AVANCE DE LA INVESTIGACION

1. 165100-187960<br />Facultad de Administración<br />Integrantes del equipo 2 de agencias de viaje:<br />Alarcón Coss Rubén<br />Barragán Malpica Ana Iris<br />Bautista Marroquin Anili<br />Becerra Simon Carlos Rafael<br />Meza Alarxon Uriel<br />Ramón Ortiz Edson Joaquín<br />Vásquez Lagunés Jesús<br />Tema:<br />Tendencias de las agencias de viajes<br />Materia:<br />Estadística inferencial<br />Carrera:<br />Administración de empresas turísticas<br />Bloque.<br />4°sem.<br />APLICACIÓN<br />Los contrastes de hipótesis, como la inferencia estadística en general, son herramientas de amplio uso en la ciencia en general. En particular, la moderna Filosofía de la ciencia desarrolla el concepto de falsabilidad de las teorías científicas basándose en los conceptos de la inferencia estadística en general y de los contrastes de hipótesis. En este contexto, cuando se desea optar entre dos posibles teorías científicas para un mismo fenómeno se debe realizar un contraste estadístico a partir de los datos disponibles sobre el fenómeno que permitan optar por una u otra.<br />Las técnicas de contraste de hipótesis son también de amplia aplicación en muchos otros casos, como ensayos clínicos de nuevos medicamentos, control de calidad, encuestas, etcétera .<br />INTRODUCCION<br />Frecuentemente se desea estimar la proporción de elementos que tienen una característica determinada, en tal caso, las observaciones son de naturaleza cualitativa. Cuando se analiza información cualitativa y se está interesado en verificar un supuesto acerca de la proporción poblacional de elementos que tienen determinada característica, es útil trabajar con la prueba de hipótesis para la proporción.<br />TEORIAS<br />Una hipótesis en estadística es una proposición sobre los parámetros de una o más poblaciones. <br />La proposición recibe el nombre de hipótesis, y el procedimiento de toma de decisión sobre la hipótesis se conoce como prueba de hipótesis.<br />Se debe considerar la prueba de hipótesis estadística como la etapa de análisis de datos de un experimento comparativo, en donde se está interesado en comparar la medida de una población con un valor especificado.<br />Para representar las poblaciones se emplean la distribución de probabilidad, también se debe considerar sobre la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Lo usual es que la hipótesis involucre a uno o más parámetros de esta distribución.<br />Estadísticamente se busca probar una hipótesis relacionada con los valores de uno o más parámetros poblacionales.<br />Hipótesis simples que prueban esencialmente la relevancia del pasado o la indiferencia . Cu Cuando se va a estimar una proporción el tamaño de la muestra (n) siempre debe ser mayor a 30, por lo tanto se tiene un solo caso. ando se va a estimar una proporción el tamaño de la muestra (n) siempre debe ser mayor a 30, por lo tanto se tiene un solo caso.<br />SUPUESTOS Y RESTRICCIONES<br />** Las hipótesis siempre son proposiciones sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones bajo la muestra.<br />** Se debe tomar una decisión entre aceptar o rechazar una proposición sobre algún parámetro.<br />++ Al tomar una muestra de la población se debe comparar sus observaciones con la hipótesis<br />++ Las hipótesis se verifican mediante los datos muestréales observados<br />++ Lograr una hipótesis requiere tomar una decisión cuando se compara la muestra observada con la teoría.<br />++ El proceso de usar la muestra para contrastar si la hipótesis es verdadera o falta se llama prueba estadística de la verdad o falsedad de la hipótesis.<br />++ la hipótesis puede aparecer de un requisito de calidad.<br />++ la hipótesis esta basada en valores conocidos por experiencias anteriores.<br />++ la hipótesis resulta de una teoría que se desea comprobar.<br />++ la hipótesis es nada mas una cospecha provocada por observaciones casuales.<br />GRAFICAS , FORMULAS Y TABLAS<br />UTILIDAD<br />El uso y formulación correcta de las hipótesis le permiten al investigador poner a prueba aspectos de la realidad, disminuyendo la distorsión que pudieran producir sus propios deseos o gustos. Pueden ser sometidas a prueba y demostrarse como probablemente correctas o incorrectas sin que interfieran los valores o creencias del individuo.<br />BIBLIOGRAFIA:<br />Douglas C. Mongtomery y George C. Runger, Probabilidad y Estadística, Ed. Mc Graw Hill<br />Denniss D., William Mendenall y Richard L. Scheaffer, Estadística Matemática con Aplicación, Ed. Math <br />Erwin Kreyszig, Introducción a la Estadística Matemática, Limusa Wiley<br />