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Carreras para Gente que TrabajaTRABAJO FINALINFORME FINAL “CONSTRUCTORA EDIFICA WORD “DOCENTE:ERICK AUGUSTO REYES MARTINEZCURSO:ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOSINTEGRANTES:CEBRIAN FLORES, MEEKG UGARAY MOLERO, FIORELLA DEL ROCIO UGUTIERREZ AGUILAR, KATHERINE ISABEL UORELLANA CARRASCO, LUIS ALBE...

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ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS Carreras para Gente que Trabaja

TRABAJO FINAL INFORME FINAL “CONSTRUCTORA EDIFICA WORD “

DOCENTE: ERICK AUGUSTO REYES MARTINEZ

CURSO: ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS

INTEGRANTES: CEBRIAN FLORES, MEEKG

U19314756

GARAY MOLERO, FIORELLA DEL ROCIO

U18204832

GUTIERREZ AGUILAR, KATHERINE ISABEL U20223664 ORELLANA CARRASCO, LUIS ALBERTO

U19214278

RIMAYCUNA GASTELU, ADER ALEXIS

U19101897

LIMA - PERÚ MAYO 2021

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ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS Carreras para Gente que Trabaja

INDICE I INTRODUCCION....................................................................................................................3 II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA................................................................................3 III. Objetivos del trabajo aplicado (propósito):.......................................................................4 IV. Determinación de la unidad de investigación:.................................................................4 V. Selección del método de investigación:.............................................................................4 VI. Recolección de la información:..........................................................................................4 VII. Procesamiento de la información:....................................................................................4 VIII. Conclusiones y recomendaciones:...............................................................................21

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I INTRODUCCION Las empresas de construcción, es uno de los sectores que a nivel mundial se viene destacablemente desarrollando y creciendo; el último análisis mundial del sector de construcción a largo plazo pronostica que la producción mundial tendrá un aumento de un 85% hasta 2030, creciendo US$8.000 millones para alcanzar US$15.500 millones, impulsado principalmente por el crecimiento en China, India y Estados Unidos, el cual representa el 57%. En Latinoamérica, se espera que México supere a Brasil mientras el país amazónico se mantiene como un foco de excesiva burocracia azotado por el escándalo de Petrobras. Si es cierto que este crecimiento es positivo, se quiere que dicho crecimiento no solo se vea reflejado en términos de cantidad, sino también en términos de calidad, es decir que las construcciones que se realicen se ejecuten con un criterio técnico, partiendo de una adecuada etapa de diseño hasta una correcta ejecución y supervisión de la misma, llevada a cabo por un profesional especializado en el tema; proyección que en la realidad no se lleva a cabo, a nivel mundial, debido al desarrollo de la construcción informal o autoconstrucción; que con el paso del tiempo se va abriendo camino y se proyecta a crecer considerablemente, convirtiéndose en un problema significativo a nivel mundial.

La autoconstrucción en Latinoamérica alcanza aproximadamente al 40 y 60% del parque de viviendas que constituyen las actuales ciudades de este Continente, en la mayoría de los países latinoamericanos, es un fenómeno que va en aumento y difícilmente puede ser revertido o erradicado por una sola vía de gestión planteada por los estados, ya que es un fenómeno dependiente de variables socioeconómicas y que a su vez, están a mereced de las malas distribuciones del ingreso que maneja cada país.

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II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA A partir de la problemática que se ha presentado en esta investigación, se define lo siguiente:

En el Perú las construcciones informales es uno de los obstáculos principales, para el progreso sostenible de nuestro país, que implica vincular la competitividad económica, el bienestar social, el aprovechamiento adecuado de los recursos naturales y la institucionalidad democrática.

III. Objetivos del trabajo aplicado (propósito):  Objetivo general:  Conocer e investigar sobre las construcciones realizadas por la constructora “EDIFICA WORD” en el Perú.

 Objetivo específico:  Mejorar las edificaciones de la empresa tomando según el resultado del análisis estadístico.  Conocer sobre las construcciones formales e informales.

IV. Determinación de la unidad de investigación:  La unidad de investigación está conformada por Cebrián Flores, Meekg; Garay Molero, Fiorella Del Rocío; Gutiérrez Aguilar, Katherine Isabel; Orellana Carrasco, Luis Alberto y Rimaycuna Gastelu, Ader Alexis con fines de obtener información sobre las construcciones realizadas por la constructora “ EDIFICA WORD “ en Perú.

V. Selección del método de investigación:

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VI. Recolección de la información:

VII. Procesamiento de la información: CASO DE WORD”

LA

CONSTRUCTORA

“EDIFICA

La constructora realiza el siguiente estudio para mejorar las edificaciones de la empresa para esto toma bases 35 39 92 de datos y 1 9 40 12 realiza un 10 análisis 15 23 25 10 estadístico. 8 45 100 6 La empresa 78 51 30 29 Ubicado en 30 61 39 9 el

56 29

65 36

40 9

58 61

19 26 2 8 35 6 40 112

23 39 8 110 8 42 10 2

56 45 19 67 45 75 7 82

36 2 52 10 7 92 15 8

departamento de Lima. Para esto nos da la siguiente información para aplicar cada modelo estadístico.

1. Dado la siguiente base de datos de los galones de pintura que las edificaciones que se utilizan en 64 Edificaciones:

Donde: A: Cantidad de letras de su primer nombre. (9) B: Cantidad de letras de su segundo nombre. (6) C: Cantidad de letras de su apellido paterno. (8) 5

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D: Cantidad de letras de su apellido materno. (7) E: Su edad. (30) F: La suma de los dígitos de su año de nacimiento (19) G: La suma de los dígitos de su DNI o carnet de Extranjería. (36) DETERMINAR: a) La tabla de frecuencia para datos agrupados (V. Continua)

b) Interprete f2; h3; F5; H6.  f2= 10 de las edificaciones tienen un uso de entre 17 a 33 galones de pintura.  h3= El 22% de las edificaciones usan entre 33 a 49 galones de pintura.  F5= 58 edificaciones tienen un uso de entre 1 a 81 galones de pintura.  H6= El 95% de las edificaciones tienen un uso comprendido entre 1 a 97 galones de pintura.

c) Realice el histograma de frecuencia y la Ojiva

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N° De Galones de pintura utilizados 25

20 15

10

5 0

1-17

17-33

33-49

49-65

65-81

81-97

97-113

d) La media, interprete

´x =

∑ xF n

´x =

2288 =35.75 64

Interpretación: El promedio de uso de galones de pintura del total de las edificaciones es 35.75. e) La mediana, interprete

n −Fi−1 2 Me= Li + . Ai fi 64 −23 2 .16 =31.4 Me=17+ 10 Interpretación: El 50% de uso de galones de pintura en las edificaciones es menor o igual a 31.4. f)

La moda, Interprete

fi−( fi−1) . Ai ( fi−( fi−1 ) )+( fi− ( fi+1 ) ) 23 .16= 11.22 Mo=1+ 23+13 Mo= Li +

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Interpretación: En las edificaciones se usan con más frecuencia 11,22 galones de pintura. g) La varianza.

´x ¿2 ¿ Σfi. x I 2−n ¿ S 2=¿ 2 ´ 35.75¿ ¿ 130464−64 ¿ S2=¿ h) La desviación estándar, interpretar

√ 772.51=27.79 Interpretación: La desviación del uso de galones que utilizan las edificaciones con respecto a su promedio es de 27.79 galones de pintura. i)

El coeficiente de variación, interpretar

cv=

27.79 x 100=77.73 % 35.75

Interpretación: El uso de galones de pintura que presentan las edificaciones que conforman la muestra presenta una variabilidad muy alta. j)

El coeficiente de Pearson, interpretar

´x −Mo D. estandar 35.75−11.22 ❑ =0.88 AS = 27.79 AS❑=

Interpretación: La correlación de las variables es buena y se ajusta adecuadamente a los datos reales.

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2. El clima que afecta al departamento de Cuzco en 40 días se anotó en una tabla y se obtuvo la siguiente información: Nublado (N), Lluvia (LL), Soleado (S), Granizo (G), Tormenta (T) N S G LL

N G T T

LL S S LL

G G LL T

G S LL G

G S S LL

S N S S

LL S LL S

LL S N S

a) La tabla de frecuencia para datos cualitativos.

Frecuencia Absoluta

Frecuencia Relativa

fi

fr

NUBLADO LLUVIA SOLEADO GRANIZO TORMENTA TOTAL

5 11 14 7 3 40

Frecuencia Relativa % fr%

0.125 0.275 0.35 0.175 0.075 1

12.5% 27.5% 35.0% 17.5% 7.5% 100%

b) Gráfico de barras.

Clima en Cuzco durante 40 Dias 16 14 12 10 8 6 4 2 0

NUBLADO

LLUVIA

SOLEADO

9

GRANIZO

TORMENTA

LL S LL N

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3. La cantidad de sacos de desmonte en 30 días en la empresa EDIFICA WORD. Da los siguientes resultados: 9 3 9

6 7 6

8 8 6

6 6 9

8 6 6

8 7 9

7 8 9

3 9 8

9 3 8

7 7 8

Donde: A: Cantidad de letras de su primer nombre. (9) B: Cantidad de letras de su segundo nombre. (6) C: Cantidad de letras de su apellido paterno. (8) D: Cantidad de letras de su apellido materno. (7) E: La suma de los dígitos de su Edad. (3)

DETERMINAR: a) La tabla de frecuencia para datos no agrupados (V. discreta)

xi 3 6 7 8 9 TOTAL

f 3 7 5 8 7 30

Fi 3 10 15 23 30

hi% 10% 23.33% 16.67% 26.67% 23.33% 100%

HI 10% 33.33% 50% 76.67% 100%

b) Interprete f3; h2; F4; H3.  f3: Se presentó 5 días donde hubo 7 sacos de desmonte por día en la empresa EDIFICA WORD.  h2: El 23.33% de los días hubo 6 sacos de desmonte por día en la empresa EDIFICA.  F4: 23 días hubo entre 3 a 8 sacos de desmonte por día en la empresa EDIFICA.  H3: El 50% de los días hubo entre 3 a 7 sacos de desmonte por día en la empresa EDIFICA.

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c) Realice el grafico de barras

SACOS DE DESMONTE EN LA EMPRESA EDIFICA WORD 9

8

8

7

7 6

7 5

5

Días 4

3

3 2 1 0

3

6

7

8

9

Cantidad de sacos

4. Los meses de servicio de 5 ingenieros de la empresa EDIFICA WORD está dado por los siguientes resultados: 90; 48; 88; 63; 30 A: Cantidad de letras de su primer nombre. (9) Multiplicado por 10 B: Cantidad de letras de su segundo nombre. (6) Multiplicado por 8 C: Cantidad de letras de su apellido paterno. (8) Multiplicado por 11 D: Cantidad de letras de su apellido materno. (7) Multiplicado por 9 E: Su edad. (30) DETERMINAR: a) La media, interpretar X=

90 + 48 + 88 + 63 + 30 5

X = 63.8 Interpretación: El promedio de los meses de servicios de los 5 ingenieros de la empresa EDIFICA WORD es de 63.8 b) La mediana, interpretar 30, 48, 63, 88, 90

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Interpretación: El 50% de los meses de servicio son menor a 63 y el otro 50% de los meses de servicio es mayor a 63.

c) La moda, interpretar 

Amodal

d) La varianza. 2

S2 =

2

2

2

2

(30−63.8) +( 48 −63.8 ) +( 63 −63.8 ) +(88− 63.8 ) +( 90− 63.8) 5−1

S2 = 666.2

e) La desviación estándar interpretar S=

√ 666.2

= 25.81

Interpretación: Existe una dispersión o variación en el promedio de 25.81 meses con respecto al valor central que es 63.8 meses de servicio.

f)

El coeficiente de variación, interpretar C.V. =

25.81 63.8

X 100% = 40.45%

Interpretación: Se observa que el coeficiente de variación cae en 3er rango (cv>30%), es decir los meses de servicio de los ingenieros de la empresa EDIFICA WORD tienen un comportamiento heterogéneo.

g) El coeficiente de Asimetría de Pearson, interpretar As=

3 (63.8− 63) 25.81

= 0.09

Interpretación: Los meses de servicio de los ingenieros de la empresa EDIFICA WORD tienen una distribución asimétrica sesgada a la derecha (As>0).

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5. Si en la constructora los Ingenieros son de lima y provincia, están registrado en el siguiente cuadro: Hombre Mujer Total

Lima 450 360 810

Provincia 240 175 415

Total 690 535 1225

Donde: A: Cantidad de letras de su primer nombre (9) multiplicado por 50 B: Cantidad de letras de su segundo nombre (6) multiplicado por 60 C: Cantidad de letras de su apellido paterno. (8) multiplicado por 30 D: Cantidad de letras de su apellido materno (7) multiplicado por 25 Determinar: Se elige un estudiante al azar cual es la probabilidad de: a) Que sea una mujer.

P ( a )=

535 =0,44 1225

b) Que sea un Hombre.

P ( b )=

690 =0,56 1225

c) Que sea un Hombre o Provincia.

P ( c )=

690+415 −240 =0,71 1225

d) Que sea una Mujer o Lima

P ( a )=

535+810 −360 =0,80 1225

e) Que sea Mujer y Provincia

P ( a )= f)

535+ 415−175 =0,63 1225

Que sea Hombre y Lima.

P ( a )=

240 =0,20 1225

g) Que sea hombre, dado que es de provincia.

P ( a )=

240 =0,58 415

h) Que sea de Lima, dado que es Mujer.

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P ( a )=

360 =0,67 535

6. Tres almacenes de la constructora, B1, B2 y B3, tienen el 25%, 35% y 40% de los materiales de construcción, respectivamente. Se sabe por experiencia que 0.09, 0.08 y 0.07 de los materiales de construcción por cada almacén, respectivamente, tienen fallas. Ahora bien: A: Cantidad de letras de su primer nombre (9) dividido entre 100 B: Cantidad de letras de su apellido paterno. (8) dividido entre 100 C: Cantidad de letras de su apellido materno (7) dividido entre 100 FALLAS B1

0,25

SIN FALLAS FALLAS

B2

0,35

0,91

0,08

SIN FALLAS FALLAS

B3

0,09

0,92

0,07

0,40 SIN FALLAS

0,93

a) Suponga que se selecciona de forma aleatoria un almacén. ¿Cuál es la probabilidad de que esté con fallas?

P ( a )= ( 0,09 )( 0,25 )+( 0,08 ) ( 0,35 )+( 0,07 ) (0,40 ) =0,0785

b) Suponga que se selecciona un material de forma aleatoria y que éste resulta con fallas. ¿Cuál es la probabilidad de que este material sea del almacén B1?

P ( b )=

( 0,09 ) (0,25 ) =¿ (0,09 ) ( 0,25 ) + ( 0,08 )(0,35 ) + (0,07 ) ( 0,40 )=0,785

c) Suponga que se selecciona un material de forma aleatoria y que éste resulta sin fallas. ¿Cuál es la probabilidad de que este material sea del almacén B2?

P ( b )=

( 0,92 ) (0,35 ) =0,349 0,91 0,25 0,92 )( )+( ) ( 0,35 ) + (0,93 ) ( 0,40) =0,785 (

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7. El porcentaje de accidente de Trabajo es de 9 % (A: la cantidad de letras de su primer nombre 9). La muestra tomada para ser el estudio es de 10 días. Calcular la probabilidad que:  ÉXITO: P = 9% = 0.09  FRACASO: q = 1- P = 0.91 a) En 2 días hubiera accidentes de trabajo

n=10 dias x=2 dias

P(x=2)

(102 ) . 0.09 . 0.91 2

10−2

= 0.1714

La probabilidad de que en 2 dias hubiera accidente de trabajo es 0.1714

b) A lo más de dos días hubiera accidente de trabajo.

n=10 dias

P(x ≤ 2) ; x = {0,1,2 }

x=0,1,2 dias

P(x=0)

(100 ). 0.09 . 0.91

P(x=1)

(101 ). 0.09 . 0.91

P(x=2)

(102 ). 0.09 . 0.91

0

1

2

10 − 0

= 0.3894

10−1

= 0.3851

10−2

= 0.1714

0.3894 + 0.3851+ 0.1714 = 0.9459

La probabilidad de que a lo mas de 2 dias hubieraaccidente de trabajo es 0.9459

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c) Por lo menos dos días hubiera accidente de trabajo.

n=10 dias

P(x ≥ 2) ; x = {2,3,4 …. ∞ }

x=0,1 dias P ( x ≥2 ) ; 1−P(x ¿

21

= 4.564

T(0 .995 ; 5 )=4 . 0321

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μϵ¿ √6

μϵ¿

12. Se sabe que la desviación típica de las notas de cierto examen de Matemáticas es 5.6. Para una muestra de 36 estudiantes se obtuvo una nota media de 8.4. ¿Sirven estos datos para confirmar la hipótesis de que la nota media del examen fue de 6, con un nivel de confianza del 95% Donde: C: Cantidad de letras de su apellido paterno (8) multiplicado por 0,7 D: Cantidad de letras de su apellido materno (7) multiplicado por 1,2

Fórmula

Datos Poblacion: =5.6 ϑ n=36 ;n >30

X ∗ϑ 1− 2 ´ +Z X >¿ ´ ;X μϵ< X − 1− √n 2

Z

Datos Muestra: X´ =8.4 1−x=0.95 Z X =Z 0.975 =1.96

μϵ¿

1−

2

RESPUESTA: No, pues el intervalo de confianza al 95% garantiza que la media de notas está por encima de 6.

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VIII. Conclusiones y recomendaciones: CONCLUSIONES Después de un análisis estadístico de la base de datos de la constructora EDIFICA WORD, llegamos a la conclusión de que uno los problemas más graves que afecta a nuestro país es el alto índice de construcción informal. Por ejemplo, en la ciudad de Lima esto no solo genera un crecimiento desordenado, sino que también resulta peligroso para las familias que edifican en terrenos vulnerables y con materiales inadecuados y algunos de estos con fallas. Por otro lado, está el tema de los profesionales que ejecutan la obra, pues ellos son responsables de evitar costos a largo plazo derivados de errores en la construcción. Además, los problemas no solo podrían ser de dinero, sino también estructurales, que afecten incluso otros elementos del entorno. Por último, el porcentaje de accidentes en la constructora es preocupante. ...