SlideShare una empresa de Scribd logo
séptima sección
Pruebas de hipótesis
MSc Edgar Madrid Cuello.
Dpto de Matemáticas, UNISUCRE
Estadística II
Abril 2018
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Pruebas de hipótesis
Denición
Un test estadístico es un procedimiento para, a partir de una
muestra aleatoria y signicativa, extraer conclusiones que permitan
rechazar o no rechazar una hipótesis previamente emitida sobre el
valor de un parámetro desconocido de una población.
El propósito del análisis estadístico es reducir el nivel de
incertidumbre en el proceso de toma de decisiones.
Los gerentes pueden tomar mejores decisiones sólo
si tienen suciente información a su disposición. La
prueba de hipótesis es una herramienta analítica muy
efectiva para obtener esta valiosa información, bajo
una gran variedad de circunstancias.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Pruebas de hipótesis
Denición
Un test estadístico es un procedimiento para, a partir de una
muestra aleatoria y signicativa, extraer conclusiones que permitan
rechazar o no rechazar una hipótesis previamente emitida sobre el
valor de un parámetro desconocido de una población.
El propósito del análisis estadístico es reducir el nivel de
incertidumbre en el proceso de toma de decisiones.
Los gerentes pueden tomar mejores decisiones sólo
si tienen suciente información a su disposición. La
prueba de hipótesis es una herramienta analítica muy
efectiva para obtener esta valiosa información, bajo
una gran variedad de circunstancias.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Denición (HIPÓTESIS )
Armación relativa a un parámetro de la población sujeta a
vericación.
Existen muchos ejemplos comunes en los negocios:
Ejemplo
Un empacador de arroz debe determinar si el peso promedio de sus
bolsas es de 450gr (µ = 450gr)
Ejemplo
Un embotellador de bebidas suaves debe determinar si el peso
promedio del contenido de sus botellas es 16 onzas (µ = 16 onzas).
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Pruebas de hipótesis
Denición (Hipótesis nula y alternativa)
La estructura de la prueba de hipótesis se formulará usando el
término hipótesis nula, el cual se reere a cualquier hipótesis que
deseamos probar y se denota con H0. El rechazo de H0 conduce a
la aceptación de una hipótesis alternativa, que se denota con HA.
La hipótesis alternativa HA, por lo general, representa la pregunta
que debe responderse, la teoría que debe probarse y, por ello, su
especicación es muy importante.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Un fabricante de cierta marca de cereal de arroz arma que el
contenido promedio de grasa saturada no excede de 1.5 gramos.
Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizar para probar esta
armación y determinar dónde se localiza la región crítica.
H0 : µ = 1.5
vs
HA : µ  1.5
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Un fabricante de cierta marca de cereal de arroz arma que el
contenido promedio de grasa saturada no excede de 1.5 gramos.
Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizar para probar esta
armación y determinar dónde se localiza la región crítica.
H0 : µ = 1.5
vs
HA : µ  1.5
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Pruebas de hipótesis
Ejemplo
Un agente de bienes raíces arma que 60% de todas las viviendas
privadas que se construyen actualmente son casas con tres
dormitorios. Para probar esta armación, se inspecciona una
muestra grande de viviendas nuevas. La proporción de tales casas
con tres dormitorios se registra y se utiliza como estadístico de
prueba. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizarse en
esta prueba y determine la posición de la región crítica.
H0 : p = 0.6
vs
HA : p = 0.6
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Pruebas de hipótesis
Ejemplo
Un agente de bienes raíces arma que 60% de todas las viviendas
privadas que se construyen actualmente son casas con tres
dormitorios. Para probar esta armación, se inspecciona una
muestra grande de viviendas nuevas. La proporción de tales casas
con tres dormitorios se registra y se utiliza como estadístico de
prueba. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizarse en
esta prueba y determine la posición de la región crítica.
H0 : p = 0.6
vs
HA : p = 0.6
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Valores críticos de Z y zonas de rechazo
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Valores críticos de Z y zonas de rechazo
Estos valores de Z de ±1.96 son valores críticos que determinan las
zonas de rechazo. Para hallarlos, divida por 2 el 95%. En la tabla
Z, el área de 0.95/2 = 0.4750 indica un valor Z de 1.96. El 5%
restante está distribuido entre las dos colas, con 2.5% en cada zona
de rechazo. Este 5% es el nivel de signicancia, o el valor alfa de la
prueba.
Denición (Regla de decisión)
No se rechaza la hipótesis nula, con un nivel de conanza del
95%, si los valores Z están entre ±1.96. Se rechaza si el valor Z es
menor que -1.96 o mayor que 1.96.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Valores críticos de Z y zonas de rechazo
Denición (Error tipo I )
Rechazar una hipótesis verdadera. La probabilidad de cometer un
error tipo I es igual al nivel de signicancia, o valor α en el que se
prueba la hipótesis.
Situación real
H0 ver-
dadera
HA ver-
dadera
NUESTRA
DECISIÓN
Falta de evidencia
signicativa a favor
de HA
Correcto Error tipo II
Evidencia signica-
tiva a favor de de
HA
Error tipo I Correcto
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Suponga que un alergólogo desea probar la hipótesis de que al
menos 30% del público es alérgico a algunos productos de queso.
Explique cómo el alergólogo podría cometer
un error tipo I
un error tipo II
Concluir que menos del 30% de el publico son alérgicos
a algunos productos de queso cuando, es cierto que,
30% o más son alérgicos.
Concluir que al menos 30% de el publico son alérgicos
a algunos productos de queso cuando, es cierto que,
menos 30% son alérgicos.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Suponga que un alergólogo desea probar la hipótesis de que al
menos 30% del público es alérgico a algunos productos de queso.
Explique cómo el alergólogo podría cometer
un error tipo I
un error tipo II
Concluir que menos del 30% de el publico son alérgicos
a algunos productos de queso cuando, es cierto que,
30% o más son alérgicos.
Concluir que al menos 30% de el publico son alérgicos
a algunos productos de queso cuando, es cierto que,
menos 30% son alérgicos.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Hay cuatro pasos involucrados en una prueba:
Paso 1 Plantear las hipótesis.
Paso 2 Con base en los resultados de la muestra, calcular el valor del
estadístico de prueba Z o t.
Paso 3 Determinar la regla de decisión con base en los valores críticos
de Z o t.
Paso 4 Interpretación y conclusiones.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Denición
El valor Z utilizado para probar la hipótesis cuando σ es conocido
Z =
¯X−µH
σ√
n
Denición
El valor Z utilizado para probar la hipótesis cuando σ es
desconocido y n grande
Z =
¯X−µH
s√
n
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo
Un fabricante de equipo deportivo desarrolló un nuevo sedal para
pesca sintético que arma que tiene una resistencia media a la
rotura de 8 kilogramos con una desviación estándar de 0.5
kilogramos. Pruebe la hipótesis de que µ = 8 kilogramos contra la
alternativa de que µ = 8 kilogramos, si se prueba una muestra
aleatoria de 50 sedales y se encuentra que tiene una resistencia
media a la rotura de 7.8 kilogramos. Utilice un nivel de
signicancia de 0.01. Ver Ejemplo 10.4 en [3]
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo (Planteamiento de hipótesis)
H0 : µ = 8
vs
HA : µ = 8
Ejemplo (Estadístico de prueba Z)
Z = 7.8−8
0.5/
√
50
= −2.83
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo (Planteamiento de hipótesis)
H0 : µ = 8
vs
HA : µ = 8
Ejemplo (Estadístico de prueba Z)
Z = 7.8−8
0.5/
√
50
= −2.83
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo (Contraste)
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo (Interpretación y conclusiones)
Hay evidencia estadística para rechazar H0 y concluir que la
resistencia promedio a la rotura no es igual a 8 sino que, de hecho,
es menor que 8 kilogramos.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Denición (p-valor [2])
El P-valor (o valor P) es el mínimo nivel de signicancia en el cual
la hipótesis nula H0 sería rechazada cuando se utiliza un
procedimiento de prueba especicado con un conjunto dado de
información. Una vez que el P-valor haya sido calculado, la
conclusión en cualquier nivel de signicancia particular resulta de
comparar el P-valor con α. Así, entonces:
1 Si P-valor  α, entonces, rechace H0 al nivel α.
2 Si P-valor  α, entonces, no rechace H0 al nivel α.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de dos colas para µ
Ejemplo (P-valor)
Para el ejemplo anterior el p-valor es
2 × p(Z  −2, 83) = 2 × (0.0023274) = 0.0046548
Como este valor hallado es menor que α = 0.01, se rechaza H0 a
un nivel de signicancia del 0.01.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Otras deniciones
Denición
Un valor P es el nivel (de signicancia) más bajo donde es
signicativo el valor observado del estadístico de prueba [3].
Denición
Valor p Es el nivel más bajo de signicancia (valor α) al cual se
puede rechazar la hipótesis nula. Es el área en la cola que está más
allá del valor del estadístico para la muestra. [4]
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
σ desconocido
Denición
Cuando la varianza es desconocida, al igual que en casos anteriores
trabajaremos con la distribución t-Student, en vez de la distribución
normal.
t =
¯X−µH
s√
n
con n − 1 grados de libertad
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Prueba de una cola
Denición
Si la hipótesis alternativa da lugar a una región crítica a un solo
lado del valor del parámetro, diremos que el test es unilateral o de
una sola cola
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
El Instituto Eléctrico Edison publica cifras del número anual de
kilowatts-hora que gastan varios aparatos electrodomésticos. Se
arma que una aspiradora gasta un promedio de 46 kilowatts-hora
al año. Si una muestra aleatoria de 12 hogares que se incluye en un
estudio planeado indica que las aspiradoras gastan un promedio de
42 kilowatts-hora al año con una desviación estándar de 11.9
kilowatts-hora, ¾en un nivel de signicancia de 0.05 (α) esto
sugiere que las aspiradoras gastan, en promedio, menos de 46
kilowatts-hora anualmente? Suponga que la población de
kilowatts-hora es normal [3] .
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Planteamiento de Hipótesis
H0 : µ = 46
vs
HA : µ  46
Observaciones:
Prueba de una sola cola (izquierda)
Varianza desconocida y n pequeño
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Planteamiento de Hipótesis
H0 : µ = 46
vs
HA : µ  46
Observaciones:
Prueba de una sola cola (izquierda)
Varianza desconocida y n pequeño
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Cálculo de el estadístico t
t = 42−46
11.9√
12
=−1.164
Cuyo p-valor −→pt(-1.16,11)= 0.1353036  0.05=α
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejemplo
Cálculo de el estadístico t
t = 42−46
11.9√
12
=−1.164
Cuyo p-valor −→pt(-1.16,11)= 0.1353036  0.05=α
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejercicio
El departamento de policía de Santa Clara, California, ha
descubierto que los agentes de tránsito deberían hacer un promedio
de 27 comparendos por mes. Si un agente hace más de esa
cantidad, es probable que sea demasiado entusiasta en el ejercicio
de sus funciones. Para evaluar a sus agentes, el jefe anotó el
número de comparendos realizados por los 15 agentes. Los
resultados aparecen en la siguiente tabla.
28 34 30
31 29 33
22 32 38
26 25 31
25 24 31
Con un nivel de signicancia del 5%, ¾parece que los agentes están
desempeñándose satisfactoriamente?
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Debido a la inación en las notas, en la cual los profesores han
venido dando notas muy altas, el decano insiste que cada profesor
repruebe al 30% de sus estudiantes. En una muestra reciente de
315 estudiantes, el Profesor Madrid reprobó a 112 estudiantes. ¾El
profesor está cumpliendo con los requisitos que exige el decano?
Sea α = 0.05. Calcule el valor p.
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Ejercicio
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
séptima sección
Bibliográa
Lind, D. Marchal, W. Wathen, S.Estadística Aplicada a los
negocios y a la economía. Mc Graw Hill, Mexico, D.F., 2012.
Llinás, H.  Guía resumida de Estadística Aplicada. Uninorte,
Barranquilla, 2012.
Walpole, R.E. Probabilidad y estadística para ingeniería y
ciencias. Isbn 9789702609360, Pearson Educación, 2007
Webster, A. Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía.
Editorial McGraw-Hill, tercera edición, 2000
MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

14 enano
14 enano14 enano
14 enano
takkkkken
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
IPN
 
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadisticaPrueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
Yanina C.J
 
Distribuciones continuas de probabilidad
Distribuciones continuas de probabilidadDistribuciones continuas de probabilidad
Distribuciones continuas de probabilidadangiegutierrez11
 
Prueba de hipotesis para dos poblaciones
Prueba de hipotesis para dos poblacionesPrueba de hipotesis para dos poblaciones
Prueba de hipotesis para dos poblaciones
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Regresión Lineal múltiple
Regresión Lineal  múltiple Regresión Lineal  múltiple
Regresión Lineal múltiple
Hector García Cárdenas
 
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasJaviera Huera (Temuco)
 
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
IPN
 
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaTarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
IPN
 
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
Videoconferencias UTPL
 
Ejercicios de estadistica
Ejercicios de estadisticaEjercicios de estadistica
Ejercicios de estadistica
96333
 
Estadística Probabilidades
Estadística ProbabilidadesEstadística Probabilidades
Estadística Probabilidades
Edwin Lema
 
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
IPN
 
Prueba de hipótesis para proporción poblacional
Prueba de hipótesis para proporción poblacionalPrueba de hipótesis para proporción poblacional
Prueba de hipótesis para proporción poblacionalAlanArmentaEspinoza93
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesisSonia Ynés Huaripaucar G
 
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8) Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Luz Hernández
 
5 estadística inferencial
5 estadística inferencial5 estadística inferencial
5 estadística inferencial
Ing.Joel Lopezgarcia LOPEZ GARCIA
 
probabilidadesUSFA
probabilidadesUSFAprobabilidadesUSFA
probabilidadesUSFA
Daine Anglariy
 

La actualidad más candente (20)

14 enano
14 enano14 enano
14 enano
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
 
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadisticaPrueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadistica
 
Distribuciones continuas de probabilidad
Distribuciones continuas de probabilidadDistribuciones continuas de probabilidad
Distribuciones continuas de probabilidad
 
Prueba de hipotesis para dos poblaciones
Prueba de hipotesis para dos poblacionesPrueba de hipotesis para dos poblaciones
Prueba de hipotesis para dos poblaciones
 
Regresión Lineal múltiple
Regresión Lineal  múltiple Regresión Lineal  múltiple
Regresión Lineal múltiple
 
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
 
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 9 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaTarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
 
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
ESTADISTICA II ( I Bimestre Abril Agosto 2011)
 
Ejercicios de estadistica
Ejercicios de estadisticaEjercicios de estadistica
Ejercicios de estadistica
 
Ejercicios estadistica
Ejercicios estadisticaEjercicios estadistica
Ejercicios estadistica
 
Estadística Probabilidades
Estadística ProbabilidadesEstadística Probabilidades
Estadística Probabilidades
 
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestas
 
Prueba de hipótesis para proporción poblacional
Prueba de hipótesis para proporción poblacionalPrueba de hipótesis para proporción poblacional
Prueba de hipótesis para proporción poblacional
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
 
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8) Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
 
5 estadística inferencial
5 estadística inferencial5 estadística inferencial
5 estadística inferencial
 
probabilidadesUSFA
probabilidadesUSFAprobabilidadesUSFA
probabilidadesUSFA
 

Similar a Pruebas de hipotesis - Introducción

¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...
¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...
¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...alerioz
 
Inferencia Estadística
Inferencia EstadísticaInferencia Estadística
Inferencia Estadística
requeabaddorothy
 
Test de hipotesis
Test de hipotesisTest de hipotesis
Test de hipotesisigalaz2007
 
Test de Hipótesis I
Test de Hipótesis ITest de Hipótesis I
Test de Hipótesis IHector Funes
 
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdfPruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
Rodolfo Reta
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
elizareal
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
elizareal
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis elizareal
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesis
EQUIPO7
 
Prueba de hipótesis 2016
Prueba de hipótesis 2016Prueba de hipótesis 2016
Prueba de hipótesis 2016
jhonatan ramirez boñon
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisEQUIPO7
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesis
EQUIPO7
 
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444amandyta
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
GabiiHdezr
 
Pruebas de Hipotesis
Pruebas de HipotesisPruebas de Hipotesis
Pruebas de Hipotesis
Azucena Agüero Torres
 
RESUMEN UNIDAD 1
RESUMEN UNIDAD 1RESUMEN UNIDAD 1
RESUMEN UNIDAD 1
Elizabeth Paniagua
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesisalerioz
 
1.1 prueba de hipotesis
1.1 prueba de hipotesis1.1 prueba de hipotesis
1.1 prueba de hipotesis
Ing Claudia N
 
Unidad 2_vf_2 (1).pptx
Unidad 2_vf_2 (1).pptxUnidad 2_vf_2 (1).pptx
Unidad 2_vf_2 (1).pptx
GLADYSROSALINALEYVAC
 

Similar a Pruebas de hipotesis - Introducción (20)

¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...
¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...
¿Qué cosas importantes crees que deberías aprender para trabajar en el siglo ...
 
Inferencia Estadística
Inferencia EstadísticaInferencia Estadística
Inferencia Estadística
 
Test de hipotesis
Test de hipotesisTest de hipotesis
Test de hipotesis
 
Test de Hipótesis I
Test de Hipótesis ITest de Hipótesis I
Test de Hipótesis I
 
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdfPruebas Estadisticas COVID.pdf
Pruebas Estadisticas COVID.pdf
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesis
 
Prueba de hipótesis 2016
Prueba de hipótesis 2016Prueba de hipótesis 2016
Prueba de hipótesis 2016
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesis
 
Plantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesisPlantamiento de la hipotesis
Plantamiento de la hipotesis
 
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444
Prueba de hip_tesis_comercio_exterior444444444444
 
Capítulo viii
Capítulo viiiCapítulo viii
Capítulo viii
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
 
Pruebas de Hipotesis
Pruebas de HipotesisPruebas de Hipotesis
Pruebas de Hipotesis
 
RESUMEN UNIDAD 1
RESUMEN UNIDAD 1RESUMEN UNIDAD 1
RESUMEN UNIDAD 1
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
1.1 prueba de hipotesis
1.1 prueba de hipotesis1.1 prueba de hipotesis
1.1 prueba de hipotesis
 
Unidad 2_vf_2 (1).pptx
Unidad 2_vf_2 (1).pptxUnidad 2_vf_2 (1).pptx
Unidad 2_vf_2 (1).pptx
 

Más de Unisucre, I.E. Antonio Lenis

Rlm
RlmRlm
Lm
LmLm
Experimentos factoriales-2n
Experimentos factoriales-2nExperimentos factoriales-2n
Experimentos factoriales-2n
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Experimentos factoriales
Experimentos factorialesExperimentos factoriales
Experimentos factoriales
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Dbib
DbibDbib
Dcla
DclaDcla
Dbca
DbcaDbca
Comparaciones multiples
Comparaciones multiplesComparaciones multiples
Comparaciones multiples
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Verificacion de supuestos
Verificacion de supuestosVerificacion de supuestos
Verificacion de supuestos
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Analisis de varianza
Analisis de varianzaAnalisis de varianza
Analisis de varianza
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Distribución Binomial Negativa y GeométricaDistribución Binomial Negativa y Geométrica
Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Variables aleatoria
Variables aleatoriaVariables aleatoria
Variables aleatoria
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Distribuciones muestrales
Distribuciones muestralesDistribuciones muestrales
Distribuciones muestrales
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Prueba de los signos
Prueba de los signosPrueba de los signos
Prueba de los signos
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Tablas de contingencias
Tablas de contingenciasTablas de contingencias
Tablas de contingencias
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Distribuciones discretas II
Distribuciones discretas IIDistribuciones discretas II
Distribuciones discretas II
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Medidas de posición
Medidas de posiciónMedidas de posición
Medidas de posición
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Distribuciones uniforme y distribucion normal
Distribuciones uniforme y distribucion normalDistribuciones uniforme y distribucion normal
Distribuciones uniforme y distribucion normal
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Distribuciones discretas
Distribuciones discretasDistribuciones discretas
Distribuciones discretas
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 

Más de Unisucre, I.E. Antonio Lenis (20)

Rlm
RlmRlm
Rlm
 
Lm
LmLm
Lm
 
Experimentos factoriales-2n
Experimentos factoriales-2nExperimentos factoriales-2n
Experimentos factoriales-2n
 
Experimentos factoriales
Experimentos factorialesExperimentos factoriales
Experimentos factoriales
 
Dbib
DbibDbib
Dbib
 
Dcla
DclaDcla
Dcla
 
Dbca
DbcaDbca
Dbca
 
Comparaciones multiples
Comparaciones multiplesComparaciones multiples
Comparaciones multiples
 
Verificacion de supuestos
Verificacion de supuestosVerificacion de supuestos
Verificacion de supuestos
 
Analisis de varianza
Analisis de varianzaAnalisis de varianza
Analisis de varianza
 
Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Distribución Binomial Negativa y GeométricaDistribución Binomial Negativa y Geométrica
Distribución Binomial Negativa y Geométrica
 
Variables aleatoria
Variables aleatoriaVariables aleatoria
Variables aleatoria
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Distribuciones muestrales
Distribuciones muestralesDistribuciones muestrales
Distribuciones muestrales
 
Prueba de los signos
Prueba de los signosPrueba de los signos
Prueba de los signos
 
Tablas de contingencias
Tablas de contingenciasTablas de contingencias
Tablas de contingencias
 
Distribuciones discretas II
Distribuciones discretas IIDistribuciones discretas II
Distribuciones discretas II
 
Medidas de posición
Medidas de posiciónMedidas de posición
Medidas de posición
 
Distribuciones uniforme y distribucion normal
Distribuciones uniforme y distribucion normalDistribuciones uniforme y distribucion normal
Distribuciones uniforme y distribucion normal
 
Distribuciones discretas
Distribuciones discretasDistribuciones discretas
Distribuciones discretas
 

Último

El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundoEl Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
SandraBenitez52
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
20minutos
 
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
AracelidelRocioOrdez
 
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docxENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
SandraPiza2
 
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES Junio 2024
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES  Junio 2024UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES  Junio 2024
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES Junio 2024
EdwardYumbato1
 
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNETPRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
CESAR MIJAEL ESPINOZA SALAZAR
 
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdfEducar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Demetrio Ccesa Rayme
 
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
rosannatasaycoyactay
 
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativaMapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
TatianaVanessaAltami
 
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Monseespinoza6
 
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
auxsoporte
 
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
FelixCamachoGuzman
 
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdfLibro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
danitarb
 
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPNPortafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
jmorales40
 
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de PamplonaProceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Edurne Navarro Bueno
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
Alejandrogarciapanta
 
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
MauricioSnchez83
 
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdfFORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
El Fortí
 
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptxSemana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
LorenaCovarrubias12
 

Último (20)

El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundoEl Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
El Liberalismo económico en la sociedad y en el mundo
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
 
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
 
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docxENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
ENSAYO SOBRE LA ANSIEDAD Y LA DEPRESION.docx
 
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES Junio 2024
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES  Junio 2024UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES  Junio 2024
UNIDAD DE APRENDIZAJE DEL MES Junio 2024
 
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNETPRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
PRESENTACION DE LA SEMANA NUMERO 8 EN APLICACIONES DE INTERNET
 
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdfEducar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
 
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
 
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativaMapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
 
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
 
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
CALENDARIZACION DEL MES DE JUNIO - JULIO 24
 
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
 
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdfLibro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
 
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
 
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPNPortafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
Portafolio de servicios Centro de Educación Continua EPN
 
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de PamplonaProceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
 
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
Mauricio-Presentación-Vacacional- 2024-1
 
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdfFORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
FORTI-JUNIO 2024. CIENCIA, EDUCACION, CULTURA,pdf
 
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptxSemana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
Semana #10-PM3 del 27 al 31 de mayo.pptx
 

Pruebas de hipotesis - Introducción

  • 1. séptima sección Pruebas de hipótesis MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística II Abril 2018 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 2. séptima sección Pruebas de hipótesis Denición Un test estadístico es un procedimiento para, a partir de una muestra aleatoria y signicativa, extraer conclusiones que permitan rechazar o no rechazar una hipótesis previamente emitida sobre el valor de un parámetro desconocido de una población. El propósito del análisis estadístico es reducir el nivel de incertidumbre en el proceso de toma de decisiones. Los gerentes pueden tomar mejores decisiones sólo si tienen suciente información a su disposición. La prueba de hipótesis es una herramienta analítica muy efectiva para obtener esta valiosa información, bajo una gran variedad de circunstancias. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 3. séptima sección Pruebas de hipótesis Denición Un test estadístico es un procedimiento para, a partir de una muestra aleatoria y signicativa, extraer conclusiones que permitan rechazar o no rechazar una hipótesis previamente emitida sobre el valor de un parámetro desconocido de una población. El propósito del análisis estadístico es reducir el nivel de incertidumbre en el proceso de toma de decisiones. Los gerentes pueden tomar mejores decisiones sólo si tienen suciente información a su disposición. La prueba de hipótesis es una herramienta analítica muy efectiva para obtener esta valiosa información, bajo una gran variedad de circunstancias. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 4. séptima sección Denición (HIPÓTESIS ) Armación relativa a un parámetro de la población sujeta a vericación. Existen muchos ejemplos comunes en los negocios: Ejemplo Un empacador de arroz debe determinar si el peso promedio de sus bolsas es de 450gr (µ = 450gr) Ejemplo Un embotellador de bebidas suaves debe determinar si el peso promedio del contenido de sus botellas es 16 onzas (µ = 16 onzas). MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 5. séptima sección Pruebas de hipótesis Denición (Hipótesis nula y alternativa) La estructura de la prueba de hipótesis se formulará usando el término hipótesis nula, el cual se reere a cualquier hipótesis que deseamos probar y se denota con H0. El rechazo de H0 conduce a la aceptación de una hipótesis alternativa, que se denota con HA. La hipótesis alternativa HA, por lo general, representa la pregunta que debe responderse, la teoría que debe probarse y, por ello, su especicación es muy importante. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 6. séptima sección Ejemplo Un fabricante de cierta marca de cereal de arroz arma que el contenido promedio de grasa saturada no excede de 1.5 gramos. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizar para probar esta armación y determinar dónde se localiza la región crítica. H0 : µ = 1.5 vs HA : µ 1.5 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 7. séptima sección Ejemplo Un fabricante de cierta marca de cereal de arroz arma que el contenido promedio de grasa saturada no excede de 1.5 gramos. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizar para probar esta armación y determinar dónde se localiza la región crítica. H0 : µ = 1.5 vs HA : µ 1.5 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 8. séptima sección Pruebas de hipótesis Ejemplo Un agente de bienes raíces arma que 60% de todas las viviendas privadas que se construyen actualmente son casas con tres dormitorios. Para probar esta armación, se inspecciona una muestra grande de viviendas nuevas. La proporción de tales casas con tres dormitorios se registra y se utiliza como estadístico de prueba. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizarse en esta prueba y determine la posición de la región crítica. H0 : p = 0.6 vs HA : p = 0.6 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 9. séptima sección Pruebas de hipótesis Ejemplo Un agente de bienes raíces arma que 60% de todas las viviendas privadas que se construyen actualmente son casas con tres dormitorios. Para probar esta armación, se inspecciona una muestra grande de viviendas nuevas. La proporción de tales casas con tres dormitorios se registra y se utiliza como estadístico de prueba. Establezca las hipótesis nula y alternativa a utilizarse en esta prueba y determine la posición de la región crítica. H0 : p = 0.6 vs HA : p = 0.6 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 10. séptima sección Valores críticos de Z y zonas de rechazo MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 11. séptima sección Valores críticos de Z y zonas de rechazo Estos valores de Z de ±1.96 son valores críticos que determinan las zonas de rechazo. Para hallarlos, divida por 2 el 95%. En la tabla Z, el área de 0.95/2 = 0.4750 indica un valor Z de 1.96. El 5% restante está distribuido entre las dos colas, con 2.5% en cada zona de rechazo. Este 5% es el nivel de signicancia, o el valor alfa de la prueba. Denición (Regla de decisión) No se rechaza la hipótesis nula, con un nivel de conanza del 95%, si los valores Z están entre ±1.96. Se rechaza si el valor Z es menor que -1.96 o mayor que 1.96. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 12. séptima sección Valores críticos de Z y zonas de rechazo Denición (Error tipo I ) Rechazar una hipótesis verdadera. La probabilidad de cometer un error tipo I es igual al nivel de signicancia, o valor α en el que se prueba la hipótesis. Situación real H0 ver- dadera HA ver- dadera NUESTRA DECISIÓN Falta de evidencia signicativa a favor de HA Correcto Error tipo II Evidencia signica- tiva a favor de de HA Error tipo I Correcto MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 13. séptima sección Ejemplo Suponga que un alergólogo desea probar la hipótesis de que al menos 30% del público es alérgico a algunos productos de queso. Explique cómo el alergólogo podría cometer un error tipo I un error tipo II Concluir que menos del 30% de el publico son alérgicos a algunos productos de queso cuando, es cierto que, 30% o más son alérgicos. Concluir que al menos 30% de el publico son alérgicos a algunos productos de queso cuando, es cierto que, menos 30% son alérgicos. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 14. séptima sección Ejemplo Suponga que un alergólogo desea probar la hipótesis de que al menos 30% del público es alérgico a algunos productos de queso. Explique cómo el alergólogo podría cometer un error tipo I un error tipo II Concluir que menos del 30% de el publico son alérgicos a algunos productos de queso cuando, es cierto que, 30% o más son alérgicos. Concluir que al menos 30% de el publico son alérgicos a algunos productos de queso cuando, es cierto que, menos 30% son alérgicos. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 15. séptima sección Prueba de dos colas para µ Hay cuatro pasos involucrados en una prueba: Paso 1 Plantear las hipótesis. Paso 2 Con base en los resultados de la muestra, calcular el valor del estadístico de prueba Z o t. Paso 3 Determinar la regla de decisión con base en los valores críticos de Z o t. Paso 4 Interpretación y conclusiones. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 16. séptima sección Prueba de dos colas para µ Denición El valor Z utilizado para probar la hipótesis cuando σ es conocido Z = ¯X−µH σ√ n Denición El valor Z utilizado para probar la hipótesis cuando σ es desconocido y n grande Z = ¯X−µH s√ n MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 17. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo Un fabricante de equipo deportivo desarrolló un nuevo sedal para pesca sintético que arma que tiene una resistencia media a la rotura de 8 kilogramos con una desviación estándar de 0.5 kilogramos. Pruebe la hipótesis de que µ = 8 kilogramos contra la alternativa de que µ = 8 kilogramos, si se prueba una muestra aleatoria de 50 sedales y se encuentra que tiene una resistencia media a la rotura de 7.8 kilogramos. Utilice un nivel de signicancia de 0.01. Ver Ejemplo 10.4 en [3] MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 18. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo (Planteamiento de hipótesis) H0 : µ = 8 vs HA : µ = 8 Ejemplo (Estadístico de prueba Z) Z = 7.8−8 0.5/ √ 50 = −2.83 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 19. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo (Planteamiento de hipótesis) H0 : µ = 8 vs HA : µ = 8 Ejemplo (Estadístico de prueba Z) Z = 7.8−8 0.5/ √ 50 = −2.83 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 20. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo (Contraste) MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 21. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo (Interpretación y conclusiones) Hay evidencia estadística para rechazar H0 y concluir que la resistencia promedio a la rotura no es igual a 8 sino que, de hecho, es menor que 8 kilogramos. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 22. séptima sección Prueba de dos colas para µ Denición (p-valor [2]) El P-valor (o valor P) es el mínimo nivel de signicancia en el cual la hipótesis nula H0 sería rechazada cuando se utiliza un procedimiento de prueba especicado con un conjunto dado de información. Una vez que el P-valor haya sido calculado, la conclusión en cualquier nivel de signicancia particular resulta de comparar el P-valor con α. Así, entonces: 1 Si P-valor α, entonces, rechace H0 al nivel α. 2 Si P-valor α, entonces, no rechace H0 al nivel α. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 23. séptima sección Prueba de dos colas para µ Ejemplo (P-valor) Para el ejemplo anterior el p-valor es 2 × p(Z −2, 83) = 2 × (0.0023274) = 0.0046548 Como este valor hallado es menor que α = 0.01, se rechaza H0 a un nivel de signicancia del 0.01. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 24. séptima sección Otras deniciones Denición Un valor P es el nivel (de signicancia) más bajo donde es signicativo el valor observado del estadístico de prueba [3]. Denición Valor p Es el nivel más bajo de signicancia (valor α) al cual se puede rechazar la hipótesis nula. Es el área en la cola que está más allá del valor del estadístico para la muestra. [4] MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 25. séptima sección σ desconocido Denición Cuando la varianza es desconocida, al igual que en casos anteriores trabajaremos con la distribución t-Student, en vez de la distribución normal. t = ¯X−µH s√ n con n − 1 grados de libertad MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 26. séptima sección Prueba de una cola Denición Si la hipótesis alternativa da lugar a una región crítica a un solo lado del valor del parámetro, diremos que el test es unilateral o de una sola cola MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 27. séptima sección Ejemplo El Instituto Eléctrico Edison publica cifras del número anual de kilowatts-hora que gastan varios aparatos electrodomésticos. Se arma que una aspiradora gasta un promedio de 46 kilowatts-hora al año. Si una muestra aleatoria de 12 hogares que se incluye en un estudio planeado indica que las aspiradoras gastan un promedio de 42 kilowatts-hora al año con una desviación estándar de 11.9 kilowatts-hora, ¾en un nivel de signicancia de 0.05 (α) esto sugiere que las aspiradoras gastan, en promedio, menos de 46 kilowatts-hora anualmente? Suponga que la población de kilowatts-hora es normal [3] . MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 28. séptima sección Ejemplo Planteamiento de Hipótesis H0 : µ = 46 vs HA : µ 46 Observaciones: Prueba de una sola cola (izquierda) Varianza desconocida y n pequeño MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 29. séptima sección Ejemplo Planteamiento de Hipótesis H0 : µ = 46 vs HA : µ 46 Observaciones: Prueba de una sola cola (izquierda) Varianza desconocida y n pequeño MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 30. séptima sección Ejemplo Cálculo de el estadístico t t = 42−46 11.9√ 12 =−1.164 Cuyo p-valor −→pt(-1.16,11)= 0.1353036 0.05=α MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 31. séptima sección Ejemplo Cálculo de el estadístico t t = 42−46 11.9√ 12 =−1.164 Cuyo p-valor −→pt(-1.16,11)= 0.1353036 0.05=α MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 32. séptima sección Ejercicio El departamento de policía de Santa Clara, California, ha descubierto que los agentes de tránsito deberían hacer un promedio de 27 comparendos por mes. Si un agente hace más de esa cantidad, es probable que sea demasiado entusiasta en el ejercicio de sus funciones. Para evaluar a sus agentes, el jefe anotó el número de comparendos realizados por los 15 agentes. Los resultados aparecen en la siguiente tabla. 28 34 30 31 29 33 22 32 38 26 25 31 25 24 31 Con un nivel de signicancia del 5%, ¾parece que los agentes están desempeñándose satisfactoriamente? MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 33. séptima sección Debido a la inación en las notas, en la cual los profesores han venido dando notas muy altas, el decano insiste que cada profesor repruebe al 30% de sus estudiantes. En una muestra reciente de 315 estudiantes, el Profesor Madrid reprobó a 112 estudiantes. ¾El profesor está cumpliendo con los requisitos que exige el decano? Sea α = 0.05. Calcule el valor p. MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 34. séptima sección Ejercicio MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis
  • 35. séptima sección Bibliográa Lind, D. Marchal, W. Wathen, S.Estadística Aplicada a los negocios y a la economía. Mc Graw Hill, Mexico, D.F., 2012. Llinás, H. Guía resumida de Estadística Aplicada. Uninorte, Barranquilla, 2012. Walpole, R.E. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Isbn 9789702609360, Pearson Educación, 2007 Webster, A. Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía. Editorial McGraw-Hill, tercera edición, 2000 MSc Edgar Madrid Cuello. Dpto de Matemáticas, UNISUCRE Estadística IIPruebas de hipótesis