Este documento describe técnicas de estimación estadística y contrastación de hipótesis. Explica que la estimación estadística permite aproximar valores de parámetros poblacionales a partir de datos de muestra, y que existen dos tipos principales de estimación: puntual y por intervalos. También define hipótesis estadísticas y contrastes de hipótesis, y describe los pasos para realizar un contraste de hipótesis e identificar posibles errores.
Hipótesis Estadística
Procedimiento para probar una Hipótesis para una Muestra (uso de “Z”).
Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1)
Nivel de significación
Tipos de prueba
Distribución muestral asociada
La regla de decisión
El documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística comprende métodos para deducir las características de una población a partir de una muestra. Luego describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple y estratificado. También define conceptos como muestra, distribución muestral, distribución de probabilidad discreta y continua, y el teorema central del límite. Por último, presenta algunos ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento resume los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo la definición de población, muestra, parámetro y estadístico. Explica los tipos de error en las pruebas de hipótesis y conceptos como el nivel de significación y la región crítica. Además, distingue entre pruebas paramétricas y no paramétricas y entre pruebas unilaterales y bilaterales.
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 trata sobre inferencia estadística, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión lineal y correlación. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una población y presenta un ejemplo numérico. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis y diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Por último, explica qué es la regresión lineal y cómo medir la correlación entre dos variables continuas.
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 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.
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.
Hipótesis Estadística
Procedimiento para probar una Hipótesis para una Muestra (uso de “Z”).
Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1)
Nivel de significación
Tipos de prueba
Distribución muestral asociada
La regla de decisión
El documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística comprende métodos para deducir las características de una población a partir de una muestra. Luego describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple y estratificado. También define conceptos como muestra, distribución muestral, distribución de probabilidad discreta y continua, y el teorema central del límite. Por último, presenta algunos ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento resume los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo la definición de población, muestra, parámetro y estadístico. Explica los tipos de error en las pruebas de hipótesis y conceptos como el nivel de significación y la región crítica. Además, distingue entre pruebas paramétricas y no paramétricas y entre pruebas unilaterales y bilaterales.
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 trata sobre inferencia estadística, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión lineal y correlación. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una población y presenta un ejemplo numérico. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis y diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Por último, explica qué es la regresión lineal y cómo medir la correlación entre dos variables continuas.
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 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.
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.
Exposicion 5.3 Prueba de Hipotesis Equipo Ramirez Elias FranciscoAriel Saenz
El documento describe los componentes clave de una prueba de hipótesis, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis alternativa, la estadística de prueba y la región de rechazo. Explica que la hipótesis nula especifica un valor del parámetro poblacional que se quiere desacreditar, mientras que la hipótesis alternativa responde a la pregunta de investigación. También cubre los posibles errores y cómo se calcula la probabilidad de cometer un error tipo I.
Este documento trata sobre inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Explica conceptos como estimación de parámetros, intervalos de confianza, tipos de hipótesis (nula y alterna), y tipos de errores. También describe cómo se aplica la inferencia estadística en salud para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis a partir de muestras.
Este documento resume los conceptos clave de la inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite sacar conclusiones sobre una población completa usando información de una muestra aleatoria. Detalla dos estrategias principales: la estimación, que estima valores de parámetros poblacionales, y el contraste de hipótesis, que decide si una hipótesis sobre una población debe ser rechazada o mantenida. Finalmente, resume los pasos clave para realizar un contraste de hipótesis, incluyendo definir
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento trata sobre temas de probabilidad e inferencia estadística. Presenta definiciones clave sobre estimación de parámetros como estimadores insesgados, sesgo y error cuadrático medio. También compara estimadores puntuales y discute criterios para estimados como consistencia. Finalmente, cubre pruebas de hipótesis, incluyendo posibles errores y ejemplos de pruebas para la media y bondad de ajuste.
Este documento presenta un trabajo de investigación sobre la aplicación del cálculo vectorial y multivariable a la estimación puntual de parámetros estadísticos mediante el método de máxima verosimilitud. Explica conceptos clave de la estadística inferencial como estimadores, sesgo y distribuciones de probabilidad, e ilustra el método de máxima verosimilitud con un ejemplo sobre la producción de tornillos.
Este documento presenta los conceptos y pasos fundamentales para realizar pruebas de hipótesis. Define hipótesis nula e hipótesis alternativa, niveles de significancia y errores tipo I y II. Explica cómo determinar valores críticos y regiones de rechazo/aceptación, y cómo tomar decisiones estadísticas. Además, cubre pruebas unilaterales, de muestras grandes/pequeñas y ejemplos prácticos de aplicación.
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 intervalos de confianza, que son rangos de valores que se estima con una determinada probabilidad contiene el verdadero valor desconocido de un parámetro poblacional. Explica que el nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de modo que un intervalo más amplio tiene mayor probabilidad de incluir el valor real. También define las pruebas de hipótesis estadísticas, que contrastan una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando un estadístico de prue
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
Este documento define la inferencia estadística y describe sus métodos fundamentales como la estimación, el contraste de hipótesis y los intervalos de confianza. Explica los tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y los pasos para probar hipótesis estadísticas utilizando estadísticos como z, t de Student y Ji cuadrado.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas. Explica que una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alterna, y luego utilizar datos estadísticos para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. También describe los errores tipo I y tipo II, y cómo calcular la potencia de una prueba. Además, presenta ejemplos de pruebas para medias, proporciones y varianzas poblacionales.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. También describe los errores tipo I y II y cómo se usan estadísticos como z y t para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El documento también explica que un intervalo de confianza estima el rango en el que se encuentra el parámetro poblacional real con un cierto n
Este documento presenta información sobre estimación de parámetros, contraste de hipótesis y análisis de datos. Explica cómo calcular intervalos de confianza para proporciones poblacionales a partir de una muestra. También describe cómo determinar el tamaño mínimo necesario de una muestra para lograr un nivel deseado de precisión. Finalmente, introduce conceptos clave relacionados con el contraste de hipótesis como hipótesis nula, medida de discrepancia y nivel de significación.
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
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 mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
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 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.
El documento describe las hipótesis estadísticas planteadas en un estudio sobre la efectividad de la terapia con eugenol para reducir la inflamación en conejos con aftas. La hipótesis nula establece que el promedio de inflamación después del tratamiento no será menor que antes del tratamiento, mientras que la hipótesis alternativa establece que el promedio de inflamación después del tratamiento será menor que antes del tratamiento.
Este documento discute varios factores relacionados con la salud, incluyendo que una mala alimentación y estilo de vida sedentario son las principales causas de obesidad y otras enfermedades, comer sólo alimentos procesados no permite bajar de peso, y llevar una vida sedentaria junto con una mala alimentación promueve el aumento de peso. También se mencionan otros temas como las tasas más altas de cáncer pulmonar entre los fumadores, mayor motivación en el trabajo con mayor variedad de tareas, y los benefic
Exposicion 5.3 Prueba de Hipotesis Equipo Ramirez Elias FranciscoAriel Saenz
El documento describe los componentes clave de una prueba de hipótesis, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis alternativa, la estadística de prueba y la región de rechazo. Explica que la hipótesis nula especifica un valor del parámetro poblacional que se quiere desacreditar, mientras que la hipótesis alternativa responde a la pregunta de investigación. También cubre los posibles errores y cómo se calcula la probabilidad de cometer un error tipo I.
Este documento trata sobre inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Explica conceptos como estimación de parámetros, intervalos de confianza, tipos de hipótesis (nula y alterna), y tipos de errores. También describe cómo se aplica la inferencia estadística en salud para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis a partir de muestras.
Este documento resume los conceptos clave de la inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite sacar conclusiones sobre una población completa usando información de una muestra aleatoria. Detalla dos estrategias principales: la estimación, que estima valores de parámetros poblacionales, y el contraste de hipótesis, que decide si una hipótesis sobre una población debe ser rechazada o mantenida. Finalmente, resume los pasos clave para realizar un contraste de hipótesis, incluyendo definir
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento trata sobre temas de probabilidad e inferencia estadística. Presenta definiciones clave sobre estimación de parámetros como estimadores insesgados, sesgo y error cuadrático medio. También compara estimadores puntuales y discute criterios para estimados como consistencia. Finalmente, cubre pruebas de hipótesis, incluyendo posibles errores y ejemplos de pruebas para la media y bondad de ajuste.
Este documento presenta un trabajo de investigación sobre la aplicación del cálculo vectorial y multivariable a la estimación puntual de parámetros estadísticos mediante el método de máxima verosimilitud. Explica conceptos clave de la estadística inferencial como estimadores, sesgo y distribuciones de probabilidad, e ilustra el método de máxima verosimilitud con un ejemplo sobre la producción de tornillos.
Este documento presenta los conceptos y pasos fundamentales para realizar pruebas de hipótesis. Define hipótesis nula e hipótesis alternativa, niveles de significancia y errores tipo I y II. Explica cómo determinar valores críticos y regiones de rechazo/aceptación, y cómo tomar decisiones estadísticas. Además, cubre pruebas unilaterales, de muestras grandes/pequeñas y ejemplos prácticos de aplicación.
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 intervalos de confianza, que son rangos de valores que se estima con una determinada probabilidad contiene el verdadero valor desconocido de un parámetro poblacional. Explica que el nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de modo que un intervalo más amplio tiene mayor probabilidad de incluir el valor real. También define las pruebas de hipótesis estadísticas, que contrastan una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando un estadístico de prue
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
Este documento define la inferencia estadística y describe sus métodos fundamentales como la estimación, el contraste de hipótesis y los intervalos de confianza. Explica los tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y los pasos para probar hipótesis estadísticas utilizando estadísticos como z, t de Student y Ji cuadrado.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas. Explica que una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alterna, y luego utilizar datos estadísticos para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. También describe los errores tipo I y tipo II, y cómo calcular la potencia de una prueba. Además, presenta ejemplos de pruebas para medias, proporciones y varianzas poblacionales.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. También describe los errores tipo I y II y cómo se usan estadísticos como z y t para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El documento también explica que un intervalo de confianza estima el rango en el que se encuentra el parámetro poblacional real con un cierto n
Este documento presenta información sobre estimación de parámetros, contraste de hipótesis y análisis de datos. Explica cómo calcular intervalos de confianza para proporciones poblacionales a partir de una muestra. También describe cómo determinar el tamaño mínimo necesario de una muestra para lograr un nivel deseado de precisión. Finalmente, introduce conceptos clave relacionados con el contraste de hipótesis como hipótesis nula, medida de discrepancia y nivel de significación.
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
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 mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
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 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.
El documento describe las hipótesis estadísticas planteadas en un estudio sobre la efectividad de la terapia con eugenol para reducir la inflamación en conejos con aftas. La hipótesis nula establece que el promedio de inflamación después del tratamiento no será menor que antes del tratamiento, mientras que la hipótesis alternativa establece que el promedio de inflamación después del tratamiento será menor que antes del tratamiento.
Este documento discute varios factores relacionados con la salud, incluyendo que una mala alimentación y estilo de vida sedentario son las principales causas de obesidad y otras enfermedades, comer sólo alimentos procesados no permite bajar de peso, y llevar una vida sedentaria junto con una mala alimentación promueve el aumento de peso. También se mencionan otros temas como las tasas más altas de cáncer pulmonar entre los fumadores, mayor motivación en el trabajo con mayor variedad de tareas, y los benefic
1. El laboratorio afirmó que sus productos eran 90% efectivos para reducir una alergia en 8 horas, pero los resultados mostraron una efectividad de sólo el 80%. Por lo tanto, la afirmación del laboratorio es falsa.
2. Se probó una muestra de 50 motores modificados y se encontró que emitían en promedio 92 miligramos de óxido de nitrógeno por segundo, menos que los 100 miligramos por segundo antes de la modificación. Por lo tanto, es razonable suponer que la modificación reduce las emisiones de la población general de mot
Este documento describe los conceptos básicos de hipótesis e variables en investigación. Define una hipótesis como una proposición provisional sobre la relación entre dos conceptos o fenómenos. Explica que las variables son características observables que expresan un concepto. Luego proporciona ejemplos de hipótesis descriptivas, correlacionales, de diferencia entre grupos y causales, así como cualidades deseables de una hipótesis como referirse a situaciones reales y tener relaciones verosímiles entre variables. Finalmente resume los cuatro tipos básicos
Este documento describe los conceptos clave relacionados con las hipótesis de investigación. Explica que las hipótesis surgen del planteamiento del problema de investigación, deben referirse a una situación social particular e indicar lo que se está buscando probar. Luego define la hipótesis, variable y tipos de hipótesis como descriptivas, correlacionales, de causalidad y nulas, ilustrando cada tipo con ejemplos.
Hipótesis de la diferencia entre gruposcharlylazcaz1
Este documento describe dos tipos de hipótesis para comparar grupos: 1) hipótesis simples de diferencia de grupos que solo establecen que existe una diferencia entre los grupos sin especificar a favor de cual grupo es, y 2) hipótesis direccionales de diferencia de grupos que especifican que la diferencia favorece a un grupo en particular. El documento provee ejemplos de cada tipo y explica cuando se utiliza cada uno.
Este documento presenta el planteamiento de un problema de investigación sobre la correlación entre la percepción del clima organizacional y el estrés laboral en contextos académicos universitarios. Explica que los profesores están sometidos a altas demandas y poco prestigio, lo que puede generar estrés. El estrés afecta negativamente tanto a los individuos como a las organizaciones en términos de productividad, ausentismo y rotación de personal. Finalmente, plantea la inquietud de realizar un estudio sobre esta relación entre clima organizacional y estrés
El documento presenta información sobre la formulación de hipótesis en la investigación. Explica que las hipótesis son proposiciones tentativas sujetas a comprobación empírica, y no necesariamente verdaderas. Detalla los tipos de hipótesis como descriptivas, correlacionales, de diferencia entre grupos y causales. También describe las hipótesis nulas y alternativas, y los requisitos para que una hipótesis sea válida como la observabilidad y medición de sus términos.
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite estimar características desconocidas de una población mediante el análisis de una muestra representativa. Se divide la estadística inferencial en tres áreas: distribuciones muestrales, estimación y prueba de hipótesis. Finalmente, define los conceptos clave de cada área como intervalos de confianza, errores tipo I y tipo II, y las hipótesis nula y alternativa.
El documento explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística, incluyendo definir la hipótesis nula y alternativa, elegir un nivel de significancia, calcular un estadístico de prueba, establecer una regla de decisión, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También describe las distribuciones Z y t que se usan para las pruebas paramétricas y cómo estimar parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza.
Este documento trata sobre estimación estadística e intervalos de confianza. Explica conceptos como población, muestra, parámetro, estimador, estadístico e intervalos de confianza para medias, diferencias entre medias, proporciones y diferencias entre proporciones. Proporciona fórmulas para calcular intervalos de confianza en diferentes situaciones y ejemplos numéricos de su aplicación.
El documento describe el proceso de prueba de hipótesis, incluyendo plantear una hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y realizar cinco pasos para probar la hipótesis. También explica conceptos como intervalo de confianza y cómo se pueden construir intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media o proporción.
1) El documento trata sobre los pilares de la estadística inferencial que son la estadística descriptiva y la teoría de probabilidad. 2) Explica los métodos básicos de la estadística inferencial como la estimación y el contraste de hipótesis. 3) Detalla las distribuciones muéstrales y cómo a partir de una muestra se pueden hacer inferencias sobre la población.
Este documento trata sobre estimación estadística. Explica los conceptos de estimación puntual y por intervalos de confianza, así como los métodos y propiedades de los estimadores puntuales, incluyendo la máxima verosimilitud. También cubre temas como intervalos de confianza para poblaciones normales y proporciones, y el tamaño muestral necesario para una precisión dada.
La estimación consiste en aproximar los parámetros desconocidos de una población mediante el cálculo de parámetros en una muestra aleatoria de dicha población. Existen diferentes tipos de estimadores como la media, proporción o desviación típica muestral. También se pueden realizar estimaciones por intervalos para obtener un rango de valores donde se espera se encuentre el parámetro con cierto nivel de confianza. Los métodos comunes de estimación son análogía, momentos y máxima verosimilitud.
La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico para determinar si una hipótesis planteada sobre una población es razonable basado en evidencia de una muestra. Involucra plantear una hipótesis nula y una alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y realizar una prueba estadística para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. Los intervalos de confianza proveen un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido
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 describe la inferencia estadística, que es el proceso de sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Explica que la inferencia estadística se basa en obtener una muestra pequeña debido a limitaciones de costo, y que puede usarse para hacer inferencias inductivas con cierto grado de incertidumbre. También introduce conceptos clave como población, muestra, variables, y los dos enfoques principales de la inferencia estadística: paramétrica e no paramétrica.
Relación entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianzamayracuevaslopez
Este documento explica la relación entre las pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Define las hipótesis nula y alternativa y cómo se usan los estadísticos de una muestra para estimar los parámetros de una población. También describe cómo un intervalo de confianza denota un rango que probablemente contenga el verdadero parámetro, mientras que un estimador puntual usa un solo valor. Finalmente, explica cómo calcular los límites de un intervalo de confianza y cómo este se puede interpretar en términos del nivel
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdfHerreraRoger
1) El documento presenta información sobre distribuciones de probabilidades discretas como la uniforme, Bernoulli, binomial y Poisson. 2) Define conceptos como variable aleatoria, función de distribución de probabilidad, media, varianza y desviación estándar para cada distribución. 3) Incluye ejemplos ilustrativos para cada distribución utilizando parámetros numéricos.
El documento trata sobre la prueba de chi-cuadrado. Explica que la prueba de chi-cuadrado es una herramienta importante para determinar si un proyecto es factible o no, al igual que las pruebas de hipótesis y t de Student. Luego procede a definir la distribución chi-cuadrado, sus propiedades y cómo se utiliza para realizar pruebas de ajuste e independencia.
Este documento describe conceptos básicos de estimación de parámetros poblacionales a partir de muestras. Explica que los estadísticos de una muestra son estimaciones del valor real del parámetro en la población. Detalla dos tipos de estimación: puntual, que proporciona un único valor, e intervalal, que provee un rango de valores posibles expresado con un grado de confianza. Además, define conceptos como parámetro, estimador, intervalo de confianza e introduce métodos para estimar la media, varianza y proporción de una
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 clave de la estadística inferencial, incluyendo el muestreo probabilístico, estimación de parámetros, distribuciones de probabilidad como la t de Student y F de Fisher, y ejemplos de su aplicación. Explica que la estadística inferencial permite sacar conclusiones sobre una población basadas en una muestra mediante métodos como la estimación, contraste de hipótesis y diseño experimental.
El documento describe el concepto de prueba de hipótesis estadística. Explica que una prueba de hipótesis involucra plantear una hipótesis sobre un parámetro poblacional y luego usar datos de una muestra para determinar si la hipótesis es razonable o no. También define hipótesis y prueba de hipótesis, señalando que una prueba de hipótesis es un procedimiento basado en evidencia muestral y teoría de probabilidad para evaluar si una hipótesis planteada sobre una pobl
Un intervalo de confianza es un rango de valores que se estima con una cierta probabilidad incluye un parámetro desconocido de la población, basado en los datos de una muestra. El nivel de confianza depende del tamaño del intervalo, siendo mayor para rangos más amplios. Los intervalos de confianza se usan comúnmente para verificar hipótesis sobre parámetros poblacionales como la media.
Este documento describe la distribución muestral y la estimación. Explica que una distribución muestral es la distribución de probabilidad de un estimador que resulta de considerar todas las muestras posibles de una población. También describe que la estimación es un proceso para obtener medidas aproximadas de un parámetro a partir de una muestra, y que un buen estimador debe ser insesgado, eficiente y consistente. Finalmente, explica dos tipos de estimación: puntual, que usa un solo valor del estimador, e intervalal, que establece un
Similar a Estimación estadística y contrastación de hipótesis (20)
Estimación estadística y contrastación de hipótesis
1. ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Y CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS.
Estimacion estadística es la estimación de técnicas que permiten dar un valor aproximado
de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
Por ejemplo, una estimación de la media de una determinada característica de
una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para
una muestra de tamaño n.
Esta se divide en:
Estimación puntual.
Estimación por intervalos.
Estimación puntual
Es la estimación del valor del parámetro mediante un solo valor, este se obtiene mediante
una formula determinada.
Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos,
puede extraerse una muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los
individuos. Lo más importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es
decir, que sea insesgado(ausencia de sesgos) y estable en el muestreo o eficiente
(varianza mínima) Estimación puntual Sea X una variable poblacional con distribución Fθ ,
siendo θ desconocido. El problema de estimación puntual consiste en, seleccionada una
muestra X1, ..., Xn, encontrar el estadístico T(X1, ..., Xn) que mejor estime el parámetro θ.
Una vez observada o realizada la muestra, con valores x1, ..., xn, se obtiene la estimación
puntual de θ, T(x1, ..., xn) = ˆ θ .
Existen dos métodos para obtener la estimación puntual de un parámetro:
Método de los momentos
Método de máxima verosimilitud.
Método de los momentos: Consiste en igualar momentos poblacionales a momentos
muestrales. Debemos tener tantas igualdades como parámetros a estimar. Momento
poblacional de orden r αr = E(Xr ) Momento muestral de orden r ar = Xn i=1 Xr i n
Método de máxima verosimilitud: Consiste en tomar como valor del parámetro aquel que
maximice la probabilidad de que ocurra la muestra observada. Si X1, ..., Xn es una muestra
seleccionada de una población con distribución Fθ o densidad fθ(x), la probabilidad de que
ocurra una realización x1, ..., xn viene dada por: Lθ(x1, ..., xn) = Yn i=1 fθ(xi ) A Lθ(x1, ...,
xn) se le llama función de verosimilitud.(credibilidad de la muestra observada). Buscamos
2. entonces el valor de θ que maximice la función de verosimilud, y al valor obtenido se le
llama estimación por máxima verosimilitud de θ. Nota: si la variable X es discreta, en lugar
de fθ(xi ) consideramos la función masa de probabilidad pθ(xi ).
Estimación por intervalo
La estimación se representa mediante dos números que determinan un intervalo sobre la
recta. Es decir se obtiene dos valores numéricos entre los cuales se dice que esta el valor
del parámetro estimado..
Se toma una muestra de tamaño n y se determina con los datos de la muestra un intervalo
[a1, b1]. Se espera que [a1, b1
Se toma otra muestra de tamaño n y se determina con los datos de la muestra un
intervalo [a2, b2]. Se también en este caso que [a2, b2 ntes
puede suceder que esto no ocurra.
Se espera que el estimador por intervalo, es decir, el procedimiento que se está usando
para determinar cada intervalo, sea tal que un gran porcentaje de estos intervalos
El razonamiento anterior se pued
Cada uno de estos intervalos se llama intervalo de confianza y la probabilidad de que el
Ahora veremos cómo se determinan los intervalos de confianza y el coeficiente de
confianza.
Sea
aproximadamente normal. Se tiene
Error de estimación. |
|
Cota para el error de estimación. 1.96
(se expresa en términos de la desviación
estándar).
P(|
| < 1.96
) = 0.95 (para obtener este valor de P se tiene en cuenta que la
distribución de
es normal y se usa la tabla 4)
Como P(|
| < 1.96
) = 0.95 puede escribirse como
P( [
1.96
,
+ 1.96
]) = 0.95,
podemos decir que la probabilidad de que
[
1.96
,
+ 1.96
3. De este modo, si
[
1.96
,
+ 1.96
]
con un coeficiente de confianza de 95%, más
brevemente intervalo de confianza de 95%. Además
límite inferior de confianza: LIC =
1.96
límite superior de confianza: LSC =
+ 1.96
Más general, para establecer el intervalo de confianza con nivel de confianza (1 , sea
z la normal estandarizada correspondiente a
: z =
.
P(|
| < c
) = 1 P(| z | < c ) = 1
P(c < z < c) = 1 2 P(0 < z < c) = 1 P(0 < z < c) = (1
1/2 P( c < z ) = (1
Hipótesis estadística
Estas hipótesis consisten en las nulas, alternativas o de investigación transformadas en
símbolos estadísticos, se pueden realizar cuando los datos a estudiar son mensurables.
Dentro de estas hipótesis existen distintas clases:
De estimación: Estas suponen el valor de alguna característica de la muestra que fue
seleccionada y de la población en su conjunto. Para formularlas se tienen en cuenta datos
adquiridos previamente.
Estadísticas de correlación: Buscan establecer estadísticamente las relaciones
existentes entre dos o más variables.
Definiciones básicas:
Un contraste o prueba de hipótesis es una técnica de Inferencia Estadística
que permite comprobar si la información que proporciona una muestra observada concuerda (o
no) con la hipótesisestadística formuladasobre el modelode probabilidadenestudioy,portanto,
se puede aceptar (o no) la hipótesis formulada.
Una hipótesis estadística es cualquier conjetura sobre una o varias características de interés de
un modelo de probabilidad.
Una hipótesis estadística puede ser:
4. Paramétrica: es una afirmación sobre los valores de los parámetros poblacionales
desconocidos. Las hipótesis paramétricas se clasifican en
Simple: si la hipótesis asigna valores únicos a los parámetros ( = 1'5, = 10, X = Y ,...).
Compuesta: si la hipótesis asigna un rango de valores a los parámetros poblacionales
desconocidos ( > 1'5, 5 < < 10, X < Y,...).
No Paramétrica:esunaafirmaciónsobre algunacaracterísticaestadísticade la población
en estudio. Por ejemplo, las observaciones son independientes, la distribución de la
variable en estudio es normal, la distribución es simétrica,...
La hipótesisque se contrastase denomina hipótesis nula y,normalmente,se denotapor H0. Si se
rechaza lahipótesisnulaesporque se asume comocorrectauna hipótesiscomplementaria que se
denomina hipótesis alternativa y se denota por H1.
Pasos a seguir en la realización de un contraste de hipótesis.
Al realizar cualquier contraste de hipótesis estadístico se deben seguir las siguientes etapas:
1. Plantearel contraste de hipótesis,definiendolahipótesisnula(H0,hipótesis que se desea
contrastar), y la hipótesis alternativa (H1, cualquier forma de negación de la hipótesis
nula).
2. Definirunamedidade discrepanciaentre lainformación que proporciona la muestra ( )
y la hipótesis H0. Esta medida de discrepancia
se denomina estadístico del contraste y será cualquier función de los datos
muestrales y de la información de la hipótesis nula .
La medidade discrepanciadebe seguirunadistribución conocida cuando H0 sea cierta, de forma
que se pueda distinguir entre:
Una discrepancia grande, la que tiene una probabilidad muy pequeña de ocurrir
cuando H0 es cierto.
Una discrepanciapequeña,laque tieneunaprobabilidad grande de ocurrir cuando H0 es
cierta.
3. Decidirque valores de d se consideran muy grandes, cuando H0 es cierto, para que sean
atribuibles al azar. Ésto es, decidir que discrepancias se consideran inadmisibles
5. cuando H0 escorrecto,lo que equivale a indicarel valordel nivel de significación,que se
denota por .
4. Tomar la muestra ( ), calcular el valor del estadistico asociado a la muestra
(valor crítico del contraste) y analizar:
Si es pequeño (pertenece a la región de aceptación), entonces se acepta la hipótesis H0.
Si es grande (pertenece a la región de rechazo), entonces se rechaza la hipótesis H0.
Tipos de Error en un contraste de hipótesis.
Al realizar un contraste se puede cometer uno de los dos errores siguientes:
Error tipo I, se rechaza la hipótesis nula H0 cuando es cierta.
Error tipo II, se acepta la hipótesis nula H0 cuando es falsa.
Situación real:
H0 es cierta H0 es falsa
Decisión:
ACEPTAR H0 CORRECTO ERROR II
RECHAZAR H0 ERROR I CORRECTO
Tabla 1.1: Situaciones posibles en un contraste de hipótesis.
Debe tenerse en cuenta que sólo se puede cometer uno de los dos tipos de error, en la
mayoría de las situaciones, se desea controlar la probabilidad de cometer un error de tipo
I.
Se denomina nivel de significación de un contraste a la probabilidad de cometer un error
tipo I, se denota por y, por tanto,
Fijar el nivel de significación equivale a decidir de antemano la probabilidad máxima
que se está dispuesto a asumir de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. El nivel de
6. significación lo elige el experimentador y tiene por ello la ventaja de tomarlo tan pequeño
como desee (normalmente se toma = 0'05, 0'01 o 0'001).
La selección de un nivel de significación conduce a dividir en dos regiones el conjunto
de posibles valores del estadístico de contraste:
La región de Rechazo, con probabilidad , bajo H0.
La región de Aceptación, con probabilidad 1 - ,bajo H0.
Figura 1.1. Tipos de errores. Contraste unilateral, P = 0'05, P = 0'36,
Si el estadístico de contraste toma un valor perteneciente a la región de aceptación,
entonces no existen evidencias suficientes para rechazar la hipótesis nula con un nivel de
significación y el contraste se dice que estadísticamente no es significativo. Si, por el
contrario, el estadístico cae en la región de rechazo entonces se asume que los datos no
son compatibles con la hipótesis nula y se rechaza a un nivel de significación . En este
supuesto se dice que el contraste es estadísticamente significativo.
Por tanto, resolver un contraste estadístico es calcular la región de aceptación y la región
de rechazo y actuar según la siguiente regla de decisión:
Se obtiene la muestra = y se calcula el estadístico del contraste .
R. Aceptación R.Rechazo
f.densidaddeD
1.65
D/H_0 D/H_1
E_i
E_ii
-4 -2 0 2 4 6
0
0,1
0,2
0,3
0,4
7. Según la forma de la región de rechazo, un contraste de hipótesis, paramétrico o no, se
denomina
Contraste unilateral o contraste de una cola es el contraste de hipótesis cuya
región de rechazo está formada por una cola de la distribución del estadístico de
contraste, bajo H0.
Contraste bilateral o contraste de dos colas es el contraste de hipótesis cuya
región de rechazo está formada por las dos colas de la distribución del estadístico
de contraste, bajo H0.