Inferencia Estadística

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

Download "Inferencia Estadística"

Transcripción

1 Decrició breve del tema Iferecia Etadítica Tema 7. Itroducció. Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral 3. Cotrate de hiótei Geeralidade de lo cotrate Metodología del cotrate Regió de rechao y -valor Relació etre IC y cotrate de hiótei Alguo cotrate articulare Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III Objetivo Decrició breve del tema Etudio de la etimació mediate cojuto, lo Itervalo de Cofiaa. Realiació de cotrate de hiótei etadítica co ivele de igificació fijado de atemao y mediate -valore.. Itroducció. Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral 3. Cotrate de hiótei Geeralidade de lo cotrate Metodología del cotrate Regió de rechao y -valor Relació etre IC y cotrate de hiótei Alguo cotrate articulare Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4

2 Itroducció Ua hiótei e cualquier afirmació co la que ereamo ua creecia obre ua ditribució oblacioal. U cotrate de hiótei e ua rueba etadítica que o idica i debemo rechaar (o o) tale afirmacioe a artir de la obervacioe de ua muetra. A artir de ua muetra, cotruiremo tambié etimadore que toma como valor u itervalo. Decrició breve del tema. Itroducció. Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral 3. Cotrate de hiótei Geeralidade de lo cotrate Metodología del cotrate Regió de rechao y -valor Relació etre IC y cotrate de hiótei Alguo cotrate articulare Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 6 Itervalo de Cofiaa Dada ua robabilidad fijada de atemao odemo cotruir u itervalo a artir de la iformació que o roorcioa ua muetra aleatoria X,X,,X y que cotiee u arámetro θ co robabilidad. Obteemo u Itervalo de Cofiaa co ivel de cofiaa utituyedo lo etimadore de θ or u etimació. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 7 P P Itervalo de Cofiaa Cotrucció de u IC, método del ivote. El objetivo e bucar do etadítico, tale que ( θ ( X, X, K, X ) < θ < θ ( X, X, K, X )) = Partimo de u etimador de θ co ditribució coocida, i e Normal, teemo ( θ ) i < θ < θ = θ ~ N( θ, ) θ θ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 8 θ

3 Itervalo de Cofiaa U IC ara el arámetro θ al ivel de cofiaa cotruido a artir de u etadítico co ditribució ormal tedrá la forma θ [ θ, θ ] θ θ dode P(Z ) = ara Z~N(,). Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 9 Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral. E geeral, u IC ara θ uede ecribire como [ θ a, θ b] dode a y b deede de. El ivel de cofiaa ;. La variaa del etimador de θ ; 3. El tamaño muetral. El tamaño muetral afecta a la variaa del etimador. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral. Fijado u ivel de error e la etimació del arámetro (equiv. la amlitud del IC), odemo calcular el tamaño muetral. Bata reolver la ecuació ab = A, dode A e la amlitud deeada del IC. Decrició breve del tema. Itroducció. Itervalo de Cofiaa Determiació del tamaño muetral 3. Cotrate de hiótei Geeralidade de lo cotrate Metodología del cotrate Regió de rechao y -valor Relació etre IC y cotrate de hiótei Alguo cotrate articulare Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III

4 Cotrate de Hiótei Mediate u cotrate de hiótei, cotratamo ua afirmació obre la oblació a artir de ua muetra. La afirmació que queremo cotratar recibe el ombre de hiótei ula (H ) la duració media de u aalgéico e µ, H : µ = µ No rechaamo la hiótei ula, alvo que haya ua fuerte evidecia e cotra uya. Cotrate de Hiótei La hiótei alterativa (H ) e lo que ocurre cuado o ocurre H H : µ µ H : µ < µ Para rechaar la hiótei ula (y quedaro co la alterativa), lo dato ha de motrar ua gra evidecia a favor de H. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4 Cotrate de Hiótei Tio de hiótei Simle: eecifica u valor úico del arámetro H : µ = µ Comueta: el arámetro uede tomar vario valore H : µ µ Tio de cotrate Bilaterale: o iterea valore a dcha. e iq. de uo fijo H : µ = µ ; H : µ µ Uilaterale: ólo o iterea lo valore a u lado H : µ = µ ; H : µ < µ equiv. a H : µ µ ; H : µ < µ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 Cotrate de Hiótei Si deeamo garatiar algo, debemo oerlo e la hiótei alterativa. Ate u euciado del tio Podemo afirmar que la media oblacioal e uerior a µ? lateamo: H : µ = µ ; H : µ µ Si o lateamo el refutar algo, debemo oerlo e la hiótei ula (u cotrario e la alterativa). Ate u euciado del tio El fabricate afirma que la media e µ, odemo refutar ea afirmació? lateamo: H : µ = µ ; H : µ µ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 6

5 Cotrate de Hiótei Tio de errore Error de Tio I: Se rechaa la hiótei ula (H ) cuado e cierta, = P(Error Tio I) = P(rechao H H ) e el error má grave. Error de Tio II: No e rechaa la hiótei ula (H ) cuado e fala, β = P(Error Tio II) = P(o rechao H H ) ete error e meo imortate. Metodología del cotrate Etaa de u cotrate de hiótei: Ate de tomar la muetra. Defiir la hiótei ula y la alterativa. Erear e térmio etadítico uetro roblema.. Defiir ua medida de dicreacia etre la dato de la muetra y la hiótei ula. Decidir cómo medir la ditacia etre uetra etimació y el valor del arámetro egú H. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 7 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 8 Metodología del cotrate 3. Decidir qué dicreacia coideramo iadmiible. Decidir qué ditacia etre la etimació y el arámetro (egú H ) o demaiado grade. Ua ve tomada la muetra 4. Calcular la etimació del arámetro y u dicreacia. Si la ditacia de la etimació al valor del arámetro (egú H ) e grade, rechaamo H. Si e equeña, o la rechaamo. Medida de la dicreacia La dicreacia e ua medida de la ditacia del valor que toma el arámetro egú la hiótei ula a u etimador. i H : θ = θ etoce medimo d(, θ θ) La cotrucció de la dicreacia (cómo medimo la ditacia) deede de la hiótei alterativa del cotrate. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 9 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III

6 Medida de la dicreacia E el cotrate El igo de la dicreacia e irrelevate. E el cotrate H : θ θ H : θ = θ H : θ θ H : θ θ La dicreacia erá mayor cuato mayor ea θ θ el igo í Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III H : θ = θ H : θ θ imorta. Regió de rechao Calculamo qué dicreacia reulta iadmiible, qué ditacia etre el arámetro (egú H ) y u etimació o demaiado grade. Eta ditacia viee determiada or el ivel de igificació. Ete ivel de igificació e la máima robabilidad de error de tio I que etamo diueto a aumir. Habitualmete = ó 5 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III Regió de rechao Fijado, teemo P(rechao H H ) = Coocemo la ditribució del etimador de θ (bajo H ) Dado el cotrate H : θ = θ ; H : θ θ Ditribució del etim ador Rechaamo H i - c c d (, θ θ ) θ θ c = El valor c e el que determia la regió de rechao Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3 Regió de rechao Dado el cotrate H : θ = θ ; H : θ < θ Rechaamo H i d (, θ θ ) θ θ < c = Ditribució del etim ador c -4-4 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4

7 Reolució del cotrate Para reolver el cotrate, calculamo la etimació del arámetro θ, calculamo u dicreacia reecto de θ y la comaramo co el valor crítico obteido ara el ivel de igificació fijado de atemao. Si la etimació de θ etá detro de la regió de rechao, hay evidecia uficiete ara rechaar H Si la etimació de θ etá fuera de la regió de rechao, o hay evidecia uficiete ara rechaar H U cotrate e etadíticamete igificativo i el reultado eerimetal dicrea má de lo tolerado a riori. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 -valor El -valor e el mayor ivel de igificació ara el que o e rechaa la hiótei ula, o equiv., el ivel crítico que e correode co u valor crítico igual a la dicreacia obervada -valor = P(dicreacia mayor que obervada H ) E la robabilidad de teer ua muetra eor que la que teemo, uueta cierta la hiótei ula. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 6 -valor Cuato meor ea el -valor, mayor grado de evidecia teemo e cotra de la hiótei ula. Si el -valor e 5 ó meor uele rechaare H Ditribució del etimador c Dado el cotrate H : θ = θ ; H : θ < θ Bucamo el valor de cuado c toma el valor de la etimació e la muetra que teemo Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 7 -valor Dado el cotrate H : θ = θ ; H : θ θ Bucamo el valor de cuado c (ó c) toma el valor de la etimació e la muetra que teemo Ditribució del etimador - c c -4-4 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 8

8 Relació etre IC y Cotrate Dado u cotrate bilateral H : θ = θ ; H : θ θ co ivel de igificació, e rechaa la hiótei ula i θ o erteece al Itervalo de Cofiaa co ivel de cofiaa obteido ara θ. Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 9 Cotrate articulare Cotrate ara la media de ua oblació ormal o muetra grade co variaa coocida Hiótei ula. H : µ = µ Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ < µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado µ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3 µ < µ Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la media de ua oblació ormal o a artir de ua muetra grade co variaa coocida. [ ] µ, co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,) Cotrate articulare Cotrate ara roorció Hiótei ula. H : = Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : < Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado ( ) ( ) ( ) < Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 3

9 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara ua roorció. Cotrate articulare Cotrate ara la media de ua oblació ormal co variaa decoocida ( ), co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,) ( ) Hiótei ula. H : µ = µ Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ < µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado µ µ < µ t, t, t, Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 33 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 34 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la media de ua oblació ormal co variaa decoocida. µ t, co u ivel de cofiaa, dode P(X t, ) =, t i X~t, Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 35 Cotrate articulare Cotrate ara la variaa de ua oblació ormal Hiótei ula. H : = Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : < Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado < χ, ó χ, < χ, Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 36 χ,

10 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 37 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la variaa de ua oblació ormal. co u ivel de cofiaa, dode P(X χ, ) = i X~χ,,, χ χ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 38 Cotrate articulare Cotrate ara la igualdad de media de do oblacioe ormale co variaa coocida Hiótei ula. H : µ = µ Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ < µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado < Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 39 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la diferecia de media de do oblacioe ormale co variaa coocida. co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,), µ µ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4 Cotrate articulare Cotrate ara la igualdad de roorcioe de do oblacioe (muetra ideediete) Hiótei ula. H : = Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : < Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado < ) )( ( ) )( ( ) )( ( =

11 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la diferecia de roorcioe de do oblacioe (muetra ideediete). co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,) ) ( ) (, ) ( ) ( Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 4 Cotrate articulare Cotrate ara la igualdad de media de do oblacioe ormale co variaa decoocida y ditita (muetra ideediete) Hiótei ula. H : µ = µ Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ < µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado < Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 43 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la diferecia de media de do oblacioe ormale co variaa decoocida y ditita. co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,), µ µ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 44 Cotrate articulare Cotrate ara la igualdad de media de do oblacioe ormale co variaa decoocida ero iguale Hiótei ula. H : µ = µ Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ < µ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : µ µ Rechao H cuado, < T t, T t, T t ) ( ) ( = T

12 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la diferecia de media de do oblacioe ormale co variaa decoocida ero iguale. µ µ t co u ivel de cofiaa, dode P(X t, ) =, i X~t Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 45 t, T, T Cotrate articulare ( d d ) i= i = d Cotrate ara la igualdad de media e do oblacioe ormale co variaa decoocida (muetra relacioada), d = Hiótei ula. H : µ d = Hiótei alterativa. H : µ d d Rechao H cuado t d Hiótei alterativa. H : µ d < d Rechao H cuado < t d Hiótei alterativa. H : µ d d Rechao H cuado t,, Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 46 d, Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara la diferecia de media de do oblacioe ormale co variaa decoocida (muetra relacioada). µ µ d t, d t d,, co u ivel de cofiaa, dode P(X t, ) = i X~t Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 47 d Cotrate articulare Cotrate ara la igualdad de variaa de do oblacioe ormale Hiótei ula. H : = Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado F, Hiótei alterativa. H : < Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : Rechao H cuado <, ó F,, < F,, F,, Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 48

13 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa ara el cociete de variaa de do oblacioe ormale. Cotrate articulare θ MV Cotrate aroimado ara el EMV Hiótei ula. H : θ = θ = L( θ θ MV ) F,,, F,, co u ivel de cofiaa, dode P(X F,, ) = i X~ F, F,, = F,, Hiótei alterativa. H : θ θ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : θ < θ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : θ θ Rechao H cuado θ MV θ θ θ θ θ MV < θ θ MV θ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 49 Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa aroimado ara u EMV. θ [ θ, θ ] MV θ MV co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,) Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 θ Cotrate articulare Cotrate ara la Poio (baado e EMV) Hiótei ula. H : λ = λ Hiótei alterativa. H : λ λ λ Rechao H cuado Hiótei alterativa. H : λ < λ λ Rechao H cuado < Hiótei alterativa. H : λ λ Rechao H cuado λmv = = ; λ λ Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 5 MV

14 Itervalo de Cofiaa articulare Itervalo de Cofiaa aroimado ara la λ de ua Poio (baado e EMV). [ ] λ, co u ivel de cofiaa, dode P(Z ) = i Z~Ν(,) Igacio Caco Deto. Etadítica, Uiveridad Carlo III 53

Pruebas de hipótesis para dos muestras.

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias

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

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Recordemos para la distribución Binomial

Recordemos para la distribución Binomial U estimador utual atural de la roorció e u exerimeto biomial se ecuetra dado or el estadístico roorció =x/, dode x rereseta el úmero de éxitos e ruebas o exerimetos realiados. Etoces la roorció de la muestra

Más detalles

Estadística. Contrastes para proporciones

Estadística. Contrastes para proporciones 54 Cotrastes ara roorcioes rof, Dr. Jose Jacobo ubcoff Deartameto de Ciecias del Mar Biología Alicada Cotrastes ara roorcioes Cotrastes ara los arámetros de Ua roorció 54 Cotrastes ara roorcioes Ua roorció

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Estimacion puntual y por Intervalo

Estimacion puntual y por Intervalo Eimacio uual y or Iervalo El objeivo e efecuar ua geeraliació de lo reulado de la muera a la oblació. Iferir o adiviar el comoramieo de la oblació a arir del coocimieo de ua muera. E geeral o iereará coocer

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

PROYECTO DE CARRERA: INGENIERÍA INDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADÍSTICAS II UNIDAD III: TECNICAS DE ESTIMACIÓN ESTIMACIÓN POR INTERVALOS

PROYECTO DE CARRERA: INGENIERÍA INDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADÍSTICAS II UNIDAD III: TECNICAS DE ESTIMACIÓN ESTIMACIÓN POR INTERVALOS PROYECTO DE CARRERA: INGENIERÍA INDUTRIAL AIGNATURA: ETADÍTICA II UNIDAD III: TECNICA DE ETIMACIÓN ETIMACIÓN POR INTERVALO INTRODUCCIÓN E temas ateriores se estableciero las bases que ermite a los estadísticos

Más detalles

Inferencia Estadística

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

Más detalles

Solución. x 1 =36 x 2 =24 n 1 =50 n 2 =75 IC=96 % σ 1 =6 σ 2 =8. Datos. Fórmula x 1 -x 2 =36-24=

Solución. x 1 =36 x 2 =24 n 1 =50 n 2 =75 IC=96 % σ 1 =6 σ 2 =8. Datos. Fórmula x 1 -x 2 =36-24= Solució Datos x =36 x =4 =50 =75 IC=96 % σ =6 σ =8 Fórmula x x z Se lleva a cabo u exerimeto e que se comara dos tios de motores, A y B. Se mide el redimieto e millas or galó de gasolia. Se realiza 50

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

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

Más detalles

Tema 14: Inferencia estadística

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

Más detalles

TEMA 5: CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS

TEMA 5: CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS AIGNATURA: ETADÍTICA II (Grado ADE,MIM,FB) TEMA 5: CONTRATE DE HIPÓTEI PARAMÉTRICA 5.. Cotrastes aramétricos ara ua oblació 5... Cotrastes ara la media de ua distribució Normal 5... Cotrastes ara la media.

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

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

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

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

Más detalles

son contrarias, complementarias y mutuamente excluyentes. 2. H1 implica el rechazo de H

son contrarias, complementarias y mutuamente excluyentes. 2. H1 implica el rechazo de H Matemáticas Alicadas a las CCSS II UNIDAD CONTRASTES DE IPÓTESIS.. INTRODUCCIÓN. E la uidad aterior se ha estimado valores descoocidos de alguos arámetros de la oblació a artir del estudio realiado e ua

Más detalles

9- Test o prueba de hipótesis

9- Test o prueba de hipótesis arte Estadística rof. María B. itarelli 9- Test o rueba de hiótes 9. Itroducció asta ahora hemos estudiado el roblema de estimar u arámetro descoocido a artir de ua muestra aleatoria. E muchos roblemas

Más detalles

LECTURA 09: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (PARTE II). PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN TEMA 20: PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN

LECTURA 09: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (PARTE II). PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN TEMA 20: PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN LECTURA 09: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (PARTE II). PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN TEMA 0: PRUEBA DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN. INTRODUCCIÒN: El coefciete de correlació de Spearma e ua

Más detalles

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

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

Más detalles

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

UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II

UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Cosideraremos ua variable aleatoria X co ua media µ descoocida y ua desviació típica coocida (parámetros poblacioales). Lo que

Más detalles

E.U.I.T.I. Bilbao. Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA

E.U.I.T.I. Bilbao. Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA E.U.I.T.I. Bilbao Asigatura MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA E.U.I.T.I. Bilbao Asigatura MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA TEMA 7 CONTRASTES DE IPÓTESIS Todos aredemos de la exeriecia y la lecció,

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

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA Pruebas de hipótesis es ua parte de la ESTADISTICA INFERENCIAL y tiee su aalogía co los pasos que se realiza e u JUICIO. Objetivo: Aquí o se busca Estimar

Más detalles

T o e r o ía í a d e d e C ol o a l s

T o e r o ía í a d e d e C ol o a l s Teoría de Cola Joé María Ferrer Caja Uiveridad Potificia Comilla Itroducció Cola: Cojuto de cliete e eera de recibir u ervicio Se roduce cuado lo cliete llega a u ervidor ocuado y ermaece e eera Teoría

Más detalles

9- Intervalos de confianza

9- Intervalos de confianza arte Itervalos de cofiaa rof. María B. itarelli 9- Itervalos de cofiaa 9. Itroducció e ha visto como costruir a artir de ua muestra aleatoria u estimador utual de u arámetro descoocido. E esos casos ecesitábamos

Más detalles

1. Distribución Normal.

1. Distribución Normal. DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS UNIDAD 5. Estadística IES Galileo Galilei RESUMEN 1. Distribució Normal. 1.1. Cálculo de probabilidades a) Para ua distribució estádar N(0,1) usamos directamete la tabla: Ejemplos:

Más detalles

Pruebas de hipótesis para dos muestras.

Pruebas de hipótesis para dos muestras. Prueba de hiótei ara do muetra. Prueba de Hiótei ara do muetra grade, deviaioe etádar de la oblaioe deiguale. La roiedade de la Ditribuió Normal o tambié umamete útile uado queremo eotrar i do ojuto de

Más detalles

9- Intervalos de confianza

9- Intervalos de confianza arte Itervalos de cofiaa rof. María B. itarelli 9- Itervalos de cofiaa 9. Itroducció e ha visto como costruir a artir de ua muestra aleatoria u estimador utual de u arámetro descoocido. E esos casos ecesitábamos

Más detalles

1. Intervalos de Conanza

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

Más detalles

Tema 4. Estimación de parámetros

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

Más detalles

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

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

Distribuciones en el muestreo, EMV

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

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA Tema Iferecia estadística. Estimació de la media Mate CCSSII 2º Bach. 1 TEMA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DISTRIBUCIÓN NORMAL EJERCICIO 1 : Los esos, e kilogramos, de u gruo de ersoas

Más detalles

( ) 1.8 CRITERIOS DE CONVERGENCIA PARA SERIES (1.8_CvR_T_061, Revisión: , C8, C9, C10) INTRODUCCIÓN. Forma general de una serie: + a 1

( ) 1.8 CRITERIOS DE CONVERGENCIA PARA SERIES (1.8_CvR_T_061, Revisión: , C8, C9, C10) INTRODUCCIÓN. Forma general de una serie: + a 1 .8 CRITERIOS DE COVERGECIA PARA SERIES (.8_CvR_T_6, Revisió: -9-6, C8, C9, C).8.. ITRODUCCIÓ. Forma geeral de ua serie: S = = a = a + a + a +...+ a Suma de térmios. Si es fiito, la suma (S ) tambié es

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

Tests de Hipótesis basados en una muestra. Dra. Diana Kelmansky 125 ESTADÍSTICA (Q)

Tests de Hipótesis basados en una muestra. Dra. Diana Kelmansky 125 ESTADÍSTICA (Q) Tests de Hipótesis basados e ua muestra. Dra. Diaa Kelmasky 15 19. TESTS DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL CON VARIANZA CONOCIDA 19.1 Desarrollo de u ejemplo Iteresa saber si el método

Más detalles

pq N pq N s N Tema 14 : Estimación de parámetros. Pruebas de conformidad.

pq N pq N s N Tema 14 : Estimación de parámetros. Pruebas de conformidad. Tema 14 : Etimación de arámetro. Prueba de conformidad. Etimación de arámetro A artir de una muetra nunca odemo aber exactamente el valor de lo arámetro oblacionale, ero í odemo etimarlo de una forma razonable

Más detalles

Relación de Ejercicios de Contrastes de Hipótesis. Ponencia Andaluza de Matemáticas Aplicadas a las CCSS II del año 2009.

Relación de Ejercicios de Contrastes de Hipótesis. Ponencia Andaluza de Matemáticas Aplicadas a las CCSS II del año 2009. IES Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua Relació de Ejercicios de Cotrastes de Hiótesis. Poecia Adaluza de Matemáticas Alicadas a las CCSS II del año 29. Ejercicio 1. La altura e cm. de

Más detalles

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA

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

Más detalles

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

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

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

Más detalles

Inferencia estadística. Intervalo de confianza y contraste de hipótesis

Inferencia estadística. Intervalo de confianza y contraste de hipótesis UNIDAD 0 Iferecia estadística. Itervalo de cofiaa y cotraste de hiótesis e royecta crear u cetro comercial e ua S ciudad, como el de la foto, y se quiere saber el oder adquisitivo de los habitates de la

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2016 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2016 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 26 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Reserva, Ejercicio 4, Oció B Reserva 2, Ejercicio 4, Oció B Reserva 3, Ejercicio

Más detalles

PRUEBAS DE HIPÓTESIS.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS. PRUEBAS DE HIPÓTESIS. HIPÓTESIS ESTADÍSTICA Paramétrica : No Paramétrica Es ua afirmació sobre los valores de los parámetros poblacioales descoocidos. Es ua afirmació sobre algua característica Simple

Más detalles

Capítulo 3: Inferencia

Capítulo 3: Inferencia Caítulo 3: Iferecia I N T R O U C C I O N E S T I M A C I O N E M A X I M A V E R O S I M I L I T U C A S O G A U S S I A N O E S C O N O C I A E S T I M A C I O N B A Y E S I A N A Secció 3. Itroducció

Más detalles

ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA POBLACIONAL EN EL MUESTREO EN OCASIONES SUCESIVAS

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

Más detalles

INTRODUCCION Teoría de la Estimación

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

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 29 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Poecia, Ejercicio Poecia, Ejercicio 2 Poecia, Ejercicio 3 Poecia, Ejercicio 4

Más detalles

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

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

Más detalles

TEORÍA ELEMENTAL DE MUESTREO

TEORÍA ELEMENTAL DE MUESTREO TEORÍA ELEMENTAL DE MUETREO La teoría de muestreo se refiere al estudio de las relacioes que existe etre u colectivo o oblació y las muestras que se extrae de las mismas. El estudio de las muestras ermite

Más detalles

ESTADÍSTICA. n i Se pide:

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

Más detalles

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

t-student y F-Snedecor

t-student y F-Snedecor t-studet y F-Sedecor Itroducció La prueba t-studet e utiliza para cotratar hipótei obre media e poblacioe co ditribució ormal. Tambié proporcioa reultado aproimado para lo cotrate de media e muetra uficietemete

Más detalles

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

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

Más detalles

Contraste de hipótesis

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

Más detalles

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 2.001-2.002 - CONVOCATORIA: Juio MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella,

Más detalles

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

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

Más detalles

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

ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL.

ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL. U itervalo de cofiaza, para u parámetro poblacioal θ, a u ivel de cofiaza (1 ) 100 %, o es más que u itervalo (L i, L s

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

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 ETIMACIÓN TEMA 5: Estimació putual I. Propiedades de los estimadores TEMA 6: Estimació putual II. Métodos de estimació putual TEMA 7: Estimació por itervalos CONTRATE DE HIPÓTEI TEMA 8: Cotrastes paramétricos

Más detalles

Estadística Teórica II

Estadística Teórica II tervalos de cofiaza Estadística Teórica NTERVALOS DE CONFANZA Satiago de la Fuete Ferádez 77 tervalos de cofiaza CÁLCULO DE NTERVALOS DE CONFANZA PARA LA MEDA CON DESVACÓN TÍPCA POBLACONAL CONOCDA Y DESCONOCDA.

Más detalles

Estadística 1.-VARIABLES ALEATORIAS. 1. Conceptos previos. Dada una serie de números: x1,..xn se llama MEDIA ARITMÉTICA:

Estadística 1.-VARIABLES ALEATORIAS. 1. Conceptos previos. Dada una serie de números: x1,..xn se llama MEDIA ARITMÉTICA: Estadística 1.-VARIABLES ALEATORIAS 1. Cocetos revios Dada ua serie de úmeros: x1,..x se llama MEDIA ARITMÉTICA: x = x 1+ +x = 1=1 x i Se trata de ua medida de cetralizació, que rereseta el valor más característico

Más detalles

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

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

Más detalles

USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU Ejercicios de itervalos de cofiaza e las PAAU 2008 1 1.-El úmero de días de permaecia de los efermos e u hospital sigue ua ley Normal de media µ días y desviació típica 3 días. a)determiar u itervalo de

Más detalles

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS I

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

Más detalles

Medidas de dispersión

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

Más detalles

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

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

Más detalles

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

PROBLEMA DEL USO DE FERTILIZANTE EN GRANJAS DE PRODUCCIÓN DE TOMATES.

PROBLEMA DEL USO DE FERTILIZANTE EN GRANJAS DE PRODUCCIÓN DE TOMATES. PROBLEMA DEL USO DE FERTILIZANTE EN GRANJAS DE PRODUCCIÓN DE TOMATES. E el siguiete ejercicio se tratará de expoer, de forma didáctica, el proceso de solució de u problema de regresió simple. Problema:

Más detalles

Pregunta Nº1 (60%) Solemne Nº1

Pregunta Nº1 (60%) Solemne Nº1 Curso: ICI3020 - Simulació. Profesores: Felipe Gozález, Pablo Rey Ayudates: Gustavo Heríquez, Ricardo Ramírez Semestre: II-200 Soleme Nº :30 miutos. Si cosultas Preguta Nº (60%) Se desea modelar la operació

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA

INFERENCIA ESTADÍSTICA X INFERENCIA ESTADÍSTICA Sea ua característica o variable aleatoria de la població objeto de estudio y sea ( X, X, X,..., X ) ua muestra aleatoria de dicha població. 1 3 U parámetro poblacioal es ua caracterizació

Más detalles

Resumen Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo con probabilidades desiguales.

Resumen Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo con probabilidades desiguales. Resume Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo co probabilidades desiguales. M.A.S.: Muestreo aleatorio simple co probabilidades iguales si reemplazo. Hipótesis: Marco perfecto, si omisioes i duplicados

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Juio, Ejercicio 4, Opció B Reserva 1, Ejercicio 4, Opció

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

Importancia de las medidas de tendencia central.

Importancia de las medidas de tendencia central. UNIDAD 5: UTILICEMOS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Importacia de las medidas de tedecia cetral. Cuado recopilamos ua serie de datos podemos resumirlos utilizado ua tabla de clases y frecuecias. La iformació

Más detalles

EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDICE ÚNICO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR).

EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDICE ÚNICO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR). 1 EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDCE ÚNCO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR). Disoemos de las tasas de redimieto de u cojuto de activos co riesgo (i = 1,,, ) y disoemos tambié de la tasa de redimieto de u

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

Capítulo 3. El modelo de regresión múltiple. Jorge Feregrino Feregrino. Econometría Aplicada Utilizando R

Capítulo 3. El modelo de regresión múltiple. Jorge Feregrino Feregrino. Econometría Aplicada Utilizando R Capítulo 3. El modelo de regresió múltiple. Jorge Feregrio Feregrio Idetificació del modelo La idetificació del objeto de ivestigació permitirá realizar ua búsqueda exhaustiva de los datos para llevar

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados. Sexo

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados. Sexo EAMEN MODELO B ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Código asigatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Material: Addeda (Formulario y Tablas) y calculadora (cualquier modelo) Calificació

Más detalles

CAPITULO I Reflexión y refracción

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

Más detalles

1.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA

1.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA Itervalos de Cofiaza basados e ua muestra. Istituto de Cálculo Dra. Diaa Kelmasky 106 1. INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL upogamos que X1,...,X es ua muestra aleatoria de ua

Más detalles

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA. Esquema del procedimiento de Prueba de Hipótesis

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA. Esquema del procedimiento de Prueba de Hipótesis PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA Pruebas de hipótesis es ua parte de la ESTADISTICA INFERENCIAL y tiee su aalogía co los pasos que se realiza e u JUICIO. Objetivo: Aquí o se busca Estimar

Más detalles

Unidad 7. Estimación de medias, proporciones y varianzas

Unidad 7. Estimación de medias, proporciones y varianzas Uidad 7 Estimació de medias, roorcioes y variazas Itroducció E las uidades ateriores se ha veido desarrollado el sigificado y la utilidad de las medidas de tedecia cetral; éstas so medidas descritivas

Más detalles