadística descriptiva

1.4.2      Estadística inferencial 

1.5   Tipo de variables 

1.6   Niveles de medición   

1.6.1     Datos de nivel nominal 

1.6.2      Datos de nivel ordinal

1.6.3      Datos de nivel de intervalo 

1.6.4     Datos de nivel de razón 

1.7   Muestreo

1.8   Población

1.9   Medidas de localización

1.9.1  Media

1.9.2  Mediana

1.9.3     Moda

1.9.4     Percentiles

1.9.5      Cuartiles

1.10 Medidas de variabilidad

TEMA II: ESTADISTICA DESCRIPTIVA

2.1La estadística en la práctica: La empresa Colgate-Palmolive

2.2 Resumen de datos cualitativos

2.3 Construcción de una tabla de frecuencias  

2.4 Frecuencias relativas de clase

2.5 Representación gráfica de datos cualitativos

2.6Construcción de distribuciones de frecuencias: datos cuantitativos

2.7Intervalos de clase y puntos medios de clase

2.8 Ejemplo con asistencia de software (Minitab)

2.9 Representación Gráfica de una distribución de frecuencias

2.10 Histograma

2.11 Polígono de frecuencias

2.12Distribuciones de frecuencia  acumulativas

2.13 La estadística en la práctica: Small Fry Design 

TEMA III: REGRESION LINEAL Y MULTIPLE

3.1 ¿Qué es el análisis de correlación?

3.2 Coeficiente de correlación 

3.3 El coeficiente de determinación

   3.3.1Correlación y causa

3.4 Análisis de regresión

   3.4.1 Principio de los mínimos cuadrados

   3.4.2Trazo de la recta de regresión

3.5 Error estándar de estimación

3.6 Suposiciones de la regresión lineal

3.7 Análisis de regresión múltiple 

3.8 ¿La ecuación ajusta bien los datos? 

3.9 Error estándar de estimación múltiple

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INFERENCIA ESTADISTICA

Anteriormente se ha estudiado conceptos fundamentales, como son el concepto de variable aleatoria y su distribución de probabilidades, se estudio diferentes modelos de distribuciones tanto de tipo discreto como de tipo continuo y analizaron sus características básicas (media, varianza, etc.). A partir de ahora estaremos interesados en saber qué modelo sigue la población; y para ello nos basáremos en la información que se obtenga de un subconjunto o parte de esa población que llamaremos muestra.

Cuando realizamos un análisis general de la estadística decimos que uno de los objetivos fundamentales es el obtener conclusiones basándonos en los datos que se han observado, proceso que se conoce con el nombre de inferencia estadística, es decir utilizando la información que nos proporciona una muestra de la población se obtienen conclusiones o se infieren valores sobre características poblacionales.

En este curso se dará una serie de conceptos básicos que serán fundamentales para el desarrollo posterior de la inferencia estadística.

TEMARIO: INFERENCIA ESTADISTICA

UNIDAD I: Inferencia Estadística y Distribuciones de Muestreo

1.1         Introducción

1.2         Muestra aleatoria

1.3         Parámetros poblacionales y estadísticos muéstrales

1.4         Función de distribución empírica

1.5         Distribución muestral de estadísticos

1.6          Media y varianza de algunos estadísticos

1.7         Distribuciones de estadísticos muéstrales de poblaciones normales

1.7.1     Distribución de la media muestral cuando se conoce la varianza poblacional

1.7.2     Distribuciones de la media muestral cuando no se conoce la varianza poblacional

1.7.3     Distribución de la varianza muestral

1.7.4     Distribuciones de la diferencia de medias muéstrales, cuando se conoce la varianza poblacional

1.7.5     Distribución de la diferencia de medias muéstrales cuando no se conoce la varianza poblacional

UNIDAD II: Estimación Estadística y Prueba de Hipótesis

2.1 Conceptos Básicos

2.2 Estimación puntual

2.3 Teorema de Límite central

2.4 Estimación por intervalo

2.5 Intervalos de confianza para medias

2.6 Hipótesis nula y alternativa

2.7 Error tipo I y error tipo II

2.8 Pruebas de hipótesis para la media

2.9 Prueba de Hipótesis para diferencia de medias

2.10 Pruebas para proporciones.

2.11 Prueba de Hipótesis para diferencia de proporciones.

2.12 Prueba de Hipótesis para una varianza

UNIDAD III: Estadística Paramétrica y No Paramétrica

3.1 Análisis Ji-Cuadrada

3.2 Prueba de independencia

3.3 Prueba de la bondad del ajuste

3.4 Tablas de contingencia

3.5 Uso del software estadístico.

3.6 Pruebas no paramétricas

3.7Escala de medición

3.8  Métodos estadísticos contra no paramétricos

3.9 Prueba de Kolmogorov – Smirnov

3.10 Prueba de Anderson – Darling

3.11 Prueba de Ryan – Joiner

3.12 Prueba de Shappiro – Wilk.

3.13 Aplicaciones del paquete computacional

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 Inferencia Estadística y Distribuciones de Muestreo

Estimación Estadística y Prueba de Hipótesis

 

 

Estadística Parametrica y No Parametrica

 

PROBLEMARIO UNIDAD I  

DOMINGOS MODULO III

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ACTIVIDADES PARA DOMINGO 12/06/2016

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PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

En ocasiones cuando se habla de probabilidad o posibilidad de que un evento ocurra, se pierde la credibilidad acerca del evento en cuestión, pero ¿es posible tener siempre la certeza total en todo proyecto o actividad que se desea realizar?, es muy difícil tenerla, debido a que el llevar a efecto un proyecto cualquiera por más simple que este sea, éste está sujeto a una gran diversidad de factores que afectan su ocurrencia, ¿entonces que es lo más aconsejable para predecir su ocurrencia?, la probabilidad es la que nos ayuda en estos casos, ya que basándose en estadísticas, podemos cuantificar la posibilidad de ocurrencia de los eventos y por consiguiente tomar una buena decisión basados en esta información.

TEMARIO: PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

UNIDAD I: ESTADISTICA DESCRIPTIVA

1.1 Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios.

1.2 Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados,  Frecuencia de clase, Frecuencia relativa,  Punto medio, Límites.

1.3 Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana,  Moda, Medidas de dispersión,  Varianza,  Desviación estándar, Desviación media,  Desviación mediana,  Rango.

1.4 Parámetros para datos agrupados.

1.5 Distribución de frecuencias.

1.6 Técnicas de agrupación de datos. 

1.7 Técnicas de muestreo.

1.8Histogramas.

UNIDAD II: ELEMENTOS DE PROBABILIDAD

2.1 Teoría elemental de probabilidad.

2.2 Probabilidad de Eventos: Definición de espacio muestral, definición de evento, simbología, unión, intersección, diagramas de Ven.

2.3 Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas.

2.4 Probabilidad condicional: Dependiente, Independiente.

2.5 Ley multiplicativa.

2.6 Eventos independientes: Regla de Bayes.

2.7 Variable aleatoria.

UNIDAD III: Variables Aleatorias, Discretas y Continua

3.1 Variables aleatorias

3.2 Esperanza Matemática

3.3 Momento de Una variable aleatoria

3.4 Suma de Variables aleatorias

3.5 Función de distribución para variables aleatorias continúas

UNIDAD IV: PRUEBA DE HIPOTESIS

4.1 Hipótesis nula y alternativa

4.2 Error tipo I y error tipo II

4.3 Pruebas de hipótesis para la media

4.4 Prueba de Hipótesis para diferencia de medias

4.5 Pruebas para proporciones.

4.6 Prueba de Hipótesis para diferencia de proporciones.

4.7 Prueba de Hipótesis para una varianza

UNIDAD V: Estimación de Parámetros Estadísticos

5.1 Estimación insesgado

5.2 Estimación por puntos e intervalos

5.3 Estimación por intervalos de confianza, de parámetros poblacionales

5.4  Estimación puntual

5.5 Teorema de Límite central

5.6 Estimación por intervalo

5.7 Intervalos de confianza para medias

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TECNICAS DE CONTEO



PROBABILIDAD DE EVENTOS 

PRUEBA DE HIPOTESIS

 
EJERCICIOS

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EJERCICIOS UNIDAD II DIAGRAMAS DE ÁRBOL

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