SlideShare una empresa de Scribd logo
1
Ejercicios resueltos y propuestos sobre tests no
paramétricos
(Unidad 3)
Ejercicio 1 Los siguientes datos son las edades de una muestra de personas
seleccionadas entre los visitantes de un Bingo.
32, 23, 64, 31, 74, 44, 61, 33, 66, 73,
27, 65, 40, 54, 23, 43, 58, 87, 58, 62.
68, 89, 93, 24, 73, 42, 33, 63, 36, 48,
77, 75, 37, 59, 70, 61, 43, 68, 54, 29,
48, 81, 57, 97, 35, 58, 56, 58, 57, 45
Realiza un test Chi-cuadrado de bondad de ajuste para decidir si puede
aceptarse que las edades sigan una distribución normal.
Ordenamos los datos de menor a mayor y realizamos una tabla de fre-
cuencias con 4 clases.
Clase [20,40) [40,60) [60,80) [80, 100) Total
Frecuencia 12 18 15 5 50
Tenemos que hallar una estimación para la media y la desviación típica.
Usamos en esta ocasión la media y la desviación típica de la muestra como
estimadores. Para realizar los cálculos, y con el proposito de simplificarlos se
han empleado la tabla de datos agrupados en lugar de los datos primitivos,
resultando:
ˆµ = ¯x = 55.2, ˆσ = S = 18.7
Calculamos ahora la probabilidad para cada clase usando la distribución
N(55.2, 18.7)
La probabilidad que correspondería a las distintas clases si se cumple la
hipótesis nula de que los datos siguen una distribución N(55.2, 18.7) es:
P(x ≤ 40) = NormalDist(40; 55.2, 18.7) = 0.208 16
P(40 < x ≤ 60) = NormalDist(60; 55.2, 18.7)−NormalDist(40; 55.2, 18.7) =
= 0.601 29 − 0.208 16 = 0.393 13
P(60 < x ≤ 80) = NormalDist(80; 55.2, 18.7)−NormalDist(60; 55.2, 18.7) =
= 0.907 61 − 0.601 29 = 0.306 32
P(80 < x) = 1 − NormalDist(80; 55.2, 18.7) = 9. 238 6 × 10−2
Multiplicamos por el número total de datos estas probabilidades para
obtener la frecuencia esperada, npi :
2
Clase (-∞,40] (40,60] (60,80] (80,-∞] Total
ni 12 18 15 5 50
pi 0.21 0.39 0.31 0.09 1
npi 10.5 19. 66 15. 32 4. 5 50
El valor experimental de Chi es:
χ2 = (12−10.5)2
10.5 + (18−19.66)2
19.66 + (15−15.32)2
15.32 + (5−4.5)2
4.5 = 0.416 69
Hallando el valor crítico que corresponde a χ2
4−2−1,0.95 = ChiSquareInv(0.95; 1) =
3. 84, resulta que el intervalo de aceptación es (0,3.84). Como el valor expe-
rimental, 0.41669, pertenece a este intervalo se decide aceptar que los datos
siguen una distribución N(55.2, 18.7).
Ejercicio 2 Se han seleccionado aleatoriamente una muestra de 82 estu-
diantes de Instituto y otra con 46 estudiantes de centros privados y se ha
considerado la nota en Educación Física para cada uno de ellos. Los datos
obtenidos vienen resumidos en la siguiente tabla de contingencia
Insuf suf o bien notable sobresaliente Total
centro privado 6 14 17 9 46
Instituto 30 32 17 3 82
36 46 34 12 128
Se desea contrastar la hipótesis de que la distribución de notas en Edu-
cación física es independiente del tipo de centro de Enseñanza.
Para aplicar el test Chi-cuadrado aplicable a tablas de contingencia halla-
mos, en primer lugar, las frecuencias esperadas caso de cumplirse la hipótesis
nula. Se calculan de la forma siguiente:
Insuf suf o bien notable sobresaliente
c. priv 128 · 46
128 · 36
128 128 · 46
128 · 46
128 128 · 46
128 · 34
128 128 · 46
128 · 12
128
Inst. 128 · 82
128 · 36
128 128 · 82
128 · 46
128 128 · 82
128 · 34
128 128 · 82
128 · 12
128
Tomando los valores:
Insuf suf o bien notable sobresaliente Total
centro privado 12. 9 16. 5 12. 2 4. 3 46
Instituto 23. 1 29. 5 21. 8 7.7 82
36 46 34 12 128
3
Evaluamos el valor experimental del estadístico de contraste:
χ2 = (6−12.9)2
12.9 + (14−16.5)2
16.5 + · · · + (17−21.8)2
21.8 + (3−7.7)2
7.7 = 17.3
Comparando este valor con el valor crítico de este test que resulta ser
χ2
(4−1)(2−1),0.95 = 7.815
En este caso el valor experimental queda fuera del intervalo de aceptación,
por tanto se rechaza la hipótesis nula y se concluye que el tipo de centro parece
tener alguna influencia en la distribución de las notas de Educación Física.
Ejercicio 3 Para comprobar si la velocidad con la que dos ordenadores eje-
cutan los programas es similar se han seleccionado 9 programas de análoga
dificultad, que se han ejecutado en estos ordenadores. Se ha seleccionado
aleatoriamente el programa que se va a ejecutar en cada ordenador. Los
tiempos de ejecución de estos programas según el ordenador en que se ha
ejecutado viene recogido en la siguiente tabla:
Ordenador B A A B A B B A B
Tiempo 8.52 8.00 8.61 8.67 8.23 8.69 8.68 8.12 8.82
¿Se pueden concluir que ambos ordenadores tardan el mismo tiempo en
la ejecución de los programas.?
Para tomar una decisión vamos a emplear el test de Wilcoxon para con-
trastar dos muestras independientes.
Ordenador B A A B A B B A B
Tiempo 8.52 8.00 8.61 8.67 8.23 8.69 8.68 8.12 8.82
Rangos 4 1 5 6 3 8 7 2 9
Considerando la suma de los rangos de la muestra de menor tamaño,
1+5+3+2 = 11, y consultando en la tabla adecuada resulta que los intervalos
de aceptación para la hipótesis nula son (12, 28) al 90% de confianza y (11, 29)
al 95% de confianza. Por los tanto en ambos casos se rechaza la hipótesis nula
y se concluye que los ordenadores considerados no ejecutan los programas con
la misma velocidad.
Ejercicio 4 Considerando los datos siguientes, que por conveniencia se pre-
sentan ordenados:
23.8-26.0-26.9-27.4-28.0-30.3-30.7-31.2-31.3-32.8-33.2-33.9-34.3-34.9-35.0
contrastar, al 95% de confianza, la hipótesis de que el valor de su mediana
es 30 contra la alternativa de que no vale 30.
4
En primer lugar restamos a estos valores el valor propuesto para la me-
diana, resultando:
-6.2, -4.0, -3.1, —2.6, -2.0, 0.3, 0.7, 1.2, 1.3, 2.8, 3.2, 3.9, 4.3, 4.9, 5.0
Ordenandolos por orden de sus valores absolutos resulta:
0.3, 0.7, 1.2, 1.3, -2.0, —2.6, 2.8 -3.1, 3.2, 3.9, -4.0, 4.3, 4.9, 5.0, -6.2
Asignando ahora los rangos resultan
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
Los rangos de los valores negativos son 5, 6, 8, 11, 15. La suma de estos
valores, que es el estadístico de contraste resulta:
6 + 7 + 8 + 11 + 15 = 47
Consultando la tabla adecuada, resulta como región de aceptación (25,
95), que contiene el valor 47, así que no rechaza el valor 30 para la mediana.
Ejercicios propuestos
Ejercicio 5 Comprobar si los datos siguientes, obtenidos con el generador de
números aleatorios de SWP, apoyan la hipótesis de que el generador está bien
programado (generan valores de una distribución U(0, 1)). Emplead cinco
clases de igual amplitud.
0.437 88, 0.773 48, 0.494 65, 0.319 8, 0.169 8, 0.672 27, 0.809 02, 0.515 59,
0.042 26, 0.182 82, 0.348 55, 0.307 36, 0.783 92, 0.323 71, 0.315 60, 3. 071 8×
10−2,
0.690 65, 0.607 36, 0.398 60, 2. 168 1×10−2, 0.890 32, 0.983 29, 0.139 6, 0.226 39,
0.660 60, 0.742 93, 0.873 2, 0.519 , 0.426 76, 0.734 85, 0.966 90, 0.771 51,
0.808 92, 0.798 18, 0.123 27, 0.556 45, 0.930 97, 0.254 07, 0.615 81, 0.296 01,
0.348 44, 5. 374 1×10−2, 0.641 75, 0.520 51, 0.625 50, 0.675 22, 0.690 63, 0.353 67,
0.109 98, 0.636 73
Ejercicio 6 Los Estudiantes de una Escuela de Ingeniería proceden de Ba-
chillerato o de Formación Profesional. Se desea saber si este hecho tiene
influencia en que el estudiante abandone sus estudios antes de 7 años de
cursar la carrera. Con este objeto se ha realizado una encuesta sobre una
muestra de ambos grupos de alumnos, obteniendóse los siguientes resultados:
Si abandonarón No abandonaron
Bachillerato 24 50
Form. profesional 6 10
¿Qué conclusión debe adoptarse al 95% de Confianza?
Ejercicio 7 Se desea comparar la eficacia de dos equipos de trabajo que re-
alizan su labor en dos plantas diferentes. Para ello se ha considerado el
5
número medio de artículos por hora que se termina en cada planta en ciertos
días elegidos aleatoriamente. Las pruebas se han llevado a cabo durante 10
días, revisando cada día el trábajo terminado por uno sólo de los grupos. Los
resultados obtenidos en cada planta han sido.
Planta 1 7.3, 6.9, 7.2, 7.8, 7.2
Planta 2 7.4, 6.8, 6.9, 6.7, 7.1
¿Puede aceptarse que la eficacia de los equipos es similar al 95% de confianza?
Ejercicio 8 Utilizar el test de las rachas para decidir, al 95% de confianza
si los valores siguientes pueden considerarse generados aleatoriamente, por
no contener pautas ni tendencias: 3, 3, 6, 0, 4, 8, 4, 5, 4, 4
107.552.50
8
6
4
2
0
x
y
x
y

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidades
Maestros Online
 
Notación científica
Notación científicaNotación científica
Notación científica
Rosa E Padilla
 
Estimacion de la_media_poblacional
Estimacion de la_media_poblacionalEstimacion de la_media_poblacional
Estimacion de la_media_poblacional
Estefany Zavaleta
 
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística iiEjercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
Eliza Yanayaco Paucar
 
6º grado de primaria - Aritmética 1
6º grado de primaria - Aritmética 16º grado de primaria - Aritmética 1
6º grado de primaria - Aritmética 1
Recursos Educativos .Net
 
6º grado de primaria - Aritmética 2
6º grado de primaria - Aritmética 26º grado de primaria - Aritmética 2
6º grado de primaria - Aritmética 2
Recursos Educativos .Net
 
6to grado aritmetica
6to grado aritmetica6to grado aritmetica
6to grado aritmetica
Sandra García
 
ESTADISTICA
ESTADISTICAESTADISTICA

La actualidad más candente (8)

Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidades
 
Notación científica
Notación científicaNotación científica
Notación científica
 
Estimacion de la_media_poblacional
Estimacion de la_media_poblacionalEstimacion de la_media_poblacional
Estimacion de la_media_poblacional
 
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística iiEjercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
 
6º grado de primaria - Aritmética 1
6º grado de primaria - Aritmética 16º grado de primaria - Aritmética 1
6º grado de primaria - Aritmética 1
 
6º grado de primaria - Aritmética 2
6º grado de primaria - Aritmética 26º grado de primaria - Aritmética 2
6º grado de primaria - Aritmética 2
 
6to grado aritmetica
6to grado aritmetica6to grado aritmetica
6to grado aritmetica
 
ESTADISTICA
ESTADISTICAESTADISTICA
ESTADISTICA
 

Similar a 2. ejercicios pruebas_no_param_tricas

2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
Investigacion Economia
 
Presentación Tema 2.pptx
Presentación Tema 2.pptxPresentación Tema 2.pptx
Presentación Tema 2.pptx
JosephBaca6
 
Estadística Aplicada a la Psicología
Estadística Aplicada a la PsicologíaEstadística Aplicada a la Psicología
Estadística Aplicada a la Psicología
Carlos Castro
 
Presentación de ejercicio ent 5
Presentación de ejercicio ent 5Presentación de ejercicio ent 5
Presentación de ejercicio ent 5
GERENCIA MTTO 3ER CORTE
 
Clase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docxClase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docx
novamatetica
 
Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2
Tensor
 
Probabilidad clase 2 3
Probabilidad clase 2 3Probabilidad clase 2 3
Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2
Tensor
 
Estadística
Estadística Estadística
Estadística
Carlos Castro
 
Medidas de tendencia central y dispercion
Medidas de tendencia central y dispercionMedidas de tendencia central y dispercion
Medidas de tendencia central y dispercion
Jose Ojeda
 
Andrea_Quijano
Andrea_QuijanoAndrea_Quijano
Andrea_Quijano
Javier Sebastian
 
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docxSesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
EdyBenjaminUrbinaAlv1
 
Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidades
Maestros en Linea MX
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
FERNANDO LOBOA
 
Trabajos de estadistika
Trabajos de estadistikaTrabajos de estadistika
Trabajos de estadistika
marianancy91
 
Trabajos de estadistika
Trabajos de estadistikaTrabajos de estadistika
Trabajos de estadistika
marianancy91
 
Estadistica soluciones
Estadistica solucionesEstadistica soluciones
Estadistica soluciones
William Murga Cruces
 
Compendio 5
Compendio 5Compendio 5
Compendio 5
Jana Sanchez
 
Compendio 5
Compendio 5Compendio 5
Compendio 5
Jana Sanchez
 
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdfTECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
Valeria García Gutierrez
 

Similar a 2. ejercicios pruebas_no_param_tricas (20)

2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
2. ejercicios pruebas_no_parametricas (1)
 
Presentación Tema 2.pptx
Presentación Tema 2.pptxPresentación Tema 2.pptx
Presentación Tema 2.pptx
 
Estadística Aplicada a la Psicología
Estadística Aplicada a la PsicologíaEstadística Aplicada a la Psicología
Estadística Aplicada a la Psicología
 
Presentación de ejercicio ent 5
Presentación de ejercicio ent 5Presentación de ejercicio ent 5
Presentación de ejercicio ent 5
 
Clase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docxClase #5 Histograma.docx
Clase #5 Histograma.docx
 
Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2
 
Probabilidad clase 2 3
Probabilidad clase 2 3Probabilidad clase 2 3
Probabilidad clase 2 3
 
Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2Variables aleatorias parte 2
Variables aleatorias parte 2
 
Estadística
Estadística Estadística
Estadística
 
Medidas de tendencia central y dispercion
Medidas de tendencia central y dispercionMedidas de tendencia central y dispercion
Medidas de tendencia central y dispercion
 
Andrea_Quijano
Andrea_QuijanoAndrea_Quijano
Andrea_Quijano
 
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docxSesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
Sesion 5 - Medidas de Dispersión (2).docx
 
Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidades
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Trabajos de estadistika
Trabajos de estadistikaTrabajos de estadistika
Trabajos de estadistika
 
Trabajos de estadistika
Trabajos de estadistikaTrabajos de estadistika
Trabajos de estadistika
 
Estadistica soluciones
Estadistica solucionesEstadistica soluciones
Estadistica soluciones
 
Compendio 5
Compendio 5Compendio 5
Compendio 5
 
Compendio 5
Compendio 5Compendio 5
Compendio 5
 
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdfTECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
TECNOLOGÍA DIAGRAMA DE PARETO.pdf
 

Más de Darwin Izurieta Calle

INCINERADORES.pptx
INCINERADORES.pptxINCINERADORES.pptx
INCINERADORES.pptx
Darwin Izurieta Calle
 
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptxPCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
Darwin Izurieta Calle
 
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptxTRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
Darwin Izurieta Calle
 
Identificación de factores condiciones iluminación.pdf
Identificación de factores condiciones iluminación.pdfIdentificación de factores condiciones iluminación.pdf
Identificación de factores condiciones iluminación.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdfGuía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
ISOTR 12295.pdf
ISOTR 12295.pdfISOTR 12295.pdf
ISOTR 12295.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdfNTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdfNTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
TABLAS MÉTODO OWAS.pdf
TABLAS MÉTODO OWAS.pdfTABLAS MÉTODO OWAS.pdf
TABLAS MÉTODO OWAS.pdf
Darwin Izurieta Calle
 
Ergonomía en el trabajo
Ergonomía en el trabajoErgonomía en el trabajo
Ergonomía en el trabajo
Darwin Izurieta Calle
 
Acuerdo ministerial-398-vih-sida
Acuerdo ministerial-398-vih-sidaAcuerdo ministerial-398-vih-sida
Acuerdo ministerial-398-vih-sida
Darwin Izurieta Calle
 
Final final soldadura
Final final soldaduraFinal final soldadura
Final final soldadura
Darwin Izurieta Calle
 
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientales
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientalesCaracterizacion de aspectos e impactos ambientales
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientales
Darwin Izurieta Calle
 
Buen vivir
Buen vivirBuen vivir
Balance score-card-informe
Balance score-card-informeBalance score-card-informe
Balance score-card-informe
Darwin Izurieta Calle
 

Más de Darwin Izurieta Calle (15)

INCINERADORES.pptx
INCINERADORES.pptxINCINERADORES.pptx
INCINERADORES.pptx
 
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptxPCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
PCA-SEG-003. Comité paritario (1).pptx
 
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptxTRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
TRIPTICO FACTORES DE RIESGOS.pptx
 
Identificación de factores condiciones iluminación.pdf
Identificación de factores condiciones iluminación.pdfIdentificación de factores condiciones iluminación.pdf
Identificación de factores condiciones iluminación.pdf
 
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdfGuía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
Guía para la identificación de peligros ergonómicos.pdf
 
ISOTR 12295.pdf
ISOTR 12295.pdfISOTR 12295.pdf
ISOTR 12295.pdf
 
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdfNTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_2_v_EMPUJE_Y_TRACCION.pdf
 
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdfNTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
NTE_INEN_ISO_11228_1_LEVANTAMIENTO_Y_TRA.pdf
 
TABLAS MÉTODO OWAS.pdf
TABLAS MÉTODO OWAS.pdfTABLAS MÉTODO OWAS.pdf
TABLAS MÉTODO OWAS.pdf
 
Ergonomía en el trabajo
Ergonomía en el trabajoErgonomía en el trabajo
Ergonomía en el trabajo
 
Acuerdo ministerial-398-vih-sida
Acuerdo ministerial-398-vih-sidaAcuerdo ministerial-398-vih-sida
Acuerdo ministerial-398-vih-sida
 
Final final soldadura
Final final soldaduraFinal final soldadura
Final final soldadura
 
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientales
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientalesCaracterizacion de aspectos e impactos ambientales
Caracterizacion de aspectos e impactos ambientales
 
Buen vivir
Buen vivirBuen vivir
Buen vivir
 
Balance score-card-informe
Balance score-card-informeBalance score-card-informe
Balance score-card-informe
 

Último

pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptxpueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
RAMIREZNICOLE
 
3° SES COMU LUN10 CUENTO DIA DEL PADRE 933623393 PROF YESSENIA (1).docx
3° SES COMU LUN10  CUENTO DIA DEL PADRE  933623393 PROF YESSENIA (1).docx3° SES COMU LUN10  CUENTO DIA DEL PADRE  933623393 PROF YESSENIA (1).docx
3° SES COMU LUN10 CUENTO DIA DEL PADRE 933623393 PROF YESSENIA (1).docx
rosannatasaycoyactay
 
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
lizeth671681
 
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdfBlogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
lautyzaracho4
 
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJAPANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
estroba5
 
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdfExamen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
20minutos
 
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdfGuia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Demetrio Ccesa Rayme
 
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdfFEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
Jose Luis Jimenez Rodriguez
 
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdfTodo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
La Paradoja educativa
 
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
20minutos
 
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJELA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
jecgjv
 
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdfSesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
https://gramadal.wordpress.com/
 
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
valerytorresmendizab
 
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURAEl ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
Armando920824
 
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdfEl Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
Robert Zuñiga Vargas
 
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdfPresentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
H4RV3YH3RN4ND3Z
 
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Docentes y el uso de chatGPT   en el Aula Ccesa007.pdfDocentes y el uso de chatGPT   en el Aula Ccesa007.pdf
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Demetrio Ccesa Rayme
 
Camus, Albert - El Extranjero.pdf
Camus, Albert -        El Extranjero.pdfCamus, Albert -        El Extranjero.pdf
Camus, Albert - El Extranjero.pdf
AlexDeLonghi
 
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZACORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
Sandra Mariela Ballón Aguedo
 

Último (20)

pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptxpueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
 
3° SES COMU LUN10 CUENTO DIA DEL PADRE 933623393 PROF YESSENIA (1).docx
3° SES COMU LUN10  CUENTO DIA DEL PADRE  933623393 PROF YESSENIA (1).docx3° SES COMU LUN10  CUENTO DIA DEL PADRE  933623393 PROF YESSENIA (1).docx
3° SES COMU LUN10 CUENTO DIA DEL PADRE 933623393 PROF YESSENIA (1).docx
 
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
leyenda, mito, copla,juego de palabras ,epopeya,cantar de gestas,corrido popu...
 
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdfBlogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
Blogs_y_Educacion_Por Zaracho Lautaro_.pdf
 
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJAPANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
PANDERETAS DECORADAS CON MOTIVOS DE LA RIOJA
 
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdfExamen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
Examen Lengua y Literatura EVAU Andalucía.pdf
 
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdfGuia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
 
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdfFEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
 
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdfTodo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
Todo sobre el acta constitutiva de la empresa.pdf
 
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
 
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJELA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE
 
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdfSesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
Sesión: El espiritismo desenmascarado.pdf
 
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
665033394-TODAS-LAS-SANGRES-resumen-Por-Capitulos.pdf
 
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURAEl ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
El ensayo mexicano en el siglo XX LITERATURA
 
A VISITA DO SENHOR BISPO .
A VISITA DO SENHOR BISPO                .A VISITA DO SENHOR BISPO                .
A VISITA DO SENHOR BISPO .
 
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdfEl Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
 
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdfPresentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
Presentación Curso C. Diferencial - 2024-1.pdf
 
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Docentes y el uso de chatGPT   en el Aula Ccesa007.pdfDocentes y el uso de chatGPT   en el Aula Ccesa007.pdf
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
 
Camus, Albert - El Extranjero.pdf
Camus, Albert -        El Extranjero.pdfCamus, Albert -        El Extranjero.pdf
Camus, Albert - El Extranjero.pdf
 
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZACORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
CORREOS SEGUNDO 2024 HONORIO DELGADO ESPINOZA
 

2. ejercicios pruebas_no_param_tricas

  • 1. 1 Ejercicios resueltos y propuestos sobre tests no paramétricos (Unidad 3) Ejercicio 1 Los siguientes datos son las edades de una muestra de personas seleccionadas entre los visitantes de un Bingo. 32, 23, 64, 31, 74, 44, 61, 33, 66, 73, 27, 65, 40, 54, 23, 43, 58, 87, 58, 62. 68, 89, 93, 24, 73, 42, 33, 63, 36, 48, 77, 75, 37, 59, 70, 61, 43, 68, 54, 29, 48, 81, 57, 97, 35, 58, 56, 58, 57, 45 Realiza un test Chi-cuadrado de bondad de ajuste para decidir si puede aceptarse que las edades sigan una distribución normal. Ordenamos los datos de menor a mayor y realizamos una tabla de fre- cuencias con 4 clases. Clase [20,40) [40,60) [60,80) [80, 100) Total Frecuencia 12 18 15 5 50 Tenemos que hallar una estimación para la media y la desviación típica. Usamos en esta ocasión la media y la desviación típica de la muestra como estimadores. Para realizar los cálculos, y con el proposito de simplificarlos se han empleado la tabla de datos agrupados en lugar de los datos primitivos, resultando: ˆµ = ¯x = 55.2, ˆσ = S = 18.7 Calculamos ahora la probabilidad para cada clase usando la distribución N(55.2, 18.7) La probabilidad que correspondería a las distintas clases si se cumple la hipótesis nula de que los datos siguen una distribución N(55.2, 18.7) es: P(x ≤ 40) = NormalDist(40; 55.2, 18.7) = 0.208 16 P(40 < x ≤ 60) = NormalDist(60; 55.2, 18.7)−NormalDist(40; 55.2, 18.7) = = 0.601 29 − 0.208 16 = 0.393 13 P(60 < x ≤ 80) = NormalDist(80; 55.2, 18.7)−NormalDist(60; 55.2, 18.7) = = 0.907 61 − 0.601 29 = 0.306 32 P(80 < x) = 1 − NormalDist(80; 55.2, 18.7) = 9. 238 6 × 10−2 Multiplicamos por el número total de datos estas probabilidades para obtener la frecuencia esperada, npi :
  • 2. 2 Clase (-∞,40] (40,60] (60,80] (80,-∞] Total ni 12 18 15 5 50 pi 0.21 0.39 0.31 0.09 1 npi 10.5 19. 66 15. 32 4. 5 50 El valor experimental de Chi es: χ2 = (12−10.5)2 10.5 + (18−19.66)2 19.66 + (15−15.32)2 15.32 + (5−4.5)2 4.5 = 0.416 69 Hallando el valor crítico que corresponde a χ2 4−2−1,0.95 = ChiSquareInv(0.95; 1) = 3. 84, resulta que el intervalo de aceptación es (0,3.84). Como el valor expe- rimental, 0.41669, pertenece a este intervalo se decide aceptar que los datos siguen una distribución N(55.2, 18.7). Ejercicio 2 Se han seleccionado aleatoriamente una muestra de 82 estu- diantes de Instituto y otra con 46 estudiantes de centros privados y se ha considerado la nota en Educación Física para cada uno de ellos. Los datos obtenidos vienen resumidos en la siguiente tabla de contingencia Insuf suf o bien notable sobresaliente Total centro privado 6 14 17 9 46 Instituto 30 32 17 3 82 36 46 34 12 128 Se desea contrastar la hipótesis de que la distribución de notas en Edu- cación física es independiente del tipo de centro de Enseñanza. Para aplicar el test Chi-cuadrado aplicable a tablas de contingencia halla- mos, en primer lugar, las frecuencias esperadas caso de cumplirse la hipótesis nula. Se calculan de la forma siguiente: Insuf suf o bien notable sobresaliente c. priv 128 · 46 128 · 36 128 128 · 46 128 · 46 128 128 · 46 128 · 34 128 128 · 46 128 · 12 128 Inst. 128 · 82 128 · 36 128 128 · 82 128 · 46 128 128 · 82 128 · 34 128 128 · 82 128 · 12 128 Tomando los valores: Insuf suf o bien notable sobresaliente Total centro privado 12. 9 16. 5 12. 2 4. 3 46 Instituto 23. 1 29. 5 21. 8 7.7 82 36 46 34 12 128
  • 3. 3 Evaluamos el valor experimental del estadístico de contraste: χ2 = (6−12.9)2 12.9 + (14−16.5)2 16.5 + · · · + (17−21.8)2 21.8 + (3−7.7)2 7.7 = 17.3 Comparando este valor con el valor crítico de este test que resulta ser χ2 (4−1)(2−1),0.95 = 7.815 En este caso el valor experimental queda fuera del intervalo de aceptación, por tanto se rechaza la hipótesis nula y se concluye que el tipo de centro parece tener alguna influencia en la distribución de las notas de Educación Física. Ejercicio 3 Para comprobar si la velocidad con la que dos ordenadores eje- cutan los programas es similar se han seleccionado 9 programas de análoga dificultad, que se han ejecutado en estos ordenadores. Se ha seleccionado aleatoriamente el programa que se va a ejecutar en cada ordenador. Los tiempos de ejecución de estos programas según el ordenador en que se ha ejecutado viene recogido en la siguiente tabla: Ordenador B A A B A B B A B Tiempo 8.52 8.00 8.61 8.67 8.23 8.69 8.68 8.12 8.82 ¿Se pueden concluir que ambos ordenadores tardan el mismo tiempo en la ejecución de los programas.? Para tomar una decisión vamos a emplear el test de Wilcoxon para con- trastar dos muestras independientes. Ordenador B A A B A B B A B Tiempo 8.52 8.00 8.61 8.67 8.23 8.69 8.68 8.12 8.82 Rangos 4 1 5 6 3 8 7 2 9 Considerando la suma de los rangos de la muestra de menor tamaño, 1+5+3+2 = 11, y consultando en la tabla adecuada resulta que los intervalos de aceptación para la hipótesis nula son (12, 28) al 90% de confianza y (11, 29) al 95% de confianza. Por los tanto en ambos casos se rechaza la hipótesis nula y se concluye que los ordenadores considerados no ejecutan los programas con la misma velocidad. Ejercicio 4 Considerando los datos siguientes, que por conveniencia se pre- sentan ordenados: 23.8-26.0-26.9-27.4-28.0-30.3-30.7-31.2-31.3-32.8-33.2-33.9-34.3-34.9-35.0 contrastar, al 95% de confianza, la hipótesis de que el valor de su mediana es 30 contra la alternativa de que no vale 30.
  • 4. 4 En primer lugar restamos a estos valores el valor propuesto para la me- diana, resultando: -6.2, -4.0, -3.1, —2.6, -2.0, 0.3, 0.7, 1.2, 1.3, 2.8, 3.2, 3.9, 4.3, 4.9, 5.0 Ordenandolos por orden de sus valores absolutos resulta: 0.3, 0.7, 1.2, 1.3, -2.0, —2.6, 2.8 -3.1, 3.2, 3.9, -4.0, 4.3, 4.9, 5.0, -6.2 Asignando ahora los rangos resultan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 Los rangos de los valores negativos son 5, 6, 8, 11, 15. La suma de estos valores, que es el estadístico de contraste resulta: 6 + 7 + 8 + 11 + 15 = 47 Consultando la tabla adecuada, resulta como región de aceptación (25, 95), que contiene el valor 47, así que no rechaza el valor 30 para la mediana. Ejercicios propuestos Ejercicio 5 Comprobar si los datos siguientes, obtenidos con el generador de números aleatorios de SWP, apoyan la hipótesis de que el generador está bien programado (generan valores de una distribución U(0, 1)). Emplead cinco clases de igual amplitud. 0.437 88, 0.773 48, 0.494 65, 0.319 8, 0.169 8, 0.672 27, 0.809 02, 0.515 59, 0.042 26, 0.182 82, 0.348 55, 0.307 36, 0.783 92, 0.323 71, 0.315 60, 3. 071 8× 10−2, 0.690 65, 0.607 36, 0.398 60, 2. 168 1×10−2, 0.890 32, 0.983 29, 0.139 6, 0.226 39, 0.660 60, 0.742 93, 0.873 2, 0.519 , 0.426 76, 0.734 85, 0.966 90, 0.771 51, 0.808 92, 0.798 18, 0.123 27, 0.556 45, 0.930 97, 0.254 07, 0.615 81, 0.296 01, 0.348 44, 5. 374 1×10−2, 0.641 75, 0.520 51, 0.625 50, 0.675 22, 0.690 63, 0.353 67, 0.109 98, 0.636 73 Ejercicio 6 Los Estudiantes de una Escuela de Ingeniería proceden de Ba- chillerato o de Formación Profesional. Se desea saber si este hecho tiene influencia en que el estudiante abandone sus estudios antes de 7 años de cursar la carrera. Con este objeto se ha realizado una encuesta sobre una muestra de ambos grupos de alumnos, obteniendóse los siguientes resultados: Si abandonarón No abandonaron Bachillerato 24 50 Form. profesional 6 10 ¿Qué conclusión debe adoptarse al 95% de Confianza? Ejercicio 7 Se desea comparar la eficacia de dos equipos de trabajo que re- alizan su labor en dos plantas diferentes. Para ello se ha considerado el
  • 5. 5 número medio de artículos por hora que se termina en cada planta en ciertos días elegidos aleatoriamente. Las pruebas se han llevado a cabo durante 10 días, revisando cada día el trábajo terminado por uno sólo de los grupos. Los resultados obtenidos en cada planta han sido. Planta 1 7.3, 6.9, 7.2, 7.8, 7.2 Planta 2 7.4, 6.8, 6.9, 6.7, 7.1 ¿Puede aceptarse que la eficacia de los equipos es similar al 95% de confianza? Ejercicio 8 Utilizar el test de las rachas para decidir, al 95% de confianza si los valores siguientes pueden considerarse generados aleatoriamente, por no contener pautas ni tendencias: 3, 3, 6, 0, 4, 8, 4, 5, 4, 4 107.552.50 8 6 4 2 0 x y x y