CONTRASTE DE HIPÓTESIS

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

Download "CONTRASTE DE HIPÓTESIS"

Transcripción

1 Ctraste de hipótesis I.E.. A uqueira I pag 1 Itrducció CONTRATE DE HIPÓTEI Hasta ahra hems vist ds frmas de efectuar ua estimació de u parámetr de la pblació a partir de ua muestra de tamañ : la estimació putual y la estimació pr itervals de cfiaza. E este tema verems ua tercera frma de iferecia estadística demiada Ctraste de hipótesis y que, cm aputa la expresió, trata de dar crédit (ctraste a ua afirmació que harems previamete (hipótesis a raíz de ls resultads bteids e las muestras. Pr ejempl dese ctrastar que la prprció de recié acids vares e u determiad hspital es del 56%. El estudi mediate u ctraste de hipótesis me permitirá aceptar el dat cm válid, c u determiad ivel de cfiaza. Dese ctrastar si el preci medi de las latas de cserva de veta e u gra almacé mayr que 7 eurs...etc. Ccepts e llama hipótesis ula, y se represeta pr H a la afirmació que quier ctrastar, e ctrapsició c la hipótesis alterativa, represetada pr H 1. El prces de ctrastar me dirá si deb aceptar rechazar la hipótesis ula. i ls valres muestrales difiere much de ls teórics que se btedría de ser H cierta, rechazaríams la hipótesis, dicied que las diferecias s estadísticamete sigificativas. Las hipótesis estadísticas puede ser de ds tips: paramétricas (hipótesis sbre ls valres de u parámetr de la pblació; paramétricas (hipótesis sbre trs criteris, cm pr ejempl criteri de idepedecia etre variables, etc. E este tema strs vams a ceñirs a las paramétricas. Ctrastarems medias, variazas y prprcies. La hipótesis alterativa tiee que ser ecesariamete cmplemetaria de la hipótesis ula. Aclarems esta afirmació c u ejempl. upgams que esty estudiad que la prprció de recié acids vares e u determiad hspital es del 56%. La hipótesis ula sería H = La prprció p = 0,56, mietras que la alterativa sería H 1 = La prprció p 0,56. E este cas se llama hipótesis alterativa bilateral prque csidera ls valres meres y mayres que 0,56. Per si l que ctrast es pr ejempl que el pes medi de las latas de ua fabrica de cserva es de 1000 gr. cm idica la ifrmació al csumidr, sl me iteresaría cm hipótesis alterativa que el pes fuese mer que 1000 gr, ya que si fuese mayr haría más que refrzar la hipótesis ula que iteresa al csumidr. E este cas la hipótesis ula sería H 0 = El pes medi de las latas es de 1000 gr. y la alterativa sería H 1 = El pes medi sería iferir a 1000 gr., e cuy cas estaríams ate ua hipótesis alterativa uilateral (e este cas de cla a la izquierda. La hipótesis ula deberá ser siempre ua igualdad. La hipótesis ula la matedrems siempre hasta que ls resultads s diga l ctrari, l cual clleva ua tma de decisies que siempre s acertadas. Est prvca ua clasificació e ls errres que se establece del siguiete md: Métds estadístics y umérics Prf.: Jsé M. Rams Gzález

2 Ctraste de hipótesis I.E.. A uqueira I pag Errr tip I,. El que se prduce al rechazar la hipótesis ula cuad e realidad es cierta. Errr tip II. El que se prduce al rechazar la hipótesis ula cuad esta es cierta. Llamarems α a la prbabilidad de cmeter u errr de tip I, llamad tambié ivel de cfiaza de ctraste estadístic. Pass para la cstrucció de u ctraste de hipótesis e tma ua muestra, bteied u valr uméric a partir de ella, para l que se usará u estadístic pivte c distribució ccida. Ua vez establecid el ivel de sigificació del ctraste, se divide la recta real e ds regies (de aceptació y de rechaz de la hipótesis ula. Observarems el valr uméric bteid e el pivte aceptad rechazad la hipótesis e fució de si el valr cae e el iterval de aceptació. Pr este mtiv el pivte usad se llama medida de discrepacia. E td cas, ls pass a seguir s ls siguietes: 1º Establecer claramete la hipótesis ula y la alterativa. º Fijar el ivel de sigificació α, llamada tambié prbabilidad de Errr tip I. Ns iteresa que el errr a cmeter sea pequeñ, pr l que α será de u valr próxim a 0 (0,05; 0,05;...etc 3º Elegir el estadístic pivte medida de discrepacia, que depederá del parámetr que estams ctrastad (aquí recurrirems al tema aterir de ls itervals de cfiaza 4º Determiar la regió de aceptació y de rechaz. 5º Tmar ua muestra de la pblació calculad c ella el valr del estadístic pivte. 6º Decidir si la hipótesis es aceptable e fució de si el valr aterir cae e la regió de aceptació e la de rechaz. Ctraste de hipótesis para la media de ua distribució rmal Hipótesis ula H : µ=µ Estadístics pivte: d µ 0 = σ N(0,1 si ccems la desviació típica 1 µ 0 t tudet c -1 grads de libertad si desccems la d, típica. Depedied de la hipótesis alterativa, pdems establecer el siguiete cuadr para las regies de aceptació Métds estadístics y umérics Prf.: Jsé M. Rams Gzález

3 Ctraste de hipótesis I.E.. A uqueira I pag 3 Ctraste Hip. ula Hip. alt. Iterval de aceptació σ ccida σ ccida Bilateral µ=µ µ µ (-z α/, z α/ (-t α/, t α/ Uilat. izquierda µ=µ µ<µ (-z α, (-t α, Uilat. derecha µ=µ µ>µ (-, z α (-, t α Ua rgaizació de csumidres está iteresada e cmprbar que el pes medi de ua determiada marca de quess es de 1000 gr. Para verificar est, elige al azar cic quess, bteied ls siguietes pess 99, 998, 990, 999, Puede mateerse la hipótesis de que la media es de 1000 grams c u ivel de sigificació de 0,05? Pas 1 Establecer si ambigüedad la hipótesis ula y la alterativa. H: µ=1000 gr. H 1 : µ<1000 Pas Nivel de sigificació prbabilidad de errr tip I α=0,05 Pas 3 Estadístic pivte: 1 µ 0 t tudet c 4 grads de libertad Pas 4 Regió de aceptació: Cm la hipótesis alterativa es bilateral izquierda, la regió de rechaz está a la izquierda de la gráfica de la t-tudet, c u valr de prbabilidad 0,05. Pr tat hay que buscar e la tabla de la t-tudet c 4 grads de libertad el valr de t que deja a la derecha u valr de prbabilidad de 0,95, que se crrespde c -,1318 Así pues el iterval de aceptació es (-,1318, + Pas 5 Medida de discrepacia: µ = = 1,89 1 4, Pas 6º Decisió fial. Cm el valr del estadístic -1,89 está detr de la regió de aceptació, pdems aceptar la hipótesis ula, es decir que la media sea de 1000 gr. Ctraste para la variaza e ua pblació rmal Hipótesis ula H : σ =σ 0 Estadístic pivte: ( chi-cuadrad c -1 grads de libertad σ Depedied de la hipótesis alterativa, pdems establecer el siguiete cuadr para las regies de aceptació Métds estadístics y umérics Prf.: Jsé M. Rams Gzález

4 Ctraste de hipótesis I.E.. A uqueira I pag 4 Ctraste Hip. ula Hip. alt. Iterval de aceptació Bilateral σ =σ 0 σ σ 0 ( 1 α /, α / Uilat. izquierda σ =σ 0 σ <σ 0 ( 1 α, + Uilat. derecha σ =σ 0 σ >σ 0 (0, α U cliete está dispuest a demstrarle al dueñ de ua cafetería que la desviació típica de ls churrs que le sirve e el desayu es superir a 1,5 cm c u ivel de sigificació de 0,01. Tma 0 churrs y btiee que la cuasi desviació típica es,3 cm. Cóm realizará el ctraste? Pas 1 Establecer si ambigüedad la hipótesis ula y la alterativa. H: σ =,5. H 1 : σ >,5 Pas Nivel de sigificació prbabilidad de errr tip I α=0,01 Pas 3 Estadístic pivte: d ( 1 1 = 1 σ c 19 grads de libertad Pas 4 Regió de aceptació: Cm la hipótesis alterativa es bilateral derecha, la regió de rechaz está a la derecha de la gráfica de la chi-cuadrad, c u valr de prbabilidad 0,01. Pr tat hay que buscar e la tabla de la chi-cuadrad c 19 grads de libertad el valr de que deja a la derecha u valr de prbabilidad de 0,01, que se crrespde c 36,191 Así pues el iterval de aceptació es (0, 36,191 Pas 5 Medida de discrepacia: ( ,9 = = 44,67 σ,5 Pas 6º Decisió fial. Cm el valr del estadístic 44,67 está detr de la regió de aceptació, pdems rechazar la hipótesis ula, es decir que la variaza es mayr que,5 y e csecuecia la desviació típica mayr que 1,5 que es l que pretedía demstrar el cliete. Ctraste de hipótesis para ua prprció Hipótesis ula H : p=p Estadístics pivte: N(0,1 (1 Depedied de la hipótesis alterativa, pdems establecer el siguiete cuadr para las regies de aceptació Métds estadístics y umérics Prf.: Jsé M. Rams Gzález

5 Ctraste de hipótesis I.E.. A uqueira I pag 5 Ctraste Hip. ula Hip. alt. Iterval de aceptació Bilateral p=p p p (-z α/, z α/ Uilat. izquierda p=p P<p (-z α, Uilat. derecha p=p p>p (-, z α U partid plític está iteresad e ctrastar si revalidará la mayría absluta e las próximas eleccies. Des resultad de ua ecuesta btiee el apy de 550 de ls 1000 vtates de que cstaba la muestra. Realícese el ctraste de hipótesis prtu c u ivel de sigificació de 0,01. Pas 1 Establecer si ambigüedad la hipótesis ula y la alterativa. H: p=0,5. H 1 : p>0,5 Pas Nivel de sigificació prbabilidad de errr tip I α=0,01 Pas 3 Estadístic pivte: N(0,1 (1 Pas 4 Regió de aceptació: Cm la hipótesis alterativa es bilateral derecha, la regió de rechaz está a la derecha de la gráfica de la N(0,1, c u valr de prbabilidad 0,01. Pr tat hay que buscar e la tabla de la rmal el valr de z que deja a la derecha u valr de prbabilidad de 0,01, l que es l mism, a la izquierda u valr de prbabilidad de 0,99 que se crrespde c,33 Así pues el iterval de aceptació es (-,,33 Pas 5 Medida de discrepacia: 0,55 0,5 = = 3,16 (1 0,5.0, Pas 6º Decisió fial. Cm el valr del estadístic 3,16 está detr de la regió de aceptació, pdems rechazar la hipótesis ula, es decir que la prprció es mayr que 0,5 y e csecuecia el partid plític va a revalidar la mayría. e puede ectrar prblemas prpuests y resuelts de Ctrastes de hipótesis e e la secció Tableir/departamet. Métds estadístics y umérics Prf.: Jsé M. Rams Gzález

2.1.- Introducción Objetivos

2.1.- Introducción Objetivos ÍNDICE.. Itrducció.. Objetivs del tema.3. Ctraste sbre la media pblacial.3.. Ccida la variaza pblacial.3.. Desccida la variaza pblacial.4. Ctraste sbre la prprció pblacial.5. Ctraste sbre la variaza pblacial..6.

Más detalles

Tema 2. CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA ÍNDICE

Tema 2. CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA ÍNDICE Tema. CONTRASTE DE IPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA ÍNDICE.. Itrducció.. Objetivs del tema.3. Ctraste sbre la media pblacial.3.. Ccida la variaza pblacial.3.. Desccida la variaza pblacial.4. Ctraste

Más detalles

Inferencia estadística Tests de hipótesis

Inferencia estadística Tests de hipótesis Iferecia estadística Tests de hipótesis Hasta ahra hems vist cm bteer, a partir de ua muestra, u estimadr putual u iterval de cfiaa para u parámetr θ. Frecuetemete el bjetiv del estudi es decidir, e base

Más detalles

Inferencia estadística Tests de hipótesis

Inferencia estadística Tests de hipótesis rbabilidades y Estadística Cmputació Facultad de Ciecias Exactas y Naturales. Uiversidad de Bues Aires Aa M. Biac y Elea J. Martíe 004 Iferecia estadística Tests de hipótesis Hasta ahra hems vist cm bteer,

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 211 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció A Reserva 1, Ejercicio 4, Oció A Reserva 2, Ejercicio

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

Recordemos el resultado que vimos en el contexto de Intervalos de Confianza

Recordemos el resultado que vimos en el contexto de Intervalos de Confianza Tests ara la media cuad la variaza es desccida: ugams ahra que la variaza es desccida y csiderems las mismas hiótesis sbre µ. Recrdems el resultad que vims e el ctext de Itervals de Cfiaza Las sibles hiótesis

Más detalles

Inferencia estadística Tests de hipótesis

Inferencia estadística Tests de hipótesis Iferecia estadística Tests de hipótesis Hasta ahra hems vist cm bteer, a partir de ua muestra, u estimadr putual u iterval de cfiaa para u parámetr θ, ya sea la media, la variaa la prprció pblaciales.

Más detalles

Tema 7. ESTIMACIÓN POR INTERVALO.

Tema 7. ESTIMACIÓN POR INTERVALO. Estadística Tema 7 Curs 006/07 Objetivs Ccepts: Tema 7 ETIMACIÓN POR INTERVALO Ccer ls siguietes mdels de prbabilidad: Chi-cuadrad, t-tudet, F-edecr De cada u de ells: * Defiició e fució de tras variables

Más detalles

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Estimació por itervalos de cofiaza. I.E.. A uqueira I pag. Coceptos ETIMACIÓN POR INTERVALO DE CONFIANZA E este tema vamos a estudiar como estimar, es decir proosticar, u parámetro de la població, geeralmete

Más detalles

Sobrantes de 2004 (Modelo 6) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

Sobrantes de 2004 (Modelo 6) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A IES Fc Ayala de Graada Sbrates de 004 (Mdel 6) Slucies Germá-Jesús Rubi Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (1 put) Dibuje la regió del pla defiida pr las siguietes iecuacies: x 3y -13; x + 3y 17, x + y 11; y 0.

Más detalles

TEST DE HIPÓTESIS. 5.1. Introducción. 5.2. Hipótesis estadísticas

TEST DE HIPÓTESIS. 5.1. Introducción. 5.2. Hipótesis estadísticas Capítulo 5 TEST DE HIPÓTESIS 5.1. Itroducció E este tema trataremos el importate aspecto de la toma de decisioes, referida a decidir si u valor obteido a partir de la muestra es probable que perteezca

Más detalles

Test de Hipótesis. Material Preparado por Hugo Delfino

Test de Hipótesis. Material Preparado por Hugo Delfino Test de Hipótesis Material Preparado por Hugo Delfio 8-3 Qué es ua Hipótesis? Hipótesis: Es u suposició acerca del valor de u parámetro de ua població co el propósito de discutir su validez. Ejemplo de

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

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

OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0

OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0 IES Fco Ayala de Graada Sobrates 014 (Modelo 1 ) Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SOBRANTES 014 MODELO 1 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0-1 -8-1 Sea las matrices B =

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

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

Tema 6. ESTIMACIÓN PUNTUAL.

Tema 6. ESTIMACIÓN PUNTUAL. Estadística Tema 6 Curs 006/07 Tema 6. ESTIMACIÓN PUNTUAL. Objetivs Ccepts: Cmpreder y distiguir ls siguietes ccepts: muestra aleatria simple estadístic estimadr de u parámetr estimació de u parámetr estimadr

Más detalles

LECTURA 08: PRUEBA DE HIPOTESIS (PARTE II) TEMA 17: PRUEBA DE HIPOTESIS PARA LA PROPORCION POBLACIONAL

LECTURA 08: PRUEBA DE HIPOTESIS (PARTE II) TEMA 17: PRUEBA DE HIPOTESIS PARA LA PROPORCION POBLACIONAL LECTURA 8: RUEBA DE HIOTESIS (ARTE II) TEMA 17: RUEBA DE HIOTESIS ARA LA ROORCION OBLACIONAL 1 INTRODUCCION Muchas decisies e el área ecómic fiacier depede de la prprció prcetaje de la pblació que se ajusta

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 22 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció B Reserva, Ejercicio 4, Oció B Reserva 2, Ejercicio 4,

Más detalles

DECISIÓN ESTADISTICA. Pruebas de hipótesis

DECISIÓN ESTADISTICA. Pruebas de hipótesis DECISIÓN ESTADISTICA. Pruebas de hitesis Se trata de utilizar ls dats bteids a artir de ua muestra ara tmar ua decisi sbre la blaci. Pr ejeml se uede decidir a artir de ls dats del muestre si u fármac

Más detalles

Medida de la longitud de onda del láser con una regla Fundamento

Medida de la longitud de onda del láser con una regla Fundamento Medida de la lgitud de da del láser c ua regla Fudamet Es psible medir la lgitud de da de la luz láser, utilizad cm red de difracció, ua regla graduada e medis milímetrs. Para ell, se hace icidir e direcció

Más detalles

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA)

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA) I N F R N C I A S T A D Í S T I C A I (INTRVALOS D CONFIANZA) Sea Ω ua població y sobre ella ua variable aleatoria X que sigue ua ley ormal N(µ; ), co media µ descoocida y desviació típica coocida. Co

Más detalles

Estadística Teórica II

Estadística Teórica II EEES: Platafrma Mdle Estadística Teórica II Pryect CEyE L/ Facultad de Ciecias Ecómicas y Empresariales Departamet de Ecmía Aplicada Prfesr: Satiag de la Fuete Ferádez Estadística Teórica II e-learig UAM

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

UNIVERSIDAD CATOLICA ANDRES BELLO Urb. Montalbán La Vega Apartado Teléfono: Fax: Caracas, Venezuela

UNIVERSIDAD CATOLICA ANDRES BELLO Urb. Montalbán La Vega Apartado Teléfono: Fax: Caracas, Venezuela Uiversidad Católica Adrés Bell UNIVERSIDAD CATOLICA ANDRES BELLO Urb. Mtalbá La Vega Apartad 68 Teléf 47-448 Fa 47-343 Caracas, - Veezuela Facultad de Igeiería Escuela de Igeiería Ifrmática -----------------------

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

Sobrantes de 2004 (Junio Modelo 5) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

Sobrantes de 2004 (Junio Modelo 5) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2004 (Juio Modelo 5) Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A x+y 6 3x-2y 13 Sea el sistema de iecuacioes. x+3y -3 x 0 (2 putos) Dibuje el recito cuyos

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

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

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

IES Fco Ayala de Granada Modelo 6 del 2015 (Soluciones) Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO 6 DEL 2015 OPCIÓN A

IES Fco Ayala de Granada Modelo 6 del 2015 (Soluciones) Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO 6 DEL 2015 OPCIÓN A SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO 6 DEL 015 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) 1 (1 5 putos) Resuelva la ecuació matricial 1 X + 1-1 0 = I. 0 1 a b (1 puto) Dadas las matrices M = y A =, calcule los

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

IES Fco Ayala de Granada Junio de 2011 (General Modelo 4) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Junio de 2011 (General Modelo 4) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 011 (COMÚN MODELO) OPCIÓN A EJERCICIO 1_A -5 Sea las matrices A = 1-3, B = 3-1 0 1 1, C = 1 3-1 5 3. a) (1 puto) Calcule A B.C t. b) (1 5 putos) Resuelva la

Más detalles

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CONTRASTE DE HIPÓTESIS CONTRASTE DE HIPÓTESIS El cotraste de hipótesis es el procedimieto mediate el cual tratamos de cuatificar las diferecias o discrepacias etre ua hipótesis estadística y ua realidad de la que poseemos ua

Más detalles

ESTIMACIÓN. TEMA 5: Estimación puntual I. Propiedades de los estimadores. TEMA 6: Estimación puntual II. Métodos de estimación puntual

ESTIMACIÓN. TEMA 5: Estimación puntual I. Propiedades de los estimadores. TEMA 6: Estimación puntual II. Métodos de estimación puntual ESTIMACIÓN TEMA 5: Estimació putual I. Propiedades de los estimadores TEMA 6: Estimació putual II. Métodos de estimació putual TEMA 7: Estimació por itervalos CONTRASTES DE HIPÓTESIS TEMA 8: Cotrastes

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

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

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 2012 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 2012 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 01 (Septiembre Modelo ) Solució Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 01 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A EJERCICIO 1_A ( 5 putos) U empresario

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 2) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A 0 2-4 (A I 2 ) B = A A A = -

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 2) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A 0 2-4 (A I 2 ) B = A A A = - IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 004 (Modelo ) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO _A - 0 0 - - - Sea las matrices A=, B= y C= - 0 0 - ( puto) Calcule (A I ) B, siedo I la matriz idetidad

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

IES Fco Ayala de Granada Junio de 2015 (Modelo 4) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 2015 MODELO 4

IES Fco Ayala de Granada Junio de 2015 (Modelo 4) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 2015 MODELO 4 IES Fco Ayala de Graada Juio de 015 (Modelo 4) Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 015 MODELO 4 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) ( 5 putos) Co motivo de su iauguració,

Más detalles

R 1º) La conexión de los R N 2. En los dos casos las S. T Para calcular el flujo máximo se utilizará la expresión: U1ef

R 1º) La conexión de los R N 2. En los dos casos las S. T Para calcular el flujo máximo se utilizará la expresión: U1ef Máquias Eléctricas 5º Curs Mecáics Máquias iversidad de Ovied Dpt. de geiería Eléctrica EJERCCO Nº 4 TEMA V: Trasfrmadres trifásics OBJETVOS: Circuit equivalete del trasfrmadr trifásic valració de pérdidas

Más detalles

Teoría de muestras INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS

Teoría de muestras INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS Teoría de muestras INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS Cuado se lleva a cabo ua ivestigació estadística, se pretede realizar algua iferecia acerca de situacioes aparetemete ifluidas por el azar. Por ejemplo,

Más detalles

Intervalos de confianza para la media

Intervalos de confianza para la media Itervalos de cofiaza para la media Ejercicio º 1.- Las vetas diarias, e euros, e u determiado comercio sigue ua distribució N(950, 200). Calcula la probabilidad de que las vetas diarias e ese comercio:

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

9.3. Contrastes de una proporción

9.3. Contrastes de una proporción 9.3. CONTRASTES DE UNA PROPORCIÓN 219 y el criterio que sumiistra el cotraste es si a teo χ 2 exp b teo = o rechazamos H 0 ; si χ 2 exp < a teo ó χ 2 exp > b teo = rechazamos H 0 y aceptamos H 1. Cotrastes

Más detalles

Problemas resueltos. Temas 10 y 11 11, 9, 12, 17, 8, 11, 9, 4, 5, 9, 14, 9, 17, 24, 19, 10, 17, 17, 8, 23, 8, 6, 14, 16, 6, 7, 15, 20, 14, 15.

Problemas resueltos. Temas 10 y 11 11, 9, 12, 17, 8, 11, 9, 4, 5, 9, 14, 9, 17, 24, 19, 10, 17, 17, 8, 23, 8, 6, 14, 16, 6, 7, 15, 20, 14, 15. Temas 10 y 11. Contrastes paramétricos de hipótesis. 1 Problemas resueltos. Temas 10 y 11 1- las puntuaciones en un test que mide la variable creatividad siguen, en la población general de adolescentes,

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

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

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E CURSO 1999-2. - CONVOCATORIA: Juio MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. El peso medio de ua muestra aleatoria de 100 arajas de ua determiada variedad es de 272 g. Se sabe que la desviació típica poblacioal es de 20 g. A u ivel

Más detalles

4 Contrastes del Chi 2 de bondad del ajuste

4 Contrastes del Chi 2 de bondad del ajuste 4 Cotrastes del Chi de bodad del ajuste U cotraste de bodad del ajuste es de la forma o H 0 : P = P 0 frete a H 1 : P P 0 H 0 : P {P θ } θ Θ frete a H 1 : P / {P θ } θ Θ 4.1 Cotraste del χ para modelos

Más detalles

Junio 2002 (Opc. A) Junio 2002 (Opc. B)

Junio 2002 (Opc. A) Junio 2002 (Opc. B) SELECTIVIDAD Estaística. Juio 00 (Opc. A) Se quiere comprobar si ua máquia estiaa al lleao e evases e agua mieral ha sufrio u esajuste. Ua muestra aleatoria e iez evases e esta máquia ha proporcioao los

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

Tema 8. Sesiones 15 y 16 Guía de clase 8. CONTRASTE DE HIPOTESIS

Tema 8. Sesiones 15 y 16 Guía de clase 8. CONTRASTE DE HIPOTESIS UNIVERSIDAD DE LOS ANDES NUCLEO UNIVERSITARIO RAFAEL RANGEL DEPTO DE CIENCIAS ECONOMOMICAS Y ADMIMISTRATIVAS AREA DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA BASICA CONTADURÍA PÚBLICA Tema 8. Sesioes 5 y 6 Guía de clase

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

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 Tests de hipótesis

Inferencia estadística Tests de hipótesis Iferecia estadística Tests de hipótesis Hasta ahra hems vist cm bteer, a partir de ua muestra, u estimadr putual u iterval de cfiaa para u parámetr θ, ya sea la media, la variaa la prprció pblaciales.

Más detalles

Tema 3. Muestreo Aleatorio Estratificado Contenido

Tema 3. Muestreo Aleatorio Estratificado Contenido Tema 3. Muetre Aleatri Etratificad teid Defiició, vetaja, cm frmar l etrat, elecció y tació. Etimadre de la media y el ttal. 3 ariaza. Límite de cfiaza. 4 Aigació de la muetra (tamañ de la muetra 5 Muetre

Más detalles

LABORATORIO DE TEORÍA DE COMUNICACIONES OCTUBRE 2017 MARZO PRACTICA No. 2

LABORATORIO DE TEORÍA DE COMUNICACIONES OCTUBRE 2017 MARZO PRACTICA No. 2 PRACICA N. EMA: ANÁLISIS DE SEÑALES CON EL USO DE MALAB. OBJEIVOS: Aplicar MALAB para aalizar las señales e el dmii de la frecuecia y e el dmii del tiemp.. INRODUCCIÓN:. INRODUCCIÓN AL ANÁLISIS ESPECRAL

Más detalles

θˆ = h(x 1,X 2,...,X n ) θˆ es un estimador puntual de θ

θˆ = h(x 1,X 2,...,X n ) θˆ es un estimador puntual de θ Iferecia Estadística 95 Capitulo VIII INFERENCIA ETADITICA Es ua rama de de la Estadística que se ocupa de los procedimietos que os permite aalizar y etraer coclusioes de ua població a partir de los datos

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

Parte 1: UNIDADES DIDÁCTICAS 2 Y 3. Probabilidades con Sucesos y Variables Aleatorias.

Parte 1: UNIDADES DIDÁCTICAS 2 Y 3. Probabilidades con Sucesos y Variables Aleatorias. EXAMEN EXTRAORDINARIO DE PROBABILIDADE Y ETADÍTICA I JULIO 014 Realizar las pregutas e hojas separadas, idicado explícitamete todas las fórmulas que se utilice. Tato el alumo que copie como el que se deje

Más detalles

Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos.

Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos. IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 006 (Modelo 1 ) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (3 putos) Ua impreta local edita periódicos y revistas. Para cada periódico ecesita u cartucho de

Más detalles

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Itroducció: coceptos básicos. Tablas estadísticas y represetacioes gráficas. Características de variables estadísticas uidimesioales.. Características de posició.. Características

Más detalles

Contrastes de hipótesis

Contrastes de hipótesis Cotrastes de hipótesis Ejercicio º 1.- E u determiado istituto asegura que las otas obteidas por sus alumos e las pruebas de acceso a la Uiversidad tiee ua media igual o superior a 7 putos. Pero la media

Más detalles

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS)

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 1 Supogamos que ua variable aleatoria X sigue ua ley N(µ; =,9). A partir de ua muestra de tamaño = 1, se obtiee ua media muestral

Más detalles

Práctica 4 CONTRASTE DE HIPÓTESIS AMPLIACIÓN DE ESTADÍSTICA

Práctica 4 CONTRASTE DE HIPÓTESIS AMPLIACIÓN DE ESTADÍSTICA . Objetivs: a) Calcular ls parámetrs de la distribución de medias prprcines muestrales de tamañ n, extraídas de una pblación de media y varianza cncidas. b) Calcular el interval de cnfianza para la media

Más detalles

15 Contraste de hipótesis

15 Contraste de hipótesis Sluciari 15 Ctraste de hipótesis ACTIVIDADES INICIALES 15I Para ua rmal Z = N(0, 1), halla las siguietes prbabilidades a) P(Z < 1,84) b) P (Z > 0,47) c) P(Z = 1) d) P(1, < Z 1,9) a) P(Z < 1,84) = 0,9671

Más detalles

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN Si deseamos estimar la proporción p con que una determinada característica se da en una población, a partir de la proporción p' observada en una muestra de tamaño

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

Tema 1: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS.

Tema 1: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS. Tema : ETIMACIÓN DE PARÁMETRO CONTRATE DE HIPÓTEI... Itroducció.. Objetivos.3. Distribucioes muestrales.3.. Distribució muestral de la media.3.. Distribució muestral de la proporció.3.3. Distribució muestral

Más detalles

1. INTRODUCCIÓN Formas diversas de expresión de Funciones. a) Funciones dadas en forma de tabla.

1. INTRODUCCIÓN Formas diversas de expresión de Funciones. a) Funciones dadas en forma de tabla. . INTRODUCCIÓN. Al bservar ls feómes que se prduce e la aturaleza pdems dars cueta que se puede elegir ds magitudes e y etre las cuales eiste ua depedecia fucial que epresa el aspect cuatitativ del feóme

Más detalles

Enfoque práctico de los elementos necesarios para la estimación del tamaño de la muestra

Enfoque práctico de los elementos necesarios para la estimación del tamaño de la muestra Capítulo 7 Efoque práctico de los elemetos ecesarios para la estimació del tamaño de la muestra Arturo Redig Beral Jua Carlos López Alvarega Itroducció Las exigecias e la ivestigació actual ha creado la

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

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

TEST DE HIPÓTESIS. a la hipótesis que se formula y que se quiere contrastar o rechazar. Llamamos hipótesis alternativa, H

TEST DE HIPÓTESIS. a la hipótesis que se formula y que se quiere contrastar o rechazar. Llamamos hipótesis alternativa, H TEST DE IPÓTESIS INTRODUCCIÓN E el tema aterior vimos cómo, a partir de los datos de ua muestra, podíamos estimar u parámetro de la població (media o proporció) mediate u itervalo E este tema platearemos

Más detalles

Problema 1.- Para el embrague de quijada cuadrada que se muestra en la figura. pul.

Problema 1.- Para el embrague de quijada cuadrada que se muestra en la figura. pul. Diseñ mecáic II/Prblemas de la uidad 5 Prblema 1.- Para el embrague de quijada cuadrada que se muestra e la figura b 1 r i 1 3 8 pul; y se trasfiere 75 hp a 650 rpm. Cada ua de las quijadas susteta u águl

Más detalles

Estadística II Tema 2. Conceptos básicos en el contraste de. Curso 2010/11

Estadística II Tema 2. Conceptos básicos en el contraste de. Curso 2010/11 Estadística II Tema 2. Conceptos básicos en el contraste de hipótesis Curso 2010/11 Tema 2. Conceptos básicos en el contraste de hipótesis Contenidos Definición de contraste e hipótesis estadística. Hipótesis

Más detalles

Resolver. 2. Inecuaciones de segundo grado. La expresión ax bx c puede ser mayor, menor o igual que 0. Esto es, podemos plantearnos: 2

Resolver. 2. Inecuaciones de segundo grado. La expresión ax bx c puede ser mayor, menor o igual que 0. Esto es, podemos plantearnos: 2 1 Inecuacines Una inecuación es una desigualdad en la que aparecen númers y letras ligads mediante las peracines algebraicas. Ls signs de desigualdad sn: , Las inecuacines se clasifican pr su grad

Más detalles

1 x 1 0,1666. sabiendo que 506, 508, 499, 503, 504, 510, 497, 512, 514, 505, 493, 496, 506, 502, 509, 496.

1 x 1 0,1666. sabiendo que 506, 508, 499, 503, 504, 510, 497, 512, 514, 505, 493, 496, 506, 502, 509, 496. GRADO GESTIÓN AERONÁUTICA: EXAMEN ESTADÍSTICA TEÓRICA 9 de Eero de 015. E-7. Aula 104 1.- La fució de desidad de ua variable aleatoria es: a b 0 f() 0 e el resto sabiedo que 1 P 1 0,1666. Determiar a y

Más detalles

Licenciatura en Matemáticas Febrero 2011. x(1 x) θ 1 I [0,1] (x). (1)

Licenciatura en Matemáticas Febrero 2011. x(1 x) θ 1 I [0,1] (x). (1) Estadística I Exame Liceciatura e Matemáticas Febrero 2011 1. Sea X 1,..., X ua muestra aleatoria de ua variable X co distribució Beta de parámetros 2 y θ > 0. Esto último sigifica que la fució de desidad

Más detalles

Olimpiadas. Internacionales

Olimpiadas. Internacionales Prblemas de as Olimpiadas Iteraciales De Física Jsé uis Herádez Pérez Agustí za Pradill Madrid 008 Jsé uis Herádez Pérez, Agustí za Pradill, Madrid 008 5ª OIMPIADA DE FÍSIA. SUEIA. 98.- eems ua lámia trasparete

Más detalles

Estadística II. 5. Contraste de Hipótesis ADMINISTRACIÓ I DIRECCIÓ D'EMPRESES

Estadística II. 5. Contraste de Hipótesis ADMINISTRACIÓ I DIRECCIÓ D'EMPRESES Estadística II 5. Cotraste de iótes ADMINISTRACIÓ I DIRECCIÓ D'EMPRESES Cocetos revios Cocetos revios Prueba uilateral a ua cola suerior ϑ versus A ϑ ϑ > ϑ Prueba uilateral a ua cola iferior ϑ ϑ < ϑ ϑ

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN

INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN La estadística iferecial se ocupa de exteder o extrapolar a toda ua població, iformacioes obteidas a partir de ua muestra, así como de tomar de decisioes. El muestreo

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

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

En el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo:

En el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo: TEMA 6. Estimació putual. E muchos casos o será posible determiar el valor de u parámetro poblacioal descoocido, aalizado todos los valores poblacioales, pues el proceso a seguir puede ser destructivo,

Más detalles

LA INTEGRAL DEFINIDA Y LA INTEGRAL INDEFINIDA

LA INTEGRAL DEFINIDA Y LA INTEGRAL INDEFINIDA LA INTEGRAL DEFINIDA Y LA INTEGRAL INDEFINIDA Aterirmete se ha ich que la itegral efiia equivale a ectrar el valr el área cmpreia etre la gráfica e ua fució y el eje, la cual puee ser calculaa pr mei el

Más detalles

Objetivo. 1. Intervalos y test (una sola muestra) Práctica 7: Intervalos de conanza y contrastes de hipótesis I. M. Iniesta Universidad de Murcia

Objetivo. 1. Intervalos y test (una sola muestra) Práctica 7: Intervalos de conanza y contrastes de hipótesis I. M. Iniesta Universidad de Murcia Práctica 7: Itervalos de coaza y cotrastes de hipótesis I Objetivo E esta práctica y e la siguiete apredemos a aplicar e iterpretar las técicas de itervalos de coaza y test de hipótesis, seleccioado la

Más detalles

14. Técnicas de simulación mediante el método de Montecarlo

14. Técnicas de simulación mediante el método de Montecarlo 4. Técicas de simulació mediate el método de Motecarlo 4. Técicas de simulació mediate el método de Motecarlo Qué es la simulació? Proceso de simulació Simulació de evetos discretos Números aleatorios

Más detalles

Para indicar que 2 es menor que 3, podemos escribir, para indicar que es mayor o igual que 4, escribimos.

Para indicar que 2 es menor que 3, podemos escribir, para indicar que es mayor o igual que 4, escribimos. DESIGUALDADES LINEALES Las desigualdades sn enunciads que indican que ds cantidades ns n iguales, y las pdems identificar pr el us de un más de ls siguientes símbls de desigualdad: Para indicar que 2 es

Más detalles

Ejemplo Solución. 2) Datos p 1 =253/300 p 2 =196/300 n 1 =n 2 =300 α= ) Ensayo de hipótesis

Ejemplo Solución. 2) Datos p 1 =253/300 p 2 =196/300 n 1 =n 2 =300 α= ) Ensayo de hipótesis Ejemplo Solució ) Se trata de ua distribució muestral de diferecia de proporcioes. Se evalúa dos tipos diferetes de solucioes para pulir, para su posible uso e ua operació de pulido e la fabricació de

Más detalles

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza.

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza. Tema 9. Iferecia Estadística. Itervalos de cofiaza. Idice 1. Itroducció.... 2 2. Itervalo de cofiaza para media poblacioal. Tamaño de la muestra.... 2 2.1. Itervalo de cofiaza... 2 2.2. Tamaño de la muestra...

Más detalles

ESTADÍSTICA. Al preguntar a 20 individuos por el número de personas que viven en su casa, hemos obtenido las siguientes respuestas:

ESTADÍSTICA. Al preguntar a 20 individuos por el número de personas que viven en su casa, hemos obtenido las siguientes respuestas: ESTADÍSTICA Ejercicio º.- Al pregutar a 0 idividuos por el úmero de persoas que vive e su casa, hemos obteido las siguietes respuestas: Elabora ua tabla de frecuecias. Ejercicio º.- E ua empresa de telefoía

Más detalles