Práctica individual intervalos de Confianza

1. INTERVALOS DE CONFIANZA
Proyecto Individual -Práctica con evaluación entre pares
Indra Francisco
Indra.francisco01@gmail.com
Descripción breve
El presente proyecto tiene como finalidad reflejar los usos de intervalos de confianza en el
ámbito de los negocios.

2. 1
Tabla de contenido
Intervalos de Confianza .............................................................................................2
Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV”, encuentra el valor z (este es
necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución normal estándar,
para poder construir un intervalo del 95% de confianza. ...................................................2
Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV, encuentra el valor z (este es
necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución normal estándar,
para poder construir un intervalo del 99% de confianza. ...................................................2
Con el tamaño de muestra (n=14) calcula el intervalo de confianza del 95% para cada una
las medias poblacionales de los rendimientos de Amazon y de Apple................................3
Cuando cambias de nivel de confianza, digamos de 95% a 99%, ¿Por qué los intervalos de
confianza se hacen más grandes? ......................................................................................4
Conclusión.........................................................................................................................4

3. 2
Intervalos de Confianza
Objetivo: Calcular los intervalos de confianza de los rendimientos de acciones. Siguiendo
el contexto de Reto que desarrollaste en el TEMA 3, recordemos nuestra base de datos:
Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV”, encuentra el valor z
(este es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución
normal estándar, para poder construir un intervalo del 95% de confianza.
Para el 95% (1- 0.95=0.05, y son dos colas entonces 0.05/2=0.025 de ahi que se
use 1-0.025=0.975)
DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.975)=1.96
Usando la función de Excel “DISTR.NORM.ESTAND.INV, encuentra el valor z (este
es necesario para construir el intervalo de confianza) de la distribución normal
estándar, para poder construir un intervalo del 99% de confianza.
Para el 99% (1- 0.99=0.01, y son dos colas entonces 0.01/2=0.005 de ahi que se
use 1-0.005=0.995)
DISTR.NORM.ESTAND.INV(0.995)=2.57
Dia/Evento
Precio
Acción
Amazon
Precio
Acción
Apple
LN Amazon LN Apple
Rendimiento
Amazon
Rendimiento
Apple
1 10.5 10.87 2.3514 2.3860
2 13.6 14.94 2.6101 2.7040 0.2587 0.3180
3 14.6 18.31 2.6810 2.9074 0.0710 0.2034
4 18 15.08 2.8904 2.7134 0.2094 -0.1941
5 16 16.49 2.7726 2.8028 -0.1178 0.0894
6 13 13.48 2.5649 2.6012 -0.2076 -0.2015
7 9.5 14.95 2.2513 2.7047 -0.3137 0.1035
8 8.8 15.05 2.1748 2.7114 -0.0765 0.0067
9 9 14.76 2.1972 2.6919 0.0225 -0.0195
10 10 16.28 2.3026 2.7899 0.1054 0.0980
11 11.2 15.78 2.4159 2.7587 0.1133 -0.0312
12 18 16.45 2.8904 2.8003 0.4745 0.0416
13 13.7 17.06 2.6174 2.8367 -0.2730 0.0364
14 14.5 17.39 2.6741 2.8559 0.0568 0.0192
15 17 16.32 2.8332 2.7924 0.1591 -0.0635
IC Dos colas Dos colas/2 z
95 0.05 0.025 0.975 1.9600
IC Dos colas Dos colas/2 z
99 0.01 0.005 0.995 2.5758

4. 3
Con el tamaño de muestra (n=14) calcula el intervalo de confianza del 95% para
cada una las medias poblacionales de los rendimientos de Amazon y de Apple.
Se calcula intervalo de confianza partiendo de la muestra n=14 y las medias y
desviaciones estandar calculadad para cada acción en el Reto 3. Teniendo la
siguentes formulas:
Normal T-student
Media +/- Estadistico Z *Error (SE). Media +/- Estadistico T *Error (SE)
Debido a que la muestra es menor a 30 se debera seguir T-student.
Amazon
Intervalo 95% Normal
Muestra 14 -0.0793 0.1482
Media 0.0344 0.1138
Desviación estandar 0.2172 -0.0793 0.1482
Error 0.0580
IC 95% Intervalo 95% Normal
T-Student
Z 1.9600 -0.0910 0.1598
T 2.1604
Nivel Significancia Z 0.05
Intervalo 99% Normal
Muestra 14 -0.1151 0.1839
Media 0.0344 0.1495
Desviación estandar 0.2172 -0.1151 0.1839
Error 0.0580
IC 99% Intervalo 95% Normal
T-Student
Z 2.5758 -0.1404 0.2092
T 3.0123
Nivel Significancia 0.01
Apple
Intervalo 95% Normal
Muestra 14 -0.0431 0.1011
Media 0.0290 0.0721
Desviación estandar 0.1376 -0.0431 0.1011
Error 0.0368
IC 95% Intervalo 95% T-Student
Z 1.9600 -0.0504 0.1085
T 2.1604
Nivel Significancia 0.05
Intervalo 99% Normal
Muestra 14 -0.0657 0.1238
Media 0.0290 0.0947
Desviación estandar 0.1376 -0.0657 0.1238
Error 0.0368
IC 99% Intervalo 95% T-Student
Z 2.5758 -0.0818 0.1398
T 3.0123
Nivel Significancia 0.01

5. 4
Cuando cambias de nivel de confianza, digamos de 95% a 99%, ¿Por qué los
intervalos de confianza se hacen más grandes?
Esto es debido a que las muestras más grandes corresponden a niveles de confianza
más altos, es decir intervalo mas grande tendra mas probabilidad de acierto por lo tanto
mayor nivel de confianza
Conclusión
Los niveles de confianza nos permitara conocer la variabilidad o dispersión de la
información, por lo que es importante que tengamos encuenta que a muestras grandes
tendremos niveles de confianza màs altos, asi como entender el papel de la desviación
estandar nos ayudara a entender cuando la población es más dispersa necesitaremos
muestras más grandes mientras que cuando la población es mas homogenea podremos
utilizar muestras más pequeñas.