Este documento presenta una lista de diferentes pruebas estadísticas no paramétricas y métodos de regresión y correlación, incluyendo la prueba de signos, prueba de rangos con signos de Wilcoxon, prueba de la suma de rangos de Wilcoxon, prueba de bondad de ajuste, prueba de independencia y homogeneidad, prueba de Kruskal-Wallis, prueba de correlación de rangos de Spearman, prueba de rachas, correlación lineal de Pearson, prueba t de Student, ecuación de

1. FORMULARIO ESTADÍSTICA II
ESTADÍDTICA NO PARAMÉTRICA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
PRUEBA DE SIGNOS
Para n>25
PRUEBA DE RANGOS CON SIGNOS DE WILCOXON
Para n>30
PRUEBA DE LA SUMA DE RANGOS DE WILCOXON
PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE
PRUEBA DE INDEPENDENCIA Y HOMOGENEIDAD
PRUEBA DE KRUSKAL WALLIS O PRUEBA H
PRUEBA DE CORRELACIÓN DE RANGOS DE SPEARMAN
Para n>30
PRUEBA DE RACHAS
Para n1>20 y n2>20
CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON
PRUEBA T DE STUDENT
ECUACIÓN DE REGRESIÓN LINEAL
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN
INTERVALO DE CONFIANZA
INTERVALO DE PREDICCIÓN
ECUACIÓN DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
kk xbxbxbby  ...22110
R2
AJUSTADA
  
 22
1
1
1
1 R
kn
n
ajustadaR 



LIMITES DE CONTROL
GRÁFICA x
LCS: RAx 2 1 LCI: RAx 2 1
GRÁFICA DE CONTROL para R
LCS: RD4 1 LCI: RD3
GRÁFICA S
LCS: SB4 LCI: SB3 1
GPRÁFICA DE CONTROL DE p
LCS:
n
qp
p 3 LCI:
n
qp
p 3
  )1(
)2(2
21
2
21
212121



nnnn
nnnnnn
G
2
2
)5.0(
n
n
x
z








24
)12)(1(
4
)1(




nnn
nn
T
z
R
RR
z



2
)1( 211 

nnn
R
12
)1( 2121 

nnnn
R



c
i i
ii
E
EO
1
2
2 )(
 ii npE 



i
ii
E
EO 2
2 )(

n
nn
E ji
i 
 

 )1(3
)1(
12 2
n
n
R
nn
K
i
i
)1(
6
1 2
2

 
nn
d
r i
s
1 nrz s
G
GG
Z



1
2
21
21



nn
nn
G
     2222

  



yynxxn
yxxyn
r
2
1
2
r
nr
t



 221

 


xxn
yxyxn
b
n
x
b
n
y
b
  10
xbby 10 
2
)ˆ( 2




n
yy
se
n
x
x
xx
n
sty yxnest
 

  2
2
2
2;2/
)(
)(1

n
x
x
xx
n
sty yxnest

 

  2
2
2
2;2/
)(
)(1
1
2
10
2



 
n
xybyby
se