Este documento resume diferentes fórmulas para calcular intervalos de confianza para diversos parámetros estadísticos poblacionales. Incluye fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media poblacional cuando la varianza es conocida o desconocida, para la varianza de una distribución normal, para una proporción poblacional, para la diferencia entre medias de dos poblaciones con varianzas conocidas o desconocidas, y para la razón entre varianzas de dos poblaciones normales. También presenta fórmulas para calc
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento describe la distribución normal y su curva en forma de campana. Explica que la distribución normal está caracterizada por su media y desviación estándar. También cubre cómo tipificar una distribución normal para convertirla a una distribución normal estándar con media 0 y desviación estándar 1. Incluye ejemplos de cómo calcular probabilidades usando tablas de la distribución normal estándar.
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandarAraceli Gomez
Este documento explica cómo usar una tabla de distribución de probabilidad normal estándar. La tabla proporciona áreas bajo la curva de una distribución normal con media 0 y desviación estándar 1 para valores de Z positivos. Para encontrar el área bajo la curva para un valor particular de Z, se busca el valor de Z en la tabla y se lee el área en la columna correspondiente a los decimales de Z. La tabla también se puede usar para encontrar niveles de confianza como 95%, 98% y 99% dividiendo el valor de P entre 2.
Este documento presenta la distribución binomial y sus propiedades. Define una variable aleatoria binomial como el número de éxitos en n experimentos de Bernoulli independientes, donde la probabilidad de éxito es constante p. Explica que la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria se da por la fórmula binomial. Además, detalla que la media es np y la varianza es npq.
Este documento introduce las series de Taylor y Maclaurin. Explica que las funciones que tienen representación en serie de potencias pueden aproximarse mediante polinomios de Taylor. Proporciona ejemplos como la serie de Maclaurin para ex y sen x, y cómo calcular los coeficientes y el error de las aproximaciones.
Soluciones factibles y soluciones básicas factiblesLupita Rodríguez
Este documento presenta conceptos básicos de programación lineal como variables de holgura y exceso para convertir restricciones en igualdades, la forma estándar, la forma matricial, variables básicas y no básicas, la forma base, soluciones básicas y básicas factibles, y variables de entrada y salida. Explica estos conceptos con ejemplos numéricos para ilustrarlos.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento describe la distribución normal y su curva en forma de campana. Explica que la distribución normal está caracterizada por su media y desviación estándar. También cubre cómo tipificar una distribución normal para convertirla a una distribución normal estándar con media 0 y desviación estándar 1. Incluye ejemplos de cómo calcular probabilidades usando tablas de la distribución normal estándar.
Uso de la tabla de distribucion de probabilidad normal estandarAraceli Gomez
Este documento explica cómo usar una tabla de distribución de probabilidad normal estándar. La tabla proporciona áreas bajo la curva de una distribución normal con media 0 y desviación estándar 1 para valores de Z positivos. Para encontrar el área bajo la curva para un valor particular de Z, se busca el valor de Z en la tabla y se lee el área en la columna correspondiente a los decimales de Z. La tabla también se puede usar para encontrar niveles de confianza como 95%, 98% y 99% dividiendo el valor de P entre 2.
Este documento presenta la distribución binomial y sus propiedades. Define una variable aleatoria binomial como el número de éxitos en n experimentos de Bernoulli independientes, donde la probabilidad de éxito es constante p. Explica que la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria se da por la fórmula binomial. Además, detalla que la media es np y la varianza es npq.
Este documento introduce las series de Taylor y Maclaurin. Explica que las funciones que tienen representación en serie de potencias pueden aproximarse mediante polinomios de Taylor. Proporciona ejemplos como la serie de Maclaurin para ex y sen x, y cómo calcular los coeficientes y el error de las aproximaciones.
Soluciones factibles y soluciones básicas factiblesLupita Rodríguez
Este documento presenta conceptos básicos de programación lineal como variables de holgura y exceso para convertir restricciones en igualdades, la forma estándar, la forma matricial, variables básicas y no básicas, la forma base, soluciones básicas y básicas factibles, y variables de entrada y salida. Explica estos conceptos con ejemplos numéricos para ilustrarlos.
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
Este documento presenta los conceptos básicos de una prueba de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, el cálculo del estadístico de prueba y criterio de rechazo, y un ejemplo de análisis de regresión lineal para evaluar la relación entre el porcentaje de fibra y la resistencia de un material. El resumen concluye que el modelo de regresión propuesto es significativo para predecir la resistencia sobre la base del rechazo de las hipótesis nulas en los an
Ejercicios resueltos integrales dobles y triples manoleter
Este documento presenta una serie de ejercicios resueltos sobre cálculo de integrales dobles en coordenadas rectangulares cartesianas. En total se presentan 7 problemas con sus respectivas soluciones, donde se calculan áreas, volúmenes y otras integrales dobles sobre diferentes regiones delimitadas por funciones.
Este documento resume los conceptos clave del análisis de regresión lineal, incluyendo: 1) la estimación de parámetros por mínimos cuadrados para determinar la ecuación de regresión, 2) el cálculo del error estándar de estimación, y 3) el uso de intervalos de predicción y confianza. Contiene dos ejemplos numéricos que ilustran estos conceptos.
Este documento explica la distribución de Poisson. Presenta 5 ejercicios numéricos que ilustran cómo calcular probabilidades para variables aleatorias con distribución de Poisson. Los ejercicios cubren cálculos como la probabilidad de que ocurran cierto número de eventos, la media y varianza esperadas, y comparaciones entre distribuciones de Poisson y binomial.
Este documento describe la distribución muestral de proporciones. Explica cómo calcular la media y desviación estándar de la distribución muestral de proporciones a partir de una población, así como cómo usar la aproximación normal para calcular probabilidades relacionadas a la proporción muestral. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Este documento presenta varios temas relacionados con la resolución de ecuaciones diferenciales de primer y segundo orden. Explica métodos como el de los coeficientes indeterminados y la variación de parámetros para resolver ecuaciones homogéneas y no homogéneas. También cubre temas como ecuaciones diferenciales separables, lineales y alrededor de puntos ordinarios.
Este documento presenta 15 ejercicios de probabilidad multinomial. Cada ejercicio describe un escenario con diferentes probabilidades para cada resultado posible y pide calcular la probabilidad de una combinación específica de resultados al seleccionar una muestra aleatoria. Los ejercicios involucran temas como preferencias de votantes, formas de llegar a una convención, y resultados de cruzas genéticas.
1. El documento presenta diferentes métodos para calcular intervalos de confianza e intervalos para pruebas de hipótesis estadísticas en diversas situaciones.
2. Se describen las fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la varianza es conocida o desconocida, y para la proporción con muestras grandes o pequeñas.
3. También se explican las pruebas estadísticas para comparar medias y proporciones entre grupos cuando las varianzas son conocidas o desconocidas.
Este documento presenta un ejercicio práctico sobre la distribución de Poisson. Se supone que el 9% de los computadores de una institución presentan fallas antes de un año. Se seleccionaron aleatoriamente 100 computadores y se calcula la probabilidad de que al menos 12 computadores presenten fallas usando la distribución de Poisson con λ = 9.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
Este documento describe la distribución normal de probabilidad continua, que es una de las distribuciones más importantes en estadística. Explica que la distribución normal describe muchos fenómenos naturales y de medición, y define sus parámetros de media y desviación estándar. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular áreas bajo la curva normal y probabilidades asociadas a valores de una variable aleatoria normal.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
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.
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 los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza denota un rango de valores dentro del cual se espera encontrar el parámetro poblacional real basado en una muestra, y con un cierto nivel de confianza. Describe cómo calcular los límites inferior y superior del intervalo de confianza usando la media muestral, el error estándar y un valor Z correspondiente al nivel de confianza deseado. También presenta fórmulas para estimar intervalos de confianza para medias, proporciones y tama
Este documento presenta los conceptos clave de intervalos de confianza e hipótesis estadísticas. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media, proporción, diferencia de medias y proporciones con muestras grandes y pequeñas. También describe los pasos para realizar pruebas de hipótesis, incluido el planteamiento de hipótesis nulas e alternativas, el cálculo de estadísticos de prueba y la determinación de reglas de decisión para medias, proporciones y otras medidas con
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
Este documento presenta los conceptos básicos de una prueba de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, el cálculo del estadístico de prueba y criterio de rechazo, y un ejemplo de análisis de regresión lineal para evaluar la relación entre el porcentaje de fibra y la resistencia de un material. El resumen concluye que el modelo de regresión propuesto es significativo para predecir la resistencia sobre la base del rechazo de las hipótesis nulas en los an
Ejercicios resueltos integrales dobles y triples manoleter
Este documento presenta una serie de ejercicios resueltos sobre cálculo de integrales dobles en coordenadas rectangulares cartesianas. En total se presentan 7 problemas con sus respectivas soluciones, donde se calculan áreas, volúmenes y otras integrales dobles sobre diferentes regiones delimitadas por funciones.
Este documento resume los conceptos clave del análisis de regresión lineal, incluyendo: 1) la estimación de parámetros por mínimos cuadrados para determinar la ecuación de regresión, 2) el cálculo del error estándar de estimación, y 3) el uso de intervalos de predicción y confianza. Contiene dos ejemplos numéricos que ilustran estos conceptos.
Este documento explica la distribución de Poisson. Presenta 5 ejercicios numéricos que ilustran cómo calcular probabilidades para variables aleatorias con distribución de Poisson. Los ejercicios cubren cálculos como la probabilidad de que ocurran cierto número de eventos, la media y varianza esperadas, y comparaciones entre distribuciones de Poisson y binomial.
Este documento describe la distribución muestral de proporciones. Explica cómo calcular la media y desviación estándar de la distribución muestral de proporciones a partir de una población, así como cómo usar la aproximación normal para calcular probabilidades relacionadas a la proporción muestral. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Este documento presenta varios temas relacionados con la resolución de ecuaciones diferenciales de primer y segundo orden. Explica métodos como el de los coeficientes indeterminados y la variación de parámetros para resolver ecuaciones homogéneas y no homogéneas. También cubre temas como ecuaciones diferenciales separables, lineales y alrededor de puntos ordinarios.
Este documento presenta 15 ejercicios de probabilidad multinomial. Cada ejercicio describe un escenario con diferentes probabilidades para cada resultado posible y pide calcular la probabilidad de una combinación específica de resultados al seleccionar una muestra aleatoria. Los ejercicios involucran temas como preferencias de votantes, formas de llegar a una convención, y resultados de cruzas genéticas.
1. El documento presenta diferentes métodos para calcular intervalos de confianza e intervalos para pruebas de hipótesis estadísticas en diversas situaciones.
2. Se describen las fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la varianza es conocida o desconocida, y para la proporción con muestras grandes o pequeñas.
3. También se explican las pruebas estadísticas para comparar medias y proporciones entre grupos cuando las varianzas son conocidas o desconocidas.
Este documento presenta un ejercicio práctico sobre la distribución de Poisson. Se supone que el 9% de los computadores de una institución presentan fallas antes de un año. Se seleccionaron aleatoriamente 100 computadores y se calcula la probabilidad de que al menos 12 computadores presenten fallas usando la distribución de Poisson con λ = 9.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
Este documento describe la distribución normal de probabilidad continua, que es una de las distribuciones más importantes en estadística. Explica que la distribución normal describe muchos fenómenos naturales y de medición, y define sus parámetros de media y desviación estándar. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular áreas bajo la curva normal y probabilidades asociadas a valores de una variable aleatoria normal.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
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.
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 los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza denota un rango de valores dentro del cual se espera encontrar el parámetro poblacional real basado en una muestra, y con un cierto nivel de confianza. Describe cómo calcular los límites inferior y superior del intervalo de confianza usando la media muestral, el error estándar y un valor Z correspondiente al nivel de confianza deseado. También presenta fórmulas para estimar intervalos de confianza para medias, proporciones y tama
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Este documento presenta tablas y fórmulas estadísticas relacionadas con medidas de posición, medidas de variabilidad, índices de precios, muestreo aleatorio simple, análisis de regresión lineal simple, análisis de correlación lineal simple, muestreo aleatorio estratificado y muestreo por conglomerados. Incluye fórmulas para calcular el promedio, la mediana, la moda, la varianza, el coeficiente de variación, percentiles, entre otras medidas.
Este documento resume fórmulas y funciones estadísticas en Excel para medidas de tendencia central, dispersión y forma de distribución. Incluye estadísticos como la media, mediana, moda, desviación estándar, varianza, coeficiente de asimetría y curtosis, así como sus fórmulas y funciones equivalentes en Excel como PROMEDIO, MEDIANA, MODA, DESVEST, VAR y COEFICIENTE.ASIMETRIA.
Este documento resume las ideas clave sobre la confianza de acuerdo a Stephen M. R. Covey. Explica que nada es más rápido que la velocidad de la confianza y que la confianza puede ser enseñada y convertirse en una ventaja estratégica. También destaca las trece conductas de un líder confiable y que cuando la confianza es alta, el retorno de la inversión es mayor. Concluye resaltando que la confianza sucede a través de la transparencia, honestidad y cumplimiento de la palabra.
Intervalos de confianza con datos apareados (1)Mario Correa T
El documento presenta datos sobre las concentraciones de ácido tartárico en 8 tipos de vino blanco antes y después de un proceso de estabilización frío. Se calcula un intervalo de confianza del 95% para la diferencia de medias entre las concentraciones antes y después del proceso. El intervalo de confianza es de 0.235 a 0.167.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas de tendencia central, dispersión y forma para datos agrupados y no agrupados. Explica cómo calcular la media, mediana, moda, cuartiles, percentiles, deciles, varianza, desviación estándar, asimetría, curtosis y coeficiente de variación. También describe cómo dividir los datos agrupados en intervalos y clases, y cómo calcular las medidas de tendencia central para datos agrupados.
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Este documento presenta los conceptos y métodos estadísticos para intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para una y dos poblaciones. Cubre intervalos de confianza y pruebas para proporciones, medias y varianzas, tanto para una sola población como para comparar dos poblaciones, incluyendo el uso de estadísticos-t, z, chi-cuadrado y F. También discute el tamaño de la muestra y factores de corrección.
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Exposición núm. 4. maestria unipuebla.analisis hist, polit y educ de mèxico.M V
El documento analiza los retos actuales del sistema educativo mexicano. En las primeras décadas del SEM hubo avances en cobertura pero problemas de calidad persisten como bajos resultados, contenidos irrelevantes y métodos anacrónicos. Programas posteriores buscaron elevar la calidad sin éxito. La descentralización de la educación básica a los estados en 1992 pretendió mejorar la eficiencia pero generó nuevos desafíos para el gobierno federal.
El documento presenta un ejemplo de diseño de experimento con un factor (tiendas) y análisis de varianza (ANOVA) para comparar las medias de ventas entre tres tiendas. Se realiza un ANOVA en R y los resultados muestran que al menos una de las medias de ventas entre tiendas es estadísticamente diferente, por lo que se rechaza la hipótesis nula de que todas las medias son iguales. El documento provee detalles sobre conceptos básicos de ANOVA de un factor, ejemplo numérico y solución en R.
Formulario de regresión, correlación y diseño completamente al azar 2012-2ITS CONSULTORIAS S.A.C
Este documento resume los conceptos clave de la regresión lineal simple y múltiple, así como del diseño completamente al azar. En 3 oraciones:
1) Explica cómo estimar los parámetros de la regresión lineal simple mediante los mínimos cuadrados y cómo realizar pruebas de hipótesis sobre dichos parámetros.
2) Resume los pasos para realizar una regresión lineal múltiple, incluyendo la estimación de parámetros, pruebas y análisis de varianza.
3) Resume el diseño complet
La maestría en desarrollo educativo tiene como objetivo formar egresados con una amplia visión del entorno social para desarrollar proyectos de investigación educativa. El plan de estudios consta de cuatro núcleos con 17 asignaturas cubiertas en 24 meses, abarcando temas de investigación, psicopedagogía, sociología y filosofía, con el fin de mejorar a los docentes.
Este documento presenta un formulario para analizar la correlación y regresión lineal simple entre dos variables. El formulario pertenece a la Universidad Tecnológica de Torreón, un organismo público descentralizado del gobierno de Coahuila, México.
La confianza es un elemento clave para el éxito de cualquier relación u organización. Construir la confianza requiere enfocarse en los resultados, mantener compromisos y ser transparente.
Este documento describe cómo calcular la varianza y desviación estándar para datos agrupados y no agrupados. Presenta fórmulas para la varianza poblacional y muestral, así como para la desviación estándar poblacional y muestral. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos.
Este documento describe medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. Explica las fórmulas para calcular la varianza y desviación estándar tanto para datos no agrupados como agrupados, incluyendo la suma de cuadrados como parte del cálculo de la varianza.
El documento describe el coeficiente de correlación de Pearson, que mide la relación lineal entre dos variables. Explica que la correlación no implica causalidad y puede ser explicada por factores como una correlación espuria o una tercera variable causal. También presenta fórmulas para calcular la recta de regresión por mínimos cuadrados, que minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores predichos y reales, y para calcular el error estándar de estimación.
El documento describe el coeficiente de correlación de Pearson, que mide la relación lineal entre dos variables. Explica que la correlación no implica causalidad y puede ser explicada por factores como una correlación espuria o una tercera variable causal. También presenta fórmulas para calcular la recta de regresión por mínimos cuadrados, que minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores predichos y reales, y para calcular el error estándar de estimación.
Este documento presenta un temario sobre controladores lógicos dividido en 4 módulos. El Módulo IV se centra en el aprendizaje y adaptación de sistemas basados en reglas difusas. Dentro de este módulo, el Tema 9 trata sobre el diseño ad-hoc de controladores, explicando métodos como el de Wang y Mendel o el de Cordón y Herrera, que aprenden reglas a partir de ejemplos sin usar técnicas de optimización.
La elipse es una curva cerrada y plana determinada por los puntos cuyas distancias a dos focos fijos suman una constante. Tiene dos ejes perpendiculares, uno mayor que pasa por los focos y otro menor. Existen varios métodos geométricos para construir una elipse conociendo sus ejes o diámetros conjugados.
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Este documento presenta elementos básicos de geometría analítica, incluyendo cómo calcular la distancia entre dos puntos, la pendiente de una recta, el punto medio de un segmento y el área de un polígono en función de las coordenadas de sus vértices. También cubre conceptos como ángulos entre rectas y ecuaciones de rectas.
Similar a Formulario de intervalos de confianza 2012-2 (1) (9)
1. UNIVERSIDAD DE LIMA
ESCUELA UNIVERSITARIA DE INGENIERÍA
ASIGNATURA : ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD II
CICLO : 2012-2
RESUMEN DE FORMULAS DE INTERVALOS DE CONFIANZA
Estimador
Tipo de problema Parámetro Intervalo de Confianza
puntual
Media poblacional µ
µ X X Z
( conocida ) α
1
2
n
Media poblacional µ
µ X s
( desconocida ) X t α
(1 ; n 1) n
2
2
Variancia de una
2
S2 ( n 1 )S 2 ( n 1 )S 2
distribución normal ;
χ2 χ2
α α
1 ; n 1 ; n 1
2 2
Proporción poblacional
( parámetro de una P p(1 p)
p Z
α
distribución binomial) 1 n
2
Diferencia de medias
de dos distribuciones
X1 X2 σ2 σ2
normales µ1 - µ2 con µ1 - µ2 X1 X2 Z 1 2
variancias 21 y 22 1
α n1 n2
2
conocidas
Diferencia de medias
de dos distribuciones
1 1
normales µ1 - µ2 con ( X1 X2 ) t α
Sp
X1 X2 1 ; n1 n 2 2 n1 n2
variancias 2
y 2 µ1 - µ2 2
1 2
desconocidas pero (n 1 1)S1 (n 2 1)S 2
2
2
S2
p
homogéneas n1 n 2 2
S2 S2
( X1 X 2 ) t 1 2
α n1 n2
1 ;ν
Diferencia de medias 2
2
de dos distribuciones 2
S1 S2
2
normales µ1 - µ2 con n1 n2
X1 X2
variancias 2
y 2 µ1 - µ2 ν 2 2
1 2 2
S1 S2
2
desconocidas pero
n1 n2
heterogéneas
n1 1 n2 1
2. Estimador
Tipo de problema Parámetro Intervalo de Confianza
puntual
Razón (cociente) de 2
2 2 2
1 s1 S1 S1
las variancias de dos 2 F ; F
2 α α
2 s2 S2
2
; n 2 1, n 1 1 S2
2
1 ; n 2 1, n 1 1
poblaciones normales 2 2
Diferencia entre dos
proporciones pobla- p 1 (1 p 1 ) p 2 (1 p 2 )
( p1 p2 ) z α
cionales 1 - 2 (o - p1 – p2 1 n1 n2
1 2 2
dos parámetros
binomiales )
Diferencia entre
medias de dos
distribuciones sd
µd d d t
normales para α
1
2
; n 1 n
muestras pareadas
µd = µ1-µ2
2
n
xi
n n n
2 i 1 2
xi xi xi n x2
i 1
n
x ; s2 i 1 i 1
.
n n 1 n 1
Tamaño de muestra:
2
z
n π (1 π ) ; (si se conoce π)
E
2
z
n p (1 p ) , (Cuando no se conoce π, utilizar p)
E
2
zσ
n (Para estimar a la media poblacional)
E