Inferencia estadística
|
|
- María Dolores Cruz Gutiérrez
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Población y muestra Estadística descriptiva e inferencial Herramientas de la estadística inferencial Intervalos de confianza para media y varianza poblacional Ejemplo de aplicación Población: Conjunto de datos obtenidos de una medición efectuada en la totalidad de individuos u objetos de interés. Ejemplo: El contenido de humedad del total de elementos de un lote (muestreo al 100%) 1
2 Muestra: Subconjunto de datos obtenidos de una porción de una población de estudio Ejemplo: El contenido de humedad de los datos recolectados de una porción de un lote. La forma de seleccionar los individuos a muestrear determina que tan representativa es de la población de estudio Estadística descriptiva Se aplica al realizar un censo o Muestreo 100%: se inspeccionan todos los individuos de la población. Herramientas que permiten conocer el comportamiento de los datos de una población en base a sus parámetros (promedio, varianza y distribución de frecuencias, etcétera) 2
3 Estadística inferencial Se aplica al realizar un muestreo representativo, donde se inspecciona una porción de los individuos de la población. Herramientas que permiten estimar los parámetros que definen el comportamiento de los datos de una población (promedio, variación y distribución de frecuencias). muestreo Población N = total de individuos Parámetros poblacionale s: Muestra n = tamaño de muestra Estimadores x = media s 2 = varianza = media 2 = varianza Inferencia Estadística : Intervalos de confianza Pruebas de hipótesis 3
4 Herramientas de la estadística inferencial Intervalos de confianza: permiten estimar en que rango se encuentra el parámetro poblacional conociendo los estimadores de una muestra. Mientras mayor sea el nivel de confiabilidad, será mayor el rango entre los límites del intervalo. Mientras mayor sea la muestra, el intervalo es mas pequeño, por lo tanto hay mas precisión. Intervalos de confianza para la media poblacional Se basan en la distribución t de student Limites del intervalo = x ± t 1-, n-1 (s / n) x = estimador de la media n = tamaño de muestra s / n = error estándar de la media t = valor t de student (tablas) 1- = nivel de confianza n-1= grados de libertad 4
5 Distribución t- intervalo de confianza para media poblacional = 0.05 ó 5 % Confiabilidad: 0.95 ó 95% 2.5 % 95 % 2.5 % -t 0 + t = x Control Estadístico de Procesos Intervalos de confianza para la varianza poblacional Se basan en la distribución 2 Limite de superior del intervalo = (n-1) s 2 / 2 /2, n-1 Limite de superior del intervalo = (n-1) s 2 / 2 (1- /2), n-1 s 2 = estimador de la varianza n = tamaño de muestra 2 = valor de distribución (tablas) 1- = nivel de confianza n-1= grados de libertad 5
6 Distribución 2 - intervalo de confianza para media poblacional = 0.05 ó 5 % Confiabilidad: 0.95 ó 95% 95 % 2.5 % n-1 s 2 = % Ejemplo de aplicación: Una empresa desea saber si la media y desviación estándar del peso de cereal empacado de su producción es de 500 gr y 5 gr respectivamente, que son las especificaciones esperadas. Para lo anterior se toma una muestra de 16 cajas de un lote y se registra su peso. En que rango se encuentra la media poblacional a 95 y 99% de confianza? En que rango se encuentra la desviación estándar a 99 y 95% de confianza? Se están cumpliendo las especificaciones esperadas? 6
7 Ejemplo de aplicación: Datos de peso (gramos) de cereal en paquetes muestreados 506, 508, 499, 503, 504, 510, 497, 512, 514, 505, 493, , 502, 509, 496 CASOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN DE LOS INTERVALOS DE CONFIANZA Estimar si el o los lotes se encuentran en su especificación promedio Estimar si el lote se encuentra en el rango de variación especificada la variación está dentro del rango de los límites de especificación? Se encuentra la línea de producción trabajando al numero de sigmas deseado (4,6, 12? 7
8 CASOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN DE LOS INTERVALOS DE CONFIANZA Realizar comparaciones entre las medias y varianzas de 2 o mas lotes: si los intervalos si se traslapan no hay diferencias si los intervalos no se traslapan si existen diferencias Herramientas de la estadística inferencial. Pruebas de hipótesis: permiten estimar diversas condiciones de los parámetros poblaciones en base a los estimadores: Si los parámetros son mayores, menores o iguales a un valor especificado. Permiten comparar los parámetros poblaciones de dos o mas poblaciones de datos: base del diseño de experimentos. 8
9 Pruebas de hipótesis I.Planteamiento de hipótesis Primeramente se define una hipótesis inicial a probar Ho: Hipótesis nula (siempre considera una condición de igualdad Posteriormente se plantea una hipótesis complementaria con condiciones de desigualdad Ha: Hipótesis alternativa (involucra condiciones de diferencia >, < ó ) Pruebas de hipótesis II. Selección de nivel de significancia Error tipo I: Rechazar una Ho verdadera Error tipo II: Aceptar una Ho falsa El nivel de significancia ( ) se define como la probabilidad de cometer el error tipo I (Concluir que hay diferencia cuando no la hay). LAS PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTÁN DISEÑADAS PARA CUANTIFICAR EL ERROR TIPO I 9
10 Pruebas de hipótesis Qué error es mas grave?. Depende del objetivo del experimento. Si deseo rechazar Ho selecciono niveles bajos de significancia ( ) Si deseo probar que Ho es cierta selecciono niveles altos de significancia ( ) III. Ejecución de la prueba experimental de acuerdo al diseño experimental y obtención de los datos. Pruebas de hipótesis IV. Cálculo del estadístico de prueba Con los datos se obtienen valores de estadísticos de prueba (t ó F) que permiten calcular la probabilidad del error tipo I en la prueba estadística. t student si comparo dos medias poblacionales F (Análisis de varianza) Si comparo mas de dos medias poblacionales 10
11 Pruebas de hipótesis V. Regla de decisión Para decidir que Hipótesis se rechaza o acepta: Si el valor P (Error Tipo I) = ó < nivel de significancia Rechazo Ho (hay diferencias) Si el valor P (Error tipo I) > nivel significancia Acepto Ho (no hay diferencias) Bibliografía recomendada Montgomery, D.C. (1991). Diseño y Análisis de Experimentos. Grupo Editorial Iberoamericana. Gutiérrez Pulido H. y De la Vara R. Análisis y Diseño de Experimentos (2003) McGraw Hill. Steel R.G.D. y Torrie J.H. (1980). Principles and Procedures of Statistics. A Biometrical Approach, 2ed Ed. McGraw Hill. New York Canavos G.C. (1988). Probabilidad y Estadística. Ed. Mc Graw Hill William G. Cochran, Gertrude M. Cox (Contributor), William G. Cochram. Experimental Designs, 2nd Ed. 11
Diseño de experimentos - prueba de hipótesis.
Diseño de experimentos - prueba de hipótesis http://www.academia.utp.ac.pa/humberto-alvarez/diseno-deexperimentos-y-regresion Inferencia estadística Conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir,
Más detallesINGENIERO AGRÓNOMO EN PRODUCCIÓN TEMA: ESTIMACION Y PRUEBA DE HIPÓTESIS
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO INGENIERO AGRÓNOMO EN PRODUCCIÓN TEMA: ESTIMACION Y PRUEBA DE HIPÓTESIS ELABORÓ: M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA: ENERO DE
Más detallesPrograma analítico de la asignatura METODOS ESTADISTICOS
Programa analítico de la asignatura METODOS ESTADISTICOS Datos básicos Semestre Horas de teoría Horas de Practica Horas trabajo Créditos adicional estudiante V 3 0 3 6 Manejar y aplicar los conceptos fundamentales
Más detallesMATERIA: 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 detallesPrograma de la materia de Estadística I. Horas de práctica: CT = Curso -Taller. M = Módulo. Licenciatura X Posgrado
I. Identificación del curso Nombre de la materia: Estadística I Nombre del profesor: Mtra. Claudia Ivette Gómez Rodríguez Programa de la materia de Estadística I Clave de la materia: Horas de teoría: Horas
Más detallesU n i v e r s i d a d A u t ó n o m a d e S a n L u i s P o t o s í
1) NOMBRE DEL CURSO MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA INVESTIGADORES Datos básicos: Profesor titular: Dr. Gregorio Álvarez Fuentes Profesores auxiliares: Semestre Horas de teoría Horas de práctica Horas trabajo
Más detallesESTADISTICA 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 detallesCAPÍTULO VII DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA
CAPÍTULO VII DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA Para determinar la muestra es necesario considerar primero cuál es nuestro universo. Se debe entender como universo al total de elementos que reúnen ciertas características
Más detallesMétodos 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 detallesINFERENCIA ESTADISTICA
INFERENCIA ESTADISTICA ESTIMACION 2 maneras de estimar: Estimaciones puntuales x s 2 Estimaciones por intervalo 2 ESTIMACION Estimaciones por intervalo Limites de Confianza LCI
Más detallesCRED. 6 TALLER DE BIOESTADISTICA TIPO OBL.
(- Ank awbwommow MEDIAD AUTO MMA METIMPOLITANA PROGRAMA DE ESTUDIOS UNIDAD IZTAPALAPA DIVISION CIENCIAS BIOLOGICAS Y DE LA SALUD 1 / e 5 NOMBRE DEL PLAN LICENCIATURA EN INGENIERIA DE LOS ALIMENTOS CLAVE
Más detallesDr. 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 detallesBENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS LICENCIATURA: FARMACIA ÁREA ESPECÍFICA DE: FISICOMATEMÁTICAS
BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS LICENCIATURA: FARMACIA ÁREA ESPECÍFICA DE: FISICOMATEMÁTICAS NOMBRE DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA CÓDIGO: CCQ-140 FECHA DE ELABORACIÓN:
Más detallesUNIDAD 4. INFERENCIA ESTADÍSTICA. Prof. Eliana Guzmán U. Semestre A-2015
UNIDAD 4. INFERENCIA ESTADÍSTICA Prof. Eliana Guzmán U. Semestre A-05 INFERENCIA ESTADÍSTICA La teoría de la Inferencia Estadística está conformada por aquellos métodos que permiten hacer generalizaciones,
Más detallesEstadística Inferencial. Sesión 6. Pruebas de hipótesis para medias y proporciones.
Estadística Inferencial. Sesión 6. Pruebas de hipótesis para medias y proporciones. Contextualización. En esta sesión aprenderemos a estimar y analizar las pruebas de hipótesis para media y proporción
Más detallesCarrera: IAM Participantes Representante de las academias de ingeniería en Industrias Alimentarias de los Institutos Tecnológicos.
.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística Aplicada Ingeniería en Industrias Alimentarias IAM-0 --8.- HISTORIA
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ACADÉMICOS PROGRAMA DE ASIGNATURA POR COMPETENCIAS I. DATOS DE IDENTIFICACIÓN. Unidad Académica: FACULTAD DE INGENIERIA. Programa (s)
Más detallesDiseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente
Diseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente Recuerdo que Conceptos estadísticos Población y muestra Población es una colección de posibles individuos, especímenes, objetos o medidas de interés sobre
Más detallesNombre de la asignatura: Estadística I. Carrera: Ingeniería en Desarrollo Comunitario. Clave de la asignatura: DCM-0510
1. DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Estadística I Carrera: Ingeniería en Desarrollo Comunitario Clave de la asignatura: DCM-0510 Horas teoría-horas práctica-créditos: 3--8. HISTORIA DEL
Más detallesESTIMACIONES 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 detallesEstadística Inferencial. Sesión 7. Pruebas de hipótesis para diferencia de medias y proporciones.
Estadística Inferencial. Sesión 7. Pruebas de hipótesis para diferencia de medias y proporciones. Contextualización. En la sesión anterior se mostró como realizar una prueba de hipótesis cuando se trata
Más detallesPLANEACIÓN y PROGRAMA
PLANEACIÓN y PROGRAMA Curso: Taller de Bioestadística Docente: Rosa Obdulia González Robles (lugo@xanum.uam.mx, lulygo1749@gmail.com) Cubículo AT-352 Grupo: BG02. Trimestre 17-P Horario de asesorías (primer
Más detallesUNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA FACULTAD DE VETERINARIA. Carga horaria por estudiante: Teóricos: 32 hs. Prácticos: 64 hs.
UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA FACULTAD DE VETERINARIA Nombre del curso: BIOESTADÍSTICA 1 Instituto: BIOCIENCIAS VETERINARIAS Departamento: BIOESTADÍSTICA E INFORMÁTICA Aérea temática: BIOESTADÍSTICA Área
Más detallesESTIMACIÓN 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 detallesCarrera: Ingeniero Químico Asignatura: Área del Conocimiento: Licenciatura Ingeniero Químico Abril de 2010
Carrera: Ingeniero Químico Asignatura: Diseño de experimentos Área del Conocimiento: Ciencias de la Ingeniería Generales de la Asignatura: Nombre de la Asignatura: Clave Asignatura: Nivel: Carrera: Frecuencia
Más detallesEstadística Inferencial. Sesión 4. Estimación por intervalos
Estadística Inferencial. Sesión 4. Estimación por intervalos Contextualización. Como se definió en la sesión anterior la estimación por intervalos es utilizada para medir la confiabilidad de un estadístico.
Más detallesEstadísticas Pueden ser
Principios Básicos Para iniciar en el curso de Diseño de experimentos, es necesario tener algunos conceptos claros en la parte de probabilidad y estadística. A continuación se presentan los conceptos más
Más detallesPrueba de Hipótesis. Bondad de Ajuste. Tuesday, August 5, 14
Prueba de Hipótesis Bondad de Ajuste Conceptos Generales Hipótesis: Enunciado que se quiere demostrar. Prueba de Hipótesis: Procedimiento para determinar si se debe rechazar o no una afirmación acerca
Más detallesDISEÑO CURRICULAR ESTADÍSTICA III
UNIVERSIDAD NUEVA ESPARTA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMATICA ESCUELA DE COMPUTACION DISEÑO CURRICULAR ESTADÍSTICA III ESCUELA DE COMPUTACIÓN CÓDIGO DE LA ESCUELA: 10-0762-2 ASIGNATURA: Estadística
Más detallesGUIA DOCENTE ESTADÍSTICA II
GUIA DOCENTE 2016-17 ESTADÍSTICA II Mayo 2016 DATOS GENERALES Nombre del curso: Código: ESTADÍSTICA II 801101, ADE 801916, MKCD Curso: 2016-17 Titulación: Grado en Administración y Dirección de Empresas
Más detallesPROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA
PROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA PROFESOR ENCARGADO DOCENTES : Dr. Victor Patricio Díaz Narváez : Dr. Victor Patricio Díaz Narváez IDENTIFICACION
Más detallesDCA: Es el más simple de todos los diseños, solamente se estudia el. en diferentes tratamientos o niveles.
completamente aleatorizado (DCA): 1 solo factor con diferentes tratamientos. DCA: Es el más simple de todos los diseños, solamente se estudia el efecto de un factor, el cual se varía en diferentes tratamientos
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN CARRERA DE INGENIERÍA AGRÍCOLA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN CARRERA DE INGENIERÍA AGRÍCOLA Tercer semestre Nombre de la asignatura: Matemáticas III Adscrita al departamento de: HRS/SEM
Más detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial Contrastes de Hipótesis para Diferencias de medias y de proporciones ( ( Si H 0 es Verdadera entonces: ( Si H 0 es Verdadera entonces podemos estimar p con: 1 Para probar H 0 usamos
Más detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial 1 Sesión No. 5 Nombre: Prueba de hipótesis Contextualización En la práctica, es frecuente tener que tomar decisiones acerca de poblaciones con base en información de muestreo. Tales
Más detallesConocer los principales métodos de la estadística inferencial e identificar sus aplicaciones a diversas áreas del conocimiento y de la cotidianidad.
NOMBRE DEL CURSO: ESTADÍSTICA INFERENCIAL CÓDIGO: CRÉDITOS 5 PRE-REQUISITO: POST-REQUISITO: JORNADA: PRESENTACIÓN: Se estudian los métodos más importantes de la estadística inferencial, enfocándose principalmente
Más detallesPruebas 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 detallesNombre: Distribuciones de probabilidad continua. Segunda parte.
Estadística 1 Sesión No. 12 Nombre: Distribuciones de probabilidad continua. Segunda parte. Contextualización En la presente sesión aprenderás una de las aplicaciones principales de la distribución t-student,
Más detallesContraste 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 detalles2. Plantear hipótesis considerando que: Hipótesis: Siendo una prueba no direccionada, el planteamiento de hipótesis, señalará que:
Análisis de varianza El análisis de la varianza, conocida también como ANVAR o ANOVA, por sus siglas en inglés (ANalysis Of VAriance) es un método que permite comparar dos o más grupos de datos a través
Más detallesEstadística para la toma de decisiones
Estadística para la toma de decisiones ESTADÍSTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES. 1 Sesión No. 10 Nombre: Pruebas de Hipótesis. Parte II Objetivo Al término de la sesión el estudiante analizará la prueba
Más detallesUnidad Temas Subtemas
Nombre de la Asignatura: Estadística Línea de Trabajo: Asignatura Básica Docencia Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales Créditos 48 20 100 168 6 1. Historial
Más detallesCarrera: Quimico Farmacobiólogo Asignatura: Diseño de Experimentos Área del Conocimiento:
Carrera: Quimico Farmacobiólogo Asignatura: Diseño de Experimentos Área del Conocimiento: IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA Generales de la Asignatura: Nombre de la Asignatura: Clave Asignatura: Nivel: Carrera:
Más detallesDiseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente
Diseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente Métodos complementarios al análisis de varianza Comparaciones múltiples Comparación o pruebas de rangos múltiples Después de que se rechazó la hipótesis
Más detallesTeorema 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 detallesFolleto de Estadísticas. Teoría del 2do Parcial
Folleto de Estadísticas Teoría del 2do Parcial 2012 Variables aleatorias conjuntas continuas: Sean X y Y dos variables aleatorias continuas con ellas se asocia una función denominada función de densidad
Más detallesEstadística Inferencial. Sesión 3. Estimación de parámetros y por intervalos
Estadística Inferencial. Sesión 3. Estimación de parámetros y por intervalos Contextualización. Se denomina estadístico a un estimador insesgado de un parámetro poblacional si la media o la esperanza del
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO I. DATOS GENERALES UNIDAD ACADÉMICA PROGRAMA EDUCATIVO NIVEL EDUCATIVO ASIGNATURA CARÁCTER División de Ciencias Forestales Ingeniero Forestal Licenciatura ESTADÍSTICA Obligatorio
Más detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial 1 Sesión No. 7 Nombre: Pruebas de hipótesis para diferencia de medias y proporciones. Contextualización En la sesión anterior se mostró como realizar una prueba de hipótesis cuando
Más detallesCENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO INGENIERO EN COMPUTACIÓN MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO
CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO INGENIERO EN COMPUTACIÓN MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO ELABORÓ: M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA: AGOSTO DE 2017 UNIDAD DE APRENDIZAJE PROBABILIDAD
Más detallesUNIVERSIDAD 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 detallesEl procedimiento de decisión incluye la posibilidad de equivocarnos, por lo tanto nuestra conclusión bien puede ser errónea
El procedimiento de decisión incluye la posibilidad de equivocarnos, por lo tanto nuestra conclusión bien puede ser errónea Ejemplo Es posible que el valor verdadero de la rapidez promedio de combustión
Más detallesElaborado por: Pelay, C. y Pérez, J. Prueba t para muestras independientes
Prueba t para muestras independientes 1 El procedimiento Prueba t para muestras independientes compara las medias de dos grupos de casos. Para esta prueba, idealmente los sujetos deben asignarse aleatoriamente
Más detallesESTADÍSTICA INFERENCIAL
1 Sesión No. 8 Nombre: Pruebas de hipótesis referentes al valor de la media de la población Contextualización Las pruebas de hipótesis son uno de los métodos generales que se emplean para llevar a cabo
Más detallesEstadística I. Carrera: FOM Participantes Representante de las academias de Ingeniería Forestal de Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística I Ingeniería Forestal FOM 0617 3 2 8 2. HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar
Más detallesBIOESTADÍSTICA. Modalidad: Asignatura básica
BIOESTADÍSTICA CLAVE: 1300 TERCER SEMESTRE CREDITOS: 14 Modalidad: Asignatura básica AREA: Matemáticas REQUISITOS: Matemáticas II HORAS POR CLASE TEORICAS: 2 TEORICO PRACTICAS: 1 HORAS POR SEMANA TEORICAS:
Más detallesDIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN
DIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN Beatriz Meneses A. de Sesma * I. INTRODUCCIÓN En todo centro educativo, es de suma importancia el uso que se haga
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN INGENIERÍA QUÍMICA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN INGENIERÍA QUÍMICA PROGRAMA DE LA ASIGNATURA DE: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA IDENTIFICACIÓN
Más detallesPLANIFICACION DE ASIGNATURA
PLANIFICACION DE ASIGNATURA AÑO ACADÉMICO 2016 Asignatura: Estadística I. Aprobada por Res. De CD: 110/16 Horas: 56 a) Objetivos del aprendizaje. Generales Que los estudiantes de la carrera de Ingeniería
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ACADÉMICOS PROGRAMA DE ASIGNATURA POR COMPETENCIAS I. DATOS DE IDENTIFICACIÓN 1. Unidad Académica: Facultad de Ingeniería. Mexicali.
Más detallesPONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE FÍSICA MATEMÁTICAS. Sec. Repaso EX III MAT. 298 Núm.
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE FÍSICA MATEMÁTICAS Nombre: Fecha: Sec. Repaso EX III MAT. 298 Núm. I. Verdadero (V) o Falso (F).. La Curva de Probabilidad Normal Estándar
Más detallesEl 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 detallesPruebas de hipótesis estadísticas acerca de los cambios en la incidencia de la pobreza aplicando la metodología preliminar del CTMP
Nota Técnica 0/006 Pruebas de hipótesis estadísticas acerca de los cambios en la incidencia de la pobreza aplicando la metodología preliminar del CTMP 000 005 Octubre de 006 Av. Paseo de la Reforma #51,
Más detallesEstadística 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 detallesUniversidad de Sonora Unidad Regional Centro División de Ciencias Biológicas y de la Salud Departamento que imparte la materia: Matemáticas
Materia: Bioestadística I Universidad de Sonora Unidad Regional Centro División de Ciencias Biológicas y de la Salud Departamento que imparte la materia: Matemáticas Eje de Formación: Básica Carácter:
Más detallesNombre de la Asignatura ESTADISTICA GENERAL INFORMACIÓN GENERAL Escuela. Departamento Unidad de Estudios Básicos
Código 0082023 UNIVERSIDAD DE ORIENTE ESTADISTICA GENERAL INFORMACIÓN GENERAL Escuela Departamento Unidad de Estudios Básicos Ciencias Horas Semanales 05 Horas Teóricas 02 Pre-requisitos Matemática I (0081714)
Más detallesCENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO
CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO LICENCIATURA EN TURISMO TEMA: POBLACIONES Y MUESTRAS M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA: AGOSTO DE 2017 UNIDAD DE APRENDIZAJE ESTADÍSTICA UNIDAD DE COMPETENCIA II: MÉTODOS
Más detallesUniversidad Autónoma de San Luis Potosí Facultad de Ingeniería Programas Analíticos del Área Mecánica y Eléctrica
A) CURSO Clave Asignatura 5643 PROBABILIDAD E INFERENCIA ESTADISTICA Horas de teoría Horas de práctica Horas trabajo Créditos Horas Totales por semana por semana adicional estudiante 5 0 5 10 80 B) DATOS
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE INGENIERÍA CAMPUS I PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE INGENIERÍA CAMPUS I PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA NIVEL: LICENCIATURA CRÉDITOS: 9 CLAVE: ICAD24.500919 HORAS TEORÍA: 4.5 SEMESTRE: CUARTO HORAS PRÁCTICA: 0 REQUISITOS:
Más detallesPruebas de Hipótesis
Pruebas de Hipótesis Tipos de errores Se pueden cometer dos tipos de errores: Decisión Población Ho es erdadera Ho es falsa No rechazar Ho Decisión correcta. Error tipo II Rechazar Ho Error tipo I Decisión
Más detallesTeoría de la decisión Estadística
Pruebas de hìpótesis Unidad 8. Pruebas de hipótesis. Formulación general. Distribución de varianza conocida. Prueba para la bondad del ajuste. Validación de modelos 1 Formulación Una Hipótesis es una proposición
Más detalles1 Profesor : Ing. Oli Eduardo Carrillo MSc. olicarrillo@yahoo.es 2 Unidad I: Estimación de Parámetros. Estimación de parámetros: Es el empleo de estadísticos para calcular los respectivos parámetros poblacionales.
Más detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial 1 Sesión No. 7 Nombre: Pruebas de hipótesis referentes al valor de la media de la población. Parte I. Objetivo: Al finalizar la sesión, el estudiante conocerá cómo elaborar una
Más detallesPRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE O PRUEBA CHI - CUADRADO
O PRUEBA CHI - CUADRADO Hasta ahora se han mencionado formas de probar lo que se puede llamar hipótesis paramétricas con relación a una variable aleatoria, o sea que se ha supuesto que se conoce la ley
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN CARRERA DE INGENIERÍA AGRÍCOLA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN CARRERA DE INGENIERÍA AGRÍCOLA Séptimo semestre Nombre de la Asignatura: Inferencia Estadística Adscrita al departamento
Más detallesESTADÍSTICA. 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 detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial 1 Sesión No. 6 Nombre: Pruebas de hipótesis para medias y proporciones. Contextualización En esta sesión aprenderemos a estimar y analizar las pruebas de hipótesis para media y
Más detallesFundamentos de la Prueba de Hipótesis. Maestría en Administración Universidad Cristóbal Colón
Fundamentos de la Prueba de Hipótesis Maestría en Administración Universidad Cristóbal Colón 1 Objetivos del Capítulo Desarrollar la metodología de prueba de hipótesis como una técnica para analizar diferencias
Más detallesUNIVERSIDAD DE ATACAMA
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES PAUTA DE CORRECCIÓN PRUEBA N 3 Profesor: Hugo S. Salinas. Segundo Semestre 200. Se investiga el diámetro
Más detallesBásica Matemáticas y Computación
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES ACATLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN INGENIERÍA CIVIL PROGRAMA DE ASIGNATURA SEMESTRE: 3º Probabilidad y Estadística CLAVE:
Más detallesUnidad 1 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Objetivo particular El alumno identificará distribuciones discretas y continuas, obtendrá la probabilidad de
Nombre de la materia Estadística Inferencial Departamento Ciencias Aplicadas de la Información Academia Ciencias Básicas Clave Horas-teoría Horas-práctica Horas-AI Total-horas Créditos I4863 60 20 0 80
Más detallesEL CÁLCULO DE LA MUESTRA SE BASA EN EL DISEÑO DE ESTUDIO, MEDIANTE CARACTERÍSTICAS QUE SE CONOCEN EN LA POBLACIÓN
VALIDEZ INTERNA EL CÁLCULO DE LA MUESTRA SE BASA EN EL DISEÑO DE ESTUDIO, MEDIANTE CARACTERÍSTICAS QUE SE CONOCEN EN LA POBLACIÓN Existen fórmulas que nos permiten calcular la muestra en base a características
Más detallesEstadística. Carrera: AGM Participantes Representante de las academias de Ingeniería Agronomía de los Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística Ingeniería en Agronomía AGM 0614 3 2 8 2. HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar
Más detallesCOORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS. INGENIERÍA PETROLERA División Departamento Licenciatura
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO ESTADÍSTICA CIENCIAS BÁSICAS 5 8 Asignatura Clave Semestre Créditos COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS INGENIERÍA PETROLERA
Más detallesUNIVERSIDAD AUTONOMA DE QUERETARO Facultad de Informática
ESTADÍSTICA INFERENCIAL (1204). ÁREA DE CONOCIMIENTO: MATEMATICAS CRÉDITOS: 7 HORAS TEÓRICAS ASIGNADAS A LA SEMANA: 4 HORAS PRÁCTICAS ASIGNADAS A LA SEMANA: 0 PROGRAMAS EDUCATIVOS EN LOS QUE SE IMPARTE:
Más detallesReconoce la población estadística y determina la muestra. Establece la diferencia entre los diferentes tipos de datos estadísticos.
SILABO ESTADÍSTICA 1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. Asignatura : ESTADÍSTICA 1.2. Código : 0304-03209 1.3. Área : Ciencias Empresariales 1.4. Facultad : Ciencias Contables y Financieras 1.5. Ciclo : IV 1.6.
Más detallesPrueba t para muestras independientes
Prueba t para muestras independientes El procedimiento Prueba t para muestras independientes compara las medias de dos grupos de casos. Para esta prueba, idealmente los sujetos deben asignarse aleatoriamente
Más detallesAsignatura : Estadística II
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN PLAN DE ESTUDIOS 1998 A. DATOS GENERALES: Asignatura : Estadística II Semestre Cuarto Requisitos Estadística I Área Estadística
Más detallesANÁLISIS ESTADÍSTICO PRUEBA DE HIPOTESIS
ANÁLISIS ESTADÍSTICO PRUEBA DE HIPOTESIS Jorge Fallas jfallas56@gmail.com 2010 1 Temario Datos experimentales y distribuciones de referencia Una media poblacional Hipótesis nula, alternativa y nivel de
Más detallesESTIMACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DE LA POTENCIA
ESTIMACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DE LA POTENCIA HIPOTESIS Y PRINCIPIOS Sabemos a quién y qué vamos a estudiar. Ahora hay que decidir cuántos individuos contendrá la muestra. Hipótesis nula (H o )
Más detallesMicro currículo OBJETIVO GENERAL. Al finalizar este curso, el alumno estará en capacidad de:
Micro currículo Materia: ESTADISTICA INFERENCIAL Pensum: Aplica a partir del 2017.1 Resolución: VRA-010 Asignatura Nombre de la materia Código 15034 Créditos 3 Intensidad (H/S) 4 Modalidad PRESENCIAL Prerrequisitos
Más detallesCarrera: IAM Participantes. Representantes de las academias de Ingeniería Ambiental. Academia de Ingeniería
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Probabilidad y estadística Ingeniería Ambiental IAM - 0423 3-2-8 2.- HISTORIA DEL
Más detallesEstadística. 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 detallesInferencia 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