formulario EXAMEN TRANSVERSAL POR CAMPO DE CONOCIMINETO PARA EL NIVEL LICENCIATURA-ESTADÍSTICA MÓDULO MUESTREO [EXTRA-ES-MUES]

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

Download "formulario EXAMEN TRANSVERSAL POR CAMPO DE CONOCIMINETO PARA EL NIVEL LICENCIATURA-ESTADÍSTICA MÓDULO MUESTREO [EXTRA-ES-MUES]"

Transcripción

1 formularo EXAME TRASVERSAL POR CAMPO DE COOCIMIETO PARA EL IVEL LICECIATURA-ESTADÍSTICA MÓDULO MUESTREO [EXTRA-ES-MUES] Dreccó del Área de los EGEL EERO 017

2 formularo EXAME TRASVERSAL POR CAMPO DE COOCIMIETO PARA EL IVEL LICECIATURA-ESTADÍSTICA MÓDULO MUESTREO [EXTRA-ES-MUES] Dreccó del Área de los EGEL EERO 017

3 Este Formularo y tablas estadístcas es u strumeto de apoyo para quees sustetará el Exame Trasversal por Campo de Coocmeto para el vel Lcecatura Estadístca Módulo Muestreo y está vgete a partr de eero de 016. El Formularo y tablas estadístcas para el sustetate es u documeto cuyo cotedo está sujeto a revsoes peródcas. Las posbles modfcacoes atede a los aportes y crítcas que aga los membros de las comudades académcas de sttucoes de educacó superor de uestro país, los usuaros y, fudametalmete, las oretacoes del Cosejo Técco del exame. El Ceeval y el Cosejo Técco del EXTRA-ES agradecerá todos los cometaros que pueda erquecer este materal. Sírvase drgrlos a: Dreccó del Área de los EGEL Coordacó de los EXDIAL Cetro acoal de Evaluacó para la Educacó Superor, A. C. Av. Camo al Deserto de los Leoes úm. 37 Col. Sa Ágel Del. Álvaro Obregó C.P , Cudad de Méxco. Tel: 01 (55) , ext. 501 ttp:// Emal: lorea.ramrez@ceeval.edu.mx D. R. 017 Cetro acoal de Evaluacó para la Educacó Superor, A. C. (Ceeval)

4 Drectoro Drector Geeral Dr. e Quím. Rafael López Castañares Dreccó del Área de los Exámees Geerales para el Egreso de la Lcecatura (EGEL) M. e Ed. Luz María Solís Segura Coordacó de los Exámees de Dagóstco para la Lcecatura Mtra. Móca Lorea Ramírez Vallejo Subcoordacó del Exame Trasversal por campo de Coocmeto para vel Lcecatura Estadístca Lc. María de Lourdes Gozález Fraco

5 Cotedo Formularo... 1 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE otacó... 1 Estmador de la meda poblacoal... Varaza de la meda muestral... Tamaño de muestra para estmar la meda de ua poblacó fta... Tamaño de muestra para estmar la meda de ua poblacó fta... Estmador del total poblacoal... Varaza del estmador del total poblacoal... Tamaño de muestra para estmar el total de ua poblacó fta... Tamaño de muestra para estmar el total de ua poblacó fta... Estmador de ua proporcó poblacoal... Varaza del estmador de la proporcó poblacoal... Tamaño de muestra para estmar ua proporcó de ua poblacó fta... Tamaño de muestra para estmar ua proporcó de ua poblacó fta... MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO otacó... 3 Estmador de la meda del estrato... 4 Estmador del total del estrato... 4 Estmador del total poblacoal... 4 Varaza del estmador del total poblacoal... 4 Estmador de la meda poblacoal... 4 Varaza del estmador de la meda poblacoal... 4 Estmador de la proporcó e el estrato... 4 Estmador de la proporcó poblacoal... 4 Varaza del estmador de la proporcó poblacoal... 4

6 Tamaño de muestra co u muestreo estratfcado co asgacó óptma para mmzar la varaza bajo u costo total fjo o mmzar costo para ua varaza fja.. 5 Tamaño de muestra co u muestreo estratfcado co asgacó óptma co costos guales... 5 Varaza del estmador de la meda co muestreo estratfcado co asgacó óptma para mmzar la varaza bajo u costo total fjo o mmzar costo para ua varaza fja MUESTREO POR COGLOMERADOS... 6 otacó... 6 Estmador sesgado del total poblacoal e ua etapa... 7 Varaza del estmador sesgado del total poblacoal e ua etapa... 7 Estmador sesgado de la meda poblacoal e ua etapa... 7 Estmador de razó para la meda poblacoal e ua etapa... 7 Varaza del estmador sesgado de la meda poblacoal e ua etapa... 7 Varaza para el estmador de razó para la meda poblacoal e ua etapa... 7 Estmador para la proporcó poblacoal e ua etapa... 7 Varaza del estmador de la proporcó poblacoal e ua etapa... 7 Estmador sesgado del total poblacoal e dos etapas... 8 Varaza del estmador sesgado del total poblacoal e dos etapas... 8 Estmador sesgado de la meda poblacoal e dos etapas... 8 Varaza del estmador sesgado de la meda poblacoal e dos etapas... 8 Estmador para la proporcó poblacoal e dos etapas... 8 Varaza del estmador de la proporcó poblacoal e dos etapas... 8 MUESTREO SISTEMÁTICO... 9 Estmador de la meda poblacoal... 9 Tablas estadístcas Tabla z... 10

7 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura Formularo MUESTREO ALEATORIO SIMPLE otacó es el tamaño de la poblacó es el tamaño de la muestra es la meda muestral es el estmador del total poblacoal es la proporcó poblacoal es el estmador de la proporcó es la varaza poblacoal z / es el valor de la ormal estádar para ua probabldad acumulada de (1-) es el error absoluto máxmo permsble (o precsó absoluta deseada) 1

8 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO ALEATORIO SIMPLE y Estmador de la meda poblacoal y 1 y 1 Varaza de la meda muestral S V( y) 1 Estmador del total poblacoal y ˆ 1 t y Varaza del estmador del total poblacoal ˆ 1 S V t Estmador de ua proporcó poblacoal S tee la característca de terés S o tee característca de terés Varaza del estmador de la proporcó poblacoal V y p 1 1 p Tamaño de muestra para estmar la meda de ua poblacó fta sz e / 0 Tamaño de muestra para estmar la meda de ua poblacó fta S z e / 0 0 S z / 1 Tamaño de muestra para estmar el total de ua poblacó fta S z e / Tamaño de muestra para estmar el total de ua poblacó fta S z e / S z / Tamaño de muestra para estmar ua proporcó de ua poblacó fta 1 z / Tamaño de muestra para estmar ua proporcó de ua poblacó fta e 1 z e p p z / ˆ1 ˆ /

9 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (Muestreo smple aleatoro e cada estrato) otacó S es el úmero de estratos e la poblacó y = 1, : es la observacó del estrato, para es el tamaño del estrato = es el tamaño total de la poblacó es el tamaño de la muestra del estrato = es el tamaño de la muestra total es el estmador del total del estrato es el estmador del total poblacoal basado e muestreo estratfcado es la meda muestral del estrato es el estmador de la meda poblacoal basado e muestreo estratfcado es la proporcó e el estrato es el estmador de la proporcó e el estrato es la proporcó poblacoal es el estmador de la proporcó poblacoal basado e muestreo estratfcado es la varaza poblacoal e el estrato / z es el valor de la ormal estádar para ua probabldad acumulada de (1-) es el error absoluto máxmo permsble (o precsó absoluta deseada) 3

10 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (Muestreo smple aleatoro e cada estrato) Estmador de la meda del estrato dode y y 1 y 1 es la observacó del estrato Estmador del total poblacoal tˆ tˆ y estr 1 1 Estmador de la meda poblacoal estr tˆ estr tˆ 1 1 y Estmador del total del estrato ˆ t y y 1 Varaza del estmador del total poblacoal ˆ estr 1 V t 1 S Varaza del estmador de la meda poblacoal estr 1 V y 1 S Estmador de la proporcó e el estrato Dode y ˆ 1 P y S tee la característca de terés S o tee característca de terés Estmador de la proporcó poblacoal estr 1 Varaza del estmador de la proporcó poblacoal V p1 p estr 1 1 4

11 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (Muestreo smple aleatoro e cada estrato) Tamaño de muestra co u muestreo estratfcado co asgacó óptma para mmzar la varaza bajo u costo total fjo o mmzar costo para ua varaza fja. Bajo fucó de costo: Dode: S c S c 1 1 e S z / 1 S l1 c l S c l l C c c o 1 es el costo total c es u costo fjo o c es el costo de tomar ua observacó del estrato Tamaño de muestra co u muestreo estratfcado co asgacó óptma co costos guales S 1 e S z / 1 Varaza del estmador de la meda co muestreo estratfcado co asgacó óptma para mmzar la varaza bajo u costo total fjo o mmzar costo para ua varaza fja. L 1 1 S 1 V y S c S 1 c 1 5

12 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO POR COGLOMERADOS otacó es el úmero de coglomerados (o udades prmaras) e la poblacó es el úmero de coglomerados (udades prmaras) e la muestra M es el úmero de udades secudaras e el coglomerado (udad prmara) m es el tamaño de la muestra del coglomerado K M j1 es el úmero total de udades secudaras e la poblacó y meda muestral del coglomerado y ˆs es el estmador sesgado de la meda poblacoal t M y j1 j es el total e el coglomerado p es la proporcó poblacoal t ˆ estmador del total del coglomerado p ˆ estmador de la proporcó e el coglomerado t ˆs es el estmador sesgado del total poblacoal p ˆs es el estmador sesgado de la proporcó poblacoal Además: S t es la varaza etre los totales poblacoales de los coglomerados; S es la varaza poblacoal etre las udades secudaras e el coglomerado. z / es el valor de la ormal estádar para ua probabldad acumulada de (1-) es el error absoluto máxmo permsble (o precsó absoluta deseada) 6

13 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO POR COGLOMERADOS E UA ETAPA Estmador sesgado del total poblacoal tˆ s 1 Estmador sesgado de la meda poblacoal yˆ s tˆ s K Estmador de razó para la meda poblacoal yˆ r 1 1 t M Estmador para la proporcó poblacoal 1 1 a M Dode a es el úmero de udades secudaras e la muestra del coglomerado que posee la característca de terés t Varaza del estmador sesgado del total poblacoal V t ˆ t s 1 S Dode St es la varaza etre los totales de los coglomerados y puede ser estmado por la varaza etre los totales e la muestra de coglomerados. Varaza del estmador sesgado de la meda poblacoal V y V yˆ s V tˆ K s 1 s K ˆ t s 1 Varaza para el estmador de razó para la meda poblacoal t ˆ yrm 1 1 ˆ V yr 1 M 1 Ó U U M y yˆ 1 1 ˆ V yr 1 M 1 r Varaza del estmador de la proporcó poblacoal V M 1 a pm ˆ 1 1 Dode a es el úmero de udades secudaras e la muestra del coglomerado que posee la característca de terés y M K /. 7

14 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO POR COGLOMERADOS E DOS ETAPAS Varaza del estmador sesgado del total poblacoal Estmador sesgado del total poblacoal tˆ s 1 Dode tˆ ˆ s m s V ts 1 1 M t 1 M m Dode S t es la varaza etre los totales de los coglomerados y puede ser estmado por la varaza etre los totales e la muestra de coglomerados. Y S t es la varaza etre las udades secudaras e el coglomerado. Estmador sesgado de la meda poblacoal yˆ s tˆ s K Varaza del estmador sesgado de la meda poblacoal V yˆ s V tˆ K ˆ 1 St m S V ys 1 1 M M K 1 m s Estmador para la proporcó poblacoal 1 1 M M Dode p ˆ es el úmero de udades secudaras e la muestra del coglomerado que posee la característca de terés Varaza del estmador de la proporcó poblacoal 1 1 ˆ ˆ ˆ M m p q V p s r M M M 1 M m 1 s 1 r dode ˆ ˆ M p p 1 y qˆ 1 Dode a es el úmero de udades secudaras e la muestra del coglomerado que posee la característca de terés y M K / 8

15 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura MUESTREO SISTEMÁTICO Estmador de la meda poblacoal y 1 y 1 9

16 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura Tablas estadístcas Tabla z Probabldades acumuladas de la dstrbucó ormal estádar z 1 La tabla da el área a la zquerda de u valor de Z o sea, e dt PZ z t 10

17 Formularo para el sustetate del Exame Trasversal por Campo de Coocmeto Estadístca Módulo Muestreo Coordacó de los Exámees Dagóstcos para la Lcecatura Fuete: Sad Ifate Gl y Gullermo P. Zárate. Métodos estadístcos. U efoque terdscplaro. a. ed., 3a. rempr., Trllas, Méxco,

18 Ceeval, A.C. Camo al Deserto de los Leoes (Altavsta) 19, Col. Sa Ágel, Del. Álvaro Obregó, C.P , Cudad de Méxco. El Cetro acoal de Evaluacó para la Educacó Superor es ua asocacó cvl s fes de lucro que quedó formalmete costtuda el 8 de abrl de 1994, como costa e la escrtura públca úmero pasada ate la fe del otaro 49 del Dstrto Federal. Sus órgaos de gobero so la Asamblea Geeral, el Cosejo Drectvo y la Dreccó Geeral. Su máxma autordad es la Asamblea Geeral, cuya tegracó se preseta a cotuacó, segú el sector al que perteece los asocados, así como los porcetajes que les correspode e la toma de decsoes: Asocacoes e sttucoes educatvas (40%): Asocacó acoal de Uversdades e Isttucoes de Educacó Superor, A.C. (AUIES); Federacó de Isttucoes Mexcaas Partculares de Educacó Superor, A.C. (FIMPES); Isttuto Poltécco acoal (IP); Isttuto Tecológco y de Estudos Superores de Moterrey (ITESM); Uversdad Autóoma del Estado de Méxco (UAEM); Uversdad Autóoma de Sa Lus Potosí (UASLP); Uversdad Autóoma de Yucatá (UADY); Uversdad acoal Autóoma de Méxco (UAM); Uversdad Popular Autóoma del Estado de Puebla (UPAEP); Uversdad Tecológca de Méxco (UITEC). Asocacoes y colegos de profesoales (0%): Barra Mexcaa Colego de Abogados, A.C.; Colego acoal de Actuaros, A.C.; Colego acoal de Pscólogos, A.C.; Federacó de Colegos y Asocacoes de Médcos Veteraros y Zootecstas de Méxco, A.C.; Isttuto Mexcao de Cotadores Públcos, A.C. Orgazacoes productvas y socales (0%): Academa de Igeería, A.C.; Academa Mexcaa de Cecas, A.C.; Academa acoal de Medca, A.C.; Fudacó ICA, A.C. Autordades educatvas guberametales (0%): Secretaría de Educacó Públca. Ceeval, A.C., EXAI-I, EXAI-II so marcas regstradas ate la Secretaría de Comerco y Fometo Idustral co el úmero del 9 de julo de EGEL, co el úmero del 1 de julo de 1999, y EXAI-III, co el úmero del 1 de julo de Iscrto e el Regstro acoal de Isttucoes Cetífcas y Tecológcas del Cosejo acoal de Ceca y Tecología co el úmero 506 desde el 10 de marzo de Orgasmo Certfcador acredtado por el Cosejo de ormalzacó y Certfcacó de Competeca Laboral (COOCER) (1998). Membro de la Iteratoal Assocato for Educatoal Assessmet. Membro de la Europea Assocato of Isttutoal Researc. Membro del Cosortum for ort Amerca ger Educato Collaborato. Membro del Isttutoal Maagemet for ger Educato de la OCDE.

19 Dreccó del Área de los EGEL EERO 017

formulario [EXIL-Negocios] PARA EL SUSTENTANTE DEL EXAMEN INTERMEDIO DE LICENCIATURA EN NEGOCIOS

formulario [EXIL-Negocios] PARA EL SUSTENTANTE DEL EXAMEN INTERMEDIO DE LICENCIATURA EN NEGOCIOS formulario EXAMEN INTERMEDIO DE LICENCIATURA EN NEGOCIOS EXIL-NEGOCIOS PARA EL SUSTENTANTE DEL EXAMEN INTERMEDIO DE LICENCIATURA EN NEGOCIOS [EXIL-Negocios] Direcció del Área de los EGEL Eero 2017 formulario

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

Más detalles

TEMA 6 MUESTREO POR CONGLOMERADOS MONOETÁPICO

TEMA 6 MUESTREO POR CONGLOMERADOS MONOETÁPICO TEA 6 UESTREO POR COGLOERADOS OOETÁPICO Cotedo 1- Defcó. Aplcacó. Seleccó de ua muestra por Coglomerados. Etapas. otacó. - uestreo mooetápco co coglomerados de gual tamaño. Estmacó de la meda, el total

Más detalles

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún:

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún: A. Morllas - p. - MUESTREO E POBLACIOES FIITAS () Dos aspectos báscos de la fereca estadístca, o vstos aú: Proceso de seleccó de la muestra Métodos de muestreo Tamaño adecuado e poblacoes ftas Fabldad

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1

10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1 10 MUESTREO 1 Cómo varará la desvacó típca muestral s se multplca por cuatro el tamaño de la muestra? Y s se aumeta el tamaño de la muestra de 16 a 144? S µ y so la meda y la desvacó típca poblacoales,

Más detalles

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE) Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

Análisis de Regresión

Análisis de Regresión Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto

Más detalles

1 Estadística. Profesora María Durbán

1 Estadística. Profesora María Durbán Tema 5: Estmacó de Parámetros Tema 5: Estmacó de Parámetros 5. Itroduccó y coceptos báscos 5. Propedades de los estmadores 5.4 Dstrbucó de u estmador e el muestreo Objetvos del tema: Al fal del tema el

Más detalles

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación . Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado

Más detalles

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo Predictor para predecir la variable de interés ( Y ) Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto: Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,

Más detalles

Evolución buena 0,7 0,3 Evolución mala 0,2 0,8 Cuál es el valor máximo de esta información?

Evolución buena 0,7 0,3 Evolución mala 0,2 0,8 Cuál es el valor máximo de esta información? APELLIDOS: DNI: EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. NOMBRE: GRUPO: E todos los casos, cosdere u vel de cofaza del 95% (z=).. U empresaro quere estmar el cosumo mesual de electrcdad e ua comudad de 000

Más detalles

ANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez

ANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez ANÁLISIS DE REGRESIÓN Feradez Departameto de Matemátcas Uversdad de Puerto Rco Recto Uverstaro de Mayagüez REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Regresó: cojuto de téccas que so usadas para establecer ua relacó etre

Más detalles

Regresión lineal simple

Regresión lineal simple Descrpcó breve del tema Regresó leal smple Tema. Itroduccó. El modelo de regresó smple 3. Hpótess del modelo Lealdad, homogeedad, homocedastcdad, depedeca ormaldad 4. Estmacó de los parámetros Mímos cuadrados,

Más detalles

Tema 2. Muestreo Aleatorio Simple Contenido

Tema 2. Muestreo Aleatorio Simple Contenido Tema. Muestreo Aleatoro Smple Cotedo 1) Defcó, seleccó otacó ) Estmadores de la meda el total. Propedades. Varazas error de estmacó. Límtes de cofaza. 3) Muestreo smple co resttucó 4) Estmadores de la

Más detalles

En este capítulo 5 estudiaremos una serie de conceptos básicos, y que serán fundamentales para el posterior desarrollo de la inferencia estadística.

En este capítulo 5 estudiaremos una serie de conceptos básicos, y que serán fundamentales para el posterior desarrollo de la inferencia estadística. TEMA 5. Muestreo y dstrbucoes e el muestreo Nuestro objetvo fudametal es saber qué modelo va a segur la poblacó, y para ello haremos uso de la formacó que obtegamos de ua parte de esa poblacó llamada muestra.

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u

Más detalles

Análisis de la Varianza

Análisis de la Varianza Descrpcó breve del tema Aálss de la Varaza Tema. troduccó al dseño de expermetos. El modelo. Estmacó de los parámetros. Propedades de los estmadores 5. Descomposcó de la varabldad 6. Estmacó de la dfereca

Más detalles

7.1. Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo aleatorio de conglomerados. 7.4 Estimación del tamaño poblacional.

7.1. Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo aleatorio de conglomerados. 7.4 Estimación del tamaño poblacional. 7 ELEMETOS DE MUESTREO COTEIDOS: OBJETIVOS: 7.. Muestreo aleatoro smple. 7. Muestreo aleatoro estratfcado. 7.3 Muestreo aleatoro de coglomerados. 7.4 Estmacó del tamaño poblacoal. Determar el dseño de

Más detalles

CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA. Los datos sintéticos son elementos de suma importancia en los sistemas de diseño en

CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA. Los datos sintéticos son elementos de suma importancia en los sistemas de diseño en CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA 3. Itroduccó Los datos stétcos so elemetos de suma mportaca e los sstemas de dseño e presas de almaceameto, ya que se evalúa el propósto del sstema co sumo

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

Probabilidad y estadística

Probabilidad y estadística Probabldad y estadístca Grupo PM4 Trabajado gráfcas,meddas de tedeca cetral, meddas de dspersó e terpretado resultados Prof. Mguel Hesquo Garduño. Depto. De Igeería Químca Petrolera ESIQIE-IPN hesquogm@yahoo.com.m

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 1. Es u cojuto de procedmetos que srve para orgazar y resumr datos, hacer ferecas a partr de ellos y trasmtr los resultados de maera clara, cocsa y sgfcatva? a) La estadístca b) Las matemátcas c) La ceca

Más detalles

x θ es conocida pero se desconoce θ total o ˆθ ) debe ser función de los datos de la muestra

x θ es conocida pero se desconoce θ total o ˆθ ) debe ser función de los datos de la muestra Estmacó putual de parámetros. Parámetro( : Característca de la poblacó. E estadístca la forma fucoal de f ( ; es coocda pero se descooce total o parcalmete. La estmacó del parámetro ( debe ser fucó de

Más detalles

El valor en el que se estabilizan las proporciones se le conceptualiza como la probabilidad

El valor en el que se estabilizan las proporciones se le conceptualiza como la probabilidad Regulardad estadístca. E vrtud de la gra varabldad de muchos procesos, se recurre al estudo del comportameto e grades cojutos de elemetos. Se busca captar los aspectos sstemátcos o los aleatoros. Se pretede

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacó: Es u cojuto de elemetos co ua determada característca. Muestra: Es u subcojuto de la poblacó. Muestreo: Es el proceso para elegr ua muestra que sea represetatva de la poblacó.

Más detalles

Ensayos de control de calidad

Ensayos de control de calidad Esayos de cotrol de caldad Fecha: 0170619 1. lcace. Este procedmeto es aplcable e la evaluacó del desempeño del persoal que ejecuta pruebas e la Dvsó de Laboratoros de Ifraestructura de la Coordacó de

Más detalles

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA VARIABLE ALEATORIA Se llama varable aleatora a toda fucó defda e el espaco muestral de u epermeto aleatoro que asoca a cada elemeto del espaco u úmero real X : E R El cocepto de varable aleatora surge

Más detalles

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada. MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:

Más detalles

Definición La distribución de probabilidad de un estadístico recibe el nombre de distribución muestral. La distribución muestral de un estadístico

Definición La distribución de probabilidad de un estadístico recibe el nombre de distribución muestral. La distribución muestral de un estadístico V. Muestreo V.. Dstrbucoes de Muestreo Defcó La dstrbucó de probabldad de u estadístco recbe el ombre de dstrbucó muestral. La dstrbucó muestral de u estadístco depede del tamaño de la poblacó, del tamaño

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: Xmea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recooce dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda

Más detalles

Aplicación de Boostrapping en Regresión I

Aplicación de Boostrapping en Regresión I Aplcacó de Boostrappg e Regresó I U modelo de regresó leal basado e observacoes (x,y ) es de la forma y =x β+e (=,,..) dode y so los valores observados de la varable de respuesta y, y los x so vectores

Más detalles

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A PRIMERA PRUEBA DE TÉCICAS CUATITATIVAS III. 14-Abrl-015. Grupo A OMBRE: DI: 1. Se quere hacer u estudo sobre gasto e ropa e ua comarca dode el 41% de los habtates so mujeres. (1 puto) Se decde tomar ua

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO)

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO) METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO) I. Descrpcó del cálculo de los dcadores IFO CIFO La flota e operacó se medrá a través de los mecasmos IFO y CIFO, de acuerdo a lo establecdo

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE ENCUESTAS COMPLEJAS 1

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE ENCUESTAS COMPLEJAS 1 63 ITRODUCCIÓ AL AÁLISIS DE ECUESTAS COMPLEJAS MARCELA PIZARRO BRIOES ISTITUTO ACIOAL DE ESTADÍSTICA (IE CHILE Para presetarse e el Taller Regoal del MECOVI: La Práctca del Muestreo para el Dseño de las

Más detalles

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II Solucoes de los ejerccos de Selectvdad sobre Ifereca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Fracsco Roldá López de Herro * Covocatora de 006 Las sguetes págas cotee las solucoes

Más detalles

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS Antono Morllas A.Morllas: Muestreo 1 MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS 1. Conceptos estadístcos báscos. Etapas en el muestreo 3. Tpos de error 4. Métodos de muestreo 5. Tamaño

Más detalles

Scientia Et Technica ISSN: Universidad Tecnológica de Pereira Colombia

Scientia Et Technica ISSN: Universidad Tecnológica de Pereira Colombia Sceta Et Techca ISSN: 022-70 sceta@utp.edu.co Uversdad Tecológca de Perera Colomba GIRALDO G., ANDRÉS; ZAPATA G., CARLOS J.; TORO O., ELIANA M. MODELO PROBABILÍSTICO PARA LOS FENÓMENOS DE TRANSFERENCIA

Más detalles

Estadística. Tema 6: Análisis de Regresión.. Estadística. UNITEC Tema 6: Análisis de Regresión Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 6: Análisis de Regresión.. Estadística. UNITEC Tema 6: Análisis de Regresión Prof. L. Lugo Estadístca Tema 6: Aálss de Regresó. Estadístca. UNITEC Tema 6: Aálss de Regresó Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o mas varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza

Más detalles

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara 95 Teoremas límte Cosderemos el exermeto aleatoro que cosste e arrojar ua moeda equlbrada veces. Suogamos que se regstra la roorcó de caras. U resultado coocdo es que esta roorcó estará cerca de /. Formalzado

Más detalles

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II. Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra

Más detalles

Estadística descriptiva

Estadística descriptiva Estadístca descrptva PARAMETROS Y ESTADISTICOS Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca Meddas de tedeca cetral: Moda, Medaa, Meda

Más detalles

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,

Más detalles

TÉCNICAS DE MUESTREO

TÉCNICAS DE MUESTREO TÉCICAS DE MUESTREO TÉCICAS DE MUESTREO I. COCEPTOS GEERALES DE MUESTREO El objetvo de la teoría de muestras es proporcoar ua sere de téccas que permta coocer característcas o valores referdas al total

Más detalles

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción Parte Estadístca Descrptva Prof. María B. Ptarell PARTE - ESTADISTICA 7- Estadístca Descrptva 7. Itroduccó El campo de la estadístca tee que ver co la recoplacó, orgazacó, aálss y uso de datos para tomar

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida -Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable

Más detalles

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula: CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS I Meddas de localzacó Auque ua dstrbucó de frecuecas es certamete muy útl para teer ua dea global del comportameto de los datos, es geeralmete ecesaro

Más detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores

Más detalles

GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS

GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS Hay ua varedad de métodos para geerar varables aleatoras. Cada método se aplca solo a u subcojuto de dstrbucoes y para ua dstrbucó e partcular u método puede ser más

Más detalles

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso Cotrol de procesos Hstórcamete ha evolucoado e dos vertetes: Cotrol automátco de procesos (APC) empresas de produccó cotua (empresas químcas) Cotrol estadístco de procesos (SPC) e sstemas de produccó e

Más detalles

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS Mercedes Alvargozález Rodríguez - malvarg@ecoo.uov.es Uversdad de Ovedo Reservados todos los derechos. Este documeto ha sdo extraído del

Más detalles

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción. TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)

Más detalles

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

Control de Calidad. Descripción breve del tema. Objetivos. Descripción breve del tema

Control de Calidad. Descripción breve del tema. Objetivos. Descripción breve del tema Descrpcó breve del tema otrol de aldad Tema 8 1. Itroduccó, gráfcos de cotrol. Gráfco de cotrol para la meda. Gráfcos de cotrol para la dspersó. apacdad de u proceso. Ídce de capacdad 5. Gráfcos P y NP

Más detalles

1. Modelo de Transporte

1. Modelo de Transporte . Modelo de Trasporte Se trata de u odelo partcular de Redes-Fluo s establecetos teredos o de trasbordo. Para forular u odelo geérco se defe las varables y los paráetros sguetes: s = total de udades dspobles

Más detalles

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 3.5 Ojvas Este tpo de represetacó gráfca se costruye a partr de las frecuecas acumuladas (absolutas o relatvas) para varables cotuas o dscretas, co muchos

Más detalles

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO.

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO. Tema 60.Parámetros estadístcos. Calculo propedades y sgfcado Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGIFICADO.. Itroduccó. Defcó de estadístca. Estadístca descrptva y estadístca ferecal.

Más detalles

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}

Más detalles

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL TIPOS DE RELACIONES ENTRE VARIABLES Dos varables puede estar relacoadas por: Modelo determsta Modelo estadístco Ejemplo: Relacó de la altura co la edad e ños.

Más detalles

9.3. Contrastes para comparar dos distribuciones

9.3. Contrastes para comparar dos distribuciones TEM 9: CONTRSTES NO PRMÉTRICOS 9.. Cotrastes de bodad de ajuste 9... Cotraste Ch-cuadrado 9... Cotraste de Kolmogorov-Smrov 9.. Cotraste de depedeca para tablas de cotgeca 9.3. Cotrastes para comparar

Más detalles

Una Secuencia de Decisiones. Localización de Instalaciones. Importancia. Una Secuencia de Decisiones. Factores Económicos. Factores No Económicos

Una Secuencia de Decisiones. Localización de Instalaciones. Importancia. Una Secuencia de Decisiones. Factores Económicos. Factores No Económicos Ua Secueca de Decsoes Localzacó de Istalacoes Admstracó de Operacoes Maestría e Cecas e Admstracó Otoño 6 Nacó Establdad polítca, socal y ecoómca; cambo de dvsas. Regó Clma, cocetracó de cletes. Ua Secueca

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN. Maestría en Administración. Formulario e Interpretaciones

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN. Maestría en Administración. Formulario e Interpretaciones UNIVERIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINITRACIÓN Maestría e Admstracó Formularo e Iterpretacoes F A C U L T A D D E C O N T A D U R Í A Y A D M I N I T R A C I Ó N Formularo

Más detalles

IPCI. 1. MODALIDADES DE INGRESO Las modalidades de ingreso son: A. INGRESO POR CURSO INTRODUCTORIO:

IPCI. 1. MODALIDADES DE INGRESO Las modalidades de ingreso son: A. INGRESO POR CURSO INTRODUCTORIO: NORMATIVA DE INGRESO ESTUDIANTIL A LA UJ AP I.- INGRESO A LA UNIVERSIDAD JOSÉ ANTONIO PÁEZ PARA LAS CARRERAS OFERTADAS POR LAS FACULTADES DE INGENIERÍA, CIENCIAS SOCIALES, CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN Y CIENCIAS

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EJERCICIO REUELTO TEMA 3. 3.1. La ampltud total de la dstrbucó de frecuecas de la tabla 1. es: A) 11; B) 1; C). Tabla 1. Estatura e cetímetros de ños de 1 meses de edad.

Más detalles

Capítulo. Objetivos. Plan de muestreo. Al finalizar este capítulo el estudiante estará en condiciones de:

Capítulo. Objetivos. Plan de muestreo. Al finalizar este capítulo el estudiante estará en condiciones de: Capítulo 8 Pla de muestreo Objetvos Al falzar este capítulo el estudate estará e codcoes de: Teer claro los coceptos de elemeto, poblacó, marco muestral y udad de muestreo. Dferecar ua muestra de u ceso.

Más detalles

EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO

EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO CRISTIAN CABRERA TORRICO, Igeero Cvl APSA Ltda. (crstacabrera@apsa.cl) ROBINSON LUCERO, Igeero Cvl Laboratoro Nacoal de Valdad, robso.lucero@moptt.gov.cl

Más detalles

TEMARIO DE MATEMÁTICAS [ ] III. TIPOS DE MUESTREO. TAMAÑO DE LA MUESTRA

TEMARIO DE MATEMÁTICAS [ ] III. TIPOS DE MUESTREO. TAMAÑO DE LA MUESTRA TEMARIO DE MATEMÁTICAS [07-8] TEMA 58: POBLACIÓ Y MUESTRA. CODICIOES DE REPRESETATIVIDAD DE UA MUESTRA. TIPOS DE MUESTREO. TAMAÑO DE UA MUESTRA. I. POBLACIÓ Y MUESTRA II. REPRESETACIÓ DE UA MUESTRA III.

Más detalles

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva. Estadístca Alguos Coceptos Itroduccó Qué es la estadístca? La estadístca, e geeral, es la ceca que trata de la recoplacó, orgazacó presetacó, aálss e terpretacó de datos umércos co e f de realzar ua toma

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto

Más detalles

16.1. Por qué tomar sólo una muestra cuando la población es finita?

16.1. Por qué tomar sólo una muestra cuando la población es finita? Capítulo 6 6. Estudos de muestreo 6.. Por qué tomar sólo ua muestra cuado la poblacó es fta? Los estudos de muestreo so empleados por el ecólogo que desea obteer formacó para costrur mapas de comudades

Más detalles

Laboratorio de Física PRÁCTICA 1

Laboratorio de Física PRÁCTICA 1 PRELABORATORIO: MEDICIÓN - Medr. - Aprecacó. - Meddas drectas. - Meddas drectas. MEDIDAS DE LONGITUD - Cta métrca. - Verer. - Torllo mcrométrco. MEDIDAS DE TIEMPO - Croómetro. Error. - Error sstemátco.

Más detalles

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA SILABUS DE REDES INDUSTRIALES II I. INFORMACION GENERAL CARRERA PROFESIONAL : ELECTRONICA INDUSTRIAL MODULO PROFESIONAL : SISTEMAS DE CONTROL DE PROCESOS INDUSTRIALES Y COMUNICACIONES. UNIDAD DIDACTICA

Más detalles

División de Evaluación Social de Inversiones

División de Evaluación Social de Inversiones MEODOLOGÍA SIMPLIFICADA DE ESIMACIÓN DE BENEFICIOS SOCIALES POR DISMINUCIÓN DE LA FLOA DE BUSES EN PROYECOS DE CORREDORES CON VÍAS EXCLUSIVAS EN RANSPORE URBANO Dvsó de Evaluacó Socal de Iversoes 2013

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

Figura 1

Figura 1 Regresó Leal Smple 7 Regresó Leal Smple 7. Itroduccó Dra. Daa Kelmasky 0 E muchos problemas cetífcos teresa hallar la relacó etre ua varable (Y), llamada varable de respuesta, ó varable de salda, ó varable

Más detalles

Capítulo V Análisis de regresión y correlación

Capítulo V Análisis de regresión y correlación Capítulo V Aálss de regresó y correlacó Itroduccó E la vestgacó estadístca es muy frecuete ecotrar varables que está relacoadas o asocadas etre sí de algua maera, como se estudó e el capítulo ateror. Exste

Más detalles

TEMA 9. Contrastes no paramétricos y bondad de ajuste

TEMA 9. Contrastes no paramétricos y bondad de ajuste TEMA 9. Cotrastes o paramétrcos y bodad de ajuste 9. Al falzar el tema el alumo debe coocer... fereca etre u cotraste parámetrco y uo o paramétrco Característcas de la estmacó utlzado los cotrastes o test

Más detalles

RAMO: ESTADÍSTICA II UNIDAD I MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

RAMO: ESTADÍSTICA II UNIDAD I MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES RAMO: ESTADÍSTICA II UNIDAD I MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES CLASE. MUESTRA ALEATORIA E estadístca, el cocepto de muestra aleatora, debe quedar claro desde el comezo del estudo, pues es la base del

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2). TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores

Más detalles

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA 4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor

Más detalles

TENDENCIA FUTURA DE LA POBLACIÓN DE ESTUDIANTES DE LICENCIATURA EN FIME

TENDENCIA FUTURA DE LA POBLACIÓN DE ESTUDIANTES DE LICENCIATURA EN FIME ISSN e trámte TENDENCIA FUTURA DE LA POBLACIÓN DE ESTUDIANTES DE LICENCIATURA EN FIME Carlos Berardo Garza Trevño Vrglo Cseros Gozález Eresta Macías López Resume E este trabajo se preseta los resultados

Más detalles