Este documento describe las pruebas de hipótesis, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis alternativa, la región de rechazo y cómo concluir si se rechaza o no la hipótesis nula. Luego presenta un ejemplo de realizar una prueba t de estudiante en R para determinar si un aditivo alimenticio aumentó el peso promedio de los pollos. Los resultados indican que no se puede rechazar la hipótesis nula de que el aditivo no aumentó el peso promedio.
Este documento presenta una introducción a la lógica matemática. Explica conceptos fundamentales como proposiciones, operadores lógicos como la negación, conjunción, disyunción inclusiva y exclusiva, y la enunciación hipotética. Define cada uno de estos conceptos y provee ejemplos para ilustrarlos. El objetivo general es que los estudiantes comprendan los elementos básicos de la lógica formal y puedan analizar y evaluar argumentos de manera precisa.
Este documento presenta los conceptos básicos de la lógica proposicional, incluyendo proposiciones atómicas, variables proposicionales, conectivas lógicas como negación, conjunción, disyunción, condicional y bicondicional, y cómo simbolizar proposiciones usando estas herramientas. También explica cómo determinar el alcance de las conectivas usando paréntesis, corchetes y llaves.
1) El documento habla sobre pruebas de hipótesis, definidas como procedimientos basados en evidencia muestral y teoría de probabilidad para determinar si una hipótesis planteada es razonable.
2) Se realizan pruebas de hipótesis mediante un proceso sistemático de cinco pasos: plantear la hipótesis nula y alternativa, seleccionar el nivel de significancia, identificar el estadístico de prueba, formar la regla de decisión, y tomar una muestra para decidir si se re
El documento describe los componentes principales de las pruebas de hipótesis, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis alternativa, la estadística de prueba y la región de rechazo. Explica cómo se utilizan estas pruebas para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Además, presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo realizar una prueba de hipótesis para determinar si un aditivo alimenticio aumentó el peso promedio de los
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.
El documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo estimación de parámetros, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y tipos de errores. Explica el procedimiento general para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo la definición de hipótesis nula y alternativa, selección del nivel de significancia y estadístico de prueba, y criterios de decisión. También cubre pruebas para medias y proporciones de una y dos poblaciones.
El documento trata sobre inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Explica los conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, y el procedimiento general para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo la selección del estadístico de prueba y la región crítica. También cubre pruebas específicas para medias, proporciones, comparaciones entre dos medias y medias pareadas.
El documento describe un método para medir alturas sobre el nivel del mar utilizando GPS y datos de nivelación. El método produjo resultados dentro de los límites de tolerancia para el 926 de 1225 puntos de partida. El ingeniero quiere comprobar si este método produce resultados dentro de los límites más del 75% del tiempo. Para hacerlo, realiza un test de hipótesis para comparar la proporción muestral con un valor hipotético del 75%.
Este documento presenta una introducción a la lógica matemática. Explica conceptos fundamentales como proposiciones, operadores lógicos como la negación, conjunción, disyunción inclusiva y exclusiva, y la enunciación hipotética. Define cada uno de estos conceptos y provee ejemplos para ilustrarlos. El objetivo general es que los estudiantes comprendan los elementos básicos de la lógica formal y puedan analizar y evaluar argumentos de manera precisa.
Este documento presenta los conceptos básicos de la lógica proposicional, incluyendo proposiciones atómicas, variables proposicionales, conectivas lógicas como negación, conjunción, disyunción, condicional y bicondicional, y cómo simbolizar proposiciones usando estas herramientas. También explica cómo determinar el alcance de las conectivas usando paréntesis, corchetes y llaves.
1) El documento habla sobre pruebas de hipótesis, definidas como procedimientos basados en evidencia muestral y teoría de probabilidad para determinar si una hipótesis planteada es razonable.
2) Se realizan pruebas de hipótesis mediante un proceso sistemático de cinco pasos: plantear la hipótesis nula y alternativa, seleccionar el nivel de significancia, identificar el estadístico de prueba, formar la regla de decisión, y tomar una muestra para decidir si se re
El documento describe los componentes principales de las pruebas de hipótesis, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis alternativa, la estadística de prueba y la región de rechazo. Explica cómo se utilizan estas pruebas para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Además, presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo realizar una prueba de hipótesis para determinar si un aditivo alimenticio aumentó el peso promedio de los
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.
El documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo estimación de parámetros, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y tipos de errores. Explica el procedimiento general para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo la definición de hipótesis nula y alternativa, selección del nivel de significancia y estadístico de prueba, y criterios de decisión. También cubre pruebas para medias y proporciones de una y dos poblaciones.
El documento trata sobre inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Explica los conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, y el procedimiento general para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo la selección del estadístico de prueba y la región crítica. También cubre pruebas específicas para medias, proporciones, comparaciones entre dos medias y medias pareadas.
El documento describe un método para medir alturas sobre el nivel del mar utilizando GPS y datos de nivelación. El método produjo resultados dentro de los límites de tolerancia para el 926 de 1225 puntos de partida. El ingeniero quiere comprobar si este método produce resultados dentro de los límites más del 75% del tiempo. Para hacerlo, realiza un test de hipótesis para comparar la proporción muestral con un valor hipotético del 75%.
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 trata sobre las pruebas de hipótesis. Explica qué son las pruebas de hipótesis, sus etapas básicas como planear la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia y elegir la estadística de prueba. También cubre conceptos como tamaños de error, pruebas para proporciones y medias, y ofrece ejemplos relacionados con la industria del turismo.
Este documento describe los pasos del procedimiento de prueba de hipótesis. Explica que se parte de una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. Luego se especifica el nivel de significancia, se establecen los valores críticos y se toma la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula basado en comparar el valor observado con los valores críticos. También discute conceptos como errores tipo I y tipo II y conclusiones fuertes y débiles.
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo (1) plantear la hipótesis nula y alternativa, (2) seleccionar el nivel de significancia, (3) calcular el estadístico de prueba, (4) formular la regla de decisión, y (5) tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. Explica conceptos como errores tipo I y II, pruebas unilaterales y bilaterales, y cómo seleccionar entre los estadísticos
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis. Primero, se plantean la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. Luego, se especifica el nivel de significancia y se elige la estadística de prueba apropiada. Finalmente, se determinan los valores críticos, se calcula el valor de la estadística de prueba y se toma una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. El documento también proporciona ejemplos numéricos para ilustrar
Este documento presenta los conceptos clave de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo (1) la definición de hipótesis nula e hipótesis alternativa, (2) la selección del nivel de significación, y (3) los cinco pasos del procedimiento de prueba de hipótesis - identificar la distribución muestral asociada, formular la regla de decisión, y tomar una decisión final de aceptar o rechazar la hipótesis nula. También proporciona un ejemplo numérico
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
Este documento presenta información sobre una clase de maestría en ingeniería de mantenimiento en la Universidad Nororiental Privada "Gran Mariscal de Ayacucho". Incluye la lista de maestrantes y la facilitadora, así como conceptos sobre inferencia estadística, estimación puntual, de intervalo y bayesiana, prueba de hipótesis y ejemplos de aplicación.
Este documento describe las etapas básicas para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo planear las hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, elegir la estadística de prueba, y determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula. También explica cómo realizar pruebas unilaterales, bilaterales, para una o dos medias poblacionales, y para observaciones emparejadas. Define los errores tipo I y II y cómo minimizarlos.
Este documento describe las etapas básicas para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo planear las hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, elegir la estadística de prueba, y determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula. También explica cómo realizar pruebas unilaterales, bilaterales, para una o dos medias poblacionales, y para observaciones emparejadas. Define los errores tipo I y II y cómo minimizarlos.
Este documento describe las etapas básicas para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo planear las hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, elegir la estadística de prueba, y determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula. También explica cómo realizar pruebas unilaterales, bilaterales, para una o dos medias poblacionales, y para observaciones emparejadas. Define los errores tipo I y II y cómo minimizarlos.
Este documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo el proceso de formular y contrastar hipótesis. Explica que la inferencia estadística permite hacer afirmaciones sobre una población basadas en los resultados de una muestra. Se dividen sus áreas en estimación, para predecir parámetros poblacionales, y prueba de hipótesis, para probar hipótesis sobre parámetros. Finalmente, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis sobre la media poblacional.
El documento describe los 5 pasos del procedimiento sistemático para realizar una prueba de hipótesis de una muestra: 1) plantear la hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar el nivel de significancia, 3) calcular el valor estadístico de prueba, 4) formular la regla de decisión, y 5) tomar una decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula. Explica conceptos como los tipos de errores, distribución de muestreo, valor crítico y nivel de significancia. También
El ingeniero diseñó una máquina para envasar bolsas de cebollas de 2 kg. Tomó una muestra de 45 bolsas y analizó su peso promedio para verificar si la máquina estaba calibrada correctamente. Realizó una prueba t para muestras individuales y encontró que el valor p era mayor al 5%, por lo que no había evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que el peso promedio era 2 kg.
Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación R y su entorno R-Commander, y describe cómo realizar pruebas de hipótesis comunes utilizando R-Commander, incluyendo contrastes sobre la media y varianza de una población, la diferencia de medias entre poblaciones independientes, y la diferencia de proporciones entre grupos.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa una afirmación sobre una población basada en datos de una muestra mediante el establecimiento de una hipótesis nula y una hipótesis alterna. También describe cómo calcular un intervalo de confianza, el cual proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro de la población con un cierto nivel de confianza.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis cuantitativas. Explica conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, nivel de significancia, errores tipo I y II, y procedimientos para probar hipótesis utilizando estadísticos de prueba. Incluye ejemplos de pruebas de hipótesis para la media de una población utilizando una, dos o una sola cola. El objetivo es proporcionar una guía sobre cómo utilizar pruebas de hipótesis para evaluar si los datos m
Este documento describe los conceptos fundamentales de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis comprende una hipótesis nula, una hipótesis alternativa, una estadística de prueba y una región de rechazo. También discute los posibles errores al tomar una decisión incorrecta y los pasos para establecer un ensayo de hipótesis.
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo: hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, región crítica, valor crítico, estadística de prueba, p-valor y potencia. Explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis y provee ejemplos resueltos y propuestos para ilustrar los conceptos.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
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Este documento presenta los conceptos clave de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo (1) la definición de hipótesis nula e hipótesis alternativa, (2) la selección del nivel de significación, y (3) los cinco pasos del procedimiento de prueba de hipótesis - identificar la distribución muestral asociada, formular la regla de decisión, y tomar una decisión final de aceptar o rechazar la hipótesis nula. También proporciona un ejemplo numérico
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
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La regla de decisión
Este documento presenta información sobre una clase de maestría en ingeniería de mantenimiento en la Universidad Nororiental Privada "Gran Mariscal de Ayacucho". Incluye la lista de maestrantes y la facilitadora, así como conceptos sobre inferencia estadística, estimación puntual, de intervalo y bayesiana, prueba de hipótesis y ejemplos de aplicación.
Este documento describe las etapas básicas para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo planear las hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, elegir la estadística de prueba, y determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula. También explica cómo realizar pruebas unilaterales, bilaterales, para una o dos medias poblacionales, y para observaciones emparejadas. Define los errores tipo I y II y cómo minimizarlos.
Este documento describe las etapas básicas para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo planear las hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, elegir la estadística de prueba, y determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula. También explica cómo realizar pruebas unilaterales, bilaterales, para una o dos medias poblacionales, y para observaciones emparejadas. Define los errores tipo I y II y cómo minimizarlos.
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Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación R y su entorno R-Commander, y describe cómo realizar pruebas de hipótesis comunes utilizando R-Commander, incluyendo contrastes sobre la media y varianza de una población, la diferencia de medias entre poblaciones independientes, y la diferencia de proporciones entre grupos.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa una afirmación sobre una población basada en datos de una muestra mediante el establecimiento de una hipótesis nula y una hipótesis alterna. También describe cómo calcular un intervalo de confianza, el cual proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro de la población con un cierto nivel de confianza.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis cuantitativas. Explica conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, nivel de significancia, errores tipo I y II, y procedimientos para probar hipótesis utilizando estadísticos de prueba. Incluye ejemplos de pruebas de hipótesis para la media de una población utilizando una, dos o una sola cola. El objetivo es proporcionar una guía sobre cómo utilizar pruebas de hipótesis para evaluar si los datos m
Este documento describe los conceptos fundamentales de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis comprende una hipótesis nula, una hipótesis alternativa, una estadística de prueba y una región de rechazo. También discute los posibles errores al tomar una decisión incorrecta y los pasos para establecer un ensayo de hipótesis.
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo: hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, región crítica, valor crítico, estadística de prueba, p-valor y potencia. Explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis y provee ejemplos resueltos y propuestos para ilustrar los conceptos.
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ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Pruebas de hipótesis
1. ESCUELA SUPERIO POLITECNICA DE CHIMBORAZO
FACULTAD DE INFORMATICA Y ELECTRONICA
CONTROL Y REDES INDUSTRIALES
Nombre: Jefferson Alberto Infante Salas
PRUEBAS DE HIPÓTESIS
Pruebas de Hipótesis:
Otra manera de hacer inferencia es haciendo una afirmación
acerca del valor que el parámetro de la población bajo estudio
puede tomar. Esta afirmación puede estar basada en alguna
creencia o experiencia pasada que será contrastada con la
evidencia que nosotros obtengamos a través de la información
contenida en la muestra. Esto es a lo que llamamos Prueba de
Hipótesis.
Una prueba de hipótesis comprende cuatro componentes
principales:
.-Hipótesis Nula
.-Hipótesis Alternativa
.-Estadística de Prueba
.-Región de Rechazo
La Hipótesis Nula:
Denotada como H0 siempre especifica un solo valor del
parámetro de la población si la hipótesis es simple o un conjunto
de valores si es compuesta (es lo que queremos desacreditar).
2. La Hipótesis Alternativa:
Denotada como H1 es la que responde nuestra pregunta, la que
se establece en base a la evidencia que tenemos. Puede tener
cuatro formas:
Como las conclusiones a las que lleguemos se basan en una
muestra, hay posibilidades de que nos equivoquemos.
Dos decisiones correctas son posibles:
Rechazar H0 cuando es falsa
No Rechazar H0 cuando es verdadera.
Dos decisiones incorrectas son posibles:
Rechazar H0 cuando es verdadera
No Rechazar H0 cuando es falsa.
La Probabilidad de cometer un error Tipo I se conoce como Nivel
de Significancia, se denota como α y es el tamaño de la región de
rechazo El complemento de la región de rechazo es 1−α y es
conocido como el Coeficiente de Confianza En una prueba de
Hipótesis de dos colas la región de no rechazo corresponde a un
intervalo de confianza para el parámetro en cuestión.
La Región de Rechazo es el conjunto de valores tales que si la
prueba estadística cae dentro de este rango, decidimos rechazar
la Hipótesis Nula Su localización depende de la forma de la
Hipótesis Alternativa:
Si H1:µ>µ0entonces la región se encuentra en la cola derecha de
la distribución de la estadística de prueba.
Si H1:µ<µ0 entonces la región se encuentra en la cola izquierda
de la distribución de la estadística de prueba.
3. Si H1:µ!=µ0 entonces la región se divide en dos partes, una parte
estará en la cola derecha de la distribución de la estadística de
prueba y la otraen la cola izquierda de la distribución de
laestadística de prueba.
Conclusiones de una Prueba de Hipótesis:
Si rechazamos la Hipótesis Nula, concluimos que “hay suficiente
evidencia estadística para inferir que la hipótesis nula es falsa”
Si no rechazamos la Hipótesis Nula, concluimos que “no hay
suficiente evidencia estadística para inferir que la hipótesis nula
es falsa”
EJERCICIOS:
Uncriador
depollossabeporexperiencia
queelpesodelospollosdecincomeseses4,35
libras.Lospesossiguenunadistribución
normal.
Paratratardeaumentarelpesodedichas
avesseleagregaunaditivoalalimento.
Enunamuestradepollosdecincomesesse
obtuvieronlossiguientespesos(enlibras).
4,41
4,40
4,37
4,39
4,33
¿Enelnivel0,01,eladitivoa
delospollos?
4,35
4,30
4,39
4,36
4,38
haaumentadoelpesomedio
En este caso, todos los datos corresponden solo valores de
crecimiento con el uso del aditivo alimenticio, por lo que el
conjunto de datos que necesitaremos para trabajar contendrá
una única variable (aditivo) y 10 observaciones. Una vez creado
el conjunto de datos en R procederemos a realizar la prueba de
hipótesis de interés.
4. Planteamos las hipótesis siguientes:
.-H0: Que el aditivo alimenticio ha aumentado el peso de los
pollos.
.-H1: Que el aditivo alimenticio no ha aumentado el peso de los
pollos.
Nivel de significancia:
α= 0.01
Criterio:
Rechazar H0: si p_value<α
Ingresamos a una de las librerías del R escribiendo en la consola
del R la siguiente instrucción ‘library (Rcmdr)’.
5. Una vez en esta ventana elegimos la ‘DATOS’ y ’Nuevo Conjunto
de datos’.
En la siguiente ventana ingresaremos el nombre de nuestro
proyecto en mi ejemplo será ‘Ejercicio1’.
6. Observamos los datos ingresados y el nombre de nuestra
variable.
Una vez ingresados los datos entramos a ‘Estadísticos’> ‘Media’
y
‘Text t para una muestra’.
7. Ubicamos el nivel de confianza que nos da el ejercicio es 0.01, y
escojamos una de nuestras tres hipótesis alternativas que
tenemos. Que en nuestro ejemplo tendrá una hipótesis nula.
Aquí podemos seleccionar o especificar:
.- La variable respuesta para la que deseamos realizar la prueba.
.- La hipotesis alternativa que se desea probar (bilateral,
unilateral a derecha o unilateral a izquierda). Nota: el signo
“!=”debe interpretarce como “diferente”
.- El valor (constante) de la media poblacional propuesto em H0
(u0). En este caso, u0=0.01.
.-El nivel confianza para la construccion de un intervalo para u,
en el caso en que queremos obtener dicho intervalo. Este valor
puede o no en concordancia conel nivel de significacion que se
utilice en la prueba de hipotesis.
8. Una vez obtenidos los resultados, procedemos a interpretarlos y
analizar nuestra respuesta
Tenemos 9 niveles de confianza en la tabla t-student, p-value <
2.2e-16
Estos resultados nos indican que el valor p es menor que el nivel
de significacion(0.01), por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y
podemos aceptar la hipótesis alternativa y concluir que el nuevo
aditivo alimenticio no ha aumentado el peso medio.
Ejemplo: Queremos estudiar la altura media de todos los
individuoscon un nivel de confianza de =0.05.
Utilizamos como conjunto de datos activo el de Pulso. Lo hemos
asociado al data.frame Pulsea1.Caso de α desconocida:
Para calcular el intervalo de confianza empleamos la
secuencia:se
hace la secuencia:
>Estadísticos >Medias >Test t para una muestra…
9. •Para el intervalo de confianza bilateral hay que marcar
•En Hipótesis alternativa >Media poblacional = 0,
•Aunque hay un error y debería mostrar el texto Media
poblacional <> 0, como hipótesis alternativa.
•Hay que elegir la Variable Height para altura, y dar un nivel de
confianza, aquí del 95%
•La instrucción R generada:
•> t.test(Pulsea1$Height, alternative='two.sided', mu=0.0,
conf.level=.95)
• One Sample t-test
•data: Pulsea1$Height
•t = 180.1207, df = 91, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis:
true mean is not equal to 0 95 percent confidence interval:
(67.95957 69.47521)sample estimates:
TERMINAR LA SESIÓN EN R.
Hay varias maneras de terminar su sesión en R. Por ejemplo,
puede seleccionar Fichero→Salir→ de Commander y R en los
menús de R Commander.
Se le pedirá que conrme si desea salir, y a continuación si quiere
guardar loscontenidos de la ventana de instrucciones y de
resultados. Del mismo modo, puede seleccionar Fichero→Salir
en R Console; en este caso, se le preguntará si quiere guardar el
área de trabajo R (p.e., los datos que R guarda en la memoria);
normalmente contestará No.