Las pruebas paramétricas permiten realizar contrastes de hipótesis sobre la media, proporción y varianza de una o dos poblaciones utilizando distribuciones como la normal o t de Student. El documento presenta un ejemplo de contrastar si la media de la altura de una muestra difiere significativamente del valor poblacional reportado, concluyendo que sí difiere. También contrasta si la media de una variable difiere de otra utilizando datos independientes, concluyendo que no difieren.
Este documento describe el contraste de hipótesis o prueba de decisión estadística, que permite comprobar afirmaciones sobre los parámetros de una población. Explica que un contraste de hipótesis involucra una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, y describe cómo se establecen las regiones de aceptación y rechazo para decidir cuál hipótesis se acepta. También cubre contrastes unilaterales y bilaterales, y define los errores tipo I y II que pueden ocurrir al realizar un contra
El documento describe los conceptos básicos de las hipótesis y los contrastes de hipótesis. Explica que una hipótesis es una conjetura sobre un parámetro poblacional, mientras que un contraste de hipótesis permite tomar una decisión sobre la validez de la hipótesis planteada comparando el valor empírico de un estadístico con el valor supuesto para el parámetro bajo la hipótesis nula. También define los tipos de errores y los niveles de significación que se usan para realizar contrastes paramé
Este documento introduce los conceptos de estimación puntual y contraste de hipótesis. Explica que un estimador es una función de los valores de la muestra que se usa para aproximar un parámetro poblacional. Luego describe los dos tipos de estimación - puntual y por intervalo - y los elementos clave de un contraste de hipótesis como la hipótesis nula, hipótesis alternativa, errores tipo I y II. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo aplicar un contraste de hipótesis para evaluar si los datos de un estudio siguen una
Este documento introduce los conceptos básicos de la bioestadística de hipótesis, incluyendo la diferencia entre hipótesis nula y alternativa, el nivel de significación, la significación estadística, y los tipos de error que pueden ocurrir al tomar decisiones sobre hipótesis. Explica que la hipótesis nula se contrasta frente a la evidencia de los datos y no debe ser rechazada sin una buena razón, mientras que la hipótesis alternativa no debe ser aceptada sin una gran evidencia a su favor.
Este documento describe los conceptos y pasos clave de las pruebas de hipótesis estadísticas. Define hipótesis nula y alternativa, y explica cómo plantearlas y contrastarlas usando estadísticos de prueba y reglas de decisión con un nivel de significación dado. Incluye ejemplos de pruebas para medias, proporciones y bondad de ajuste a una distribución.
El documento presenta un capítulo sobre pruebas de hipótesis, incluyendo definiciones básicas, diferentes tipos de pruebas (bilateral, unilateral), cálculos para varianzas conocidas y desconocidas, y ejemplos de aplicación a una y múltiples poblaciones. Cubre temas como pruebas para medias, proporciones y comparaciones entre dos muestras. El objetivo es enseñar los conceptos y métodos estadí
Este documento describe las pruebas de hipótesis, un procedimiento estadístico para decidir cuál de dos hipótesis complementarias sobre un parámetro de población es más probable basado en una muestra. Se definen las hipótesis nula e hipótesis alternativa, y se explican conceptos como los niveles de significancia, los tipos de errores, y cómo usar estadísticos de prueba y valores críticos para decidir si rechazar o no la hipótesis nula. El documento también proporciona ejemplos numéric
Este documento presenta conceptos básicos sobre prueba de hipótesis. Explica que una hipótesis estadística es una afirmación sobre un valor poblacional y que una prueba de hipótesis determina si dicha afirmación es razonable. Detalla los pasos para identificar la hipótesis nula y alternativa, y define conceptos como región crítica, nivel de significación y significación p. El objetivo es decidir si se rechaza o no la hipótesis nula basado en la evidencia de la muestra.
Este documento describe el contraste de hipótesis o prueba de decisión estadística, que permite comprobar afirmaciones sobre los parámetros de una población. Explica que un contraste de hipótesis involucra una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, y describe cómo se establecen las regiones de aceptación y rechazo para decidir cuál hipótesis se acepta. También cubre contrastes unilaterales y bilaterales, y define los errores tipo I y II que pueden ocurrir al realizar un contra
El documento describe los conceptos básicos de las hipótesis y los contrastes de hipótesis. Explica que una hipótesis es una conjetura sobre un parámetro poblacional, mientras que un contraste de hipótesis permite tomar una decisión sobre la validez de la hipótesis planteada comparando el valor empírico de un estadístico con el valor supuesto para el parámetro bajo la hipótesis nula. También define los tipos de errores y los niveles de significación que se usan para realizar contrastes paramé
Este documento introduce los conceptos de estimación puntual y contraste de hipótesis. Explica que un estimador es una función de los valores de la muestra que se usa para aproximar un parámetro poblacional. Luego describe los dos tipos de estimación - puntual y por intervalo - y los elementos clave de un contraste de hipótesis como la hipótesis nula, hipótesis alternativa, errores tipo I y II. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo aplicar un contraste de hipótesis para evaluar si los datos de un estudio siguen una
Este documento introduce los conceptos básicos de la bioestadística de hipótesis, incluyendo la diferencia entre hipótesis nula y alternativa, el nivel de significación, la significación estadística, y los tipos de error que pueden ocurrir al tomar decisiones sobre hipótesis. Explica que la hipótesis nula se contrasta frente a la evidencia de los datos y no debe ser rechazada sin una buena razón, mientras que la hipótesis alternativa no debe ser aceptada sin una gran evidencia a su favor.
Este documento describe los conceptos y pasos clave de las pruebas de hipótesis estadísticas. Define hipótesis nula y alternativa, y explica cómo plantearlas y contrastarlas usando estadísticos de prueba y reglas de decisión con un nivel de significación dado. Incluye ejemplos de pruebas para medias, proporciones y bondad de ajuste a una distribución.
El documento presenta un capítulo sobre pruebas de hipótesis, incluyendo definiciones básicas, diferentes tipos de pruebas (bilateral, unilateral), cálculos para varianzas conocidas y desconocidas, y ejemplos de aplicación a una y múltiples poblaciones. Cubre temas como pruebas para medias, proporciones y comparaciones entre dos muestras. El objetivo es enseñar los conceptos y métodos estadí
Este documento describe las pruebas de hipótesis, un procedimiento estadístico para decidir cuál de dos hipótesis complementarias sobre un parámetro de población es más probable basado en una muestra. Se definen las hipótesis nula e hipótesis alternativa, y se explican conceptos como los niveles de significancia, los tipos de errores, y cómo usar estadísticos de prueba y valores críticos para decidir si rechazar o no la hipótesis nula. El documento también proporciona ejemplos numéric
Este documento presenta conceptos básicos sobre prueba de hipótesis. Explica que una hipótesis estadística es una afirmación sobre un valor poblacional y que una prueba de hipótesis determina si dicha afirmación es razonable. Detalla los pasos para identificar la hipótesis nula y alternativa, y define conceptos como región crítica, nivel de significación y significación p. El objetivo es decidir si se rechaza o no la hipótesis nula basado en la evidencia de la muestra.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS. Bioestadística. LolaFFBLola FFB
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Define las hipótesis nula y alternativa, y describe los tipos de pruebas de hipótesis (de conformidad, homogeneidad y relación). Explica cómo construir las zonas de rechazo y aceptación de las hipótesis, y los tipos de errores que pueden ocurrir. También cubre conceptos como el nivel de significación, la potencia de una prueba y la interpretación del grado de significación.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística y las pruebas de hipótesis. Explica los conceptos clave como hipótesis nula e hipótesis alternativa, nivel de significación, distribución muestral asociada y el procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis que incluye definir las hipótesis, seleccionar el nivel de significación, calcular el estadístico de prueba, establecer la regla de decisión y aceptar o rechazar la hipótesis nula
Este documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística. Explica cómo plantear hipótesis nulas y alternativas, establecer el nivel de significación, aplicar estadísticos de prueba y establecer reglas de decisión. Luego detalla cómo realizar pruebas de hipótesis para medias, proporciones y comparaciones múltiples usando software como SPSS y Minitab.
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos para tomar decisiones con incertidumbre. Explica conceptos clave como hipótesis estadísticas, errores tipo I y II, niveles de significancia, y valores p. También responde preguntas sobre cómo estos conceptos se usan para probar hipótesis y tomar decisiones sobre hipótesis nulas.
Contraste de hipótesis Bilateral y Unilateralmiguelpi
Este documento describe el contraste de hipótesis, un procedimiento estadístico para probar afirmaciones sobre parámetros de una población. Explica que se establecen una hipótesis nula (H0) y una alternativa (H1), y que mediante una prueba estadística se acepta o rechaza H0. Detalla los pasos para realizar un contraste de hipótesis para la media, incluyendo establecer H0 e H1, definir la distribución de probabilidad, determinar la región de aceptación/rechazo
El documento describe conceptos básicos de probabilidad, incluyendo variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, y valores esperados. Explica que una variable aleatoria asigna valores a los resultados de un experimento aleatorio y puede ser discreta o continua. También define la función de distribución de probabilidad y la función de distribución acumulada, y cómo se usan para calcular probabilidades. Finalmente, introduce el concepto de valor esperado y cómo se calcula para variables aleatorias discretas y continuas.
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo: hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, región crítica, valor crítico, estadística de prueba, p-valor y potencia. Explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis y provee ejemplos resueltos y propuestos para ilustrar los conceptos.
El documento presenta una introducción a las pruebas de hipótesis estadísticas. Explica conceptos como hipótesis nula e hipótesis alternativa, errores tipo I y II, pruebas unilaterales y bilaterales, y métodos específicos como la prueba t de Student, pruebas sobre una y dos proporciones, y pruebas pareadas. El objetivo es enseñar los procedimientos básicos para evaluar si los datos de una muestra respaldan una hipótesis planteada sobre los parámetros de una población
Este documento explica conceptos clave de estimación de parámetros e intervalos de confianza, así como pruebas de hipótesis utilizando pruebas t de Student. Explica cómo calcular intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales a partir de datos muestrales. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo establecer hipótesis nula e hipótesis alternativa, elegir nivel de significación, y calcular estadísticos de contraste para determinar si se rechaza o no
Este documento describe los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra proponer una hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, calcular un estadístico de prueba y decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. También cubre los diferentes tipos de pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas, y cómo reportar los resultados usando valores p.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis. Explica conceptos como confiabilidad, significancia, errores tipo I y II, y potencia de una prueba. También describe cómo formular hipótesis estadísticas y realizar pruebas para la diferencia de medias y proporciones utilizando estadísticos como z y chi cuadrado. El documento provee ejemplos y fórmulas para aplicar estas pruebas de hipótesis.
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. Javier Solis Noyola diseña y desarrolla presentación sobre tema PRUEBA DE HIPÓTESIS para distribuciones de probabilidad (Normal, y t de Student)
Este documento trata sobre pruebas de hipótesis. Explica los objetivos de contrastar hipótesis y su relación con el método científico. Define hipótesis nula y alternativa, nivel de significación, tipos de error y distribuciones para seleccionar. Cubre conceptos como región crítica, significación p y criterios para tomar decisiones sobre hipótesis basadas en los riesgos de errores tipo I y II.
Este documento describe el contraste de hipótesis o prueba de decisión estadística, que permite comprobar afirmaciones sobre los parámetros de una población. Explica que un test estadístico compara una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando una muestra. También define hipótesis estadísticas, contrastes para la media, bilateral vs. unilateral, y los errores tipo I y II que pueden ocurrir.
Este documento describe el proceso de prueba de hipótesis estadística. Explica que una hipótesis es un reclamo sobre una población que se pone a prueba usando datos de una muestra. Detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer la hipótesis nula y alterna, calcular una estadística de prueba, determinar la región crítica, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También explica conceptos como el n
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis para proporciones. Explica dos métodos para probar una proporción en una población: el método de la región de rechazo y el método del valor p. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos métodos para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula sobre una proporción poblacional.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis estadística. Explica cómo formular una hipótesis nula y una hipótesis alterna para probar un reclamo sobre una población. También describe los errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir al probar hipótesis, y cómo el nivel de significancia controla la probabilidad de cometer un error tipo I. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar cómo establecer las regiones críticas para rechazar la hipótesis nula.
Este documento introduce los conceptos básicos de prueba de hipótesis estadística, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, los tipos de errores, y los pasos para realizar una prueba de hipótesis. Explica cómo formular hipótesis para diferentes tipos de datos como proporciones y diferencias entre medias. También cubre conceptos clave como niveles de significación y valores críticos.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento presenta los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula frente a una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. Detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer las hipótesis, seleccionar un estadístico de prueba, y tomar una decisión sobre rechazar o no la hipótesis nula. También define conceptos clave como los errores tipo I y
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido, con una determinada probabilidad de acierto. Luego detalla cómo se construyen los intervalos de confianza para la media de una población y para una proporción, basándose en datos muestrales y en el nivel de confianza deseado.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial como estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y contraste de hipótesis. Explica cómo a partir de una muestra se pueden obtener conclusiones sobre la población mediante estimaciones puntuales y por intervalo de parámetros como la media y la proporción, teniendo en cuenta el error estándar y el teorema del límite central. También introduce diagramas de barras de error para comparar variables entre grupos.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS. Bioestadística. LolaFFBLola FFB
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Define las hipótesis nula y alternativa, y describe los tipos de pruebas de hipótesis (de conformidad, homogeneidad y relación). Explica cómo construir las zonas de rechazo y aceptación de las hipótesis, y los tipos de errores que pueden ocurrir. También cubre conceptos como el nivel de significación, la potencia de una prueba y la interpretación del grado de significación.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística y las pruebas de hipótesis. Explica los conceptos clave como hipótesis nula e hipótesis alternativa, nivel de significación, distribución muestral asociada y el procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis que incluye definir las hipótesis, seleccionar el nivel de significación, calcular el estadístico de prueba, establecer la regla de decisión y aceptar o rechazar la hipótesis nula
Este documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística. Explica cómo plantear hipótesis nulas y alternativas, establecer el nivel de significación, aplicar estadísticos de prueba y establecer reglas de decisión. Luego detalla cómo realizar pruebas de hipótesis para medias, proporciones y comparaciones múltiples usando software como SPSS y Minitab.
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos para tomar decisiones con incertidumbre. Explica conceptos clave como hipótesis estadísticas, errores tipo I y II, niveles de significancia, y valores p. También responde preguntas sobre cómo estos conceptos se usan para probar hipótesis y tomar decisiones sobre hipótesis nulas.
Contraste de hipótesis Bilateral y Unilateralmiguelpi
Este documento describe el contraste de hipótesis, un procedimiento estadístico para probar afirmaciones sobre parámetros de una población. Explica que se establecen una hipótesis nula (H0) y una alternativa (H1), y que mediante una prueba estadística se acepta o rechaza H0. Detalla los pasos para realizar un contraste de hipótesis para la media, incluyendo establecer H0 e H1, definir la distribución de probabilidad, determinar la región de aceptación/rechazo
El documento describe conceptos básicos de probabilidad, incluyendo variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, y valores esperados. Explica que una variable aleatoria asigna valores a los resultados de un experimento aleatorio y puede ser discreta o continua. También define la función de distribución de probabilidad y la función de distribución acumulada, y cómo se usan para calcular probabilidades. Finalmente, introduce el concepto de valor esperado y cómo se calcula para variables aleatorias discretas y continuas.
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo: hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, región crítica, valor crítico, estadística de prueba, p-valor y potencia. Explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis y provee ejemplos resueltos y propuestos para ilustrar los conceptos.
El documento presenta una introducción a las pruebas de hipótesis estadísticas. Explica conceptos como hipótesis nula e hipótesis alternativa, errores tipo I y II, pruebas unilaterales y bilaterales, y métodos específicos como la prueba t de Student, pruebas sobre una y dos proporciones, y pruebas pareadas. El objetivo es enseñar los procedimientos básicos para evaluar si los datos de una muestra respaldan una hipótesis planteada sobre los parámetros de una población
Este documento explica conceptos clave de estimación de parámetros e intervalos de confianza, así como pruebas de hipótesis utilizando pruebas t de Student. Explica cómo calcular intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales a partir de datos muestrales. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo establecer hipótesis nula e hipótesis alternativa, elegir nivel de significación, y calcular estadísticos de contraste para determinar si se rechaza o no
Este documento describe los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra proponer una hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, calcular un estadístico de prueba y decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. También cubre los diferentes tipos de pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas, y cómo reportar los resultados usando valores p.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis. Explica conceptos como confiabilidad, significancia, errores tipo I y II, y potencia de una prueba. También describe cómo formular hipótesis estadísticas y realizar pruebas para la diferencia de medias y proporciones utilizando estadísticos como z y chi cuadrado. El documento provee ejemplos y fórmulas para aplicar estas pruebas de hipótesis.
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. Javier Solis Noyola diseña y desarrolla presentación sobre tema PRUEBA DE HIPÓTESIS para distribuciones de probabilidad (Normal, y t de Student)
Este documento trata sobre pruebas de hipótesis. Explica los objetivos de contrastar hipótesis y su relación con el método científico. Define hipótesis nula y alternativa, nivel de significación, tipos de error y distribuciones para seleccionar. Cubre conceptos como región crítica, significación p y criterios para tomar decisiones sobre hipótesis basadas en los riesgos de errores tipo I y II.
Este documento describe el contraste de hipótesis o prueba de decisión estadística, que permite comprobar afirmaciones sobre los parámetros de una población. Explica que un test estadístico compara una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando una muestra. También define hipótesis estadísticas, contrastes para la media, bilateral vs. unilateral, y los errores tipo I y II que pueden ocurrir.
Este documento describe el proceso de prueba de hipótesis estadística. Explica que una hipótesis es un reclamo sobre una población que se pone a prueba usando datos de una muestra. Detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer la hipótesis nula y alterna, calcular una estadística de prueba, determinar la región crítica, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También explica conceptos como el n
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis para proporciones. Explica dos métodos para probar una proporción en una población: el método de la región de rechazo y el método del valor p. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos métodos para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula sobre una proporción poblacional.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis estadística. Explica cómo formular una hipótesis nula y una hipótesis alterna para probar un reclamo sobre una población. También describe los errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir al probar hipótesis, y cómo el nivel de significancia controla la probabilidad de cometer un error tipo I. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar cómo establecer las regiones críticas para rechazar la hipótesis nula.
Este documento introduce los conceptos básicos de prueba de hipótesis estadística, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, los tipos de errores, y los pasos para realizar una prueba de hipótesis. Explica cómo formular hipótesis para diferentes tipos de datos como proporciones y diferencias entre medias. También cubre conceptos clave como niveles de significación y valores críticos.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento presenta los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula frente a una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. Detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer las hipótesis, seleccionar un estadístico de prueba, y tomar una decisión sobre rechazar o no la hipótesis nula. También define conceptos clave como los errores tipo I y
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido, con una determinada probabilidad de acierto. Luego detalla cómo se construyen los intervalos de confianza para la media de una población y para una proporción, basándose en datos muestrales y en el nivel de confianza deseado.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial como estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y contraste de hipótesis. Explica cómo a partir de una muestra se pueden obtener conclusiones sobre la población mediante estimaciones puntuales y por intervalo de parámetros como la media y la proporción, teniendo en cuenta el error estándar y el teorema del límite central. También introduce diagramas de barras de error para comparar variables entre grupos.
Este documento proporciona una guía detallada sobre cómo estimar parámetros poblacionales como la media a partir de muestras. Explica que la media muestral es generalmente el mejor estimador de la media poblacional. Detalla cómo construir intervalos de confianza para la media poblacional basados en el tamaño de la muestra, y explica que la distribución t se debe usar para muestras pequeñas cuando la desviación estándar poblacional es desconocida.
Una explicación detallada y concisa del método T de Student en donde se muestra la fórmula general y un poco de historia. Incluye ejercicios prácticos y resueltos...
Este documento presenta conceptos básicos de inferencia estadística como estimación de parámetros e intervalos de confianza. Explica cómo se pueden usar modelos probabilísticos y datos de muestras para inferir información sobre poblaciones. También describe cómo calcular intervalos de confianza para la media basados en muestras normales con varianza conocida o desconocida.
Este documento presenta los conceptos básicos de estimación puntual y por intervalos de parámetros estadísticos. Explica dos tipos de estimadores, sus propiedades deseables como insesgadez y consistencia, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la varianza poblacional usando distribuciones normales y t de Student.
Este documento presenta información sobre intervalos de confianza e incluye ejemplos de cálculos de intervalos de confianza para la media y la varianza basados en datos de muestras. En particular, se define qué es un intervalo de confianza, y se explican conceptos relacionados como estimación puntual, nivel de confianza y límites de confianza. Luego, se resuelven cuatro ejercicios que implican calcular intervalos de confianza para la media y varianza a diferentes niveles de confianza usando datos de muestras y t
Este documento presenta información sobre estimación por intervalos de confianza, incluyendo cómo calcular el tamaño de la muestra requerido para un intervalo de confianza dado y cómo estimar la media poblacional cuando la varianza es desconocida. También cubre cómo estimar la diferencia entre dos medias poblacionales usando dos muestras con varianzas conocidas.
El documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis para comparar las medias de dos poblaciones. Explica que se utiliza la distribución t de Student y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo determinar si dos medias poblacionales son iguales o diferentes basado en muestras aleatorias de cada población.
Este documento describe conceptos clave de hipótesis y estimaciones en probabilidad y estadística. Explica la diferencia entre hipótesis nula y alternativa, los tipos de errores, y cómo se reduce el tamaño de muestra para minimizar ambos errores. También cubre reglas de decisión, estadísticos de prueba, estimación puntual e intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media a partir de muestras.
Este documento presenta información sobre estimación estadística, incluyendo estimación puntual y por intervalos. Explica cómo construir intervalos de confianza para la media de una distribución normal con varianza conocida y desconocida, así como para la proporción de una característica en una población. Incluye ejemplos numéricos de cálculo de intervalos de confianza.
El documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis para comparar las medias de dos poblaciones. Explica que se utiliza la distribución t de Student y proporciona fórmulas, ejemplos y tablas para determinar si dos medias poblacionales son iguales o diferentes con base en datos de dos muestras.
Este documento presenta conceptos clave sobre hipótesis, estimaciones e inferencia estadística. Explica qué son las hipótesis nula y alternativa, los tipos de errores, y cómo se usan estimaciones puntuales e intervalos de confianza para inferir parámetros poblacionales a partir de muestras. También cubre estadísticos de prueba, reglas de decisión y métodos como la estimación de la media.
Este documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un estimador puntual proporciona un solo valor para estimar un parámetro, mientras que un estimador por intervalo de confianza denota un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro real con cierto nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza y cómo interpretarlos.
Este documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un estimador puntual proporciona un solo valor para estimar un parámetro, mientras que un estimador por intervalo de confianza denota un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro real con cierto nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza y cómo interpretarlos.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Incluye 8 ejemplos de problemas estadísticos que involucran pruebas de hipótesis para probar si una hipótesis nula es verdadera o falsa, y la construcción de intervalos de confianza. Los ejemplos cubren temas como ventas de relojes, rapidez de combustión, visitas de vendedores, tiempo de secado de pintura y errores ortográficos. El documento proporciona los datos y cálculos relevantes
EXPLICA LOS ELEMENTOS DE PRUEBAS DE HIPOTESIS UNILATERALES.
-LA MEDIA SI SE DESCONOCE SU VARIANZA.
-COMPRENDE LA RELACIÓN ENTRE PARA PRUEBAS UNILATERALES Y PRUEBAS BILATERALES.
1) La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico para determinar si una hipótesis nula es razonable basado en evidencia de una muestra. Involucra establecer una hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y decidir si se acepta o rechaza la hipótesis nula.
2) Existen diferentes estadísticos de prueba como z, t, y chi cuadrado que dependen del tipo de prueba y si la desviación estándar es conocida o no.
Estimacion. limites o intervalos de confianza para la media y para las propor...eraperez
Este documento describe diferentes métodos de estimación estadística, incluyendo estimaciones puntuales y por intervalo. Explica cómo calcular intervalos de confianza para estimar la media de una población basado en una muestra, así como para estimar proporciones. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo usar estas técnicas y determinar intervalos de confianza para parámetros desconocidos.
Este documento resume los métodos de estimación de parámetros para problemas con una y dos muestras en inferencia estadística. Explica cómo estimar la media de una población a partir de una muestra, incluyendo el cálculo de intervalos de confianza tanto cuando la varianza se conoce como cuando no. También cubre la estimación para muestras relacionadas y el uso de la distribución t cuando la varianza es desconocida.
Este documento proporciona fórmulas para calcular integrales indefinidas de funciones racionales, irracionales, trigonométricas y sus combinaciones. Incluye más de 70 fórmulas para integrar funciones que contienen términos como ax + b, √ax + b, senax, cosax, tanax y más. El documento ha sido revisado varias veces para mejorar la precisión y completitud de las fórmulas provistas.
Este documento proporciona fórmulas para calcular integrales indefinidas de funciones racionales, irracionales, trigonométricas y sus combinaciones. Incluye más de 70 fórmulas para integrar funciones que contienen términos como ax + b, √ax + b, senax, cosax, tanax y más. El documento ha sido revisado varias veces para mejorar la precisión y completitud de las fórmulas provistas.
Este documento proporciona reglas para derivar funciones comunes. Incluye reglas para la suma, resta, producto y cociente de funciones, así como funciones exponenciales, logarítmicas y trigonométricas. También presenta tres métodos para derivar funciones logarítmicas.
Este documento presenta los diferentes tipos de funciones elementales (lineales, cuadráticas, de proporcionalidad inversa, radicales, exponenciales y logarítmicas) que se estudian en Matemáticas B de 4o de ESO. Explica las características y forma de representar gráficamente cada tipo de función, así como cómo resolver ecuaciones que involucren funciones exponenciales y logarítmicas.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población más grande cuando no es posible o conveniente analizar a todos los elementos. Describe métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas o de conveniencia. Explica las ventajas e inconvenientes de cada método de muestreo.
Un bloque académico se compone de unidades de un curso que contienen recursos y actividades. Los recursos incluyen páginas de texto, fragmentos HTML, archivos, enlaces web y páginas web, mientras que las actividades son consultas, encuestas, tareas, cuestionarios, talleres, wikis y chats destinados a evaluar a los estudiantes. Un ejemplo muestra los recursos y actividades de una unidad, incluyendo exposición de información, autocrítica y construcción de conocimiento.
Este documento presenta la planificación de un programa de capacitación docente en procesos de e-learning dirigido a profesores del Instituto Tecnológico Gamma. El programa se implementará a través de la plataforma Moodle durante 3 meses y capacitará a los docentes en el uso de herramientas TIC y estrategias de la web 2.0 para facilitar procesos de aprendizaje. El equipo TRIUNFADORES, conformado por un comunicador, un tecnólogo y docentes, llevará a cabo el programa con el apoyo de té
Este documento define conceptos básicos sobre funciones, incluyendo: 1) una función es una relación entre dos magnitudes donde a cada valor de la primera corresponde un único valor de la segunda; 2) el dominio de una función es el subconjunto de números reales que tienen imagen; 3) existen diferentes clases de funciones como funciones compuestas, funciones inversas, funciones pares e impares, y funciones periódicas.
Este documento contiene una oración que pide a Dios ayuda para decir la verdad ante los poderosos y no mentir para agradar a los débiles. Luego presenta una serie de oraciones breves pidiendo a Dios fuerza, humildad, sabiduría, tolerancia y perdón. Finalmente pide a Dios que no se olvide de la persona aunque esta se olvide de Él.
C:\Documents And Settings\Administrador\Mis Documentos\ElpaquetedegalletasSilvia Haro
Una mujer en la estación compra galletas mientras espera el tren retrasado. Un joven se sienta a su lado y empieza a comerse las galletas sin permiso. Esto enfada a la mujer y comienzan a comerse las galletas uno frente al otro. Cuando queda la última galleta, el joven amablemente la parte a la mitad y se la ofrece. Para su sorpresa, la mujer encuentra después que sus propias galletas estaban intactas en su bolso.
C:\Documents And Settings\Administrador\Mis Documentos\MéTodos NuméRicos Intr...Silvia Haro
El documento describe los métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo métodos directos e iterativos. Se utilizará una matriz simétrica y definida positiva de 10x10 y un vector de términos independientes para demostrar los métodos. Los métodos directos como Cholesky se usarán para resolver el sistema de forma exacta, mientras que métodos iterativos como Jacobi y Gauss-Seidel se usarán para aproximar la solución de forma numérica.
1. Se resuelve el límite de la función f(x) = 9 - 3x cuando x se acerca a 5, obteniendo como resultado -6.
2. Se resuelve el límite de la función f(x) = (2x^2 - x - 1)/(x - 1) cuando x se acerca a 1, obteniendo como resultado 3.
3. Se evalúa el límite de la función f(x) = x^n cuando h se acerca a 0, obteniendo como resultado n·2^(n-1).
Este documento trata sobre el cálculo diferencial. Explica que estudia el cambio de variables dependientes cuando cambian las variables independientes de funciones. Se enfoca en el estudio de la derivada y su relación con la tangente a una curva. También describe cómo se definen y calculan las derivadas de orden superior y algunas aplicaciones importantes del cálculo diferencial como encontrar la recta tangente y aproximaciones locales.
El documento describe la definición formal del límite de una función en un punto entre dos espacios métricos. Explica que el límite de una función f en un punto c es un valor L si para todo ε>0 existe un δ>0 tal que si la distancia entre x e c es menor que δ, entonces la distancia entre f(x) y L es menor que ε. También menciona algunos tipos de indeterminaciones como 0/0 y ejemplos de límites que tienden a infinito o cero.
2. Realizar contrastes de hipótesis sobre la
media de una y dos poblaciones.
Realizar contrastes de hipótesis sobre la
proporción en una y dos poblaciones.
Realizar contrastes de hipótesis sobre
varianzas en dos poblaciones.
3. Dentro del estudio de la inferencia estadística, se
describe como se puede tomar una muestra aleatoria
y a partir de esta muestra estimar el valor de un
parámetro poblacional en la cual se puede emplear el
método de muestreo y el teorema del valor central lo
que permite explicar como a partir de una muestra se
puede inferir algo acerca de una población, lo cual
nos lleva a definir y elaborar una distribución de
muestreo de medias muestrales que nos permite
explicar el teorema del limite central y utilizar este
teorema para encontrar las probabilidades de
obtener las distintas medias maestrales de una
población.
Pero es necesario tener conocimiento de ciertos
datos de la población como la media, la desviación
estándar o la forma de la población, pero a veces no
se dispone de esta información.
4. Consideremos el estudio de la media de una
población en la que se dispone de una
muestra aleatoria simple de tamaño n.
Aunque en el caso, poco frecuente, de que
se conozca la varianza de la población se
podría utilizar la distribución Normal, y
cuando el tamaño de la muestra sea grande
(n≥50) la distribución t de student se puede
reemplazar por la N (0, 1), en general se
empleará la propia t de student.
5. Consideremos el fichero: Datos → Conjunto de
datos en paquete → Leer conjunto de datos
desde paquete adjunto →car→Davis→Aceptar
6. Este conjunto de datos es una muestra
(n=1000) aleatoria simple de la población
adulta de un municipio de Andaluz. Las
variables con las que vamos a trabajar son:
peso(height), altura(weight), sex(M)
7. PROBLEMA:
Se desea probar con un nivel de confianza
del 95% que el promedio de la altura no es
significativamente diferente al promedio
poblacional µ=175.
Solución.
Ya que n>30 no necesitamos la hipótesis de
normalidad de los datos. Utilizamos una
distribución t student, y un contraste
bilateral.
8. 1. Planteamiento de la hipótesis
H1: µ≠175
H0: µ=175
2. Nivel de significancia
α=0,05
3. Criterio
Rechazar H0 si p_valor<α
4. Cálculos
Elegimos la opción del menú: Estadísticos
→Medias →Test t para una muestra, con
esta opción se abre una ventana
9. Debemos elegir una sola variable, seleccionamos
weight (altura)
Indicamos cuál es la hipótesis alternativa. En nuestro
caso elegimos la opción de un test bilateral.
Especificamos el valor hipotético con el que estamos
comparando la media, en nuestro caso 175.
Por último especificamos el nivel de confianza.
Hacemos clic en Aceptar.
Los resultados se muestran en la ventana de
resultados.
10. One Sample t-test
data: Davis$weight
t = -102.3067, df = 199, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 175
95 percent confidence interval:
63.69518 67.90482
sample estimates:
mean of x
65.8
Análisis:
Primero nos recuerda que estamos analizando la
variable Davis $weight
El estadístico de contraste es t=-102.3067, los grados
de libertad df=199 y el p_valor (tc)<2.2e-16
5. Decisión
Ya que p_valor<α rechazamos H0, es decir “La altura
promedio del grupo no es significativamente
diferente de 175 ”
11. Sea X1, X2,..., Xn una muestra de tamaño n procedente de una distribución normal
X ≈N(μx,σx) y sea Y1, Y2,..., Ym una muestra de tamaño m de otra población normal Y
≈N(μy,σy) , independiente de la anterior. Para contrastar la igualdad de medias, el
estadístico cambia dependiendo de que se asuman varianzas poblacionales desconocidas
pero iguales o que se asuman desiguales. De forma general ambos casos se pueden
formular de la forma siguiente:
1. H0 :μx – μy ( = d0 )
𝑋 −𝑌 −(𝑑 0 )
2. 𝐸= 𝜎 (𝑋 −𝑌 )
~𝑡 𝑐 si H0 es cierta
En el caso de varianzas iguales v=n+m-2.
En el caso de varianzas distintas v, además de depender de n y m, depende de las
varianzas muestrales: 𝑆 2 =
𝑋 (𝑋 𝑖 − 𝑋 )/(𝑛 − 1) y 𝑆 2 =
𝑌 (𝑌𝑖 − 𝑌)/(𝑚 − 1)
3. En función de la hipótesis alternativa H1 y del nivel de significación α que elija el
investigador, se determina la región crítica o de rechazo. La hipótesis alternativa
puede ser bilateral (H1: μx – μy ≠ 0), unilateral a la derecha (H1: μx – μy > 0) o
unilateral a la izquierda (H1: μx – μy < 0) e indica qué cola o colas de la
distribución de E se eligen. La probabilidad de dicha cola o colas debe ser igual a
α.
4. Se calcula el valor de E en la muestra y se rechaza H0 si ese valor pertenece a la
región crítica. Alternativamente, para el valor de E en la muestra, e, se calcula su
p-valor y se rechaza si es menor que α.
12. Consideremos el fichero: Datos → Conjunto de
datos en paquete → Leer conjunto de datos
desde paquete
adjunto→car→Leinhardt→Aceptar
Este conjunto de datos representan información
sobre la mortalidad infantil en diversos países
del mundo.
PROBLEMA:
Se desea probar con un nivel de confianza del
95% que los promedios entre las variables
“income” y “oil” son significativamente
diferentes.
13. Solución.
Utilizamos una distribución t student, para la
diferencia de medias de poblaciones
independiente mediante un contrate bilateral.
1. Planteamiento de la hipótesis
H1: µoil≠ µincome
H0: µoil=µincome
2. Nivel de significancia
α=0,05
3. Criterio
Rechazar H0 si p_valor <α
4. Cálculos
Elegimos la opción del menú: Estadísticos
→Medias →Test t para muestras
independientes, con esta opción se abre una
ventana
14. Resultados:
Welch Two Sample t-test
data: income by oil
t = 0.1349, df = 12.03, p-value = 0.8949
alternative hypothesis: true difference in means is not
equal to 0
95 percent confidence interval:
-704.0573 797.0504
sample estimates:
mean in group no mean in group yes
1002.0521 955.5556
15. Análisis:
Primero nos recuerda que estamos
analizando las variables income y oil
El estadístico de contraste es t= 0.1349, los
grados de libertad df=12.03 y el p_valor
(tc)=0,8949
5. Decisión
Ya que p_valor>α aceptamos H0, es decir “El
promedio de la variable oil no es diferente al
promedio de la variable income ”
16. En este caso se considera una muestra X1, X2,..., Xn de tamaño n procedente de una
distribución normal N(μx,σx) y una muestra Y1, Y2,..., Yn de tamaño también n, de otra
población normal Y ≈N(μy,σy), no necesariamente independientes. En este caso se
pueden reducir los datos a una sola muestra D1, D2,..., Dn , donde cada Di =Xi - Yi , que
tendrá también distribución normal con media μD = μX−μY .
Este caso es habitual cuando se toman medidas repetidas en los mismos individuos de una
población, por ejemplo, antes y después de someterlos a un tratamiento.
𝐷 −𝑑 0
Para contrastar: H0: μX−μY. ( μD = d0 =0) se utiliza el estadístico de contraste 𝐸 = 𝑆𝐷
𝑛
que sigue una distribución t con n-1 grados de libertad, si H0 es cierta.
De modo que, por ejemplo, para un contraste unilateral a la derecha, se rechaza H0 con
un nivel de significación α si P( tn- 1 >e)< α siendo e el valor de E en la muestra observada.
17. El encargado de formación de una empresa
pretende mejorar el rendimiento de los
trabajadores. Para comprobar la eficacia realiza
un curso, para ello elige al azar una muestra de
30 trabajadores y para cada uno contabiliza el
tiempo medio (en segundos) que tardan ejecutar
una tarea.
Basándose en los datos de la muestra, ¿puede
concluir el encargado que el curso es efectivo?
Considerar un nivel de significancia del 5%.
19. Solución.
Utilizamos una distribución t student, para datos
relacionados y un contrate unilateral.
Denotemos por µDC al promedio de los tiempos medios que
tardan los trabajadores en realizar la tarea después del
curso y µAC al mismo promedio antes del curso.
1. Planteamiento de la hipótesis
H1: µDC < µAC
H0: µDC = µAC
2. Nivel de significancia
α=0,05
3. Criterio
Rechazar H0 si p_valor <α
4. Cálculos
Antes de realizar los cálculos, introducimos la
información recabada por el formador. Para ellos
seguimos los siguientes pasos.
20. Elegimos la opción del menú: Estadísticos Datos
→ Nuevo conjunto de datos.
Se muestra una ventana donde nos piden
Introducir el nombre del conjunto de datos:
EJERCICIO
Posteriormente se despliega una ventana
como una hoja de excel: Editor de datos
21. Se definen las variables: ANTES, DESPUES y se
ingresan los datos.
Antes de realizar el análisis, se cierra la ventana
del editor de datos, pues por defecto R
almacena la información.
Cálculos
Elegimos la opción del menú: Estadísticos
→Medias →Test t para datos relacionados, con
esta opción se abre la ventana:
22. Seleccionamos la primera y segunda variable;
así como el contraste unilateral.
Resultados:
Paired t-test
data: EJERCICIO$DESPUES and EJERCICIO$ANTES
t = -6.2972, df = 29, p-value = 3.535e-07
alternative hypothesis: true difference in means is less
than 0
95 percent confidence interval:
-Inf -2.774681
sample estimates:
mean of the differences
-3.8
23. Análisis:
Primero nos recuerda que estamos
analizando las variables DESPUES y ANTES.
El estadístico de contraste es t=-6.2972, los
grados de libertad df=29 y el p_valor (tc)=
3.535e-07
5. Decisión
Ya que p_valor<α rechazamos H0, es decir “El
curso no disminuye el promedio que tardan
los trabajadores en realizar la tarea.”
24. Es una prueba (de significación para análisis no paramétrico) estadística que se utiliza
para evaluar hipótesis correlacionales que relacionan dos variables categóricas. El nivel
de medición de las variables es nominal u ordinal (aplicada a sujetos).
La 2 se calcula utilizando una tabla cruzada de dos dimensiones, cada dimensión
contiene una variable y cada variable se subdivide a la vez en dos o más categorías.
(f o f e ) 2
El 2 calculado se obtiene con la siguiente fórmula : 2 =
fe
25. PROBLEMA:
Mediante un estudio se desea determinar si
el voto de apoyo o no al gobierno depende
del género en más de un 75% de las veces.
Para lo cual se ha encuestado a 76 personas.
Los resultados se han ingresado a través del
editor de r-commander, tal como muestra
la figura
VARIABLES
26. Solución.
Por ser un estudio de tipo correlacional, la prueba se
realiza con la Chi Cuadrado.
1. Planteamiento de la hipótesis
H0: p=0.75
H1: p>0.75
2. Nivel de significancia
α=0,05
3. Criterio
Rechazar H0 si p_valor <α
4. Cálculos
Elegimos la opción del menú: Estadísticos
→Proporciones →Test de proporciones para una
muestra, con esta opción se abre una ventana; en la
seleccionamos la variable sexo, la hipótesis nula
0,75, el nivel de significancia, la prueba a una cola.
27. Resultados:
1-sample proportions test without continuity correction
data: rbind(.Table), null probability 0.75
X-squared = 43.8596, df = 1, p-value = 1
alternative hypothesis: true p is greater than 0.75
95 percent confidence interval:
0.332186 1.000000
sample estimates:
p
0.4210526
28. Análisis:
Primero nos recuerda que es una test para la
proporción de una muestra.
Especifica el valor hipotético en la hipótesis
nula 0.75
Proporciona el valor del estadístico chi y el
p_valor (Xc)= 1
5. Decisión
Ya que p_valor>α aceptamos H0, es decir “El
porcentaje de resultados no está por encima
de 75%”
29. Se utiliza para analizar (sobre una variable) si dos proporciones de dos grupos difieren
significativamente entre sí.
La variable de los grupos debe ser medida en proporciones o porcentajes. Se aplica la
siguiente fórmula de puntuación z para proporciones:
p1 p 2
z
p1q 1 p 2 q 2
n1 n2
donde:
p1 proporción del primer grupo y n 1 el número de sus elementos
p 2 proporción del segundo grupo y n 2 el número de sus elementos
30. PROBLEMA:
Se realizó una prueba de rendimiento a dos
grupos A y B de 30 y 27 alumnos
respectivamente.
Se desea probar que el porcentaje de muy
buenos del grupo A es significativamente
superior al porcentaje de muy buenos del
grupo B.
Solución.
Utilizamos una prueba de diferencia de
proporciones para dos muestras.
31. 1. Planteamiento de la hipótesis
H1 : π 1 > π 2
H0 : π 1 = π 2
2. Nivel de significancia
α=0,05
3. Criterio
Rechazar H0 si p_valor >1.64
4. Cálculos
Antes de realizar los cálculos, introducimos
la información en el editor de r-
commander.
32. Elegimos la opción del menú: Estadísticos
→Proporciones →Test de proporciones
para dos muestra, con esta opción se abre
una ventana; en la seleccionamos: grupos
grupo1, variable explicada grupo2; la
hipótesis nula 0,75, el nivel de confianza
y el tipo de prueba (una cola.)
33. Resultados:
2-sample test for equality of proportions without
continuity correction
data: .Table
X-squared = 5.5588, df = 1, p-value = 0.009194
alternative hypothesis: greater
95 percent confidence interval:
0.3160998 1.0000000
sample estimates:
prop 1 prop 2
1.0 0.5
34. Análisis:
Primero nos recuerda que es una test para la
proporción de dos muestras.
Proporciona el valor de p_valor (Xc)=
0.009194
5. Decisión
Ya que p_valor<1.64 rechazamos H0, es decir
“El promedio de rendimiento del grupo A es
significativamente diferente al promedio de
rendimiento del grupo B”