distribuciones de probabilidad, normal, t- student, binomial, de poisson, chi cuadrado, hipergeométrica y su aplicación en base a las condicones existentes.
This document discusses key concepts about the normal distribution and z-scores, including:
- Approximately 68%, 95%, and 99% of scores in a normal distribution fall within 1, 2, and 3 standard deviations of the mean, respectively.
- A z-score describes how many standard deviations a raw score is above or below the mean, and allows comparison of scores from different distributions.
- The normal curve table lists percentages of scores associated with different z-scores and can be used to find percentages of scores above or below a given value.
Este documento trata sobre la estimación estadística e inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite hacer conclusiones sobre una población basadas en los datos de una muestra. Describe los conceptos de parámetro, estimador, estimación puntual e intervalal. Presenta ejemplos de cómo estimar medias y proporciones poblacionales a partir de datos muestrales.
Este documento presenta información sobre la prueba de chi-cuadrado. Explica que es una prueba no paramétrica utilizada para variables cualitativas. Proporciona definiciones e investigaciones sobre la prueba de chi-cuadrado. Luego, resuelve dos ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar la prueba y calcular el estadístico chi-cuadrado. Finalmente, explica cómo interpretar los resultados para tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula.
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...
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralAlejandro Ruiz
El documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como el Teorema Central del Límite. Explica que la distribución de medias muestrales se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. También presenta ejemplos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de que una media muestral caiga dentro de un rango dado de la media poblacional.
Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no parametricasAlez Escandón
UNIDAD 4.- PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Y PRUEBAS NO PARAMETRICAS
4.1 Bondad de ajuste.
4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada.
4.1.2 Prueba de independencia.
4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste.
4.1.4 Tablas de contingencia.
4.2 Pruebas no paramétricas.
4.2.1 Escala de medición.
4.2.2 Métodos estadísticos contra no paramétricos.
4.2.3 Prueba de Kolmogorov – Smirnov.
4.2.4 Prueba de Anderson – Darling.
4.2.5 Prueba de Ryan – Joiner.
4.2.6 Prueba de Shappiro – Wilk.
Este documento trata sobre pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas. Explica la prueba Ji cuadrada para analizar la bondad de ajuste de un modelo estadístico, así como su uso para pruebas de independencia y tablas de contingencia. También cubre el uso de software estadístico como R y SPSS para realizar estas pruebas.
El documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular cada una y cuándo es más apropiado usar una u otra. También cubre otras medidas como la media geométrica, cuartiles y percentiles. El objetivo es proporcionar una introducción a estas medidas comúnmente usadas para resumir conjuntos de datos.
This document discusses key concepts about the normal distribution and z-scores, including:
- Approximately 68%, 95%, and 99% of scores in a normal distribution fall within 1, 2, and 3 standard deviations of the mean, respectively.
- A z-score describes how many standard deviations a raw score is above or below the mean, and allows comparison of scores from different distributions.
- The normal curve table lists percentages of scores associated with different z-scores and can be used to find percentages of scores above or below a given value.
Este documento trata sobre la estimación estadística e inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite hacer conclusiones sobre una población basadas en los datos de una muestra. Describe los conceptos de parámetro, estimador, estimación puntual e intervalal. Presenta ejemplos de cómo estimar medias y proporciones poblacionales a partir de datos muestrales.
Este documento presenta información sobre la prueba de chi-cuadrado. Explica que es una prueba no paramétrica utilizada para variables cualitativas. Proporciona definiciones e investigaciones sobre la prueba de chi-cuadrado. Luego, resuelve dos ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar la prueba y calcular el estadístico chi-cuadrado. Finalmente, explica cómo interpretar los resultados para tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula.
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...
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralAlejandro Ruiz
El documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como el Teorema Central del Límite. Explica que la distribución de medias muestrales se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. También presenta ejemplos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de que una media muestral caiga dentro de un rango dado de la media poblacional.
Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no parametricasAlez Escandón
UNIDAD 4.- PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Y PRUEBAS NO PARAMETRICAS
4.1 Bondad de ajuste.
4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada.
4.1.2 Prueba de independencia.
4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste.
4.1.4 Tablas de contingencia.
4.2 Pruebas no paramétricas.
4.2.1 Escala de medición.
4.2.2 Métodos estadísticos contra no paramétricos.
4.2.3 Prueba de Kolmogorov – Smirnov.
4.2.4 Prueba de Anderson – Darling.
4.2.5 Prueba de Ryan – Joiner.
4.2.6 Prueba de Shappiro – Wilk.
Este documento trata sobre pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas. Explica la prueba Ji cuadrada para analizar la bondad de ajuste de un modelo estadístico, así como su uso para pruebas de independencia y tablas de contingencia. También cubre el uso de software estadístico como R y SPSS para realizar estas pruebas.
El documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica cómo calcular cada una y cuándo es más apropiado usar una u otra. También cubre otras medidas como la media geométrica, cuartiles y percentiles. El objetivo es proporcionar una introducción a estas medidas comúnmente usadas para resumir conjuntos de datos.
This ppt is a part of Business Analytics course.
Normal distribution : -
The Normal Distribution, also called the Gaussian Distribution, is the most significant continuous probability distribution.
A normal distribution is a
symmetric, bell-shaped curve
that describes the distribution of continuous random variables.
The normal curve describes how data are distributed in a population.
A large number of random variables are either nearly or exactly represented by the normal distribution
The normal distribution can be used to represent a wide range of data, such as test scores, height measurements, and weights of people in a population.
Este documento presenta 8 ejercicios estadísticos que involucran tablas de frecuencia, gráficos y análisis de datos. Los ejercicios cubren temas como elaborar tablas de frecuencia a partir de muestras de datos, calcular porcentajes, construir histogramas y polígonos de frecuencia, y representar datos poblacionales mediante gráficos de sectores y barras. El último ejercicio analiza datos sobre tipos de cáncer en pacientes hospitalizados, incluyendo elaborar tablas y representar la información gr
Este documento describe varias pruebas estadísticas no paramétricas, incluida la prueba chi-cuadrada, la prueba del signo, la prueba de rachas y la prueba U de Mann-Whitney. Explica cómo se aplican estas pruebas para evaluar la bondad de ajuste de datos, la independencia entre variables, la efectividad de una campaña promocional y la comparación de dos métodos.
1. The document discusses hypothesis testing using a one-sample t-test when the population variance is unknown.
2. It provides examples of when to use a z-test or t-test, and walks through the steps of conducting a one-sample t-test including stating hypotheses, determining critical values, computing test statistics, and making conclusions.
3. An example problem demonstrates these steps, testing if a therapy reduces test anxiety below a population mean of 20, finding the sample mean is significantly lower.
La regresión lineal múltiple permite modelar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Se estiman los parámetros del modelo usando el método de mínimos cuadrados. Se realizan pruebas de significancia global del modelo y de los coeficientes individuales para determinar su influencia sobre la variable dependiente. También se construyen intervalos de confianza para los parámetros y predicciones futuras.
1) El documento habla sobre diferentes métodos de estimación para parámetros poblacionales a partir de muestras, incluyendo estimación puntual y por intervalo de confianza.
2) Explica los métodos de los momentos, máxima verosimilitud y mínimos cuadrados para estimar parámetros.
3) Señala que un buen estimador debe ser insesgado, consistente y eficiente, teniendo la varianza mínima posible.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
This document introduces common measures of central tendency (mean, median, mode) and variation (range, variance, standard deviation, coefficient of variation) in biostatistics. It defines each measure and provides examples of calculating and interpreting them. The mean is the most common measure of central tendency but the median is more robust to outliers. The choice of central tendency measure depends on whether the data is skewed. The mode is used for measuring popularity. Measures of variation quantify how spread out the data values are.
Este documento describe métodos estadísticos no paramétricos que no requieren suposiciones sobre la forma de la distribución de población. Explica varias pruebas no paramétricas como la prueba de signos, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis, y discute sus ventajas sobre los métodos paramétricos como su simplicidad y aplicabilidad a una variedad de datos.
Este documento presenta información sobre intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores calculado a partir de una muestra en el que se encuentra el verdadero parámetro poblacional con una probabilidad determinada llamada nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para una media, una proporción y para verificar una hipótesis, e incluye ejemplos ilustrativos de cada uno.
Un gerente de ventas afirma que los representantes realizan 40 visitas semanales, pero ellos creen que son más. Una muestra de 8 semanas mostró un promedio de 42 visitas y una desviación estándar de 2 visitas. Usando un nivel de confianza del 99%, se debe verificar esta cuestión. El nivel de significación es de 0.5%. La hipótesis nula es que la media es 40 y la alternativa es que es mayor que 40. Con 7 grados de libertad y un nivel de significación de 0.5%, no se rechaza
The document discusses the chi-square test, which is used to determine if an observed frequency distribution differs from an expected theoretical distribution. It can be used as a test of independence to determine if two variables are associated, and as a test of goodness of fit to assess how well an expected distribution fits observed data. The steps of the chi-square test are outlined, including calculating the test statistic, determining degrees of freedom, and comparing the statistic to critical values to determine if the null hypothesis can be rejected. An example of a chi-square test of independence is shown to test if perceptions of fairness of performance evaluation methods are independent of each other.
Regression and correlation analysis allow researchers to assess relationships between variables. Regression fits a line to two variables that minimizes the sum of squared errors, representing how well the independent variable predicts the dependent variable. Correlation assesses the strength and direction of association, ranging from -1 to 1. R-squared indicates the proportion of variance in the dependent variable explained by the independent variable.
Este documento describe la distribución uniforme continua. Explica que se trata de una variable aleatoria que toma valores equiprobables dentro de un intervalo finito. Su densidad de probabilidad es uniforme en todo el intervalo. También presenta fórmulas para calcular la esperanza, varianza y función de distribución para esta distribución. Finalmente, incluye ejemplos resueltos de problemas que involucran la distribución uniforme continua.
Este documento explica la distribución t de Student. Se usa para calcular intervalos de confianza cuando la varianza de la población es desconocida. La distribución t tiene una media de 0 y una varianza que depende del tamaño de la muestra. Aunque originalmente se asumió una población normal, la distribución t también se puede usar para poblaciones no normales. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades e intervalos de confianza usando la distribución t.
Este documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo el proceso de formular y contrastar hipótesis. Explica que la inferencia estadística permite hacer afirmaciones sobre una población basadas en los resultados de una muestra. Se dividen sus áreas en estimación, para predecir parámetros poblacionales, y prueba de hipótesis, para probar hipótesis sobre parámetros. Finalmente, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis sobre la media poblacional.
Normal Distribution
Properties of Normal Distribution
Empirical rule of normal distribution
Normality limits
Standard normal distribution(z-score/ SND)
Properties of SND
Use of z/normal table
Solved examples
Este documento describe las teorías clásica de la administración y de las relaciones humanas y cómo se aplican en la empresa "Leguis para dama bella". Explica las funciones clave de la empresa y los procesos administrativos como la planificación, organización, dirección, coordinación y control. También destaca la importancia de mantener un ambiente armonioso entre los empleados basado en las relaciones humanas para lograr éxito económico y social.
Los documentos proporcionan una breve historia de las versiones principales del sistema operativo Windows de Microsoft y Linux, desde sus inicios hasta la actualidad. Windows comenzó en 1985 con Windows 1.0 y ha pasado por varias versiones como Windows 95, 98, XP, Vista y 10. Linux surgió en 1991 y ha tenido un desarrollo constante con versiones como la 1.0 en 1994 y la 2.6 en 2003, con un crecimiento de su adopción particularmente en los últimos años.
This ppt is a part of Business Analytics course.
Normal distribution : -
The Normal Distribution, also called the Gaussian Distribution, is the most significant continuous probability distribution.
A normal distribution is a
symmetric, bell-shaped curve
that describes the distribution of continuous random variables.
The normal curve describes how data are distributed in a population.
A large number of random variables are either nearly or exactly represented by the normal distribution
The normal distribution can be used to represent a wide range of data, such as test scores, height measurements, and weights of people in a population.
Este documento presenta 8 ejercicios estadísticos que involucran tablas de frecuencia, gráficos y análisis de datos. Los ejercicios cubren temas como elaborar tablas de frecuencia a partir de muestras de datos, calcular porcentajes, construir histogramas y polígonos de frecuencia, y representar datos poblacionales mediante gráficos de sectores y barras. El último ejercicio analiza datos sobre tipos de cáncer en pacientes hospitalizados, incluyendo elaborar tablas y representar la información gr
Este documento describe varias pruebas estadísticas no paramétricas, incluida la prueba chi-cuadrada, la prueba del signo, la prueba de rachas y la prueba U de Mann-Whitney. Explica cómo se aplican estas pruebas para evaluar la bondad de ajuste de datos, la independencia entre variables, la efectividad de una campaña promocional y la comparación de dos métodos.
1. The document discusses hypothesis testing using a one-sample t-test when the population variance is unknown.
2. It provides examples of when to use a z-test or t-test, and walks through the steps of conducting a one-sample t-test including stating hypotheses, determining critical values, computing test statistics, and making conclusions.
3. An example problem demonstrates these steps, testing if a therapy reduces test anxiety below a population mean of 20, finding the sample mean is significantly lower.
La regresión lineal múltiple permite modelar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Se estiman los parámetros del modelo usando el método de mínimos cuadrados. Se realizan pruebas de significancia global del modelo y de los coeficientes individuales para determinar su influencia sobre la variable dependiente. También se construyen intervalos de confianza para los parámetros y predicciones futuras.
1) El documento habla sobre diferentes métodos de estimación para parámetros poblacionales a partir de muestras, incluyendo estimación puntual y por intervalo de confianza.
2) Explica los métodos de los momentos, máxima verosimilitud y mínimos cuadrados para estimar parámetros.
3) Señala que un buen estimador debe ser insesgado, consistente y eficiente, teniendo la varianza mínima posible.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
This document introduces common measures of central tendency (mean, median, mode) and variation (range, variance, standard deviation, coefficient of variation) in biostatistics. It defines each measure and provides examples of calculating and interpreting them. The mean is the most common measure of central tendency but the median is more robust to outliers. The choice of central tendency measure depends on whether the data is skewed. The mode is used for measuring popularity. Measures of variation quantify how spread out the data values are.
Este documento describe métodos estadísticos no paramétricos que no requieren suposiciones sobre la forma de la distribución de población. Explica varias pruebas no paramétricas como la prueba de signos, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis, y discute sus ventajas sobre los métodos paramétricos como su simplicidad y aplicabilidad a una variedad de datos.
Este documento presenta información sobre intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores calculado a partir de una muestra en el que se encuentra el verdadero parámetro poblacional con una probabilidad determinada llamada nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para una media, una proporción y para verificar una hipótesis, e incluye ejemplos ilustrativos de cada uno.
Un gerente de ventas afirma que los representantes realizan 40 visitas semanales, pero ellos creen que son más. Una muestra de 8 semanas mostró un promedio de 42 visitas y una desviación estándar de 2 visitas. Usando un nivel de confianza del 99%, se debe verificar esta cuestión. El nivel de significación es de 0.5%. La hipótesis nula es que la media es 40 y la alternativa es que es mayor que 40. Con 7 grados de libertad y un nivel de significación de 0.5%, no se rechaza
The document discusses the chi-square test, which is used to determine if an observed frequency distribution differs from an expected theoretical distribution. It can be used as a test of independence to determine if two variables are associated, and as a test of goodness of fit to assess how well an expected distribution fits observed data. The steps of the chi-square test are outlined, including calculating the test statistic, determining degrees of freedom, and comparing the statistic to critical values to determine if the null hypothesis can be rejected. An example of a chi-square test of independence is shown to test if perceptions of fairness of performance evaluation methods are independent of each other.
Regression and correlation analysis allow researchers to assess relationships between variables. Regression fits a line to two variables that minimizes the sum of squared errors, representing how well the independent variable predicts the dependent variable. Correlation assesses the strength and direction of association, ranging from -1 to 1. R-squared indicates the proportion of variance in the dependent variable explained by the independent variable.
Este documento describe la distribución uniforme continua. Explica que se trata de una variable aleatoria que toma valores equiprobables dentro de un intervalo finito. Su densidad de probabilidad es uniforme en todo el intervalo. También presenta fórmulas para calcular la esperanza, varianza y función de distribución para esta distribución. Finalmente, incluye ejemplos resueltos de problemas que involucran la distribución uniforme continua.
Este documento explica la distribución t de Student. Se usa para calcular intervalos de confianza cuando la varianza de la población es desconocida. La distribución t tiene una media de 0 y una varianza que depende del tamaño de la muestra. Aunque originalmente se asumió una población normal, la distribución t también se puede usar para poblaciones no normales. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades e intervalos de confianza usando la distribución t.
Este documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo el proceso de formular y contrastar hipótesis. Explica que la inferencia estadística permite hacer afirmaciones sobre una población basadas en los resultados de una muestra. Se dividen sus áreas en estimación, para predecir parámetros poblacionales, y prueba de hipótesis, para probar hipótesis sobre parámetros. Finalmente, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis sobre la media poblacional.
Normal Distribution
Properties of Normal Distribution
Empirical rule of normal distribution
Normality limits
Standard normal distribution(z-score/ SND)
Properties of SND
Use of z/normal table
Solved examples
Este documento describe las teorías clásica de la administración y de las relaciones humanas y cómo se aplican en la empresa "Leguis para dama bella". Explica las funciones clave de la empresa y los procesos administrativos como la planificación, organización, dirección, coordinación y control. También destaca la importancia de mantener un ambiente armonioso entre los empleados basado en las relaciones humanas para lograr éxito económico y social.
Los documentos proporcionan una breve historia de las versiones principales del sistema operativo Windows de Microsoft y Linux, desde sus inicios hasta la actualidad. Windows comenzó en 1985 con Windows 1.0 y ha pasado por varias versiones como Windows 95, 98, XP, Vista y 10. Linux surgió en 1991 y ha tenido un desarrollo constante con versiones como la 1.0 en 1994 y la 2.6 en 2003, con un crecimiento de su adopción particularmente en los últimos años.
Este documento describe los pasos para buscar y acceder al texto completo de un artículo sobre la influencia del estilo de vida en el sobrepeso y la obesidad en adultos y ancianos utilizando las bases de datos Dialnet y la biblioteca virtual de salud de la Universidad de Sevilla. Los pasos incluyen introducir términos de búsqueda en Dialnet, seleccionar un artículo, verificar la disponibilidad del texto completo y descargarlo, y utilizar el catálogo de la biblioteca para acceder al texto completo a través de un
Training not control drives success- slidesjoanitabonnier
This document contains 3 links to YouTube videos but provides no context or descriptions of the videos. The links may be related to engagement or promoting engagement but the content and purpose of the videos cannot be determined from the given information.
Este documento describe la correlación entre dos variables cuantitativas, peso y talla. Explica que la correlación mide la relación sistemática entre dos variables y puede ser positiva o negativa. A continuación, realiza un ejercicio con datos reales de peso y talla para estudiantes y calcula el coeficiente de correlación de Pearson, encontrando una correlación positiva moderada entre las dos variables.
Este documento presenta la política integral de salud, seguridad y medio ambiente de la Corporación de Educación Superior ISES. Describe los estándares y normas de calidad, seguridad y medio ambiente de la institución, así como los procedimientos para responder a emergencias. Además, identifica los posibles peligros en las instalaciones y las instrucciones para el manejo adecuado de residuos.
La comunidad indígena de Tsïtsïki Urapiti, ubicada en la Amazonia de la República Federal de la Amazonia, se enfrenta a problemas relacionados con su territorio. De acuerdo a su cosmovisión, el territorio posee un significado profundo para su existencia como pueblo. Sin embargo, el Estado planea construir una represa hidroeléctrica que inundaría parte de su territorio, afectando su forma de vida. La comunidad busca determinar cuáles son los derechos que les asisten y las obligaciones del Estado según el dere
Produção pedagógica sobre a internet e o ensino da história e cultura afr...culturaafro
Este documento apresenta uma unidade didática sobre o uso da internet no ensino de história e cultura afro-brasileira e africana. A unidade discute como as tecnologias podem ser usadas como ferramentas de apoio no processo de ensino e aprendizagem, e propõe atividades que utilizam a internet para explorar fontes históricas e construir conhecimentos sobre a história e cultura afro. A unidade também fornece sugestões de sites, vídeos e leituras sobre o tema.
This wedding brochure provides information about Buen Apetito catering services for weddings in 2017/2018. They offer buffet and plated service options with a variety of package deals that include starters, paella, desserts, and evening buffets. Buen Apetito prides itself on using fresh, local ingredients and providing customized wedding catering with attention to detail. Couples can contact Buen Apetito by email or online form to get a custom catering quote.
Una plataforma virtual es un conjunto de aplicaciones informáticas sincrónicas y asincrónicas que facilitan la gestión, desarrollo y distribución de cursos a través de Internet, permitiendo a los docentes implementar sitios web con recursos que fomenten el aprendizaje colaborativo. Las plataformas virtuales cuentan con herramientas para distribuir contenidos, comunicación, evaluación y administración, sirviendo como complemento para cursos presenciales y semipresenciales.
Este documento trata sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad. Explica que una variable aleatoria puede ser discreta o continua, y describe las distribuciones binomial, de Poisson y normal, incluyendo sus funciones de probabilidad y parámetros. También menciona brevemente la distribución hipergeométrica y provee ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución binomial, de Bernoulli, normal, t-Student, F, Ji cuadrado, de Poisson y geométrica. Explica las características y usos de cada distribución para modelar diferentes tipos de datos aleatorios. También incluye enlaces a recursos adicionales sobre cada distribución.
Planteamiento de Hipótesis para dos poblaciones (WORD)HOTELES2
Este documento describe el planteamiento de hipótesis estadística para comparar proporciones entre dos poblaciones. Explica la teoría, supuestos, fórmulas y ejemplos de cómo calcular el tamaño de muestra y contrastar la hipótesis nula de que las proporciones son iguales vs. la alternativa de que son diferentes mediante el estadístico Z. También incluye definiciones clave como distribución muestral, hipótesis, homocedasticidad y tablas de contingencia.
Este documento describe conceptos básicos relacionados con variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria asocia números reales a elementos de un espacio muestral y puede ser discreta o continua. También describe distribuciones de probabilidad como la uniforme, binomial y normal, así como conceptos estadísticos como media, varianza, distribuciones muestrales y teoremas centrales del límite para inferencia estadística.
Planteamiento de hipotesis en mas de dos poblaciones (ji cuadrada)guest8a3c19
Este documento presenta información sobre la distribución Ji-cuadrada y cómo se puede usar para probar hipótesis estadísticas en más de dos poblaciones. Explica la fórmula para calcular Ji-cuadrada, los supuestos y restricciones de la prueba, y provee ejemplos y ejercicios resueltos.
Este documento describe diferentes métodos para estimar parámetros poblacionales a partir de muestras. Explica conceptos como estimador puntual, estimación por intervalo y diferentes tipos de intervalos de confianza para estimar parámetros como la media, proporción y diferencia de medias/proporciones entre poblaciones. Proporciona fórmulas y condiciones para calcular intervalos de confianza de manera apropiada dependiendo del tamaño de la muestra y si la varianza es conocida o no.
Este documento proporciona información sobre diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de la media y cómo se calculan. También describe cómo se pueden usar estas medidas para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
5 Planteamiento de Hipotesis en mas de 2 Poblaciones (ji cuadrada)Ana
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos sobre la distribución Ji-cuadrada y su aplicación en pruebas de hipótesis. Explica los supuestos, fórmulas y ejemplos de uso de la prueba Ji-cuadrada para comparar frecuencias observadas con las esperadas y determinar si son estadísticamente iguales. Adicionalmente, incluye ejercicios resueltos para reforzar el concepto.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Define cada distribución y explica sus propiedades fundamentales como la media, varianza y funciones de densidad de probabilidad.
Las medidas de dispersión como la varianza, desviación típica y coeficiente de variación cuantifican cuán alejados están los valores de una distribución de su media. La varianza mide el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los valores respecto a la media, mientras que la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. El coeficiente de variación relaciona la desviación típica con la media para permitir comparar la dispersión de distribuciones con diferentes unidades. Estas medidas son útiles para evaluar la precisión de
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución binomial, normal, t-Student, Ji-cuadrado y F de Fisher. Explica conceptos clave como variables aleatorias, funciones de probabilidad y distribución, y cómo estas distribuciones se utilizan en análisis estadístico.
1) El documento explica cómo la estadística ayuda a corroborar hipótesis ecológicas mediante un soporte matemático. 2) Describe los pasos para realizar un experimento estadístico como plantear la hipótesis, definir variables, elegir el método estadístico. 3) Explica diferentes tipos de muestreo y análisis estadísticos como test de Pearson, t de Student y ANOVA para comparar medias en datos cualitativos y cuantitativos.
Este documento presenta información sobre varias distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características y aplicaciones de cada distribución. El propósito es enseñar a los estudiantes conceptos estadísticos fundamentales relacionados con las distribuciones de probabilidad.
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos para realizar pruebas estadísticas. Explica que los métodos paramétricos se basan en parámetros como la media y desviación estándar de una población normal, mientras que los no paramétricos no requieren esta distribución normal y son más sencillos de aplicar. También cubre ejemplos específicos como la prueba de chi cuadrada y su uso para probar independencia entre variables categóricas.
Este documento describe las distribuciones normal y binomial. Explica que la distribución normal fue reconocida por primera vez por Abraham de Moivre y posteriormente desarrollada por Carl Friedrich Gauss. La distribución normal tiene parámetros μ y σ2 y es frecuentemente utilizada en aplicaciones estadísticas. La distribución binomial es una distribución discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con probabilidad fija p.
Este documento resume las distribuciones de probabilidad más importantes en estadística, incluyendo la distribución normal, ji-cuadrado, F de Snedecor y sus propiedades. Explica cómo calcular probabilidades y valores críticos usando estas distribuciones y cómo aplicarlas para analizar datos y probar hipótesis estadísticas. También incluye un ejemplo resuelto usando el software Minitab para ilustrar cómo utilizar estas distribuciones en la práctica.
El documento describe los principales métodos de análisis de datos para investigaciones. Explica que el análisis de datos implica determinar los resultados de las variables y las relaciones entre ellas para responder al problema planteado. Luego describe varias técnicas estadísticas como el análisis descriptivo de cada variable, pruebas paramétricas e inferenciales, y análisis multivariados para relacionar las variables.
Este documento describe las principales distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas, incluyendo la distribución uniforme, exponencial, Weibull y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles valores de un experimento aleatorio y provee ejemplos para ilustrar cada distribución.
Este documento define y explica las medidas de dispersión más comunes como el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. Proporciona las fórmulas para calcular cada medida y ejemplos numéricos de cómo se aplican. El objetivo de estas medidas es resumir características de una variable como la variabilidad de los datos en relación a la media.
Similar a Distribuciòn de pobabilidades para certificación six sigma gb (20)
Investigacion: Declaracion de singapur.pdfMdsZayra
Se presenta la Declaracion de Singapur, esta se relaciona con la integridad de la investigacion y su importancia en las diferentes organizaciones habaladas por la SUNEDU y el CONCYTEC en el Peru, ya que muchos investigadores han surgido en los ultimos tiempos y con el mundo de la virtualidad podemos aparecer en todos lados como autores principales, este modelo tiene sus bases al mismo modo que los pricipios eticos de cualquier invetigacion en el peru.
La integridad de la investigación es sustancial para su aporte y valor
independientemente del modo y la forma de organizar la investigación existen
principios y responsabilidades que todo profesional debe ejecutar con el fin de
mantenerla. La Declaración de Singapur sobre la Integridad en la
Investigación fue elaborada en el marco de la segunda
Conferencia Mundial sobre Integridad en la Investigación,
21‐24 de julio de 2010, en Singapur, como una guía global
para la conducta responsable en la investigación.
Principios: Honestidad en todos los aspectos de la investigación
Responsabilidad en la ejecución de la investigación
Cortesía profesional e imparcialidad en las relaciones
laborales
Buena gestión de la investigación en nombre de otros
Responsabilidades: 1. Integridad: Los investigadores deberían hacerse responsables de la honradez de sus
investigaciones.
2. Cumplimiento de las normas: Los investigadores deberían tener conocimiento de las normas y
políticas relacionadas con la investigación y cumplirlas.
3. Métodos de investigación: Los investigadores deberían aplicar métodos adecuados, basar sus
conclusiones en un análisis crítico de la evidencia e informar sus resultados e interpretaciones de
manera completa y objetiva.
4. Documentación de la investigación: Los investigadores deberían mantener una documentación
clara y precisa de toda la investigación, de manera que otros puedan verificar y reproducir sus
trabajos.
5. Resultados de la investigación: Los investigadores deberían compartir datos y resultados de forma
abierta y sin demora, apenas hayan establecido la prioridad sobre su uso y la propiedad sobre ellos.
vehiculo importado desde pais extrajero contien documentos respaldados como ser la factura comercial de importacion un seguro y demas tambien indica la partida arancelaria que deb contener este vehículo 3. La importadora PARISBOL TRUCK IMPORT SOCIEDAD DE RESPONSABILIDAD LIMITADA perteneciente a Bolivia, trae desde CHILE , un vehículo Automóvil con un número de ruedas de 6 Número del chasis YV2RT40A0HB828781 De clase tractocamión, con dos puertas . El precio es de 35231,46 dólares, la importadora tiene los siguientes datos para el cálculo de sus costos:
• Flete de $ 1500 por contenedor
• El deducible es de 10 % de la SA y la prima neta de 0.02% de la SA
• ARANCEL DE IMPORTACIÓN 20% • ALMACÉN ADUANERO 1.5%
• DESPACHO ADUANERO 2.1%
• IVA 14.94%
• PERCEPCIÓN 0.3%
• OTROS GASTOS DE IMPORTACIÓN $US
• Derecho de emisión 4.20
• Handling 58 • Descarga 69
• Servicios aduana 30
• Movilización de carga 70.10
• Transporte interno 150
• Gastos operativos 70
• Otros gastos 100 • Comisión agente de 0.05% CIF
GASTOS FINANCIEROS o GASTOS APERTURA DE L/C (0.3 % FOB) o Intereses proveedor $ 1050 CALULAR:
i) El valor FOB
j) hallar la suma asegurada de la mercancía y la prima neta que se debe pagar a la compañía aseguradora, y el valor CIF
k) El total de derechos e impuestos
l) El costo total de importación y el factor
m) El costo unitario de importación de cada alfombra en $us y Bs. (tipo de cambio: Bs.6.85)
2. TIPOS DE VARIABLES ALEATORIAS
•Relacionadas al conteo de los elementos.
•Tiene un recorrido finito o infinito
numerable.
Discretas
•Representan por lo general mediciones
•Tiene un recorrido con un intervalo finito
o infinito de los números reales.
Continua
s
3. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DE ACUERDO AL
TIPO DE VARIABLE
Discretas
•Binomial
•Poisson
•Hipergeométrica
Continuas
•Normal
•Exponencial
6. DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
Sea X una vad, con ley hipergeométrica se dice que sigue esta ley por
que X hace referencia a un experimento que estudia la selección de
un grupo a partir de un conjunto general.
N = Tamaño original del conjunto
n = Tamaño del subconjunto de N ⊆ N
N-n = Tamaño del complemento de n
r = Tamaño de la extracción
𝑃 𝑋 = 𝑘 =
𝐶 𝑛
𝑘 𝐶 𝑁−𝑛
𝑟−𝑘
𝐶 𝑁
𝑟 𝐸 𝑋 =
𝑟𝑛
𝑁
= rp 𝑉 𝑋 = 𝑟𝑝(1 −
𝑝)
𝑁−𝑟
𝑁−1
7. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
La distribución binomial debe ser
aplicada cuando en situaciones en
las cuales cada parte tiene 2
estados:
Bueno o malo
Se acepta o se rechaza
Conforme o no conforme
Éxito o fracaso
Ejemplos:
Número de productos defectuosos en un
lote
Número de pacientes mal recetados por
un médico
Condiciones para su aplicación:
Población mayor a 50
Tamaño de la muestra debe ser
menor al 10% de la población
n = Tamaño de la muestra
P = probabilidad de éxito
q = probabilidad de fracaso (1 – p)
𝑃 𝑋 = 𝑘 = 𝐶 𝑛
𝑘 𝑝 𝑘 𝑞 𝑛−𝑘
𝐸 𝑋 = np
𝑉 𝑋 = 𝑛𝑝𝑞
8. DISTRIBUCIÓN POISSON
La distribución Poisson debe ser aplicada cuando el fenómeno a estudiar
describe el comportamiento de la variable a través del tiempo
Ejemplos:
Número de defectos en una línea de producción
Número de bugs en un código
Número de accidentes de transito
Número de llamadas telefónicas a una central
El parámetro 𝜆 indica el promedio de aparecimiento del evento en n
pruebas
𝑃 𝑋 = 𝑘 =
𝑒−𝜆𝑡(𝜆𝑡) 𝑘
𝑘!
𝐸 𝑋 = λ 𝑉 𝑋 = 𝜆
10. DISTRIBUCIÓN NORMAL
Es una de las distribuciones de probabilidad mas usada. Es
usada para medir: longitud, peso, tiempo, etc.
Su función de probabilidad es:
𝐹 𝑥 =
1
2𝜋𝜎 −∞
𝑥
𝑒
−(𝑥−𝜇)2
2𝜎2
𝑑𝑥
Sus medidas de localización y dispersión son:
𝐸 𝑋 = u 𝑉 𝑋 = σ
11. DISTRIBUCIÓN NORMAL
¿Cómo puedo estandarizar la distribución normal???
Como la distribución normal es simétrica y tiene
características funcionales especiales, se puede estandarizar
a partir de la siguiente transformación:
𝑧 =
𝑥 − 𝜇
𝜎
Z sigue una distribución normal estándar Z∼ 𝑁(0,1)
La función de distribución de la ley normal estándar no se
puede dar como una función explicita sino que forma parte
de una integral, por lo que se emplean tablas.
𝑥 − 𝜇
14. DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO DE
LA VARIANZA CHI CUADRADO 𝑋2
La distribución 𝑋2
se obtiene a partir de los valores de la
relación de la varianza de la muestra y la varianza de la
población multiplicado por los grados de libertad.
La aplicación más común es la realización de pruebas de
proporción.
A medida que los grados de libertad aumentan, la distribución
Chi-cuadrado se aproxima a una distribución Normal.
Acumulación desde la derecha.
𝑃 𝑆2 > 𝑠2 = 𝑃
𝑛 − 1 𝑠2
𝜎2
>
𝑛 − 1 𝑠2
𝜎2
= 𝑃 𝑈 >
𝑛 − 1 𝑠2
𝜎2
15. DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO DE
LA MEDIA
𝜎 DESCONOCIDA T-STUDENTSe aplica cuando no se conoce la varianza poblacional.
Los valores tabulados dependen de los grados de libertad ya
que la probabilidad de t cambia si n varía.
Utiliza los grados de libertad de la Chi-Cuadrado
Es una distribución simétrica que a medida que se aumenta al
tamaño de la muestra (n>30) se aproxima a una normal.
Tiene media 0 y varianza mayor a 1.
Acumulación desde la derecha.
𝑃 𝑋 < 𝑡 = P T <
𝑡 − 𝜇
𝑠
𝑛
16. DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO DE
LA RAZÓN DE DOS VARIANZAS –
FISHER SNEDEKORUsada normalmente para el análisis de varianza ANOVA para
probar si las varianzas de 2 o más poblaciones son iguales.
Se parte del supuesto que la varianza de las poblaciones son
iguales, independientes y siguen una distribución 𝑋2.
En la tabla se lee los grados de libertad del numerador en
sentido horizontal y verticalmente los del numerador.
Acumulación desde la derecha.
𝑃
𝑠1
2
𝑠2
2 > 𝑋
𝑆1
2
𝑆2
2 ∼ 𝐹(𝑛 − 1, 𝑚 − 1)