t-student y F-Snedecor

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "t-student y F-Snedecor"

Transcripción

1 t-studet y F-Sedecor Itroducció La prueba t-studet e utiliza para cotratar hipótei obre media e poblacioe co ditribució ormal. Tambié proporcioa reultado aproimado para lo cotrate de media e muetra uficietemete grade cuado eta poblacioe o e ditribuye ormalmete (auque e ete último cao e preferible realizar ua prueba o paramétrica). Para coocer i e puede upoer que lo dato igue ua ditribució ormal, e puede realizar divero cotrate llamado de bodad de ajute, de lo cuale el má uado e la prueba de Kolmogorov. A meudo, la prueba de Kolmogorov e referida erróeamete como prueba de Kolmogorov-Smirov, ya que e realidad eta última, irve para cotratar i do poblacioe tiee la mima ditribució. Otro tet empleado para la prueba de ormalidad o debido a Saphiro y Wilk. Eite do verioe de la prueba t-studet: ua que upoe que la variaza poblacioale o iguale y otra verió que o aume eto último. Para decidir i e puede upoer o o la igualdad de variaza e la do poblacioe, e debe realizar previamete la prueba F-Sedecor de comparació de do variaza. La prueba t-studet fue dearrollada e 899 por el químico iglé William Sealey Goet ( ), mietra trabajaba e técica de cotrol de calidad para la detilería Guie e Dublí. Debido a que e la detilería, u pueto de trabajo o era iicialmete de etadítico y u dedicació debía etar ecluivamete ecamiada a mejorar lo cote de producció, publicó u hallazgo aóimamete firmado u artículo co el ombre de "Studet". William Sealey Goet ( Studet ) George W. Sedecor La ditribució F e coocida co ete ombre gracia al matemático americao George W. Sedecor (88-97) quie la bautizó de ete modo e hoor de R. A. Fiher (890-96) que ya la había etudiado ateriormete e 9. La prueba de bodad de ajute mecioada o debida a Nikolai Vail yevich Smirov ( ), Adrei Nikolaevich Kolmogorov ( ) gra teórico probabilita que fudó la bae de la teoría de la medida e 99 y fialmete Samuel S. Shapiro (actualmete profeor de matemática e lo.uu) y Marti.B. Wilk (matemático caadiee) que publicaro u hallazgo e la revita Biometrika e 965.

2 Fórmula báica E el cao de que e eté etudiado do variable dode ua de ella e cuatitativa ormal coiderada como variable repueta Rta y la otra variable e dicotómica coiderada como variable eplicativa Ep, e puede aplicar técica de etimació por IC para diferecia de media, la prueba t- Studet para cotratar la diferecia de media, técica de etimació por IC para el cociete de variaza y la prueba F-Sedecor para igualdad de variaza. Lo IC para diferecia de media y la prueba t-studet para diferecia de media tiee epreioe ditita depediedo i e puede aumir o o la igualdad de variaza poblacioe (para eto último etá la prueba F-Sedecor de igualdad de variaza). La igualdad de variaza e cooce como homocedaticidad y la o igualdad de variaza como heterocedaticidad. Itervalo de cofiaza para la diferecia de media y prueba t-studet para do media Cálculo de lo etadítico decriptivo báico Si e deota por y a lo tamaño muetrale del primer y del egudo grupo, la media y la deviacioe típica para lo do grupo o: i i ( ) i ( ) i dode i idica lo valore de la variable Rta para el grupo y i idica lo valore de la variable Rta para el grupo. Cálculo del IC( - a)% para la diferecia de media upoiedo igualdad de variaza Para calcular el IC( - α)% para la diferecia de media e eceita calcular el error etádar de la diferecia de media que, e el upueto de igualdad de variaza, tiee la epreió: ( ) dode recibe el ombre de variaza cojuta ( pooled variace ), que tiee por epreió: ( ) ( ) ( ) ( ) E egudo lugar para calcular el IC deeado e eceita el valor de la t-studet t -α/;gl co grado de libertad gl ( - ) ( ) ( ), co lo que: IC proporcioa el IC bucado. ( α) %( ) [( ) ± t ( )] α /,gl Cálculo del IC( - a)% para la diferecia de media upoiedo o igualdad de variaza Para calcular el IC( - α)% para la diferecia de media e eceita calcular el error etádar de la diferecia de media que, e el upueto de o igualdad de variaza, tiee la epreió:

3 ( ) ( ) ( ) E egudo lugar, para calcular el IC deeado e eceita el valor de la t-studet t -α/;gl co grado de libertad gl dado por la iguiete epreió, llamada de Sattherwaite: co lo que: IC proporcioa el IC bucado. gl [ ( )] [ ( )] [ ( )] ( α) %( ) [( ) ± t ( )] α /,gl Cálculo de la prueba t-studet para la diferecia de media upoiedo igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate: H 0 : µ - µ 0 H : µ - µ 0 upoiedo igualdad de variaza poblacioale, e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal t dado por: t ( ) que bajo la hipótei ula igue ua ditribució t-studet co grado de libertad gl ( - ) ( ) ( ). Cálculo de la prueba t-studet para la diferecia de media upoiedo o igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate: H 0 : µ - µ 0 H : µ - µ 0 upoiedo o igualdad de variaza poblacioale, e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal t dado por: t ( que bajo la hipótei ula igue ua ditribució t-studet co grado de libertad gl dado por: gl ) [ ( )] [ ( )] [ ( )] que recibe el ombre de grado de libertad de Sattherthwaite. Itervalo de cofiaza para el cociete de variaza y prueba F-Sedecor para do variaza Cálculo del IC( - a)% para el cociete de variaza La epreió para calcular el IC( - α)% para el cociete de variaza e: 3

4 σ IC95% σ F α / ;gl;gld ; F α / ;gld;gl dode: F -α/; gl; gld e calcula a partir de ua F-Sedecor iedo gl lo grado de libertad del umerador, que e calcula como el tamaño muetral del grupo co mayor variaza muetral meo uo, y gld lo grado de libertad del deomiador que e calcula como el tamaño muetral del grupo co meor variaza muetral meo uo. Cálculo de la prueba F-Sedecor para la igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate: H 0 : σ - σ 0 H : σ - σ 0 mediate la prueba F-Sedecor de comparació de variaza e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal F dado por: má F mí { ; } { ; } que bajo la hipótei ula igue ua ditribució F-Sedecor iedo gl lo grado de libertad del umerador y gld lo grado de libertad del deomiador. E el cao de o poder rechazar la hipótei ula (p-valor > 0.05) e coidera que la do variaza o iguale (homogéea).

5 Ejemplo Itervalo de cofiaza para la diferecia de media y prueba t-studet para do media Se tiee lo iguiete dato eperimetale correpodiete a 7 idividuo de lo que e ha recogido el valor que preeta e do variable, ua de ella cuatitativa co ditribució ormal coiderada como variable repueta (Rta), y la otra variable dicotómica coiderada como variable eplicativa (Ep). Lo dato e preeta de forma que e la fila hay vario idividuo para facilitar la lectura: Rta Ep Rta Ep Calcular u itervalo de cofiaza al 90% para la diferecia de media aumiedo igualdad de variaza y o aumiedo la igualdad de éta y realizar el iguiete cotrate: H 0 : µ - µ 0 H : µ - µ 0 mediate la prueba t-studet para do media e lo do upueto de igualdad y o igualdad de variaza. Cálculo de lo etadítico decriptivo báico Para lo dato del ejemplo e tiee que lo tamaño muetrale o: 7 y 0. La media y la deviacioe típica para lo do grupo o: 8 7 i i ( ) i ( ) i dode i idica lo valore de la variable Rta para el grupo y i idica lo valore de la variable Rta para el grupo. Cálculo del IC90% para la diferecia de media upoiedo igualdad de variaza Para calcular el IC90% para la diferecia de media e eceita calcular el error etádar de la diferecia de media que, e el upueto de igualdad de variaza, tiee la epreió: 5

6 ( ) dode recibe el ombre de variaza cojuta ( pooled variace ), que tiee por epreió: co lo que: ( ) ( ) ( ) E egudo lugar para calcular el IC deeado e eceita el valor de la t-studet t -α/;gl para α 0.0 (cofiaza del 90%) y co grado de libertad gl ( - ) ( ) ( ) 5, que reulta er t - α/;gl.753, co lo que el itervalo de cofiaza bucado e: IC90% ( ) [( ) ± t ( )] α /,gl [ 0.39 ± ] [ ; 7.670] que cubre al valor de cero para la diferecia de media poblacioale de lo do grupo. Cálculo del IC90% para la diferecia de media upoiedo o igualdad de variaza Para calcular el IC90% para la diferecia de media e eceita calcular el error etádar de la diferecia de media que, e el upueto de o igualdad de variaza, tiee la epreió: ( ) ( ) ( ) E egudo lugar para calcular el IC deeado e eceita el valor de la t-studet t -α/;gl para α 0.0 (cofiaza del 90%) y co grado de libertad gl dado por la iguiete epreió: gl [ ( )] [ ( )] [ ( )].90 que reulta er t -α/;gl.7807, co lo que el itervalo de cofiaza bucado e: IC90% ( ) [( ) ± t ( )] α /,gl [ 0.39 ± ] [ ; ] que cubre al valor de cero para la diferecia de media poblacioale de lo do grupo. Cálculo de la prueba t-studet para la diferecia de media upoiedo igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate requerido e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal t dado por: t ( ) que bajo la hipótei ula igue ua ditribució t-studet co grado de libertad gl ( - ) ( ) ( ) 5, que tiee aociado u p-valor de

7 Cálculo de la prueba t-studet para la diferecia de media upoiedo o igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate requerido e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal t dado por: t ep ( ) que bajo la hipótei ula igue ua ditribució t-studet co grado de libertad gl dado por: gl que tiee aociado u p-valor de [ ( )] [ ( )] [ ( )].90 Itervalo de cofiaza para el cociete de variaza y prueba F-Sedecor para do variaza Para lo dato eperimetale ateriore, calcular u itervalo de cofiaza al 95% para el cociete de variaza y realizar el iguiete cotrate: H 0 : σ - σ 0 H : σ - σ 0 mediate la prueba F-Sedecor de comparació de variaza. Cálculo del IC95% para el cociete de variaza La epreió para calcular el IC95% para el cociete de variaza e: σ IC95% σ F α / ;gl;gld ; F α / ;gld;gl dode: gl o lo grado de libertad del umerador que e calcula como el tamaño muetral del grupo co mayor variaza muetral meo uo, gld o lo grado de libertad del deomiador que e calcula como el tamaño muetral del grupo co meor variaza muetral meo uo, F -α/; gl; gld e.397 para α 0.05, gl 6, gld 9 y F -α/; gld; gl e 5.53 para α 0.05, gld 9, gl 6, co lo que el itervalo: σ IC95% σ proporcioa el itervalo de cofiaza bucado. [ 0.860; 6.85] Cálculo de la prueba F-Sedecor para la igualdad de variaza Para llevar a cabo el cotrate requerido e cotruye el etadítico de cotrate eperimetal F dado por: má mí { ; } { ; } F.356 que bajo la hipótei ula igue ua ditribució F-Sedecor co gl lo grado de libertad del umerador 6 y gld lo grado de libertad del deomiador 9, que tiee aociado u p-valor de

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza

Más detalles

Salazar Rosales Leandro

Salazar Rosales Leandro Etadítica para la Admiitració Tarea: Itervalo de Cofiaza INTERVALO DE CONFIANZA Itervalo de Cofiaza: Rago de valore ituado alrededor del parámetro muetral etre lo cuale e ituará el parámetro poblacioal

Más detalles

Este procedimiento prueba hipótesis acerca de cualquiera de los siguientes parámetros:

Este procedimiento prueba hipótesis acerca de cualquiera de los siguientes parámetros: Prueba de Hipótei (Do Muetra) Ete procedimieto prueba hipótei acerca de cualquiera de lo iguiete parámetro:. la diferecia etre la media μ y μ de do ditribucioe ormale.. el radio de la deviació etádar σ

Más detalles

. Antes debemos distinguir si los datos provienen de un diseño pareado (dependiente) o es un diseño independiente.

. Antes debemos distinguir si los datos provienen de un diseño pareado (dependiente) o es un diseño independiente. Capítulo 9: Comparació de media E capítulo ateriore etudiamo prueba de hipótei e itervalo de cofiaza para la proporció o la media de ua població. Eto método puede er etedido para otra ituacioe. Lo bueo

Más detalles

LECTURA 04: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES.

LECTURA 04: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES. ECTURA 4: INTERVAOS DE CONFIANZA PARA A MEDIA POBACIONA. INTERVAOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBACIONAES. TEMA 8: INTERVAOS DE CONFIANZA: INTRODUCCIÓN Y DEFINICIÓN. INTRODUCCION: Actualmete e debe

Más detalles

LECTURA 05: INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO DE MUESTRA (PARTE I) TEMA 9: INTERVALOS DE CONFIANZA: INTRODUCCIÓN Y DEFINICIÓN

LECTURA 05: INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO DE MUESTRA (PARTE I) TEMA 9: INTERVALOS DE CONFIANZA: INTRODUCCIÓN Y DEFINICIÓN Uiveridad Lo Ágele de Chimbote LECTURA 05: INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO DE MUESTRA (PARTE I) TEMA 9: INTERVALOS DE CONFIANZA: INTRODUCCIÓN Y DEFINICIÓN. INTRODUCCION Actualmete e debe etar bie cociete

Más detalles

Herramientas estadísticas (HE)

Herramientas estadísticas (HE) Herramieta etadítica (HE) Realizado por: Guillermo Sáchez. Actualizado: 1-0-19 E ete documeto e decribe la herramieta etáditica (HE web) dipoible para realizar calculo etaditico dede la web de ENUSA o

Más detalles

LECTURA 05: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS PROPORCIONES POBLACIONES.

LECTURA 05: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS PROPORCIONES POBLACIONES. Uiveridad Lo Ágele de Chimbote LECTURA 05: ITERVALOS DE COFIAZA PARA LA PROPORCIÓ POBLACIOAL. ITERVALOS DE COFIAZA PARA LA DIFERECIA ETRE DOS PROPORCIOES POBLACIOES. TEMA : ITERVALOS DE COFIAZA PARA LA

Más detalles

Métodos de Regresión Ciencias y Técnicas Estadísticas Práctica 1. Curso 2007 / 2008

Métodos de Regresión Ciencias y Técnicas Estadísticas Práctica 1. Curso 2007 / 2008 Método de Regreión Ciencia y Técnica Etadítica Práctica. Curo 2007 / 2008 t-student y Anova F. t-student.. Excel. Se tienen dato experimentale correpondiente a 7 individuo de lo que e ha recogido el valor

Más detalles

ESTADISTICA II Guía de Estudio Corte #1 Prof. Mariugenia Rincón ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

ESTADISTICA II Guía de Estudio Corte #1 Prof. Mariugenia Rincón ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS ESTADISTICA II Guía de Etudio Corte # Prof. Mariugeia Ricó ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Etadítica.- Ua etadítica e cualquier fució de la variable aleatoria que e obervaro e la muetra de maera que eta fució

Más detalles

DESCONOCIDA. Distribución de la media muestral. EJERCICIOS DE INFERENCIA SOBRE µ CON σ² DESCONOCIDA

DESCONOCIDA. Distribución de la media muestral. EJERCICIOS DE INFERENCIA SOBRE µ CON σ² DESCONOCIDA JRCICIO D INFRNCIA OBR CON σ² DCONOCIDA INFRNCIA OBR CON σ DCONOCIDA Ditribució de la media muetral Mucha vece deeamo realizar iferecia acerca de la de ua població pero o cotamo co la variaza poblacioal

Más detalles

Módulo de Estadística. Tema 7 : Estimación paramétrica e Intervalos de confianza

Módulo de Estadística. Tema 7 : Estimación paramétrica e Intervalos de confianza Módulo de Etadítica Tema 7 : Etimació paramétrica e Itervalo de cofiaza Etimació U etimador e ua catidad umérica calculada obre ua muetra y que eperamo que ea ua buea aproximació de cierta catidad co el

Más detalles

Pruebas de hipótesis para dos muestras.

Pruebas de hipótesis para dos muestras. Prueba de hiótei ara do muetra. Prueba de Hiótei ara do muetra grade, deviacioe etádar de la oblacioe deiguale. La roiedade de la Ditribució Normal o tambié umamete útile cuado queremo ecotrar i do cojuto

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Iferecia Etadítica 1 I Delia Motoro Cazorla. Dpto. de Etadítica e I.O. Uiveridad de Jaé. Capítulo 6. Itroducció a la Iferecia Etadítica 6.1 Itroducció El pricipal objetivo de la Etadítica e iferir o etimar

Más detalles

INFERENCIA, ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS

INFERENCIA, ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS 4 INFERENCIA, ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE IÓTESIS - INTRODUCCIÓN La Etadítica decriptiva y la teoría de la robabilidad va a er lo pilare de u uevo procedimieto (Etadítica Iferecial) co lo que e va a etudiar

Más detalles

DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL

DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL DISTRIBUCIÓ BIDIMESIOAL E ete tema e etudia feómeo bidimeioale de carácter aleatorio. El objetivo e doble: 1. Determiar i eite relació etre la variable coiderada(correlació).. Si ea relació eite, idicar

Más detalles

Contraste sobre la media de una distribución Normal de varianza conocida

Contraste sobre la media de una distribución Normal de varianza conocida Cotrate de hipótei etadítica E la primera parte de la iferecia etadítica e ha abordado el problema de la etimació de parámetro, e ella e ha vito cómo cotruir etimadore de parámetro poblacioale, e ha iitido

Más detalles

TEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados

TEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados TEMA 7. ETIMACIÓN 7.1. Itroducció y defiicioes 7.. Estimació putual. Propiedades deseables de los estimadores 7..1. Itroducció y defiicioes 7... Estimadores Isegados 7.3. Estimació por itervalos de cofiaza

Más detalles

ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA POBLACIONAL EN EL MUESTREO EN OCASIONES SUCESIVAS

ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA POBLACIONAL EN EL MUESTREO EN OCASIONES SUCESIVAS Metodología de Ecueta I: 575-7803 Vol 6, úm, 00, 9- ETIMACIÓ DE LA VARIAZA POBLACIOAL E EL MUETREO E OCAIOE UCEIVA Amelia V. García Luego Eva M. Arté Rodríguez Imaculada Oña Caado Uiveridad de Almería

Más detalles

Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD. X- μ. f(x) = e para - < x < Z 2. . e para - < z <

Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD. X- μ. f(x) = e para - < x < Z 2. . e para - < z < Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD La distribució ormal: La distribució ormal, campaa de Gauss o, curva ormal, tambié defiida por De Moivre. Características y propiedades: La siguiete fórmula

Más detalles

Comparación de dos Muestras

Comparación de dos Muestras STATGRAPHICS Rev. 4/5/007 Comparació de do Muetra Reume El procedimieto de Comparació de do Muetra etá dieñado para comparar do muetra idepediete de dato de variable. La prueba o corrida para determiar

Más detalles

Intervalo de confianza para µ

Intervalo de confianza para µ Itervalo de cofiaza para p y ˆp1 ˆp ˆp1 ˆp ˆp z 1 α/ ; ˆp + z 1 α/, 7.6 ˆp + z 1 α/ ± z 1 α/ 1 + z 1 α/ ˆp1 ˆp + z 1 α/ 4 7.7 siedo ˆp = x/ y z 1 α/ el cuatil 1 α/ de la distribució ormal estádar. El itervalo

Más detalles

Tests de Hipótesis basados en una muestra. ESTADÍSTICA (Q) 7. TESTS DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL CON VARIANZA DESCONOCIDA

Tests de Hipótesis basados en una muestra. ESTADÍSTICA (Q) 7. TESTS DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL CON VARIANZA DESCONOCIDA ETADÍTICA (Q) 13 7. TET DE HIPÓTEI PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL CON VARIANZA DECONOCIDA ea X1,..., X ua muetra aleatoria de ua població Normal co media = µ y variaza = σ, N(µ,σ ). upogamo ahora

Más detalles

8. INTERVALOS DE CONFIANZA

8. INTERVALOS DE CONFIANZA 8. INTERVALOS DE CONFIANZA Al estimar el valor de u parámetro de la distribució teórica, o se provee iformació sobre la icertidumbre e el resultado. Esa icertidumbre es producida por la dispersió de la

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Decrició breve del tema Iferecia Etadítica Tema 7. Itroducció. Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral 3. Cotrate de hiótei Geeralidade de lo cotrate Metodología del cotrate Regió de rechao y

Más detalles

EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos

EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos Ua vez expuesta la lógica de u Cotraste de Hipótesis y tras haber defiido los térmios y coceptos ivolucrados, hay que decir que esa lógica geeral se cocreta

Más detalles

Universidad Nacional del Litoral Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas ESTADÍSTICA. Ingenierías RH-Amb-Ag TEORÍA

Universidad Nacional del Litoral Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas ESTADÍSTICA. Ingenierías RH-Amb-Ag TEORÍA Uiversidad Nacioal del Litoral Facultad de Igeiería Ciecias Hídricas ESTADÍSTICA Igeierías RH-Amb-Ag TEORÍA Mg. Susaa Valesberg Profesor Titular INFERENCIA ESTADÍSTICA TEST DE HIPÓTESIS INTRODUCCIÓN Geeralmete

Más detalles

TEMA 1 : NOCIONES GENERALES SOBRE MUESTREO ESTADÍSTICO

TEMA 1 : NOCIONES GENERALES SOBRE MUESTREO ESTADÍSTICO TEMA 1 : NOCIONES GENERALES SOBRE MUESTREO ESTADÍSTICO * Objetivo del Muetreo Etadítico: etudio de lo método para la obteció de ubcojuto repreetativo de la població. Neceidad e importacia. * Cocepto báico:

Más detalles

Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS

Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS Práctica 7. Cotrastes de hipótesis Práctica 7 CONTRATE DE IPÓTEI Objetivos Utilizar los cotrastes de hipótesis para decidir si u parámetro de la distribució de uos datos objeto de estudio cumple o o ua

Más detalles

Test con nivel asintótico para hipótesis sobre la media de una población sin suponer normalidad.

Test con nivel asintótico para hipótesis sobre la media de una población sin suponer normalidad. FCEyN - Etadítica para Química do. cuat. 006 - Marta García Be Tet co ivel aitótico para hipótei obre la media de ua població i upoer ormalidad. El "tet t para ua muetra" que e ha deducido upoiedo ditribució

Más detalles

T ema 8 ESTIMACIÓN. Conceptos previos. Población y muestra:

T ema 8 ESTIMACIÓN. Conceptos previos. Población y muestra: T ema 8 ESTIMACIÓN Coceptos previos Població y muestra: Població se refiere al cojuto total de elemetos que se quiere estudiar ua o más características. Debe estar bie defiida. Llamaremos N al úmero total

Más detalles

Medidas de dispersión

Medidas de dispersión MB000_MAA4L_Diperió Verió: Septiembre 0 Medida de diperió por Oliverio Ramírez La medida de tedecia cetral aalizada e la ituació aterior, dirige u iteré al comportamieto de lo dato e relació a u valor

Más detalles

Contraste de hipótesis

Contraste de hipótesis Capítulo 6 Cotrate de hipótei Termiamo eta itruió e la iferecia etadítica co ete tercer método. Co frecuecia, el problema plateado o e implemete la etimació de u parámetro, io el dieño de ua regla de deciió

Más detalles

TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN

TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN Objetivo: El objetivo de la estimació putual es usar ua muestra para obteer úmeros (estimacioes putuales) que sea la mejor represetació de los verdaderos parámetros de la població.

Más detalles

P(t 1 θ t 2 ) = 7.1 Al finalizar el tema el alumno debe conocer Características de los métodos de construcción de intervalos de confianza.

P(t 1 θ t 2 ) = 7.1 Al finalizar el tema el alumno debe conocer Características de los métodos de construcción de intervalos de confianza. TEMA 7. Etimació por itervalo de cofiaa Hata ahora hemo vito lo método de etimació por puto. E eto método iempre e da «u valor úico» como etimació del parámetro poblacioal decoocido. Cómo e upera ete icoveiete?

Más detalles

Inferencias acerca de dos promedios: muestras independientes y grandes. (Prueba z)

Inferencias acerca de dos promedios: muestras independientes y grandes. (Prueba z) Iferecia acerca de do promedio: muetra idepediete y grade (Prueba z) Supueto: La muetra o idepediete. Eto e, ua o afecta la ocurrecia de la otra. La poblacioe de dode e etrae la muetra e ditribuye ormalmete.

Más detalles

GV GV Potencia Mecanica Neta (obtenida) Potencia Calorifica del Combustible (suministrada) cl

GV GV Potencia Mecanica Neta (obtenida) Potencia Calorifica del Combustible (suministrada) cl Relacioe etre Redimieto Térmico, M, Redimieto de Propulió, P, y Coumo Epecífico, C E Se puede obervar que do motore co el mimo redimieto térmico puede preetar diferete habilidade para propular u avió,

Más detalles

Serie 8. Respuesta transitoria a lazo cerrado

Serie 8. Respuesta transitoria a lazo cerrado Serie 8 Repueta traitoria a lazo cerrado Fució de traferecia de lazo cerrado Gc r G L G G G / G G G c u G L G U / G G G c ao : roceo de primer orde. otrol proporcioal. La válvula y el tramior tiee diámica

Más detalles

TEMA 19 Cálculo de límites de sucesiones*

TEMA 19 Cálculo de límites de sucesiones* CURSO -6 TEMA 9 Cálculo de límites de sucesioes* Propiedades aritméticas de los límites de sucesioes. b tales que : a = a b = b, dode ab, R Sea las sucesioes { } a y { } Etoces podemos obteer su suma,

Más detalles

Tema 6: Distribuciones Muestrales

Tema 6: Distribuciones Muestrales Tema 6: Distribucioes Muestrales El objetivo es efectuar ua geeralizació de los resultados de la muestra a la població. Iferir o adiviar el comportamieto de la població a partir del coocimieto de ua muestra.

Más detalles

Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es:

Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es: Hoja 6: Cotraste de hipótesis 1. U laboratorio farmacéutico ha elaborado u fármaco e forma de comprimidos cuyo peso sigue ua distribució Normal co ua desviació típica de 0.12 mg. Se sabe que ua dosis de

Más detalles

Técnicas experimentales de Física General 1/11

Técnicas experimentales de Física General 1/11 La distribució de Itroducció. Ejemplo. Defiició geeral de. Grados de libertad. reducido. La distribució de. Probabilidades de. Ejemplos: 1. Distribució de Poisso.. Bodad de u ajuste. Técicas eperimetales

Más detalles

ESTADÍSTICA. n i Se pide:

ESTADÍSTICA. n i Se pide: ESTDÍSTIC Tercera Prueba de Evaluació cotiua 1 de diciembre de 16 1.- l calcular cico veces la distacia etre dos putos, obteemos los siguietes valores: 17,13m; 17,1m; 17,m; 17,65m; 17,4 a) Itervalo de

Más detalles

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor.

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor. 1 Estadística Descriptiva Tema 8.- Estadística. Tablas y Gráficos. Combiatoria Trata de describir y aalizar alguos caracteres de los idividuos de u grupo dado, si extraer coclusioes para u grupo mayor.

Más detalles

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA INVESTIGACIÓN & DESARROLLO,. 0, Vol. : 04 22 (200) ISSN 258-443 USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Carlo Eduardo Valdivieo Taborga, Roberto Valdivieo Catelló y Ocar Álvaro Valdivieo

Más detalles

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ETADÍTICA 6.. Itroducció 6.. Coceptos básicos 6.3. Muestreo aleatorio simple 6.4. Distribucioes asociadas al muestreo 6.4.. Distribució Chi-Cuadrado 6.4.. Distribució

Más detalles

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA INVESTIGACIÓN & DESARROLLO 0: 05 3 (00) ISSN 84-6333 USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Carlo Eduardo Valdivieo Taborga, Roberto Valdivieo Catelló y Ocar Álvaro Valdivieo Taborga

Más detalles

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a k modalidades x 1,x,..., x k ; datos i x i Media x = i x Variaza poblacioal σ i = x i (x i x) Variaza muestral S = 1 (x i

Más detalles

INTRODUCCION Teoría de la Estimación

INTRODUCCION Teoría de la Estimación INTRODUCCION La Teoría de la Estimació es la parte de la Iferecia Estadística que sirve para coocer o acercarse al valor de los parámetros, características poblacioales, geeralmete descoocidos e puede

Más detalles

Pasos básicos para docimar una hipótesis:

Pasos básicos para docimar una hipótesis: Pasos básicos para docimar ua hipótesis:. Defiir cual es la població y el o los parámetro de iterés.. Establecer la hipótesis (ula y alterativa). 3. Establecer el ivel de sigificació α. 4. Recoger los

Más detalles

Estimación por intervalos

Estimación por intervalos Estimació por itervalos do C. 018 Mg. tella Figueroa Clase Nº 11 Para la media poblacioal Coociedo Partimos de ua població ormal X y de la distribució muestral de la media X ~ N, X ~ N, P( z Z z ) 1 /

Más detalles

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL PARA LA SELECCIÓN DE POBLACIONES CON DISTRIBUCIÓN WEIBULL

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL PARA LA SELECCIÓN DE POBLACIONES CON DISTRIBUCIÓN WEIBULL DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL PARA LA SELECCIÓN DE POBLACIONES CON DISTRIBUCIÓN WEIBULL Alejadro Quiroz Zárate & Erique Villa Diharce Comuicació Técica No I-06-3/28-08-2006 (CC/CIMAT) Determiació del

Más detalles

1. Intervalos de Conanza

1. Intervalos de Conanza M. Iiesta Uiversidad de Murcia INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.: Itervalos de coaza Objetivos Costruir itervalos de coaza para los parámetros más importates. Aplicar coveietemete los IC atediedo a cada situació

Más detalles

Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación.

Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación. Teoría de la Estimació Estadística Teoría de la Estimació Estadística Razó para estimar Los admiistradores utiliza las estimacioes porque se debe tomar decisioes racioales, si que tega la iformació pertiete

Más detalles

CAPITULO I Reflexión y refracción

CAPITULO I Reflexión y refracción CAPITULO I elexió reracció. Pricipio de Fermat Exite ua demotració de carácter geométrico para la llamada lee de la relexió de la reracció, la cuale permite decribir la maoría de lo eómeo que e relacioa

Más detalles

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL.

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL. E estadística, la distribució biomial es ua distribució de probabilidad discreta que mide el úmero de éxitos e ua secuecia de esayos

Más detalles

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA ESTADÍSTICA, CURSO 008 009 TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA INTRODUCCION oblació. Muestra, muestreo. Objetivos de la iferecia estadística. Métodos paramétricos y o paramétricos. TEORIA ELEMENTAL DEL MUESTREO.

Más detalles

Distribuciones en el muestreo, EMV

Distribuciones en el muestreo, EMV Distribucioes e el muestreo, E Tema 6 Descripció breve del tema. Itroducció y coceptos básicos. Propiedades de los estimadores Sesgo, Variaza, Error Cuadrático Medio y Cosistecia 3. Distribució de u estimador

Más detalles

Tema 7: Estimación por intervalos de confianza.

Tema 7: Estimación por intervalos de confianza. Estadística 69 Tema 7: Estimació por itervalos de cofiaza. 7. Itroducció. Cuado tratamos la estimació putual, uo de los problemas que se platearo es que el valor de la estimació es sólo uo de los valores

Más detalles

Estimación de Parámetros

Estimación de Parámetros Igacio Cascos Ferádez Departameto de Estadística Uiversidad Carlos III de Madrid Estimació de Parámetros Estadística I curso 008 009 Veremos cómo costruir valores aproximados de los parámetros de los modelos

Más detalles

Sistema. Asin. Im Re. tan 1. Im : parte imaginaria de G j Re : parte real de G j B

Sistema. Asin. Im Re. tan 1. Im : parte imaginaria de G j Re : parte real de G j B TEORÍA DE CONTROL Tema 7. Aálii de la repueta e frecuecia Itroducció Se deomia repueta e frecuecia a la repueta e etado etable de u itema ujeto a ua eñal iuoidal de amplitud () fija pero a ua frecuecia

Más detalles

Objetivos. 1. Inferencia Estadística. INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo. M. Iniesta Universidad de Murcia

Objetivos. 1. Inferencia Estadística. INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo. M. Iniesta Universidad de Murcia M. Iiesta Uiversidad de Murcia INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo Objetivos Tratar co muestras aleatorias y su distribució muestral e ejemplos de tamaño reducido. Tratar co la distribució de la

Más detalles

Tema 4. Estimación de parámetros

Tema 4. Estimación de parámetros Estadística y metodología de la ivestigació Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Tema 4. Estimació de parámetros 1. Estimació putual 1 1.1. Estimació de la proporció e la distribució Bi(m, p).......................

Más detalles

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a www.cienciamatematica.com El mayor portal de recursos educativos a tu servicio!

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a www.cienciamatematica.com El mayor portal de recursos educativos a tu servicio! Ete documeto e de ditriució gratuita llega gracia a Ciecia Matemática www.cieciamatematica.com El maor portal de recuro educativo a tu ervicio! Itituto Tecológico de Apizaco Departameto de Ciecia Báica

Más detalles

Estimación por intervalos

Estimación por intervalos Estimació por itervalos Estimació por itervalos para la media poblacioal co (variaza poblacioal) coocida P( x z/ x z/ ) 1 co (variaza poblacioal) descoocida Si 30 se reemplaza por S y usamos el itervalo

Más detalles

Estimación puntual y por intervalos de confianza

Estimación puntual y por intervalos de confianza Ídice 6 Estimació putual y por itervalos de cofiaza 6.1 6.1 Itroducció.......................................... 6.1 6. Estimador........................................... 6. 6.3 Método de costrucció

Más detalles

FORMULARIO. Rango intercuartílico: Diferencia entre el tercer y primer cuartil

FORMULARIO. Rango intercuartílico: Diferencia entre el tercer y primer cuartil FORMULARIO Dato: x 1, x 2,..., x N } Media: x = N i=1 x i N Rango intercuartílico: Diferencia entre el tercer y primer cuartil Varianza: 2 = N i=1 (x i x) 2 = N i=1 x2 i N x2 Deviación típica: = N i=1

Más detalles

Sistemas de colas. Objetivo teórico: Determinar la distribución del número de clientes en el sistema

Sistemas de colas. Objetivo teórico: Determinar la distribución del número de clientes en el sistema Sitema de cola Ua cola e produce cuado la demada de u ervicio por parte de lo cliete excede la capacidad del ervicio. Se eceita coocer (predecir) el ritmo de etrada de lo cliete y el tiempo de ervicio

Más detalles

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ.

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ. Itervalos de Cofiaza basados e ua sola muestra Ua estimació putual sólo os proporcioa u valor umérico, pero NO proporcioa iformació sobre la precisió y cofiabilidad de la estimació del parámetro. Etoces

Más detalles

348 -M/R Versión 1 Prueba Integral 1/6 SEMANA 8 LAPSO ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CÓDIGO: 348

348 -M/R Versión 1 Prueba Integral 1/6 SEMANA 8 LAPSO ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CÓDIGO: 348 348 -/R Verió Prueba Itegral /6 SEAA 8 LAPSO 27-2 UIVERSIDAD ACIOAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉICO ÁREA: IGEIERÍA ODELO DE RESPUESTA ASIGATURA: IVESTIGACIÓ DE OPERACIOES II CÓDIGO: 348 OETO: Prueba Itegral

Más detalles

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n.

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n. 1. Teorema del Límite Cetral Teorema: ea Y 1, Y,..., Y variables aleatorias idepedietes idéticamete distribuidas co EY i = µ y V Y i =

Más detalles

Formulas. Población infinita. Población finita

Formulas. Población infinita. Población finita Formulas X~N(μ, σ 2 ) x = x i x ~N si X~N o si > 30 Població ifiita Població fiita x ~N(μ, σ2 ) N x ~N(μ, N 1 σ2 ) Ejercicio Se sabe que la media poblacioal e u exame de Estadística es de 70 y que la variaza

Más detalles

Teorema del límite central

Teorema del límite central Teorema del límite cetral Carles Rovira Escofet P03/75057/01008 FUOC P03/75057/01008 Teorema del límite cetral Ídice Sesió 1 La distribució de la media muestral... 5 1. Distribució de la media muestral

Más detalles

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CONTRASTE DE HIPÓTESIS Estadística: Cotraste de hipótesis 1 CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. Cotraste de hipótesis sobre la media poblacioal Se parte de ua població supuestamete ormal de media y desviació típica N(, ); se tipifica

Más detalles

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS I

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS I DIEÑO Y ANÁLII DE DATO I EGUNDO PARCIAL. JUNIO 014 Problema 1.- E ua determiada empresa de psicología especializada e técicas de modificació de coducta, se asegura dispoer de u aparato para combatir la

Más detalles

Implementación y diseño de mecanismos

Implementación y diseño de mecanismos Implemetació y dieño de mecaimo Ua de iño cuarteado E el capítulo 3 del Libro de lo Reye del Atiguo Tetameto e relata el coocido como Juicio del Rey Salomó. Do protituta e preeta ate el rey. Ua de ella

Más detalles

T5. Contrastes para los parámetros de una población Normal

T5. Contrastes para los parámetros de una población Normal Estadística :: T5. Cotrastes para los parámetros de ua població Normal Estadística T5. Cotrastes para los parámetros de ua població Normal Departameto de Ciecias del Mar y Biología Aplicada Estadística

Más detalles

Tema 14: Inferencia estadística

Tema 14: Inferencia estadística Tema 14: Iferecia estadística La iferecia estadística es el proceso de sacar coclusioes de la població basados e la iformació de ua muestra de esa població. 1. Estimació de parámetros Cuado descoocemos

Más detalles

Determinación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras)

Determinación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras) STATGRAPHICS Rev. 457 Determiació del tamaño de ua muestra (para dos o más muestras) Este procedimieto determia el tamaño de muestra apropiado para estimar o realiar pruebas de hipótesis respecto a alguo

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció A Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció B Reserva

Más detalles

Muestreo y estimación

Muestreo y estimación Muestreo y estimació BENITO J. GONZÁLEZ RODRÍGUEZ bjglez@ull.es DOMINGO HERNÁNDEZ ABREU dhabreu@ull.es MATEO M. JIMÉNEZ PAIZ mjimeez@ull.es M. ISABEL MARRERO RODRÍGUEZ imarrero@ull.es ALEJANDRO SANABRIA

Más detalles

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos

Más detalles

Práctica 2 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS

Práctica 2 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS Práctica. Objetivos: a) Apreder a calcular probabilidades de las distribucioes Normal y Chi-cuadrado. b) Estudio de la fució de desidad de la distribució Normal ~ N(µ;σ) c) Cálculo de la fució de distribució

Más detalles

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES Capítulo III DITRIBUCIOE BIDIMEIOALE 3 Itroducció Etudiaremo do caracterítica de u mimo elemeto de la població (altura peo, do aigatura, logitud latitud) De forma geeral, i e etudia obre ua mima població

Más detalles

Bloque 3 Tema 12 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS

Bloque 3 Tema 12 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS Bloque 3 Tema 1 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS Hay ocasioes e las que teemos que tomar decisioes relativas a ua població sobre la base de los coocimietos que

Más detalles

El ensayo de Bombeo y sus distintas formas de valoración: Recuperación de Pozos

El ensayo de Bombeo y sus distintas formas de valoración: Recuperación de Pozos SEIÓN : ANÁLISIS DE LOS DESENSOS DURANTE EL OMEO DE UN POZO. EFIIENIA DE POZOS INTRODUIÓN El deceo total producido e u pozo durate u bombeo, e coecuecia de la pérdida de carga de todo el cojuto que iterviee

Más detalles

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales Práctico 4 - Solución Curso ) Como se trata de muestreo sin reposición, se tiene C 5 3

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales Práctico 4 - Solución Curso ) Como se trata de muestreo sin reposición, se tiene C 5 3 Estadística y sus aplicacioes e Ciecias Sociales Práctico 4 - Solució Curso 016 Ejercicio 1 5! 1) Como se trata de muestreo si reposició, se tiee C 5 3 3!! muestras de tamaño =3. ) Distribució muestral

Más detalles

ÁLGEBRA ELEMENTAL. Un término es una expresión algebraica que sólo contiene productos y cocientes (es decir, no aparecen sumas o restas).

ÁLGEBRA ELEMENTAL. Un término es una expresión algebraica que sólo contiene productos y cocientes (es decir, no aparecen sumas o restas). ÁLGEBRA ELEMENTAL 1.- EXPRESIONES ALGEBRAICAS (GENERALIDADES) 1.1.- Alguas defiicioes Ua epresió algebraica es ua epresió matemática que cotiee úmeros, letras que represeta úmeros cualesquiera sigos matemáticos

Más detalles

) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1

) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1 ESTIMACIÓN PUNTUAL. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA. 1. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA El objetivo básico de la iferecia estadística es hacer iferecias o sacar coclusioes sobre la població

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007)

IES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007) IS Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua INTRVALOS D CONFIANZA PARA PROPORCIONS (007) jercicio 1- Tomada, al azar, ua muestra de 10 estudiates de ua Uiversidad, se ecotró que 54 de ellos

Más detalles

TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS

TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS ESTADÍSTICA, CURSO 2008 2009 TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS HIPOTESIS ESTADISTICAS ENSAYOS DE HIPOTESIS Cocepto de hipótesis estadística Esayos de hipótesis Hipótesis ula (H 0 ) y alterativa (H ) Diferecias

Más detalles

Simulación Financiera

Simulación Financiera Simulació Fiaciera Pruebas Estadísticas No Paramétricas Para modelos estadísticos, pruebas estadísticas e iferecia o paramétrica. Estos so métodos libres de distribució, es decir, o se basa e supuestos

Más detalles

Sistemas de control 67-22 Versión 2003 Tema Análisis de Respuesta en Frecuencia Sub - tema Diagramas Logarítmicos, Diagramas de Bode Volver

Sistemas de control 67-22 Versión 2003 Tema Análisis de Respuesta en Frecuencia Sub - tema Diagramas Logarítmicos, Diagramas de Bode Volver Págia de Sitema de cotrol 67- Verió 003 Tema Aálii de Repueta e Frecuecia Sub - tema Diagrama Logarítmico, Diagrama de Bode Volver La repueta de u itema, e etado etacioario, ate ua etrada iuoidal e la

Más detalles

IntroducciónalaInferencia Estadística

IntroducciónalaInferencia Estadística Capítulo 6 ItroduccióalaIferecia Estadística 6.1. Itroducció El pricipal objetivo de la Estadística es iferir o estimar características de ua població que o es completamete observable (o o iteresa observarla

Más detalles

Estadístico. Parámetro

Estadístico. Parámetro La iferecia estadística comprede el establecer ciertos juicios co respecto a algo después de examiar solamete ua parte o muestra de ello. Así, se ofrece ua muestra gratis de u uevo producto alimeticio

Más detalles

Análisis estadístico de datos simulados Estimadores

Análisis estadístico de datos simulados Estimadores Aálisis estadístico de datos simulados Estimadores Patricia Kisbye FaMAF 11 de mayo, 2010 Aálisis estadístico Iferecia estadística: Elegir ua distribució e base a los datos observados. Estimar los parámetros

Más detalles

Máquinas Eléctricas I - G862

Máquinas Eléctricas I - G862 Máquia Eléctrica I - G86 Tema 3. Máquia Aícroa o de Iducció. Problema reuelto Miguel Ágel Rodríguez Pozueta Departameto de Igeiería Eléctrica y Eergé5ca Ete tema e publica bajo Licecia: Crea5ve Commo BY-

Más detalles

Se evaluaron 60 pacientes divididos en dos grupos, uno control y otro

Se evaluaron 60 pacientes divididos en dos grupos, uno control y otro V.-RESULTADOS Se evaluaro 60 pacietes divididos e dos grupos, uo cotrol y otro experimetal al que se le admiistró el fármaco e estudio, rofecoxib. E ambos grupos las pruebas realizadas fuero tiempo de

Más detalles

Test de Kolmogorov Smirnov Patricia Kisbye El test chi-cuadrado en el caso continuo

Test de Kolmogorov Smirnov Patricia Kisbye El test chi-cuadrado en el caso continuo Test de Kolmogorov Smirov Técicas de validació estadística Bodad de auste Kolmogorov-Smirov Patricia Kisbye FaMAF 29 de mayo, 2008 Icoveiete: No es secillo costruir los itervalos a partir de las probabilidades.

Más detalles