Regresión Lineal (Práctica 9)
Relación Matemática y Relación Estadística:
Una relación matemática entre variables es una relación determinista. Es posible prever con certeza el valor de una de ellas cuando se conoce el valor que asumen las demás.
Sin embargo, en la gran mayoría de las situaciones, podemos no estar considerando todas las variables. En estos casos estamos frente a lo que se denomina, una relación estadística entre variables.
Modelización Estadística:
"El objetivo ... es ilustrar como construir modelos que expliquen el comportamiento de una variable de interés, la variable respuesta, como resultado del efecto conjunto de variables explicativas y mostrar la utilización de estos modelos para hacer predicciones o tomar decisiones".
Modelo Estadístico:
- Parte sistemática g (x) , Patrón o seña
- Parte Aleatoria "e "
- " n " unidades
Se asume que la parte aleatoria es una variable no observable con una distribución probabilistica.
Especificación de la parte sistemática:
- Nuestro objetivo es encontrar una relación que permita predecir el valor de " y " si encontramos una nueva observación de " x ".
Modelo de regresión lineal simple:
- Variable de entrada y variable de respuesta.
Un modelo de regresión lineal simple asume una relación lineal entre el valor medio de la respuesta y el valor de la variable de entrada.
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Concepto de Auditoría:
Según el tipo de Auditoría y el Enfoque:
A) Concepto de Auditoría (American Accounting Asociation)
La auditoría puede definirse como "un proceso sistemático para obtener y evaluar de manera objetiva las evidencias relacionadas con informes sobre actividades económicas y otros acontecimientos relacionados, cuyo fin consiste en determinar el grade de correspondencia del contenido informativo con las evidencias que le dieron origen, así como establecer si dichos informes se han elaborado observando los principios establecidos para el caso".
- Eventos económicos y administrativos
- Herramientas de control y supervisión
- Creación de una cultura de disciplina de la organización
- Descubrir fallas
- Nuevas tecnologías
B) Concepto de Auditoría (Enfoque Contable)
Idem A
+ Personal cualificado e independiente
+ De acuerdo con las Normas de Contabilidad
+ Opinión.
C) Concepto de Auditoría (Limitado a Administración y Contabilidad)
Idem anteriores
+ Informe conteniendo opinión
+ Conclusiones y recomendaciones
+ Verificar el cumplimiento de las leyes y regulaciones aplicables
Del concepto se aprecian los elementos principales:
1. Es un examen profesional, objetivo e independiente
2. De las operaciones financieras y/o administrativas
3. Se realiza con posterioridad a su ejecución
4. Producto final es un informe
5. Conclusiones y recomendaciones
6. Promover la economía, eficacia y eficiencia
Aspectos que se repiten en cada definición:
A) Es un proceso sistemático
B) La evidencia se obtiene y evalúa de manera objetiva
C) Evidencia Obtenida
D) Informe final
Tipos de Auditoría:
Internacionalmente las auditorías se clasifican atendiendo a:
1. La afiliación del auditor:
1.1 - Estatal
1.2 - Independiente
1.3 - Privada
2. La relación del trabajo:
2.1 - Externas
2.2 - Internas
3. El objetivo que se revisa:
3.1 - Estatal general
3.2 - Estatal tributaria
3.3 - Independiente
4. Los objetivos fundamentales que se persiguen:
4.1 - Auditoría de gestión
4.2 - Auditoría de los Estados Contables
4.3 - Auditorias para fines especiales (Medio ambiente, certificados de calidad, etc).
4.4 - Auditoría Tributaria
4.5 - Auditoría de sistemas de información
Las Auditorias relacionadas con la contabilidad:
- De Gestión u operacional: establecer el grado de Economía, Eficiencia y Eficacia en la planificación, control y uso de los recursos
- Integrales: contable, financiera y tiene elementos de gestión.
- Financiera: consiste en el examen y evaluación
- Temáticas: se ejecutan con el propósito de examinar puntualmente entre uno y cuatro temas específicos.
- Especiales: Verificación de asuntos y temas específicos.
- Recurrente: se examinan los planes de medidas.
Auditoría Contable / Financiera / Económica:
- Auditoría de compra o "Due Diligence":
- Auditoría de sistemas de información:
Tipos de Auditorias informáticas:
Validación y verificación de los sistemas, procesos y resultados en los que se utilicen tecnologías automatizadas.
- Regular informática: sobre calidad de la información
- Especial informática: sobre bases de datos informáticos con alteración o incorrecta operatoria
- Recurrente informática
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Teórico Segunda Revisión:
Verdadero o Falso Ejercicio Práctica 6:
(a) La Esperanza de la Media Muestral (E X barrita) es más pequeña para muestras de Mayor Tamaño: FALSO. No varía. Es un número.
(b) La Esperanza de la Media Muestral (E X barrita) es constante para cualquier tamaño de la muestra: VERDADERO.
(c) La Varianza de la Media Muestral es más pequeña para muestras de menor tamaño: VERDADERO.
(d) La distribución de la Media Muestral (X barrita) se aproxima a una binomial al crecer n: FALSO. Se aproxima a una normal al crecer n.
(e) La distribución de la Media Muestral (X barrita) se aproxima a una normal: FALSO. No hay condición en el texto para que eso pase.
(f) La distribución de la Media Muestral (X barrita) se aproxima a una normal al crecer n: VERDADERO.
Ejercicio Teórico Práctica 7:
Para un mismo tamaño de muestra, si queremos aumentar la confianza, siempre aumenta la amplitud del intervalo.
Para un mismo nivel de confianza, si aumentamos la muestra, disminuimos la amplitud del intervalo.
Estimación de Media con varianza desconocida de Variable Normal (Distribución Tstudent):
A medida que aumenta la confianza y se mantiene el mismo tamaño de muestra, aumenta la amplitud del intervalo.
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Contraste de Hipótesis Estadísticas (Práctica 8)
El punto de partida consiste en postular un comportamiento particular para la distribución poblacional y luego preguntarse si la información que la muestra contiene apoya el postulado realizado o, si por el contrario, lo contradice.
Definiciones:
Hipótesis Estadística: es una afirmación relativa a la distribución poblacional de una variable aleatoria.
Contraste de Hipótesis Estadísticas: en todo contraste de hipótesis estadísticas, se especifican la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1). Cada una de ellas postula un comportamiento de la distribución normal incompatible con la otra.
Estadístico de contraste: es un estadístico en base al cual se construye el criterio de decisión del contraste.
Región crítica o región de rechazo (C): es el conjunto de valores del estadístico de contraste para los que se rechazará la hipótesis nula.
Se rechaza H0 si el estadístico de contraste está en C
No se rechaza H0 si el estadístico de contraste no está en C.
Un contraste de Hipótesis está sujeto a error:
- Grado de confiabilidad
Errror de Tipo I: Rechazar H0 siendo esta cierta.
Error de Tipo II: No rechazar H0 siendo esta falsa.
Nivel de significación del contraste: es la máxima probabilidad de rechazar H0 siendo esta cierta (alfa)
p - Valor de un contraste: es el menor nivel de significación al que se debería rechazar
H0 con los datos disponibles.
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ESTIMACIÓN (Práctica 7)
Estudiaremos la estimación puntual y por intervalo de parámetros poblacionales.
Se trata de determinar que podemos concluir sobre el valor de las cantidades poblacionales desconocidas a la luz de los datos observados en una muestra extraída de la población de interés.
- Media de presición
- Medida de confianza
Recordar definiciones:
- Población
- Parámetro
- Muestra
- Estadístico
Definiciones nuevas:
Estimados Puntual: Es un estadístico que se utiliza con el propósito de predecir o estimar el valor de un parámetro poblacional.
Propiedades de los Estimadores Puntuales:
- Insesgamiento
- Mínima varianza
Un estimador por intervalo de un parámetro poblacional es un intervalo aleatorio (sus extremos son variables aleatorias) para el que se predice contendrá al verdadero valor del parámetro con una determinada probabilidad.
* Cantidad Pivotal.
Un intervalo de Confianza para un parámetro poblacional resulta de evaluar el estimador por intervalo para dicho parámetro en la muestra observada.
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