La distribución normal es la distribución de probabilidad continua más importante en estadística. Tiene una forma de campana y es simétrica respecto a la media. Se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales y para calcular probabilidades asociadas a valores de una variable aleatoria. El documento explica las propiedades clave de la distribución normal y cómo se puede utilizar una tabla para encontrar probabilidades bajo la curva.
Este documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de la distribución t de Student y la distribución F de Snedecor. Los ejemplos calculan probabilidades y percentiles asociados a estas distribuciones estadísticas. Se proporcionan detalles sobre cómo buscar valores en las tablas de estas distribuciones dadas las entradas requeridas como grados de libertad y probabilidades acumuladas.
Este documento describe varias distribuciones estadísticas como la distribución de Fisher, la distribución t de Student y la distribución chi-cuadrada. Explica sus características, cómo se usan sus tablas y algunos ejemplos de aplicaciones como comparar varianzas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
DISTRIBUCION MUESTRAL DE LA MEDIA
Es la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestra de la población. EJERCICIOS DE APLICACION
Problemas de determinación de tamaño de la muestra (9)Luz Hernández
Este documento presenta varios problemas de determinación de tamaño de muestra. Explica cómo calcular el tamaño de muestra necesario para diferentes niveles de confianza, márgenes de error y desviaciones estándar. También analiza si es recomendable o no tomar una muestra de cierto tamaño dado los parámetros del estudio.
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.
Trabajo de ESTADISTICA APLICADA ULADECH III CICLO
La oficina de investigación de mercados S.A., basa sus tarifas en la hipótesis de que las preguntas de una encuesta telefónica se pueden contestar en un tiempo medio de 15 minutos o menos. Si es necesario un mayor tiempo de encuesta, se aplica una tarifa adicional. Suponga que en una muestra de 35 conferencias se obtiene una media de 17 minutos y una desviación estándar de 4 minutos. ¿Se justifica a tarifa adicional?
a) Formule las hipótesis nula y alternativa para esta aplicación
b) Calcule el valor del estadístico de prueba
c) ¿Cuál es el valor de P?
d) Con α = 0.01, ¿cuál es su conclusión?
Un dispensador de gaseosas está diseñado para descargar 7 onzas. Si se selecciona una muestra de 16 vasos para medir su llenado, observando que el promedio es de 5.8 con uns desviación de 1.6 onzas ¿se puede concluir que la máquina no funciona correctamente?
Una distribuidora de gas ofrece a sus clientes el servicio de un máximo de espera de 48 horas. Se toma una muestra de seis hogares que hicieron pedidos y se encontró lo siguiente: 24, 20, 60, 72, 40, 30, ¿se puede creer lo ofrecido por la distribuidora?
La prueba de los signos es una herramienta útil para hacer pruebas de hp cuando nos encontramos casos como la muestra es pequeña y tenemos datos cualitattivos.
El Teorema Central del Límite establece que la suma de una gran cantidad de variables aleatorias independientes con la misma distribución se aproxima a una distribución normal, independientemente de la distribución original de las variables individuales. Este teorema se aplica a problemas que involucran promedios y probabilidades en muestras grandes.
Este documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de la distribución t de Student y la distribución F de Snedecor. Los ejemplos calculan probabilidades y percentiles asociados a estas distribuciones estadísticas. Se proporcionan detalles sobre cómo buscar valores en las tablas de estas distribuciones dadas las entradas requeridas como grados de libertad y probabilidades acumuladas.
Este documento describe varias distribuciones estadísticas como la distribución de Fisher, la distribución t de Student y la distribución chi-cuadrada. Explica sus características, cómo se usan sus tablas y algunos ejemplos de aplicaciones como comparar varianzas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
DISTRIBUCION MUESTRAL DE LA MEDIA
Es la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestra de la población. EJERCICIOS DE APLICACION
Problemas de determinación de tamaño de la muestra (9)Luz Hernández
Este documento presenta varios problemas de determinación de tamaño de muestra. Explica cómo calcular el tamaño de muestra necesario para diferentes niveles de confianza, márgenes de error y desviaciones estándar. También analiza si es recomendable o no tomar una muestra de cierto tamaño dado los parámetros del estudio.
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.
Trabajo de ESTADISTICA APLICADA ULADECH III CICLO
La oficina de investigación de mercados S.A., basa sus tarifas en la hipótesis de que las preguntas de una encuesta telefónica se pueden contestar en un tiempo medio de 15 minutos o menos. Si es necesario un mayor tiempo de encuesta, se aplica una tarifa adicional. Suponga que en una muestra de 35 conferencias se obtiene una media de 17 minutos y una desviación estándar de 4 minutos. ¿Se justifica a tarifa adicional?
a) Formule las hipótesis nula y alternativa para esta aplicación
b) Calcule el valor del estadístico de prueba
c) ¿Cuál es el valor de P?
d) Con α = 0.01, ¿cuál es su conclusión?
Un dispensador de gaseosas está diseñado para descargar 7 onzas. Si se selecciona una muestra de 16 vasos para medir su llenado, observando que el promedio es de 5.8 con uns desviación de 1.6 onzas ¿se puede concluir que la máquina no funciona correctamente?
Una distribuidora de gas ofrece a sus clientes el servicio de un máximo de espera de 48 horas. Se toma una muestra de seis hogares que hicieron pedidos y se encontró lo siguiente: 24, 20, 60, 72, 40, 30, ¿se puede creer lo ofrecido por la distribuidora?
La prueba de los signos es una herramienta útil para hacer pruebas de hp cuando nos encontramos casos como la muestra es pequeña y tenemos datos cualitattivos.
El Teorema Central del Límite establece que la suma de una gran cantidad de variables aleatorias independientes con la misma distribución se aproxima a una distribución normal, independientemente de la distribución original de las variables individuales. Este teorema se aplica a problemas que involucran promedios y probabilidades en muestras grandes.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las transacciones con bancos rusos clave y la prohibición de la venta de aviones y equipos a Rusia. Los líderes de la UE esperan que las sanciones aumenten la presión económica sobre Rusia y la disuadan de continuar su agresión contra Ucrania.
Se lleva a cabo un experimento para comparar el desgaste por abrasivo de dos materiales laminados. El material 1 tuvo un desgaste promedio de 85 unidades y el material 2 de 81 unidades. Usando una prueba t de Student con un nivel de significancia del 0.05, no se puede concluir que el desgaste del material 1 exceda el del material 2 en más de 2 unidades.
Prueba de hipotesis sobre la media con varianza desconocidaKarina Ruiz
Este documento describe las pruebas de hipótesis, incluyendo: (1) la definición de una prueba de hipótesis y las hipótesis nula y alternativa; (2) los errores tipo I y II y cómo controlarlos; (3) ejemplos comunes de hipótesis sobre medias; y (4) procedimientos para probar hipótesis sobre una media y comparar dos medias cuando las varianzas son desconocidas.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística, incluyendo estimación y prueba de hipótesis. Define estadística, estadística descriptiva, probabilidad e inferencial. Explica la diferencia entre parámetros y estadísticos, y las propiedades de un buen estimador. También cubre distribuciones muestrales, el teorema del límite central, y distribuciones t y de Student. Finalmente, distingue entre estimación y prueba de hipótesis.
Este documento describe varias medidas de dispersión comúnmente usadas para analizar conjuntos de datos. Explica que la dispersión mide la variación en los datos y permite evaluar la confiabilidad de la media. Luego define medidas como el rango, cuartiles, desviación media, varianza y desviación estándar, describiendo sus fórmulas y cómo se calculan para poblaciones y muestras.
Este documento describe las distribuciones muestrales y cómo se pueden usar para generalizar el comportamiento de una población. Explica que las muestras pueden ser tomadas con o sin reemplazo y que la distribución muestral está relacionada con el comportamiento de un estadístico de la muestra. También define una muestra aleatoria simple como una donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y presenta un ejemplo numérico de cómo calcular la probabilidad de que la media de una muestra esté dentro de un intervalo dado
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"RosarioFL
Un diseño experimental es un plan para estudiar las relaciones entre variables mediante la manipulación de al menos una variable independiente y el control aleatorio de sujetos en grupos experimentales. Los componentes clave son la comparación, manipulación y control de factores internos y externos. Existen diferentes tipos de diseños clasificados según el número de condiciones, metodología y variables estudiadas.
Este documento presenta un trabajo de estadística inferencial sobre ejercicios de Chi cuadrado. El objetivo general es conocer y aplicar el Chi cuadrado en ejercicios planteados para desarrollar habilidades profesionales. Se incluye el marco teórico sobre Chi cuadrado y un ejercicio de aplicación. El documento busca reforzar conocimientos estadísticos mediante la resolución de ejercicios sobre esta prueba, importante en el campo del comercio exterior.
Este documento explica el concepto de sesgo o asimetría, que mide la simetría de una distribución de datos respecto a la media. Existen tres tipos de sesgo: negativo cuando la mayoría de datos están por debajo de la media, positivo cuando están por encima, y simétrico cuando hay la misma cantidad a ambos lados. Se pueden calcular coeficientes de asimetría como el de Fisher, Pearson o Bowley para cuantificar el grado de sesgo.
Este documento presenta los conceptos básicos de regresión y correlación simple. Explica cómo utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, e identificar si la relación es lineal, curvilínea, directa o inversa. También describe cómo utilizar la ecuación de regresión para predecir valores futuros y medir el grado de relación lineal entre dos variables mediante el análisis de correlación. Finalmente, detalla los pasos para realizar un análisis de regresión simple y calcula el error estándar de estimación.
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Poblaciónjosegonzalez1606
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Población
Integrantes:
José González C.I: 28.576.187 Marcell Girardi C.I: 24. 491.579 Yulianny Marcano C.I: 26. 385.075 Alejandro Brito C.I: 24.947.747 José Pereira C.I: 28.095. 315
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del capítulo 4 del módulo de estadística de un curso de fortalecimiento de la investigación para el personal docente de la Universidad de Guayaquil. El capítulo introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los errores tipo I y II. Luego explica los pasos para seleccionar la distribución correcta y realiza ejemplos de pruebas
Este documento presenta 5 ejercicios sobre variables aleatorias de Bernoulli. Cada ejercicio describe un escenario de probabilidad y hace preguntas sobre la probabilidad de éxito, la independencia y las relaciones entre variables aleatorias discretas.
Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
Este documento describe las distribuciones normal y t de Student. Explica que la distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Define la función de densidad normal y sus propiedades como la simetría y que el 95% de los datos se encuentra dentro de dos desviaciones estándar de la media. También introduce la distribución t de Student que se usa para muestras pequeñas en lugar de la normal.
El documento describe las distribuciones de probabilidad continua y la distribución normal. Explica que una distribución de probabilidad continua asigna probabilidades a intervalos de una variable aleatoria continua, y que la distribución normal es una de las más comunes en fenómenos naturales. También cubre cómo calcular probabilidades para variables normales usando fórmulas, tablas y tipificación para convertir una variable normal en una normal estándar.
El documento presenta 13 problemas de probabilidad que involucran la distribución hipergeométrica. Cada problema proporciona datos como el tamaño total de la población (N), la cantidad de elementos con una característica deseada (m), el tamaño de la muestra extraída (n) y la cantidad de elementos en la muestra con dicha característica (k). Luego se calcula la probabilidad de k usando la fórmula de la distribución hipergeométrica y se interpretan los resultados.
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)Luz Hernández
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva del Libro de "Estadística aplicada a los negocios y a la economía" de Lind, Marchal y Wath
El documento describe la distribución chi cuadrada de la varianza muestral S2. Explica que si S2 se calcula a partir de una muestra aleatoria de tamaño n de una población normal con varianza σ2, entonces la razón (n-1)S2/σ2 sigue una distribución chi cuadrada con n-1 grados de libertad. Proporciona un ejemplo numérico y explica cómo usar los valores chi cuadrados para determinar si un valor observado de S2 es consistente con la varianza poblacional supuesta σ2.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
El documento presenta diferentes fórmulas y métodos para calcular el tamaño de una muestra probabilística. Se destacan factores como el presupuesto, subgrupos a analizar, desviación estándar, error y nivel de confianza. Se explican dos fórmulas principales para cuando se desconoce o se conoce la población total, así como una tabla de datos de referencia para el cálculo.
El documento presenta métodos para calcular el tamaño de una muestra probabilística, incluyendo fórmulas que consideran el nivel de confianza, margen de error, y probabilidad de ocurrencia. Se provee una tabla de referencia con valores Z para diferentes niveles de aceptación y error. Finalmente, se incluye un ejemplo numérico para ilustrar cómo usar la tabla para determinar el tamaño de muestra para un 95% de confianza y 5% de error.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las transacciones con bancos rusos clave y la prohibición de la venta de aviones y equipos a Rusia. Los líderes de la UE esperan que las sanciones aumenten la presión económica sobre Rusia y la disuadan de continuar su agresión contra Ucrania.
Se lleva a cabo un experimento para comparar el desgaste por abrasivo de dos materiales laminados. El material 1 tuvo un desgaste promedio de 85 unidades y el material 2 de 81 unidades. Usando una prueba t de Student con un nivel de significancia del 0.05, no se puede concluir que el desgaste del material 1 exceda el del material 2 en más de 2 unidades.
Prueba de hipotesis sobre la media con varianza desconocidaKarina Ruiz
Este documento describe las pruebas de hipótesis, incluyendo: (1) la definición de una prueba de hipótesis y las hipótesis nula y alternativa; (2) los errores tipo I y II y cómo controlarlos; (3) ejemplos comunes de hipótesis sobre medias; y (4) procedimientos para probar hipótesis sobre una media y comparar dos medias cuando las varianzas son desconocidas.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística, incluyendo estimación y prueba de hipótesis. Define estadística, estadística descriptiva, probabilidad e inferencial. Explica la diferencia entre parámetros y estadísticos, y las propiedades de un buen estimador. También cubre distribuciones muestrales, el teorema del límite central, y distribuciones t y de Student. Finalmente, distingue entre estimación y prueba de hipótesis.
Este documento describe varias medidas de dispersión comúnmente usadas para analizar conjuntos de datos. Explica que la dispersión mide la variación en los datos y permite evaluar la confiabilidad de la media. Luego define medidas como el rango, cuartiles, desviación media, varianza y desviación estándar, describiendo sus fórmulas y cómo se calculan para poblaciones y muestras.
Este documento describe las distribuciones muestrales y cómo se pueden usar para generalizar el comportamiento de una población. Explica que las muestras pueden ser tomadas con o sin reemplazo y que la distribución muestral está relacionada con el comportamiento de un estadístico de la muestra. También define una muestra aleatoria simple como una donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y presenta un ejemplo numérico de cómo calcular la probabilidad de que la media de una muestra esté dentro de un intervalo dado
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"RosarioFL
Un diseño experimental es un plan para estudiar las relaciones entre variables mediante la manipulación de al menos una variable independiente y el control aleatorio de sujetos en grupos experimentales. Los componentes clave son la comparación, manipulación y control de factores internos y externos. Existen diferentes tipos de diseños clasificados según el número de condiciones, metodología y variables estudiadas.
Este documento presenta un trabajo de estadística inferencial sobre ejercicios de Chi cuadrado. El objetivo general es conocer y aplicar el Chi cuadrado en ejercicios planteados para desarrollar habilidades profesionales. Se incluye el marco teórico sobre Chi cuadrado y un ejercicio de aplicación. El documento busca reforzar conocimientos estadísticos mediante la resolución de ejercicios sobre esta prueba, importante en el campo del comercio exterior.
Este documento explica el concepto de sesgo o asimetría, que mide la simetría de una distribución de datos respecto a la media. Existen tres tipos de sesgo: negativo cuando la mayoría de datos están por debajo de la media, positivo cuando están por encima, y simétrico cuando hay la misma cantidad a ambos lados. Se pueden calcular coeficientes de asimetría como el de Fisher, Pearson o Bowley para cuantificar el grado de sesgo.
Este documento presenta los conceptos básicos de regresión y correlación simple. Explica cómo utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, e identificar si la relación es lineal, curvilínea, directa o inversa. También describe cómo utilizar la ecuación de regresión para predecir valores futuros y medir el grado de relación lineal entre dos variables mediante el análisis de correlación. Finalmente, detalla los pasos para realizar un análisis de regresión simple y calcula el error estándar de estimación.
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Poblaciónjosegonzalez1606
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Población
Integrantes:
José González C.I: 28.576.187 Marcell Girardi C.I: 24. 491.579 Yulianny Marcano C.I: 26. 385.075 Alejandro Brito C.I: 24.947.747 José Pereira C.I: 28.095. 315
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del capítulo 4 del módulo de estadística de un curso de fortalecimiento de la investigación para el personal docente de la Universidad de Guayaquil. El capítulo introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los errores tipo I y II. Luego explica los pasos para seleccionar la distribución correcta y realiza ejemplos de pruebas
Este documento presenta 5 ejercicios sobre variables aleatorias de Bernoulli. Cada ejercicio describe un escenario de probabilidad y hace preguntas sobre la probabilidad de éxito, la independencia y las relaciones entre variables aleatorias discretas.
Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
Este documento describe las distribuciones normal y t de Student. Explica que la distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Define la función de densidad normal y sus propiedades como la simetría y que el 95% de los datos se encuentra dentro de dos desviaciones estándar de la media. También introduce la distribución t de Student que se usa para muestras pequeñas en lugar de la normal.
El documento describe las distribuciones de probabilidad continua y la distribución normal. Explica que una distribución de probabilidad continua asigna probabilidades a intervalos de una variable aleatoria continua, y que la distribución normal es una de las más comunes en fenómenos naturales. También cubre cómo calcular probabilidades para variables normales usando fórmulas, tablas y tipificación para convertir una variable normal en una normal estándar.
El documento presenta 13 problemas de probabilidad que involucran la distribución hipergeométrica. Cada problema proporciona datos como el tamaño total de la población (N), la cantidad de elementos con una característica deseada (m), el tamaño de la muestra extraída (n) y la cantidad de elementos en la muestra con dicha característica (k). Luego se calcula la probabilidad de k usando la fórmula de la distribución hipergeométrica y se interpretan los resultados.
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)Luz Hernández
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva del Libro de "Estadística aplicada a los negocios y a la economía" de Lind, Marchal y Wath
El documento describe la distribución chi cuadrada de la varianza muestral S2. Explica que si S2 se calcula a partir de una muestra aleatoria de tamaño n de una población normal con varianza σ2, entonces la razón (n-1)S2/σ2 sigue una distribución chi cuadrada con n-1 grados de libertad. Proporciona un ejemplo numérico y explica cómo usar los valores chi cuadrados para determinar si un valor observado de S2 es consistente con la varianza poblacional supuesta σ2.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
El documento presenta diferentes fórmulas y métodos para calcular el tamaño de una muestra probabilística. Se destacan factores como el presupuesto, subgrupos a analizar, desviación estándar, error y nivel de confianza. Se explican dos fórmulas principales para cuando se desconoce o se conoce la población total, así como una tabla de datos de referencia para el cálculo.
El documento presenta métodos para calcular el tamaño de una muestra probabilística, incluyendo fórmulas que consideran el nivel de confianza, margen de error, y probabilidad de ocurrencia. Se provee una tabla de referencia con valores Z para diferentes niveles de aceptación y error. Finalmente, se incluye un ejemplo numérico para ilustrar cómo usar la tabla para determinar el tamaño de muestra para un 95% de confianza y 5% de error.
Richard I. Levine - Estadistica para administración (2009, Pearson Educación)...cfisicaster
Este documento proporciona una tabla que resume la distribución normal estandarizada acumulativa, la cual representa el área bajo la curva de la distribución normal desde -infinito hasta cierto valor de Z. La tabla proporciona valores de Z en incrementos de 0.01 desde -6 hasta 2 y el área asociada bajo la curva de la distribución para cada valor de Z.
Este documento presenta los conceptos clave de la distribución binomial y la distribución normal. Explica que la distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles y probabilidad constante. Proporciona fórmulas para calcular la probabilidad, media y varianza binomial. También introduce la distribución normal continua, con énfasis en la distribución estándar normal N(0,1). Finalmente, muestra ejemplos de cómo usar tablas de la distribución normal para calcular probabilidades.
El documento presenta los resultados de un estudio estadístico de 300 pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agruparon los datos de diámetro de los pernos en 16 intervalos y se calcularon medidas como la media aritmética (1.60), mediana (1.599), moda (1.59), desviación media (1.53) y desviación estándar (0.023). La mayoría de los pernos se encuentran entre 1.59-1.591.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución normal y la distribución exponencial. Explica los parámetros, funciones de densidad de probabilidad y representaciones gráficas de estas distribuciones, así como la tabla de la distribución normal estandarizada.
El documento presenta una tabla con 20 filas y 20 columnas que contienen valores numéricos entre 5.737 y 6.143. Se calculan las medidas de tendencia central (media = 5.9) y de dispersión (desviación típica = 0.06) de los datos. También se presentan los valores mínimo, máximo y rango de la muestra.
El documento presenta las distribuciones de probabilidad continuas más comunes, incluyendo la distribución uniforme, normal, exponencial, Erlang, Gamma y Beta. Se describe la distribución uniforme en detalle con su función de densidad, función de distribución, esperanza y varianza. También incluye un ejemplo de cálculo de probabilidades con la distribución uniforme.
Este documento presenta los datos de ventas de tazas de café en una tienda de conveniencia durante 10 periodos de 30 días cada uno. Se realizaron análisis estadísticos como media, moda, mediana, desviación estándar y varianzas. También se incluyeron gráficas como barras, polígono y cajas. Las conclusiones fueron que las ventas tuvieron pocas variaciones y se vendieron principalmente 129-130 tazas, por lo que abrir un negocio de venta de café sería viable dado el nivel constante de demanda
1. El documento presenta un método numérico para determinar los desplazamientos máximos en una edificación sometida a sismos. 2. Se aplica el método de interpolación lineal para sistemas de grados de libertad generalizados. 3. Los resultados obtenidos con el método numérico son comparados con los obtenidos del software SAP2000.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico sobre procesos industriales de manufactura. Incluye una tabla con 16 intervalos de datos, sus frecuencias y otros estadísticos. También incluye gráficos como un histograma, diagrama de caja y bigotes y una gráfica de ojiva que representan la distribución de los datos. El intervalo con mayor frecuencia fue de 1.611.
1. El documento presenta un método de interpolación lineal para sistemas de varios grados de libertad aplicado a una edificación. 2. El método consiste en obtener las matrices de masa y rigidez, los modos naturales de vibración, los factores de participación modal y calcular las respuestas totales. 3. Los resultados muestran las aceleraciones máximas para los primeros dos modos de vibración.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico sobre el diámetro de 300 pernos fabricados. Contiene tablas con los datos de diámetro de cada perno, así como cálculos de medidas de tendencia central y dispersión. Los resultados principales son que la media aritmética de los diámetros es de 1,59, con una desviación estándar de 0,168.
El documento presenta datos numéricos agrupados para realizar análisis estadísticos como media aritmética, varianza y desviación estándar. Incluye tablas con los datos agrupados, intervalos de clases, y gráficas como histograma, ojiva y caja y bigotes para visualizar los resultados.
El documento presenta una tabla con valores de punto P (tonf), M2 (tonf*m) y M3 (tonf*m) en diferentes puntos y ángulos. Adicionalmente incluye gráficos y tablas con datos estructurales como áreas de columnas, resistencia del concreto y acero entre otros. El propósito es realizar un análisis estructural y diseño por fuerza cortante de una estructura.
El documento presenta los pasos para calcular las medidas de dispersión (rango, varianza y desviación estándar) de un conjunto de datos de tasas de desempleo en México. Se calcula primero el rango como la diferencia entre el valor máximo y mínimo de los datos. Luego, se calcula la media de la muestra y con ella la varianza, sumando los cuadrados de las desviaciones de cada dato respecto a la media y dividiendo entre n-1. Finalmente, la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.
Este documento describe el método SMIC y PROB-EXPERT para el análisis prospectivo de macroentornos. El método permite determinar las probabilidades de diferentes hipótesis y eventos futuros basado en la opinión de expertos. A través de correcciones, el método produce resultados coherentes que satisfacen las restricciones de probabilidad y se aproximan a las estimaciones iniciales de los expertos. El documento incluye un ejemplo del uso del método para analizar escenarios futuros del transporte aéreo en la región de París.
12 1 ESTUDIO DE MAXIMAS AVENIDAS metodos_estadisticosFátima Lds
El documento describe métodos para determinar caudales máximos, incluyendo métodos empíricos, estadísticos y análisis de hidrogramas. Explica el uso de distribuciones de probabilidad como la log-normal y de valores extremos para estimar caudales de diseño para diferentes períodos de retorno, los cuales son necesarios para el diseño de estructuras de control de agua. También presenta datos de caudales máximos diarios e instantáneos de un río para ilustrar los análisis.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico descriptivo del diámetro de 300 piezas tomadas de una muestra de producción. Se calculan medidas como la media, moda y desviación estándar, y se grafican los datos usando un histograma, ojiva, gráfica circular y caja-bigote. Adicionalmente, se analizan los resultados bajo diferentes especificaciones del cliente.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico descriptivo sobre el diámetro de 300 piezas de pernos. Se agruparon los datos en 9 intervalos y se calcularon medidas como la media, moda y desviación estándar. También se trazaron gráficas como un histograma, ojiva, diagrama circular y caja-bigotes para analizar la distribución de los datos. Finalmente, se interpretan los resultados considerando diferentes especificaciones del cliente para el diámetro de los pernos.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Business Plan -rAIces - Agro Business Techjohnyamg20
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
3. DISTRIBUCIÓN NORMAL:
es la distribución de probabilidad
continua mas importante en todo el
campo de la estadística, también se
llama distribución de Gauss o
distribución gaussiana.
-La gráfica de su función de densidad
tiene una forma acampanada y es
simétrica respecto a la media.
- Esta curva se conoce como campana
de Gauss y es el gráfico de una función
gaussiana.
Función de densidad
4. propiedades de la distribución:
- El campo de existencia toma cualquier valor real es decir se
encuentra (-∞, +∞).
- Es simétrica respecto de su media, μ
- La moda y la mediana son ambas iguales a la media, μ
- Tiene un máximo en la media µ.
- La curva crece hasta la media y decrece a partir d ella.
- El área total bajo la curva normal es 1 en porcentaje 100%.
La probabilidad equivale al área
encerrada bajo la curva.
p(μ - σ < X ≤ μ + σ) = 0.6826 = 68.26 %
p(μ - 2σ < X ≤ μ + 2σ) = 0.954 4= 95.4 4%
p(μ - 3σ < X ≤ μ + 3σ) = 0.997 4= 99.74 %
Tipificación de la variable
Para poder utilizar la tabla tenemos
que transformar la variable X que
sigue una distribución N(μ, σ) en
otra variable Z que siga una
distribución N(0, 1).
9. Distribución normal estándar
La distribución normal estándar, o
tipificada o reducida, es aquella que
tiene por media el valor cero, μ = 0, y
por desviación típica la unidad, σ =1.
Su función de densidad es:
Su gráfica es:
Tipificación de la variable
Para poder utilizar la tabla tenemos que transformar la
variable X que sigue una distribución N(μ, σ) en otra
variable Z que siga una distribución N(0, 1).
10. Propiedades para el cálculo de otras Areas
en la distribución normal estándar :
la tabla nos da las probabilidades de P(z ≤
k), siendo z la variable tipificada.
Estas probabilidades nos dan la función de
distribución Φ(k).
Φ(k) = P(z ≤ k)
Búsqueda en la tabla de valor de k
-Unidades y décimas en la columna de la
izquierda.
-Centésimas en la fila de arriba.
P(Z ≤ a)
P(Z ≤ 1.47) = 0.9292
P(Z > a) = 1 - P(Z ≤ a)
P(Z > 1.47) = 1 − P(Z ≤ 1.47) = 1 − 0.9292 = 0.0708
P(Z ≤ −a) = 1 − P(Z ≤ a)
P(Z ≤ −1.47) = 1 − P(Z ≤ 1.47) = 1 − 0.9292 = 0.0708
12. Ejemplo:
Si deseamos la Probabilidad de que una
persona elija al azar, tenga un peso
mayor o igual a 150 libras; Supongamos
que sabemos que el peso de los/as
estudiantes universitarios/as sigue una
distribución aproximadamente normal,
con una media de 140 libras y una
desviación estándar de 20 libras
17. EJEMPLO:
Para una obra de construcción civil se mando
a fabricar martillos, la longitud de una pieza se
distribuye de forma normal con una medida
de 15cm y una varianza de 2.25 .Determine:
a) La probabilidad de que una pieza exceda
los 18cm
b) Probabilidad de que los martillos estén entre
13cm y 17 cm.