EJERCICIOS SOBRE CONTRASTE DE HIPÓTESIS

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

Download "EJERCICIOS SOBRE CONTRASTE DE HIPÓTESIS"

Transcripción

1 EJERCICIOS SOBRE CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. Qúe propiedad o propiedades caracterizan a una distribución normal tipificada frente a una distribución normal cualquiera? a. El área bajo su función de densidad es igual a 1. b. Su media es 1 y su desviación típica es 0. c. Su rango de valores oscila entre 0 y 3. d. Su media es 0 y su desviación típica es El Índice de Masa Corporal (IMC) se distribuye en una población de forma normal. El 95% central de los individuos tiene un IMC comprendido entre 20 y 24. Entonces: a. La media es 22. b. La desviación típica es 1. c. La curtosis es cero. d. Todas las anteriores son correctas. 3. El error muestral representa: a. la igualdad estadística entre el estadístico y el parámetro. b. la discrepancia entre el estadístico y el parámetro debida a las características de la muestra. c. el nivel de representatividad y de falta de sesgo de la muestra seleccionada. d. el error de medida de los instrumentos de medición utilizados. 4. Una distribución muestral es: a. la distribución de las frecuencias de las puntuaciones logradas por un grupo al aplicarle un instrumento de medida. b. la distribución de los infinitos valores de un estadístico cualquiera, obtenidos en muestras de una población dada. c. la distribución de los infinitos valores de un estadístico correspondiente a las infinitas muestras de igual tamaño elegidas al azar en una población dada. d. la distribución de los errores de medida. 5. La distribución muestral es importante porque: a. permite conocer la distribución de las puntuaciones típicas. b. permite conocer la distribución de probabilidad de un estadístico. c. permite conocer la distribución de probabilidad de un parámetro. d. permite conocer la distribución las puntuaciones diferenciales. 6. Dado un = 0.05, cuál de las siguientes conclusiones es correcta? a. con p = 0.04, rechazo H0. b. con p = 0.04, acepto H0. c. con p = 0.05, no se sabe. d. con p = 0.06, rechazo H0. Prof. María Castro 1

2 7. La inferencia estadística pretende: a. extraer conclusiones sobre los parámetros basadas en el conocimiento de la variabilidad de un estadístico de una muestra a otra. b. generalizar conclusiones a otras muestras basándose en el conocimiento de la variabilidad de un estadístico de una muestra a otra. c. identificar las propiedades de una muestra sostenida a la luz de la información muestral disponible. d. comprobar si una afirmación sobre una muestra es compatible con los datos recogidos. 8. El error típico es un estadístico: a. que mide los errores de sesgo. b. que mide los errores de muestreo. c. que mide la homogeneidad de la distribución muestral. d. que mide las diferencias entre estadísticos. 9. En la distribución muestral conforme a Ho: a. a medida que aumenta el error muestral, las medias son más probables. b. a medida que disminuye el error muestral, las medias son menos probables. c. la diferencia entre cada una de las medias y el parámetro es aleatoria. d. es imposible estimar el valor del error de muestreo. 10. Cuando afirmamos que dos medias aritméticas son estadísticamente distintas, queremos decir: a. que es muy probable que la diferencia se deba a la influencia del azar solamente. b. que las diferencias son aleatorias. c. que los dos grupos pertenecen a la misma población. d. que es muy poco probable que la diferencia se haya producido por efecto del azar. 11. Al incrementar N en un muestreo aleatorio: a. disminuye el error típico. b. aumenta el error muestral. c. disminuimos la representatividad de la muestra. d. hacemos menos fiables los estadísticos de dicha muestra. 12. Un estadístico eficiente es aquel que: a. muestra un valor cercano al parámetro. b. muestra la menor varianza posible. c. utiliza toda la información muestral. d. muestra ninguna variablilidad. 13. Al interpretar un intervalo de confianza a un determinado nivel de confianza estamos diciendo que: a. el valor del estadístico utilizado es el del parámetro para ese nivel de confianza. b. en algún punto dentro de los límites del intervalo se encuentra el verdadero valor del parámetro para ese nivel de confianza. c. entre los valores de los límites del intervalo se encuentra con seguridad el verdadero valor del parámetro. d. fuera de los límites de intervalo no se puede encontrar el verdadero valor del parámetro. Respuestas: 1 (d), 2 (d), 3(b), 4(c), 5(b), 6(a), 7(a), 8(b), 9(c), 10(a), 11(a), 12(b), 13(b). Prof. María Castro 2

3 1. Selecciona una VD y una VI. Formula las correspondientes hipótesis estadísticas. 2. Cuáles de las siguientes hipótesis están bien formuladas? (Recuerda que el criterio para determinar la corrección de las hipótesis estadísticas es que sean mutuamente excluyentes y exhaustivas). a. H0: = 3; H1: 3 b. H0: 3; H1: 3 c. H0: 0,5; H1: 0,5 d. H0: = 0,5; H1: 0,5 e. H0: 3; H1: 3 f. H0: 0,5; H1: 0,5 g. H0: 3; H1: = 3 h. H0: 3; H1: 3 3. Imagina que la media del apartado 2.h representa el número medio de libros que los universitarios sacan de la biblioteca al mes. Redacta las correspondientes hipótesis nula y alterna, tal y como han sido planteadas en el ejercicio anterior. 4. Como en el ejercicio anterior, imagina que la media del apartado 2.g representa el número medio de goles que marca el Rayo Vallecano cada fin de semana. Redacta las correspondientes hipótesis nula y alterna, tal y como han sido planteadas en ese ejercicio. 5. Formula con nomenclatura matemática las siguientes hipótesis estadísticas: a. H0: No existen diferencias significativas en la tasa de empleo en función del nivel de estudios alcanzado (universitario/no universitario). H1: Existen diferencias significativas en la tasa de empleo en función del nivel de estudios alcanzado (universitario/no universitario) a favor de los universitarios. b. H0: No existen diferencias significativas en el nivel de ansiedad ante un examen atribuibles al número de horas de sueño la noche previa (suficientes/insuficientes). H1: Existen diferencias significativas en el nivel de ansiedad ante un examen atribuibles al número de horas de sueño la noche previa (suficientes/insuficientes). c. H0: No existen diferencias significativas en el número de infracciones de tráfico en función del sexo del conductor. H1: El número medio de infracciones de tráfico cometidas por las mujeres es significativamente menor el número medio de infracciones cometidas por los hombres. Las preguntas 6 a 8 deben responderse a partir de la siguiente información: Se realiza una investigación con el objetivo de probar si es compatible una media muestral de 12 con un parámetro de 18. En el proceso de prueba de hipótesis se obtiene un estadístico de contraste con una probabilidad asociada (p) de 0, Siendo = 0,05: Prof. María Castro 3

4 6. Podemos afirmar que una muestra cuya media sea 12: a. Tiene baja probabilidad de ocurrencia si realizamos un muestreo aleatorio de la población. b. Es muy probable cuando se cumple H0. c. Puede aparecer en más del 5% de las veces en la Distribución Muestral conforme a H0. d. Tiene una probabilidad de 0,00056, independientemente del tipo de muestreo que se realice. 7. Debemos tomar la siguiente decisión: a. Una media muestral de 12 es compatible con el parámetro señalado. b. La diferencia entre tal media y el parámetro es, muy probablemente, aleatoria. c. La diferencia observada entre tal media y el parámetro es real (riesgo de error bajísimo). d. La media 12 representa bien al parámetro Sabemos que la prueba estadística se ha realizado con el objetivo de: a. Obtener la diferencia observada y el valor crítico. b. Conocer el valor crítico de la prueba estadística. c. Conocer la probabilidad de que el parámetro 18 cumpla H0. d. Conocer la probablidad de que la diferencia observada sea la esperada por azar. 9. En el proceso de contraste de hipótesis: a. Probamos en primer lugar la H0. b. La hipótesis nula significa que no se formula ninguna hipótesis. c. Probamos en primer lugar la H1. d. Empezamos suponiendo que la diferencia observada es real. 10. Asigna a cada definición el concepto que le corresponde: a. Probabilidad de rechazar H0 siendo falsa. ( ) b. Probabilidad de aceptar H0 siendo falsa. ( ) c. Probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera. ( ) d. Probabilidad de aceptar H0 siendo verdadera. ( ) Respuestas: 6(a), 7(b), 8(d), 9(a). Prof. María Castro 4

5 11. Se ha obtenido un estadístico de contraste con una probabilidad asociada (p) de 0,30. Fija el nivel de y toma la decisión estadística oportuna. 12. Se ha obtenido un estadístico de contraste con una probabilidad asociada (p) de 0,05. Si el valor de = 0,05 Qué decisión estadística tomaríamos? Y si = 0,01, cuál sería la decisión adecuada? 13. Se ha establecido un nivel de significación ( ) de 0,03 para rechazar H0. Cuál sería tu decisión en cada caso y que tipo de error se ha podido cometer en cada caso? a. Si ha obtenido una p 0,03. b. Si ha obtenido una p 0,03. c. Si ha obtenido una p 0,05. d. Si ha obtenido una p 0, Un investigador quiere comprobar la eficacia de técnicas de motivación (alumnos en un programa para incentivar la motivación y alumnos que no asisten a ese programa) para mejorar la tasa media de absentismo escolar. a. Formula las hipótesis estadísticas correspondientes: b. Tras realizar el proceso de contraste de hipótesis hemos decidido rechazar la hipótesis nula. Interpreta sustantivamente esta decisión: i. Existen o no existen diferencias significativas? ii. En caso de que existieran, a quién atribuyes las diferencias? iii. Formula la conclusión de este problema. 15. Un investigador sospecha que las actitudes de los hombres y las mujeres difieren en su actitud hacia el aborto. a. Formula las hipótesis estadísticas correspondientes: b. Tras realizar el proceso de contraste de hipótesis hemos decidido mantener la hipótesis nula. Interpreta sustantivamente esta decisión: i. Existen o no existen diferencias significativas? ii. En caso de que existieran, a quién atribuyes las diferencias? iii. Formula la conclusión de este problema. 16. La Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid quiere conocer cuál es el impacto del tipo de jornada (continua o partida) sobre los niveles de cansancio y fatiga de los alumnos en Educación Primaria. a) Formula las hipótesis correspondientes b) Tras realizar el proceso de contraste de hipótesis, se ha decidido aceptar la hipótesis nula. Interpreta la decisión: Prof. María Castro 5

6 i. Existen o no existen diferencias estadísticamente significativas? ii. En caso de que existieran, a qué atribuyes las diferencias observadas? iii. Formula la conclusión de este problema 17. En una investigación, una vez efectuada la prueba estadística se decide rechazar la H0, siendo = 0,05, por lo que la decisión estadística tomada: a) Es correcta b) Puede venir afectada por un error de tipo I c) Puede venir afectada por un error de tipo II d) Puede verse afectada tanto por un error de tipo I como por un error de tipo II. 18. Cuando decimos que dos medidas aritméticas son estadísticamente distintas, queremos decir que: a) Es muy probable que la diferencia se deba a la influencia del azar solamente b) Las diferentas son aleatorias c) Los dos grupos pertenecen a la misma población d) Es muy poco probable que la diferencia se haya producido por efecto del azar 19. Se ha obtenido un estadístico de contraste con una probabilidad asociada (p) de 0,04. Si el valor de = 0,05, qué decisión estadística debe tomarse? Y si el valor de = 0,01, qué decisión estadística sería la correcta? 20. El rectorado de la UCM quiere saber si los estudiantes están satisfechos con sus estudios universitarios en función del tiempo que están en la universidad. Para ello seleccionan una muestra aleatoria de alumnos de primer y último curso de las distintas licenciaturas. a) Formula las hipótesis correspondientes. b) Tras realizar el proceso de contraste de hipótesis, se ha decidido rechazar la hipótesis nula. Interpreta esta decisión. i. Existen o no existen diferencias estadísticamente significativas? ii. En caso de que existieran, a qué atribuyes las diferencias observadas? iii. Formula la conclusión de este problema 21. Un investigador quiere saber si la ratio de la clase en Educación Primaria influye en el tiempo medio de concentración en las tareas de aprendizaje y en el rendimiento académico medio. Para ello estudia dos centros, uno con clases pequeñas (menor a 15 alumnos por clase) y otro con clases grandes (más de 20 alumnos por clase). Tras realizar las correspondientes pruebas de contraste de hipótesis, obtiene p=0,00038 para la concentración en la tarea y p=0,043 para el rendimiento académico. Si =0,05, señala la falsedad o veracidad de cada afirmación que se presenta a continuación. a) Ambas hipótesis nulas tienen una baja probabilidad de ocurrencia si realizamos un muestreo aleatorio en la población b) Las diferencias observadas en el rendimiento son aleatorias Prof. María Castro 6

7 c) Se observan diferencias estadísticamente significativas en la concentración en la tarea pero no en el rendimiento medio d) Las diferencias observadas entre clases grandes y pequeñas son estadísticamente significativas en ambas variables dependientes e) La variable independiente no ejerce ninguna influencia ni en la concentración en la tarea ni en el rendimiento académico medio f) Las hipótesis nulas son compatibles con los datos muestrales recogidos. g) He podido cometer error de tipo I para el caso de la concentración y error de tipo II para el caso del rendimiento h) La conclusión de este estudio sería que el tamaño de la clase afecta positivamente al nivel de concentración en al tarea de los alumnos, pero no influye en ningún sentido en el rendimiento académico medio en Educación Primaria. Prof. María Castro 7

ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO

ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO Varianzas poblacionales desconocidas y distintas Muestras grandes (n 30) Muestras pequeñas (n

Más detalles

(1 punto) (1.5 puntos)

(1 punto) (1.5 puntos) Ejercicios de inferencia estadística. 1. Sea la población {1,2,3,4}. a) Construya todas las muestras posibles de tamaño 2, mediante muestreo aleatorio simple. b) Calcule la varianza de las medias muestrales.

Más detalles

ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA

ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA www.jmontenegro.wordpress.com UNI ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA PROF. JOHNNY MONTENEGRO MOLINA Objetivos Desarrollar el concepto de estimación de parámetros Explicar qué es una

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía VIDEOCLASE: Introducción a la estimación de parámetros

Más detalles

ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO

ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO ESTIMACIONES INTERVALOS DE CONFIANZA CON VARIANZA DIFERENTE LI. MIGUEL CANO Varianzas poblacionales desconocidas y distintas Muestras grandes (n 30) Muestras pequeñas (n

Más detalles

7. De acuerdo con la gráfica siguiente, el contraste estadístico es:

7. De acuerdo con la gráfica siguiente, el contraste estadístico es: 1. Un investigador desea saber si los hombres y las mujeres difieren en flexibilidad cognitiva. Para ello, analiza los datos y obtienen los siguientes resultados. Satisfacen los datos el supuesto de homocedasticidad?

Más detalles

Tema 14: Inferencia estadística

Tema 14: Inferencia estadística Tema 14: Inferencia estadística La inferencia estadística es el proceso de sacar conclusiones de la población basados en la información de una muestra de esa población. 1. Estimación de parámetros Cuando

Más detalles

Tema 14: Inferencia estadística

Tema 14: Inferencia estadística Tema 14: Inferencia estadística La inferencia estadística es el proceso de sacar conclusiones de la población basados en la información de una muestra de esa población. 1. Estimación de parámetros Cuando

Más detalles

Pruebas de Hipótesis

Pruebas de Hipótesis Pruebas de Hipótesis Una prueba de hipótesis es una técnica de Inferencia Estadística que permite comprobar si la información que proporciona una muestra observada concuerda (o no) con la hipótesis estadística

Más detalles

U ED Tudela Diseños de investigación y análisis de datos - Tema 2

U ED Tudela Diseños de investigación y análisis de datos - Tema 2 Diseños de investigación y análisis de datos Preguntas de exámenes TEMA 2: CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN DISEÑOS DE UNA MUESTRA 1.- El valor crítico se obtiene: A) A partir del nivel de significación adoptado.

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 11) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía Novedades en el Plan de Trabajo Desviación típica sesgada

Más detalles

Estadística Aplicada a la Educación

Estadística Aplicada a la Educación Estadística Aplicada a a la la Educación Estadística Aplicada a la Educación Tutor. UNED Madrid-Sur (A.U. Parla) Miguel Ángel Daza 2014/15 migdaza@madridsur.uned.es 1 2014/15 1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 La

Más detalles

TEMA Nº 2 CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA

TEMA Nº 2 CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA TEMA Nº 2 CONTRASTE DE HIPÓTESIS EN LOS DISEÑOS DE UNA MUESTRA TIPOS DE CONTRASTE Contrastes paramétricos: Son aquellos que se relacionan con el estudio de un parámetro poblacional (media, varianza, proporción,

Más detalles

Hipótesis. (x), donde es el parámetro poblacional desconocido. Problemas Inferenciales sobre

Hipótesis. (x), donde es el parámetro poblacional desconocido. Problemas Inferenciales sobre Tema 7: Introducción a los Contrastes de Hipótesis Introducción Sea X la variable aleatoria poblacional con distribución de probabilidad f (x), donde es el parámetro poblacional desconocido Problemas Inferenciales

Más detalles

PRUEBA DE HIPÓTESIS BENJAMIN MAMANI CONDORI

PRUEBA DE HIPÓTESIS BENJAMIN MAMANI CONDORI PRUEBA DE HIPÓTESIS BENJAMIN MAMANI CONDORI 2014 Para qué es útil la estadística inferencial? Se utiliza para probar hipótesis y generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o universo.

Más detalles

Métodos de Investigación en Psicología (11) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández

Métodos de Investigación en Psicología (11) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández Métodos de Investigación en Psicología (11) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández El método incluye diferentes elementos Justificación Planteamiento del problema

Más detalles

SOLUCIÓN EXAMEN IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 19/11/2004

SOLUCIÓN EXAMEN IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 19/11/2004 Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 19/11/004 MÉTODOS ESTADÍSTICOS I EXAMEN IV PARTE I: Encierre con un círculo la respuesta correcta (0,5 puntos c/u): 1. (V F) Los contrastes de hipótesis de dos muestras

Más detalles

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CONTRASTE DE HIPÓTESIS CONTRASTE DE HIPÓTESIS Índice: 1. Contraste de hipótesis------------------------------------------------------------------------------. Errores de tipo I y tipo II---------------------------------------------------------------------------

Más detalles

El primer paso en la realización de una investigación es planear las hipótesis de investigación. Definamos el concepto de hipótesis:

El primer paso en la realización de una investigación es planear las hipótesis de investigación. Definamos el concepto de hipótesis: El primer paso en la realización de una investigación es planear las hipótesis de investigación. Definamos el concepto de hipótesis Definición 1.- Una hipótesis es una afirmación que está sujeta a verificación

Más detalles

BLOQUE III: INFERENCIA ESTADISTICA. X, variable aleatoria de interés sobre una determinada población

BLOQUE III: INFERENCIA ESTADISTICA. X, variable aleatoria de interés sobre una determinada población BLOQUE III: INFERENCIA ESTADISTICA TEMA 8. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO 1. Introducción a la Inferencia Estadística X, variable aleatoria de interés sobre una determinada población Observar el

Más detalles

Estadística II Examen final junio 27/6/17 Curso 2016/17 Soluciones

Estadística II Examen final junio 27/6/17 Curso 2016/17 Soluciones Estadística II Examen final junio 27/6/7 Curso 206/7 Soluciones Duración del examen: 2 h y 5 min. (3 puntos) Los responsables de un aeropuerto afirman que el retraso medido en minutos en el tiempo de salida

Más detalles

Estadística. Contrastes para los parámetros de la Normal

Estadística. Contrastes para los parámetros de la Normal Contrastes para los parámetros de la Normal Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Contrastes para los parámetros de la Normal Contrastes para los parámetros

Más detalles

Solución Examen Parcial IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005

Solución Examen Parcial IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005 Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005 MÉTODOS ESTADÍSTICOS I EXAMEN IV PARTE I: Encierre con un círculo la respuesta correcta o llene los espacios en blanco (0,5 puntos c/u): 1. (V F) La prueba

Más detalles

UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8

UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8 UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8 DOCENTE: Ing. Patricio Puchaicela ALUMNA: Andrea C. Puchaicela G. CURSO: 4to. Ciclo de Electrónica y Telecomunicaciones AÑO

Más detalles

6. Inferencia con muestras grandes. Informática. Universidad Carlos III de Madrid

6. Inferencia con muestras grandes. Informática. Universidad Carlos III de Madrid 6. Inferencia con muestras grandes 1 Tema 6: Inferencia con muestras grandes 1. Intervalos de confianza para μ con muestras grandes 2. Determinación del tamaño muestral 3. Introducción al contraste de

Más detalles

Universidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre Profesor: Jaime Soto

Universidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre Profesor: Jaime Soto Universidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre 2011-1 Profesor: Jaime Soto PRUEBA DE HIPÓTESIS Ejemplo El jefe de la Biblioteca de la URBE manifiesta

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 12) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 12) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 12) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía VIDEOCLASE: Introducción al Contraste de Hipótesis https://www.intecca.uned.es/portalavip/grabacion.php?id_grabacion=56991&id_sala=60624&hash

Más detalles

1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES

1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1.1 EXPERIENCIAS ALEATORIAS. SUCESOS 1.1.1 Definiciones Experiencia aleatoria: experiencia o experimento cuyo resultado depende del azar. Suceso aleatorio: acontecimiento que

Más detalles

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II. TEORÍA DE MUESTRAS E INFERENCIA. Ejercicios propuestos en Selectividad. AÑO

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II. TEORÍA DE MUESTRAS E INFERENCIA. Ejercicios propuestos en Selectividad. AÑO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II 6. TEORÍA DE MUESTRAS E INFERENCIA. Ejercicios propuestos en Selectividad. AÑO 2009 1. 7. 8. 2. 3. 9. 4. 10. 11. 5. 12. AÑO 2010 18. 13. 14. 19. 15. AÑO

Más detalles

Estimación de Parámetros.

Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros. Un estimador es un valor que puede calcularse a partir de los datos muestrales y que proporciona información sobre el valor del parámetro. Por ejemplo la media muestral es un

Más detalles

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:

Más detalles

MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN. a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico.

MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN. a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico. MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN 1. Conteste las preguntas siguientes: a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico. 1. 2. 3. 4. b. En

Más detalles

DISTRIBUCIONES MUESTRALES

DISTRIBUCIONES MUESTRALES DISTRIBUCIONES MUESTRALES Cuál es la finalidad de las distribuciones muéstrales y del método del muestreo como herramientas básicas de la estadística y qué aplicabilidad tienen en la vida cotidiana? Siendo

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 8) TEMA Nº 8 ESTIMACIÓN

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 8) TEMA Nº 8 ESTIMACIÓN OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: TEMA Nº 8 ESTIMACIÓN Conocer las relaciones entre muestra, análisis estadístico descriptivo y análisis estadístico inferencial. Conocer los conceptos de muestra aleatoria y muestra

Más detalles

Contraste de Hipótesis

Contraste de Hipótesis Contraste de Hipótesis Introducción Ejemplo El peso de plantines de un arbusto forrajero, almacenado a temperatura y humedad relativa ambientes, obtenido a los 20 días desde la germinación es en promedio

Más detalles

Ejercicios T.5 CONTRASTES PARAMÉTRICOS

Ejercicios T.5 CONTRASTES PARAMÉTRICOS Ejercicios T.5 CONTRASTES PARAMÉTRICOS 1. Un fabricante de perfume asegura que los frascos que produce contienen por término medio 100 ml. distribuyéndose el contenido de dichos frascos según una distribución

Más detalles

Teorema Central del Límite (1)

Teorema Central del Límite (1) Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico

Más detalles

4. Prueba de Hipótesis

4. Prueba de Hipótesis 4. Prueba de Hipótesis Como se ha indicado anteriormente, nuestro objetivo al tomar una muestra es extraer alguna conclusión o inferencia sobre una población. En nuestro interés es conocer acerca de los

Más detalles

Tema 9: Contraste de hipótesis.

Tema 9: Contraste de hipótesis. Estadística 84 Tema 9: Contraste de hipótesis. 9.1 Introducción. El objetivo de este tema es proporcionar métodos que permiten decidir si una hipótesis estadística debe o no ser rechazada, en base a los

Más detalles

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II PRÁCTICA 5 En una determinada investigación se estudió el rendimiento en matemáticas en función del estilo de aprendizaje de una serie de estudiantes de educación

Más detalles

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE SOCIOLOGÍA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA INFERENCIA ESTADÍSTICA

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE SOCIOLOGÍA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA INFERENCIA ESTADÍSTICA UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE SOCIOLOGÍA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA INFERENCIA ESTADÍSTICA ANOTACIONES SOBRE CONSTRASTE DE Prof. Simón Cabrera

Más detalles

Germán Jesús Rubio Luna Catedrático de Matemáticas del IES Francisco Ayala

Germán Jesús Rubio Luna Catedrático de Matemáticas del IES Francisco Ayala Decisión estadística. Contraste de hipótesis Nota.- Cuando tratábamos la estimación de parámetros, intentábamos obtener un valor o un intervalo de valores que constituyesen la mejor estimación del parámetro

Más detalles

Apuntes de Estadística Curso 2017/2018 Esther Madera Lastra

Apuntes de Estadística Curso 2017/2018 Esther Madera Lastra 1 1. MEDIA Y DESVIACIÓN TÍPICA DE DISTRIBUCIONES La media de un conjunto de datos se calcula sumando todos los datos y dividiendo entre el número de datos. La varianza de un conjunto de datos se calcula

Más detalles

Estadística II Examen final junio - 17/06/16 Curso 2015/16 Soluciones Duración del examen: 2 h. y 45 min.

Estadística II Examen final junio - 17/06/16 Curso 2015/16 Soluciones Duración del examen: 2 h. y 45 min. Estadística II Examen final junio - 17/06/16 Curso 201/16 Soluciones Duración del examen: 2 h. y 4 min. 1. (3, puntos) La publicidad de un fondo de inversión afirma que la rentabilidad media anual del

Más detalles

BLOQUE 3 TEMA 11 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. ERRORES DE ESTIMACIÓN

BLOQUE 3 TEMA 11 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. ERRORES DE ESTIMACIÓN BLOQUE 3 TEMA 11 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. ERRORES DE ESTIMACIÓN Aproximación intutitiva a la inferencia estadística La Estadística es la ciencia que se ocupa de la ordenación y análisis de datos procedentes

Más detalles

Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II

Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II a la Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II a la Manuel Molina Fernández y Jiménez Basado en apuntes del Máster Universitario en Formación del Profesorado en Educación Secundaria CPR Mérida 24

Más detalles

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis. Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis. Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR Índice 1. Introducción: hipótesis estadística, tipos de hipótesis, prueba de hipótesis 2.

Más detalles

Contrastes de hipótesis. 1: Ideas generales

Contrastes de hipótesis. 1: Ideas generales Contrastes de hipótesis 1: Ideas generales 1 Inferencia Estadística paramétrica población Muestra de individuos Técnicas de muestreo X 1 X 2 X 3.. X n Inferencia Estadística: métodos y procedimientos que

Más detalles

Dr. Abner A. Fonseca Livias

Dr. Abner A. Fonseca Livias UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN FACULTAD DE ENFERMERÍA Dr. Abner A. Fonseca Livias 3/21/2015 6:17 AM Dr. Abner Fonseca Livias 1 UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN ESCUELA DE POST GRADO Dr. Abner

Más detalles

Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II

Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II a la Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II a la Manuel Molina Fernández y Jiménez Basado en apuntes del Máster Universitario en Formación del Profesorado en Educación Secundaria CPR Mérida 24

Más detalles

1. Realice la prueba de homogeneidad de variancias e interprete los resultados.

1. Realice la prueba de homogeneidad de variancias e interprete los resultados. 1ª PRÁCTICA DE ORDENADOR (FEEDBACK) Un investigador pretende evaluar la eficacia de dos programas para mejorar las habilidades lectoras en escolares de sexto curso. Para ello asigna aleatoriamente seis

Más detalles

1: No podemos aceptar la validez del nuevo proceso de fabricación.

1: No podemos aceptar la validez del nuevo proceso de fabricación. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1: No podemos aceptar la validez del nuevo proceso de fabricación. 2: 3: 4: 5: 6: EJERCICIOS PAU: Curso 2008-2009 1. Hace 4 años el gasto medio en material escolar de un niño de primaria

Más detalles

Al nivel de confianza del 95%, las puntuaciones típicas son: 2- La hipótesis alternativa es; A) ; B) ; C).

Al nivel de confianza del 95%, las puntuaciones típicas son: 2- La hipótesis alternativa es; A) ; B) ; C). A continuación se presentan 4 situaciones. Cada situación viene seguida por una serie de preguntas referidas a la misma así como de preguntas teóricas generales. SITUACIÓN 1: La empresa SND's de sondeos

Más detalles

Prueba de Hipótesis. Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional

Prueba de Hipótesis. Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional El estudio se plantea para la toma de decisión, es decir aceptar o rechazar el supuesto

Más detalles

PRUEBA DE HIPÓTESIS. Juan José Hernández Ocaña

PRUEBA DE HIPÓTESIS. Juan José Hernández Ocaña PRUEBA DE HIPÓTESIS Juan José Hernández Ocaña jujo386@hotmail.com Una hipótesis es una afirmación o una suposición, sobre un parámetro de la población En cambio una prueba de hipótesis es un procedimiento

Más detalles

U ED Tudela Diseños de Investigación y Análisis de Datos - Tema 7

U ED Tudela Diseños de Investigación y Análisis de Datos - Tema 7 Diseños de Investigación y Análisis de Datos Preguntas de exámenes TEMA 7: A OVA PARA MUESTRAS I DEPE DIE TES (2 FACTORES) 1.- Se dice que un diseño bifactorial es equilibrado si: A) Los grupos tienen

Más detalles

Inferencia 1. Solución: 60

Inferencia 1. Solución: 60 Inferencia 2008 EJERCICIO 1A Se desea estimar la proporción de individuos zurdos en una determinada ciudad. Para ello se toma una muestra aleatoria de 300 individuos resultando que 45 de ellos son zurdos.

Más detalles

Estadística Inferencia Estadística

Estadística Inferencia Estadística Estadística Inferencia Estadística Problemas en Inferencia Estadística POBLACIÓN X F(θ ) desconocido A partir de una M.A.S. X 1,X 2,,X n queremos estimar el valor de θ Estimar : Asignar un valor a algo

Más detalles

PLAN DE TRABAJO 9 Período 3/09/07 al 28/09/07

PLAN DE TRABAJO 9 Período 3/09/07 al 28/09/07 PLAN DE TRABAJO 9 Período 3/09/07 al 28/09/07 TEMAS A ESTUDIAR En esta guía nos dedicaremos a estudiar el tema de Estimación por intervalo y comenzaremos a estudiar las pruebas de hipótesis paramétricas.

Más detalles

Ejemplos Resueltos Tema 4

Ejemplos Resueltos Tema 4 Ejemplos Resueltos Tema 4 2012 1. Contraste de Hipótesis para la Media µ (con σ conocida) Dada una muestra de tamaño n y conocida la desviación típica de la población σ, se desea contrastar la hipótesis

Más detalles

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 12. Contraste de hipótesis. Introducción. Introducción

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 12. Contraste de hipótesis. Introducción. Introducción Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Tema 12. Contraste de (Cap. 22 del libro) Tema 12. Contraste de 1. Tipos de 2. La nula y la Ejercicios Tema 12, Contraste de 2 En muchas investigaciones

Más detalles

EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2011

EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2011 EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2011 Apellidos: Nombre: DNI: GRUPO: 1. Sea X una variable aleatoria discreta. Determine el valor de k para que la función p(x) { k/x x 1, 2, 3, 4 0 en otro caso sea una función

Más detalles

Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 )

Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 ) Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 ) PEARSON, KARL. On the Criterion that a Given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it Can Reasonably

Más detalles

Contraste de hipótesis Tema Pasos del contraste de hipótesis. 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa. 1.3 Estadístico de contraste

Contraste de hipótesis Tema Pasos del contraste de hipótesis. 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa. 1.3 Estadístico de contraste 1 Contraste de hipótesis Tema 3 1. Pasos del contraste de hipótesis 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa 1.2 Supuestos 1.3 Estadístico de contraste 1.4 Regla de decisión: zona de aceptación y

Más detalles

CONTRASTE DE HIPÓTESIS TEMA 4.1 CONTRASTES BILATERALES

CONTRASTE DE HIPÓTESIS TEMA 4.1 CONTRASTES BILATERALES CONTRASTE DE HIPÓTESIS TEMA 4.1 CONTRASTES BILATERALES INTRODUCCIÓN Un fabricante de pilas afirma que la duración media de sus pilas, funcionando ininterrumpidamente, es de 53 horas como mínimo y su desviación

Más detalles

Contrastes basados en el estadístico Ji Cuadrado

Contrastes basados en el estadístico Ji Cuadrado Capítulo 10 Contrastes basados en el estadístico Ji Cuadrado 10.1. Introducción Existen multitud de situaciones en el ámbito de la salud en el que las variables de interés, las cuales no pueden cuantificarse

Más detalles

Teoría de muestras. Distribución de variables aleatorias en el muestreo. 1. Distribución de medias muestrales

Teoría de muestras. Distribución de variables aleatorias en el muestreo. 1. Distribución de medias muestrales Teoría de muestras Distribución de variables aleatorias en el muestreo 1. Distribución de medias muestrales Dada una variable estadística observada en una población, se puede calcular se media y su desviación

Más detalles

Inferencia estadística Selectividad CCSS Andalucía. MasMates.com Colecciones de ejercicios

Inferencia estadística Selectividad CCSS Andalucía. MasMates.com Colecciones de ejercicios 1. [2014] [EXT-A] La concejalía de Educación de una determinada localidad afirma que el tiempo medio dedicado a la lectura por los jóvenes de entre 15 y 20 años de edad es, a lo sumo, de 8 horas semanales.

Más detalles

Tema 7. Contrastes no paramétricos en una población

Tema 7. Contrastes no paramétricos en una población Tema 7. Contrastes no paramétricos en una población Resumen del tema 7.1. Introducción a la Estadística Inferencial. Estimación de parámetros Como ya sabemos, la Estadística estudia los métodos científicos

Más detalles

Técnicas de Inferencia Estadística II. Tema 1. Introducción a los contrastes de

Técnicas de Inferencia Estadística II. Tema 1. Introducción a los contrastes de Técnicas de Inferencia Estadística II Tema 1. Introducción a los contrastes de hipótesis Conchi Ausín Universidad Carlos III de Madrid Grado en Estadística y Empresa Curso 2015/16 Contenidos 1. Definición

Más detalles

Estadística II Ejercicios Tema 2

Estadística II Ejercicios Tema 2 Estadística II Ejercicios Tema 2 1. Una empresa farmacéutica está preocupada por controlar el nivel de impurezas en uno de sus productos; su objetivo es que la concentración de las impurezas no supere

Más detalles

TEMA 2: EL PROCESO DE MUESTREO

TEMA 2: EL PROCESO DE MUESTREO 2.5. Determinación del tamaño de la muestra para la estimación en muestreo aleatorio estratificado TEMA 2: EL PROCESO DE MUESTREO 2.1. Concepto y limitaciones 2.2. Etapas en la selección de la muestra

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA PRIMERA CONVOCATORIA Usando el modelo de probabilidad clásico de Laplace:

MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA PRIMERA CONVOCATORIA Usando el modelo de probabilidad clásico de Laplace: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA PRIMERA CONVOCATORIA 2011-2012 EJERCICIO 1 (1º) Calcular la probabilidad de que al lanzar dos dados la puntuación de uno de ellos sea menor que la del otro. Usando

Más detalles

1. Ejercicios. 2 a parte

1. Ejercicios. 2 a parte 1. Ejercicios. 2 a parte Ejercicio 1 Calcule 1. P (χ 2 9 3 33) 2. P (χ 2 15 7 26). 3. P (15 51 χ 2 8 22). 4. P (χ 2 70 82). Ejercicio 2 Si X χ 2 26, obtenga un intervalo [a, b] que contenga un 95 % de

Más detalles

PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA ASIGNATURA

PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA ASIGNATURA PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA SEMESTRE ASIGNATURA 3er. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CÓDIGO HORAS

Más detalles

UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel

UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel Estadística Inferencial Encuentro #9 Tema: Estimación puntual y por Intervalo de confianza Prof.: MSc. Julio Rito Vargas A. Grupos: CCEE y ADMVA /2016 Objetivos:

Más detalles

EVALUACIÓN EN APRENDIZAJE. Eduardo Morales y Jesús González

EVALUACIÓN EN APRENDIZAJE. Eduardo Morales y Jesús González EVALUACIÓN EN APRENDIZAJE Eduardo Morales y Jesús González Significancia Estadística 2 En estadística, se dice que un resultado es estadísticamente significante, cuando no es posible que se presente por

Más detalles

Preguntas de Estadística Inferencial

Preguntas de Estadística Inferencial Universidad de Costa Rica Programa de Posgrado en Computación e Informática Doctorado en Computación e Informática Curso Diseño de Experimentos - I Ciclo 2013 Preguntas de Estadística Inferencial 8. Desde

Más detalles

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II SOLUCIÓN PRACTICA 1 Problema 2-. Para una serie de investigaciones, en las que el tamaño de la muestra era el mismo, se ha calculado la t de Student con objeto

Más detalles

Principios de Bioestadística

Principios de Bioestadística Principios de Bioestadística Dra. Juliana Giménez www.cii.org.ar Nos permite Llegar a conclusiones correctas acerca de procedimientos para el diagnostico Valorar protocolos de estudio e informes Se pretende

Más detalles

Problemas Matemáticas II. Serie 5. Inferencia estadística. Estimación y contrastes.

Problemas Matemáticas II. Serie 5. Inferencia estadística. Estimación y contrastes. Serie 5. Inferencia estadística. Estimación y contrastes. 1. De una población normal con varianza conocida aleatoria de tamaño n=15 con 95% para el valor medio de la población. =,34 se extrae una muestra

Más detalles

MEDIDAS DE ASOCIACION

MEDIDAS DE ASOCIACION MEDIDAS DE ASOCIACION OBJETIVOS DE LA LECCION Que es asociación Identificar las medidas apropiadas para un diseño de estudio Construir tablas de contingencia Calcular e interpretar las medidas de asociación

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Inferencia Estadística 2do C. 2018 Mg. Stella Figueroa Clase Nº10 Población y Muestra- Parámetro y Estimación puntual Población: Es el conjunto de todos los elementos o unidades elementales con características

Más detalles

ESTADISTICA INFERENCIAL DR. JORGE ACUÑA A.

ESTADISTICA INFERENCIAL DR. JORGE ACUÑA A. ESTADISTICA INFERENCIAL DR. JORGE ACUÑA A. 1 PROBABILIDAD Probabilidad de un evento es la posibilidad relativa de que este ocurra al realizar el experimento Es la frecuencia de que algo ocurra dividido

Más detalles

Estadística Inferencial. Resúmen

Estadística Inferencial. Resúmen Ofimega - Estadística inferencial - 1 Estadística Inferencial. Resúmen Métodos y técnicas que permiten inducir el comportamiento de una población. Muestreo o selección de la muestra: 1. Aleatorio simple:

Más detalles

Universidad Técnica de Babahoyo INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

Universidad Técnica de Babahoyo INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Universidad Técnica de Babahoyo INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Ateneo Ruperto P. Bonet Chaple UTB-Julio 2016 OBJETIVO Aplicar las técnicas de Muestreo e Inferencia Estadística Determinar el tamaño

Más detalles

Ejercicio 1 (20 puntos)

Ejercicio 1 (20 puntos) ESTADISTICA Y SUS APLICACIONES EN CIENCIAS SOCIALES. Examen Montevideo, 15 de diciembre de 2015. Nombre: C.I.: EXAMEN Libre Reglamentado El examen consta de dos partes. La primera parte debe ser realizada

Más detalles

7. Inferencia Estadística. Métodos Estadísticos para la Mejora de la Calidad 1

7. Inferencia Estadística. Métodos Estadísticos para la Mejora de la Calidad 1 7. Inferencia Estadística Métodos Estadísticos para la Mejora de la Calidad 1 Tema 7: Inferencia Estadística 1. Intervalos de confianza para μ con muestras grandes 2. Introducción al contraste de hipótesis

Más detalles

2. Distribuciones de Muestreo

2. Distribuciones de Muestreo 2. Distribuciones de Muestreo Conceptos básicos Para introducir los conceptos básicos consideremos el siguiente ejemplo: Supongamos que estamos interesados en determinar el número medio de televisores

Más detalles

Juan Carlos Colonia PRUEBA DE HIPÓTESIS

Juan Carlos Colonia PRUEBA DE HIPÓTESIS Juan Carlos Colonia PRUEBA DE HIPÓTESIS HIPÓTESIS ESTADÍSTICA Una hipótesis estadística es un supuesto acerca de la distribución de probabilidad de una o mas variables aleatorias o de los parámetros de

Más detalles

EJERCICIOS UNIDAD 11: CONTRASTES DE HIPÓTESIS

EJERCICIOS UNIDAD 11: CONTRASTES DE HIPÓTESIS EJERCICIOS UNIDAD 11: CONTRASTES DE HIPÓTESIS 1. (21-M1-B-4) (2.5 puntos) Una máquina de envasado está diseñada para llenar bolsas con 3 g. de almendras. Para comprobar si funciona correctamente, se toma

Más detalles

COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS

COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS TAMBIÉN LLAMADO PRUEBA DE HIPÓTESIS MIC-FCA-UCE DR. DAVID ECHE, PH.D. 1 PRUEBAS ESTADISTICAS Ha Ho MIC-FCA-UCE DR. DAVID ECHE, PH.D. 2 MIC-FCA-UCE DR. DAVID ECHE, PH.D. 3 VALIDEZ

Más detalles

HIPOTESIS ESTADISTICA

HIPOTESIS ESTADISTICA HIPOTESIS ESTADISTICA HIPOTESIS: Una hipótesis es una declaración sobre el valor de un parámetro de la población desarrollado con el fin de poner a prueba. PRUEBA DE HIPOTESIS: La prueba de hipótesis es

Más detalles

Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas.

Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas. Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas. ---Intervalo de probabilidad (IP) Permite predecir el comportamiento de las muestras. Si de una población se sacan

Más detalles

CUESTIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA

CUESTIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Gestión Aeronáutica: Estadística Teórica Facultad Ciencias Económicas y Empresariales Departamento de Economía Aplicada Profesor: Santiago de la Fuente Fernández CUESTIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Gestión

Más detalles

Distribuciones de parámetros conocidos

Distribuciones de parámetros conocidos 10.3. CONTRASTE DE BONDAD DE AJUSTE PARA DISTRIBUCIONES265 350 300 observaciones esperado(x) 250 Frecuencias esperadas 200 150 100 Frecuencias observadas 50 0 55 60 65 70 75 80 85 90 Figura 10.2: En los

Más detalles

Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales

Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales 1 Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales En este tema: Muestreo y muestras aleatorias simples. Distribución de la media muestral: Esperanza y varianza. Distribución exacta en el caso normal. Distribución

Más detalles