SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 15
Descargar para leer sin conexión
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
Adriana Quintero Palomino
Departamento de Matem´aticas, f´ısica y Estad´ıstica
Universidad de La Sabana
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
HIP ´OTESIS ESTAD´ISTICA
Cuando un cient´ıfico o un ingeniero conjeturan algo acerca de un sistema, se
ven obligados a utilizar datos experimentales para poder tomar una decisi´on.
La conjetura que se plantea puede ser expresada en forma de una hip´otesis
estad´ıstica.
En esta presentaci´on describiremos los procedimientos que conducen a la
aceptaci´on o al rechazo de algunas hip´otesis estad´ısticas de inter´es general,
las cuales hacen parte del conjunto de conceptos de la inferencia estad´ıstica.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
ESTRUCTURA DE LA PRUEBA DE HIP ´OTESIS
La conjetura que se desea probar se denomina hip´otesis nula, y esta se denota
con H0. Cuando se rechaza el planteamiento, es decir H0, debe existir la
aceptaci´on de una contraparte, la cual se denominar´a hip´otesis alternativa, que
se denota con H1.
La hip´otesis alternativa H1 por lo general representa la pregunta que se
responder´a o la teor´ıa que se probar´a, por lo que su especificaci´on es muy
importante. La hip´otesis nula H0 anula o se opone a H1 y a menudo es el
complemento l´ogico de H1. En este sentido se podr´an tener cualquiera de las
siguientes dos conclusiones:
Rechazar H0 a favor de H1 debido a evidencia suficiente en los datos.
No rechazar H0 debido a evidencia insuficiente en los datos.
EJEMPLO: HIP ´OTESIS
H0: El 90 % de los estuadiantes de Probabilidad y Estad´ıstica de
Colombia aprueban el curso.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
ERROR TIPO I
El rechazo de la hip´otesis nula cuando es verdadera se denomina error tipo I.
ERROR TIPO II
No rechazar la hip´otesis nula cuando es falsa se denomina error tipo II.
H0 es verdadera H0 es falsa
No rechazar H0 Decisi´on correcta Error tipo II
Rechazar H0 Error tipo I Decisi´on correcta
P-VALOR
Un valor P es el nivel (de significancia) m´as bajo en el que el valor observado
del estad´ıstico de prueba es significativo.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
El modelo para la situaci´on subyacente se centra alrededor de un experimento
con X1, X2, . . . , Xn, que representan una muestra aleatoria de una distribuci´on
con media µ y varianza σ2 > 0. Para la hip´otesis: H0 : µ = µ0 H1 : µ = µ0
El estad´ıstico de prueba adecuado se debe basar en la variable aleatoria ¯X.
PROCEDIMIENTO DE PRUEBA PARA UNA SOLA MEDIA (VARIANZA
CONOCIDA)
z = ¯x−µ0
σ√
n
> −zα/2 o z = ¯x−µ0
σ√
n
< zα/2
Si −zα/2 < z < zα/2, no se rechaza H0. El rechazo de H0, desde luego,
implica la aceptaci´on de la hip´otesis alternativa µ = µ0. Con esta definici´on
de la regi´on cr´ıtica deber´ıa quedar claro que habr´a ? probabilidades de
rechazar H0 (al caer en la regi´on cr´ıtica) cuando, en realidad, µ = µ0
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
EJEMPLO: PRUEBA DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA (σ2 CONOCIDA)
Una muestra aleatoria de 64 bolsas de palomitas con queso chedar pesan, en
promedio, 5.23 onzas, con una desviaci´on est´andar de 0.24 onzas. Pruebe la
hip´otesis de que µ = 5,5 onzas contra la hip´otesis alternativa de que µ < 5,5
onzas, al nivel de significancia de 0.05.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
Soluci´on:
1 Identificar datos:
Tama˜no de muestra: n = 64
Media poblacional: µ = 5,23
Deasviaci´on poblacional: σ = 0,24
Media muestral: ¯x = 5,5
Nivel de significancia: α = 0,05
2 Planteamiento de Hip´otesis:
H0 : µ = 5,5
H1 : µ < 5,5
3 Establecer zona de aceptaci´on: Dado que H1 : µ < 5,5, la prieba que se
realizar´a ser´a de una sola cola, por tanto se rechazar´a H0 si z < −1,645
4 Calcular estad´ıstico de prueba: z = 5,5−5,23
0,05√
64
z = 43,2
5 Decisi´on: No rechazar H0
6 Conclusi´on: No existe evidencia para afirmar que una bolsa de palomitas
con queso chedar pesa en promedio menos de 5.5 onzas.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PROCEDIMIENTO DE PRUEBA PARA UNA SOLA MEDIA (VARIANZA
DESCONOCIDA)
El estad´ıstico t para una prueba sobre una sola media. Para la hip´otesis
bilateral (dos colas):
H0 : µ = µ0
H1 : µ = µ0
rechazamos H0 a un nivel de significancia α cuando el estad´ıstico t calculado
t = ¯x−µ
S√
n
excede a t(α/2,n−1) o es menor que −t(α/2,n−1).
EJEMPLO: PH PARA UNA MUESTRA (σ2 DESCONOCIDA)
Se afirma que los autom´oviles recorren en promedio m´as de 20.000
kil´ometros por a˜no. Para probar tal afirmaci´on se pide a una muestra de 100
propietarios de autom´oviles seleccionada de manera aleatoria que lleven un
registro de los kil´ometros que recorren. ¿Estar´ıa usted de acuerdo con esta
afirmaci´on, si la muestra aleatoria indicara un promedio de 23.500 kil´ometros
y una desviaci´on est´andar de 3900 kil´ometros?
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
Soluci´on:
1 Identificar datos:
Tama˜no de muestra: n = 100
Media poblacional afirmada: µ = 20000
Desviaci´on muestral: S = 3900
Media muestral: ¯x = 23500
Nivel de significancia: Se fijar´a en α = 0,01
2 Planteamiento de Hip´otesis:
H0 : µ = 20000
H1 : µ > 20000
3 Establecer zona de aceptaci´on: Dado que H1 : µ > 20000, la prueba que
se realizar´a ser´a de una sola cola, por tanto se rechazar´a H0 si
t > t(0,01,99) = 2,364
4 Calcular estad´ıstico de prueba: z = 20000−235300
3900√
100
z = −8,97
5 Decisi´on: No rechazar H0
6 Conclusi´on: No existe evidencia para afirmar que los autom´oviles
recorren en promedio menos de 20.000 kil´ometros por a˜no.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS PEQUE ˜NAS)
1 H0 : p = p0.
2 Una de las alternativas H1 : p < p0, p > p0 o p = p0.
3 Elegir un nivel de significancia igual a α.
4 Estad´ıstico de prueba: variable binomial X con p = p0.
5 C´alculos: obtener x, el n´umero de ´exitos, y calcular el valor P adecuado.
6 Decisi´on: sacar las conclusiones apropiadas con base en el valor P.
EJEMPLO: PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS PEQUE ˜NAS)
Un constructor afirma que en 70 % de las viviendas que se construyen
actualmente en la ciudad de Richmond, Virginia, se instalan bombas de calor.
¿Estar´ıa de acuerdo con esta afirmaci´on si una encuesta aleatoria de viviendas
nuevas en esta ciudad revelara que 8 de 15 tienen instaladas bombas de calor?
Utilice un nivel de significancia de 0.10.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
Soluci´on:
1 H0 : p = 0,7
2 H1 : p = 0,7
3 α = 0,10
4 Estad´ıstico de prueba: Variable binomial X con p = 0,7 y n = 15.
5 C´alculos: x = 8 y np0 = (15)(0,7) = 10,5. Por lo tanto, el valor P
calculado es:
P = 2P(X ≤ 8 cuando p = 0.7) = 2 8
x=0 b(x; 15, 0,7) = 0,2622 > 0,10
6 Decisi´on: No rechazar H0. Concluir que no hay raz´on suficiente para
dudar de la afirmaci´on del constructor.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS GRANDES)
Sin embargo, para n grande por lo general se prefiere la aproximaci´on de la
curva normal, con los par´ametros µ = np0 y σ2 = np0q0, la cual es muy
precisa, siempre y cuando p0 no est´e demasiado cerca de 0 o de 1. Si
utilizamos la aproximaci´on normal, el valor z para probar p = p0 es dado por
z =
xnp0
√
np0q0
=
ˆp − p0
p0q0/n
que es un valor de la variable normal est´andar Z. Por consiguiente, para una
prueba de dos colas al nivel de significancia α, la regi´on cr´ıtica es z < −zα/2
o z > zα/2. Para la alternativa unilateral p < p0, la regi´on cr´ıtica es z < −zα,
y para la alternativa p > p0, la regi´on cr´ıtica es z > zα.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
PRUEBA SOBRE LA VARIANZA POBLACIONAL
Para probar la hip´otesis nula H0 de que la varianza de la poblaci´on σ2 es igual
a un valor espec´ıfico σ2
0 contra una de las alternativas comunes σ2 < σ2
0,
σ2 > σ2
0 o σ2 = σ2
0. El estad´ıstico apropiado sobre el que basamos nuestra
decisi´on es el estad´ıstico chi cuadrada. Por lo tanto, si suponemos que la
distribuci´on de la poblaci´on que se muestrea es normal, el valor de chi
cuadrada para probar σ2 = σ2
0 es dado por
χ2
=
(n − 1)s2
σ2
0
donde n es el tama˜no de la muestra, s2 es la varianza muestral y σ2
0 es el valor
de σ2 dado por la hip´otesis nula. Si H0 es verdadera, χ2 es un valor de la
distribuci´on chi cuadrada con v = n − 1 grados de libertad. En consecuencia,
para una prueba de dos colas a un nivel de significancia α, la regi´on cr´ıtica es
χ2 < χ1−α/2 o χ2 > χα/2. Para la alternativa unilateral σ2 < σ2
0, la regi´on
cr´ıtica es χ2 < χ1−α/2; y para la alternativa unilateral σ2 > σ2
0, la regi´on
cr´ıtica es χ2 > χα/2.
PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA
EJEMPLO: PRUEBA SOBRE LA VARIANZA POBLACIONAL
Se deben supervisar las aflotoxinas ocasionadas por moho en cosechas de
cacahuate en Virginia. Una muestra de 64 lotes de cacahuate revela niveles de
24.17 ppm, en promedio, con una varianza de 4.25 ppm. Pruebe la hip´otesis
de que σ2 = 4,2 ppm contra la alternativa de que σ2 = 4,2 ppm. Utilice un
valor P en sus conclusiones.
Soluci´on:
1 Planteamiento de hip´otesis:
H0 : σ2 = 4,2
H1 : σ2 = 4,2
2 Nivel de significancia: α = 0,05 (Seleccionado arbitrariamente)
3 Establecer regi´on cr´ıtica: χ2
(63,0,975) = 42,9644 y χ2
(63,0,025) = 86,8153
4 Estad´ıstico de prueba: χ2 = (63)(4,25)
4,2 χ2 = 63,75
5 Decisi´on: No existe evidencia suficiente para afirmar σ2 no es igual a 4.2
a un nivel de significancia del 5 %.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaIPN
 
Ejercicios de distribucion normal estandar
Ejercicios de distribucion normal estandarEjercicios de distribucion normal estandar
Ejercicios de distribucion normal estandarNathywiiz Hernández
 
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpoleSolucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpoleMiguel Leonardo Sánchez Fajardo
 
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosAurora Sanchez Caro
 
Ejercicios resueltos semana_9dic10
Ejercicios resueltos semana_9dic10Ejercicios resueltos semana_9dic10
Ejercicios resueltos semana_9dic10milena cas
 
Tarea 8 de probabilidad y estadística con respuestas
Tarea 8 de probabilidad y estadística  con respuestasTarea 8 de probabilidad y estadística  con respuestas
Tarea 8 de probabilidad y estadística con respuestasIPN
 
Fase2 100402 grupo_9
Fase2 100402 grupo_9Fase2 100402 grupo_9
Fase2 100402 grupo_9Elvia Padilla
 
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaTarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaIPN
 
Guia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaGuia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaAndres Oyarzun
 
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
Algunas Distribuciones de Probabilidad DiscretaAlgunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discretajiboy7
 
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
 

La actualidad más candente (20)

Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
 
Lista 3
Lista 3Lista 3
Lista 3
 
Ejercicios de distribucion normal estandar
Ejercicios de distribucion normal estandarEjercicios de distribucion normal estandar
Ejercicios de distribucion normal estandar
 
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpoleSolucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
 
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
 
14 enano
14 enano14 enano
14 enano
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejercicios
 
Ejercicios resueltos semana_9dic10
Ejercicios resueltos semana_9dic10Ejercicios resueltos semana_9dic10
Ejercicios resueltos semana_9dic10
 
Tarea 8 de probabilidad y estadística con respuestas
Tarea 8 de probabilidad y estadística  con respuestasTarea 8 de probabilidad y estadística  con respuestas
Tarea 8 de probabilidad y estadística con respuestas
 
Ph2 m
Ph2 mPh2 m
Ph2 m
 
Distribucion de la varianza
Distribucion de la varianzaDistribucion de la varianza
Distribucion de la varianza
 
Fase2 100402 grupo_9
Fase2 100402 grupo_9Fase2 100402 grupo_9
Fase2 100402 grupo_9
 
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaTarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
 
Estadistica practic
Estadistica practicEstadistica practic
Estadistica practic
 
Guia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaGuia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianza
 
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
Algunas Distribuciones de Probabilidad DiscretaAlgunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
 
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Ejer terorema dlimite central
Ejer terorema dlimite centralEjer terorema dlimite central
Ejer terorema dlimite central
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
 

Similar a Ph1 m

Inferencias referentes a medias y varianzas
Inferencias referentes a medias y varianzasInferencias referentes a medias y varianzas
Inferencias referentes a medias y varianzasYIFERLINES
 
Test de hipotesis
Test de hipotesisTest de hipotesis
Test de hipotesisigalaz2007
 
Test de Hipótesis I
Test de Hipótesis ITest de Hipótesis I
Test de Hipótesis IHector Funes
 
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptxPRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptxMerysMachacon1
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis elizareal
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis elizareal
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis elizareal
 
Tests hipotesis introducción
Tests hipotesis introducciónTests hipotesis introducción
Tests hipotesis introducciónnchacinp
 
Prueba De Hipotesis
Prueba De HipotesisPrueba De Hipotesis
Prueba De HipotesisHero Valrey
 
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdfPruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdfRodolfo Reta
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesismariauparela
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis mariauparela
 
Clase repaso bioestadistica URV 2010
Clase repaso bioestadistica URV 2010Clase repaso bioestadistica URV 2010
Clase repaso bioestadistica URV 2010AlbertoAmeijide
 
Prueba de hipotesis 2018
Prueba de hipotesis 2018Prueba de hipotesis 2018
Prueba de hipotesis 2018franciscoe71
 
Prueba de hipotesis 2018 final
Prueba de hipotesis 2018 finalPrueba de hipotesis 2018 final
Prueba de hipotesis 2018 finalfranciscoe71
 

Similar a Ph1 m (20)

Ph1 m
Ph1 mPh1 m
Ph1 m
 
Inferencias referentes a medias y varianzas
Inferencias referentes a medias y varianzasInferencias referentes a medias y varianzas
Inferencias referentes a medias y varianzas
 
Test de hipotesis
Test de hipotesisTest de hipotesis
Test de hipotesis
 
Test de Hipótesis I
Test de Hipótesis ITest de Hipótesis I
Test de Hipótesis I
 
7 prueba de hipotesis
7 prueba de hipotesis7 prueba de hipotesis
7 prueba de hipotesis
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
 
Hipotesis
HipotesisHipotesis
Hipotesis
 
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptxPRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Tests hipotesis introducción
Tests hipotesis introducciónTests hipotesis introducción
Tests hipotesis introducción
 
Prueba De Hipotesis
Prueba De HipotesisPrueba De Hipotesis
Prueba De Hipotesis
 
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdfPruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
 
Clase repaso bioestadistica URV 2010
Clase repaso bioestadistica URV 2010Clase repaso bioestadistica URV 2010
Clase repaso bioestadistica URV 2010
 
Prueba de hipotesis 2018
Prueba de hipotesis 2018Prueba de hipotesis 2018
Prueba de hipotesis 2018
 
Pruebas de-hipotesis
Pruebas de-hipotesisPruebas de-hipotesis
Pruebas de-hipotesis
 
Prueba de hipotesis 2018 final
Prueba de hipotesis 2018 finalPrueba de hipotesis 2018 final
Prueba de hipotesis 2018 final
 

Más de Adriana Quintero Palomino (13)

Taller 3
Taller 3Taller 3
Taller 3
 
Taller 2
Taller 2Taller 2
Taller 2
 
Taller 1
Taller 1Taller 1
Taller 1
 
Enp
EnpEnp
Enp
 
Aov2 f
Aov2 fAov2 f
Aov2 f
 
Aov1 fr
Aov1 frAov1 fr
Aov1 fr
 
Aov1 f
Aov1 fAov1 f
Aov1 f
 
Rlm
RlmRlm
Rlm
 
Funciones
FuncionesFunciones
Funciones
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Ecuaciones e inecuaciones
Ecuaciones e inecuacionesEcuaciones e inecuaciones
Ecuaciones e inecuaciones
 
Competencias numéricas
Competencias numéricasCompetencias numéricas
Competencias numéricas
 
Competencias numéricas
Competencias numéricasCompetencias numéricas
Competencias numéricas
 

Último

tipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicacióntipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicaciónJonathanAntonioMaldo
 
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...jhoecabanillas12
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,juberrodasflores
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptxSergiothaine2
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfIrapuatoCmovamos
 
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfHABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfGEINER22
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitariachayananazcosimeon
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptxccordovato
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docxmarthaarroyo16
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresamerca6
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosssuser948499
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)estebancitoherrera
 
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfCUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfEDUARDO MAMANI MAMANI
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfluisccollana
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechojuliosabino1
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfIrapuatoCmovamos
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria deCalet Cáceres Vergara
 

Último (17)

tipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicacióntipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicación
 
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
 
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfHABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datos
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
 
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfCUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
 

Ph1 m

  • 1.
  • 2. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA Adriana Quintero Palomino Departamento de Matem´aticas, f´ısica y Estad´ıstica Universidad de La Sabana
  • 3. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA HIP ´OTESIS ESTAD´ISTICA Cuando un cient´ıfico o un ingeniero conjeturan algo acerca de un sistema, se ven obligados a utilizar datos experimentales para poder tomar una decisi´on. La conjetura que se plantea puede ser expresada en forma de una hip´otesis estad´ıstica. En esta presentaci´on describiremos los procedimientos que conducen a la aceptaci´on o al rechazo de algunas hip´otesis estad´ısticas de inter´es general, las cuales hacen parte del conjunto de conceptos de la inferencia estad´ıstica.
  • 4. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA ESTRUCTURA DE LA PRUEBA DE HIP ´OTESIS La conjetura que se desea probar se denomina hip´otesis nula, y esta se denota con H0. Cuando se rechaza el planteamiento, es decir H0, debe existir la aceptaci´on de una contraparte, la cual se denominar´a hip´otesis alternativa, que se denota con H1. La hip´otesis alternativa H1 por lo general representa la pregunta que se responder´a o la teor´ıa que se probar´a, por lo que su especificaci´on es muy importante. La hip´otesis nula H0 anula o se opone a H1 y a menudo es el complemento l´ogico de H1. En este sentido se podr´an tener cualquiera de las siguientes dos conclusiones: Rechazar H0 a favor de H1 debido a evidencia suficiente en los datos. No rechazar H0 debido a evidencia insuficiente en los datos. EJEMPLO: HIP ´OTESIS H0: El 90 % de los estuadiantes de Probabilidad y Estad´ıstica de Colombia aprueban el curso.
  • 5. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA ERROR TIPO I El rechazo de la hip´otesis nula cuando es verdadera se denomina error tipo I. ERROR TIPO II No rechazar la hip´otesis nula cuando es falsa se denomina error tipo II. H0 es verdadera H0 es falsa No rechazar H0 Decisi´on correcta Error tipo II Rechazar H0 Error tipo I Decisi´on correcta P-VALOR Un valor P es el nivel (de significancia) m´as bajo en el que el valor observado del estad´ıstico de prueba es significativo.
  • 6. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA El modelo para la situaci´on subyacente se centra alrededor de un experimento con X1, X2, . . . , Xn, que representan una muestra aleatoria de una distribuci´on con media µ y varianza σ2 > 0. Para la hip´otesis: H0 : µ = µ0 H1 : µ = µ0 El estad´ıstico de prueba adecuado se debe basar en la variable aleatoria ¯X. PROCEDIMIENTO DE PRUEBA PARA UNA SOLA MEDIA (VARIANZA CONOCIDA) z = ¯x−µ0 σ√ n > −zα/2 o z = ¯x−µ0 σ√ n < zα/2 Si −zα/2 < z < zα/2, no se rechaza H0. El rechazo de H0, desde luego, implica la aceptaci´on de la hip´otesis alternativa µ = µ0. Con esta definici´on de la regi´on cr´ıtica deber´ıa quedar claro que habr´a ? probabilidades de rechazar H0 (al caer en la regi´on cr´ıtica) cuando, en realidad, µ = µ0
  • 7. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA EJEMPLO: PRUEBA DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA (σ2 CONOCIDA) Una muestra aleatoria de 64 bolsas de palomitas con queso chedar pesan, en promedio, 5.23 onzas, con una desviaci´on est´andar de 0.24 onzas. Pruebe la hip´otesis de que µ = 5,5 onzas contra la hip´otesis alternativa de que µ < 5,5 onzas, al nivel de significancia de 0.05.
  • 8. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA Soluci´on: 1 Identificar datos: Tama˜no de muestra: n = 64 Media poblacional: µ = 5,23 Deasviaci´on poblacional: σ = 0,24 Media muestral: ¯x = 5,5 Nivel de significancia: α = 0,05 2 Planteamiento de Hip´otesis: H0 : µ = 5,5 H1 : µ < 5,5 3 Establecer zona de aceptaci´on: Dado que H1 : µ < 5,5, la prieba que se realizar´a ser´a de una sola cola, por tanto se rechazar´a H0 si z < −1,645 4 Calcular estad´ıstico de prueba: z = 5,5−5,23 0,05√ 64 z = 43,2 5 Decisi´on: No rechazar H0 6 Conclusi´on: No existe evidencia para afirmar que una bolsa de palomitas con queso chedar pesa en promedio menos de 5.5 onzas.
  • 9. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PROCEDIMIENTO DE PRUEBA PARA UNA SOLA MEDIA (VARIANZA DESCONOCIDA) El estad´ıstico t para una prueba sobre una sola media. Para la hip´otesis bilateral (dos colas): H0 : µ = µ0 H1 : µ = µ0 rechazamos H0 a un nivel de significancia α cuando el estad´ıstico t calculado t = ¯x−µ S√ n excede a t(α/2,n−1) o es menor que −t(α/2,n−1). EJEMPLO: PH PARA UNA MUESTRA (σ2 DESCONOCIDA) Se afirma que los autom´oviles recorren en promedio m´as de 20.000 kil´ometros por a˜no. Para probar tal afirmaci´on se pide a una muestra de 100 propietarios de autom´oviles seleccionada de manera aleatoria que lleven un registro de los kil´ometros que recorren. ¿Estar´ıa usted de acuerdo con esta afirmaci´on, si la muestra aleatoria indicara un promedio de 23.500 kil´ometros y una desviaci´on est´andar de 3900 kil´ometros?
  • 10. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA Soluci´on: 1 Identificar datos: Tama˜no de muestra: n = 100 Media poblacional afirmada: µ = 20000 Desviaci´on muestral: S = 3900 Media muestral: ¯x = 23500 Nivel de significancia: Se fijar´a en α = 0,01 2 Planteamiento de Hip´otesis: H0 : µ = 20000 H1 : µ > 20000 3 Establecer zona de aceptaci´on: Dado que H1 : µ > 20000, la prueba que se realizar´a ser´a de una sola cola, por tanto se rechazar´a H0 si t > t(0,01,99) = 2,364 4 Calcular estad´ıstico de prueba: z = 20000−235300 3900√ 100 z = −8,97 5 Decisi´on: No rechazar H0 6 Conclusi´on: No existe evidencia para afirmar que los autom´oviles recorren en promedio menos de 20.000 kil´ometros por a˜no.
  • 11. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS PEQUE ˜NAS) 1 H0 : p = p0. 2 Una de las alternativas H1 : p < p0, p > p0 o p = p0. 3 Elegir un nivel de significancia igual a α. 4 Estad´ıstico de prueba: variable binomial X con p = p0. 5 C´alculos: obtener x, el n´umero de ´exitos, y calcular el valor P adecuado. 6 Decisi´on: sacar las conclusiones apropiadas con base en el valor P. EJEMPLO: PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS PEQUE ˜NAS) Un constructor afirma que en 70 % de las viviendas que se construyen actualmente en la ciudad de Richmond, Virginia, se instalan bombas de calor. ¿Estar´ıa de acuerdo con esta afirmaci´on si una encuesta aleatoria de viviendas nuevas en esta ciudad revelara que 8 de 15 tienen instaladas bombas de calor? Utilice un nivel de significancia de 0.10.
  • 12. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA Soluci´on: 1 H0 : p = 0,7 2 H1 : p = 0,7 3 α = 0,10 4 Estad´ıstico de prueba: Variable binomial X con p = 0,7 y n = 15. 5 C´alculos: x = 8 y np0 = (15)(0,7) = 10,5. Por lo tanto, el valor P calculado es: P = 2P(X ≤ 8 cuando p = 0.7) = 2 8 x=0 b(x; 15, 0,7) = 0,2622 > 0,10 6 Decisi´on: No rechazar H0. Concluir que no hay raz´on suficiente para dudar de la afirmaci´on del constructor.
  • 13. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBA DE UNA PROPORCI ´ON (MUESTRAS GRANDES) Sin embargo, para n grande por lo general se prefiere la aproximaci´on de la curva normal, con los par´ametros µ = np0 y σ2 = np0q0, la cual es muy precisa, siempre y cuando p0 no est´e demasiado cerca de 0 o de 1. Si utilizamos la aproximaci´on normal, el valor z para probar p = p0 es dado por z = xnp0 √ np0q0 = ˆp − p0 p0q0/n que es un valor de la variable normal est´andar Z. Por consiguiente, para una prueba de dos colas al nivel de significancia α, la regi´on cr´ıtica es z < −zα/2 o z > zα/2. Para la alternativa unilateral p < p0, la regi´on cr´ıtica es z < −zα, y para la alternativa p > p0, la regi´on cr´ıtica es z > zα.
  • 14. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBA SOBRE LA VARIANZA POBLACIONAL Para probar la hip´otesis nula H0 de que la varianza de la poblaci´on σ2 es igual a un valor espec´ıfico σ2 0 contra una de las alternativas comunes σ2 < σ2 0, σ2 > σ2 0 o σ2 = σ2 0. El estad´ıstico apropiado sobre el que basamos nuestra decisi´on es el estad´ıstico chi cuadrada. Por lo tanto, si suponemos que la distribuci´on de la poblaci´on que se muestrea es normal, el valor de chi cuadrada para probar σ2 = σ2 0 es dado por χ2 = (n − 1)s2 σ2 0 donde n es el tama˜no de la muestra, s2 es la varianza muestral y σ2 0 es el valor de σ2 dado por la hip´otesis nula. Si H0 es verdadera, χ2 es un valor de la distribuci´on chi cuadrada con v = n − 1 grados de libertad. En consecuencia, para una prueba de dos colas a un nivel de significancia α, la regi´on cr´ıtica es χ2 < χ1−α/2 o χ2 > χα/2. Para la alternativa unilateral σ2 < σ2 0, la regi´on cr´ıtica es χ2 < χ1−α/2; y para la alternativa unilateral σ2 > σ2 0, la regi´on cr´ıtica es χ2 > χα/2.
  • 15. PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA PRUEBAS DE HIP ´OTESIS PARA UNA MUESTRA EJEMPLO: PRUEBA SOBRE LA VARIANZA POBLACIONAL Se deben supervisar las aflotoxinas ocasionadas por moho en cosechas de cacahuate en Virginia. Una muestra de 64 lotes de cacahuate revela niveles de 24.17 ppm, en promedio, con una varianza de 4.25 ppm. Pruebe la hip´otesis de que σ2 = 4,2 ppm contra la alternativa de que σ2 = 4,2 ppm. Utilice un valor P en sus conclusiones. Soluci´on: 1 Planteamiento de hip´otesis: H0 : σ2 = 4,2 H1 : σ2 = 4,2 2 Nivel de significancia: α = 0,05 (Seleccionado arbitrariamente) 3 Establecer regi´on cr´ıtica: χ2 (63,0,975) = 42,9644 y χ2 (63,0,025) = 86,8153 4 Estad´ıstico de prueba: χ2 = (63)(4,25) 4,2 χ2 = 63,75 5 Decisi´on: No existe evidencia suficiente para afirmar σ2 no es igual a 4.2 a un nivel de significancia del 5 %.