Pruebas de hipótesis para la media poblacional con muestras pequeñas
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Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la media poblacional con muestras pequeñas utilizando la distribución t de Student. Presenta un ejemplo en el que se mide el espesor de 6 anillos para probar si el proceso de fabricación necesita o no recalibrarse. Calcula el estadístico de prueba t y determina que el valor observado de t es mayor que el crítico, por lo que se rechaza la hipótesis nula de que la media poblacional es 39.
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Pruebas de-hipótesis
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas. Explica cómo calcular la media, proporción y diferencia de medias para muestras grandes y pequeñas, así como la diferencia de proporciones y datos apareados. También describe cómo realizar la prueba de Ji cuadrada para datos nominales. Proporciona ejemplos resueltos de cada prueba para ilustrar los conceptos. Finalmente, incluye una bibliografía relacionada con estadística para ingenieros.
Teorema limite central
Este documento describe la distribución de la media muestral. Explica que si la variable subyacente sigue una distribución normal y la desviación típica poblacional es conocida, entonces la media muestral también sigue una distribución normal con la misma media pero con una desviación típica menor. Luego, señala que si la desviación típica poblacional es desconocida, se debe usar la distribución t de Student. Finalmente, introduce el teorema del límite central, el cual establece que la media muestral de
3) distribución hipergeométrica ejercicios
La distribución hipergeométrica describe experimentos con las siguientes características: (1) Dos tipos de resultados posibles, (2) Probabilidades no constantes, (3) Ensayos no independientes. Se usa para calcular la probabilidad de obtener x resultados de cierto tipo al seleccionar n muestras de una población de N objetos con a de cierto tipo. Los ejemplos resuelven problemas de probabilidad hipergeométrica en diversos contextos como narcóticos en aduanas o proyectiles defectuosos.
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Este documento presenta una introducción a las distribuciones de muestreo. Explica que cuando se necesita estudiar poblaciones grandes, se toma una muestra representativa para caracterizar a toda la población de manera más eficiente. Luego describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y explica conceptos como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y cómo calcularlo usando fórmulas que involucran el nivel de confianza, porcentaje de
Review & Hypothesis Testing
This document provides an overview of key concepts related to the normal distribution, sampling distributions, estimation, and hypothesis testing. It defines important terms like the normal curve, z-scores, sampling distributions, point and interval estimates, and the steps of hypothesis testing including stating hypotheses, collecting data, and determining whether to reject the null hypothesis. It also reviews concepts like the central limit theorem, standard error, bias, confidence intervals, types of errors in hypothesis testing, and factors that influence test statistics.
DISTRIBUCION DE POISSON.ppt
La distribución de Poisson lleva el nombre de Simeón Denis Poisson, un matemático francés que describió esta distribución de probabilidad discreta. Se utiliza para procesos aleatorios donde los eventos son independientes y ocurren con baja frecuencia, como accidentes o defectos en productos. La distribución de Poisson depende de un parámetro λ que representa la media y la varianza del número de eventos.
Chapter 12
This document discusses analysis of variance (ANOVA) techniques. It defines the F-distribution and its characteristics. It then covers testing for equal variances between two populations and comparing means of two or more populations using one-way and two-way ANOVA. Examples are provided to illustrate hypothesis testing using the F-statistic to compare variances and population means. Finally, it discusses developing confidence intervals for differences in treatment means and using ANOVA in Excel.
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wil
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Intervalos de Confianza de Datos Apareados
Este documento presenta tres problemas relacionados con el cálculo de intervalos de confianza para datos apareados. El primer problema determina un intervalo de confianza del 95% para la diferencia entre las presiones de equilibrio estimadas y medidas de CO2. El segundo problema calcula un intervalo de confianza del 98% para la diferencia entre dos balanzas. El tercer problema determina un intervalo de confianza del 98% para la diferencia en el ahorro de combustible entre motores diésel calientes y fríos.
Kolmogorov Smirnov
The Kolmogorov-Smirnov test is a nonparametric test used to compare a sample distribution to a reference distribution. It can be used to test whether two underlying probability distributions differ. The test statistic D is calculated as the maximum distance between the empirical distribution functions of the two samples. If the calculated D value is greater than the critical value from a table, the null hypothesis that the samples are from the same distribution is rejected. An example calculates D for student interest in different academic streams and rejects the null hypothesis since D is greater than the critical value, indicating a difference in interest levels across streams.
Chapter 10
This document defines key concepts in hypothesis testing including the null and alternative hypotheses, the five-step hypothesis testing procedure, and types of errors. It provides examples of hypothesis tests for a population mean when the standard deviation is known and unknown, and for a population proportion. The document explains how to set up and conduct hypothesis tests, interpret results, and compute Type I and Type II errors.
Distribución t de student
Este documento explica la distribución t de Student. Se usa para calcular intervalos de confianza cuando la varianza de la población es desconocida. La distribución t tiene una media de 0 y una varianza que depende del tamaño de la muestra. Aunque originalmente se asumió una población normal, la distribución t también se puede usar para poblaciones no normales. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades e intervalos de confianza usando la distribución t.
estadistica medias muestrales
Este documento presenta varias distribuciones estadísticas relacionadas con muestras aleatorias, incluyendo la distribución de medias muestrales, proporciones muestrales, diferencias entre dos medias muestrales y diferencias entre dos proporciones muestrales. Proporciona fórmulas para calcular probabilidades relacionadas con estas distribuciones y resuelve ejemplos numéricos.
Sampling Distributions and Estimators
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Chapter 6: Normal Probability Distribution
6.3: Sampling Distributions and Estimators
Distribucion normal ejercicios
El documento presenta 5 ejercicios que involucran distribuciones normales. Cada ejercicio calcula probabilidades y percentiles relacionados con diferentes procesos cuyas variables se distribuyen normalmente, como puntuaciones de exámenes, resistencia de aleaciones, concentración de azúcar y diámetros de piezas. Las respuestas incluyen cálculos de z-scores, percentiles y probabilidades utilizando las fórmulas de la distribución normal.
Intervalos de confianza 2
El documento presenta información sobre intervalos de confianza para parámetros poblacionales como la media, la diferencia entre medias y la varianza. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media poblacional basados en una muestra cuando los parámetros son conocidos o desconocidos. También cubre el cálculo de intervalos de confianza para la diferencia entre medias de dos poblaciones usando muestras independientes o emparejadas.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
El documento trata sobre el tamaño de la muestra en investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, porcentaje de error y variabilidad de la población. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población. También incluye conceptos como hipótesis, muestra, población, nivel de confianza y porcentaje de error. Finalmente, muestra ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra.
Deber chi cuadrado
Este documento presenta información sobre la prueba de chi-cuadrado. Explica que es una prueba no paramétrica que se puede usar con variables cualitativas. Proporciona definiciones de la prueba de chi-cuadrado y el estadístico chi-cuadrado. Incluye ejemplos resueltos para ilustrar cómo aplicar la prueba y calcular el estadístico chi-cuadrado. Finalmente, explica cómo interpretar los resultados usando tablas de valores críticos de chi-cuadrado.
Limites de tolerancia
Este documento describe diferentes tipos de límites estadísticos como límites de confianza, predicción y tolerancia. Explica la diferencia entre ellos y cómo se aplican en diferentes contextos. También presenta ejemplos numéricos de cómo calcular intervalos de tolerancia y estimar la diferencia entre dos medias usando datos de muestras.
Solution to the Practice Test 3A, Chapter 6 Normal Probability Distribution
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Practice Test Chapter 6 (Normal Probability Distributions)
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Estimación y estimadores
Este documento define estimación y estimadores. Explica que los estimadores son valores estadísticos muestrales que permiten estimar parámetros poblacionales desconocidos. Discuten dos tipos de estimaciones: estimación puntual, que es un solo número, y estimación de intervalo, que es un rango de valores. También cubre cálculos de estimación puntual y de intervalo, e introduce conceptos como intervalo de confianza.
Ejemplo de intervalos de confianza para la media poblacional con muestras gra...
Este documento presenta la fórmula y nomenclatura para calcular intervalos de confianza para la media poblacional con muestras grandes cuando N>30. Además, incluye dos ejemplos numéricos que ilustran cómo aplicar la fórmula para calcular los intervalos de confianza solicitados en cada caso, sustituyendo los datos correspondientes en la fórmula dada.
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
¿Que es el muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporciones? Procedimiento y ejemplos.
Probabilidad exponencial
Este documento describe las características de la distribución exponencial, incluyendo que se utiliza para modelar el tiempo de funcionamiento o espera y que carece de memoria. Explica que los modelos exponenciales se aplican a casos como la espera en líneas, reparaciones y bancos. También proporciona las funciones de densidad y probabilidad acumulada de la distribución exponencial, así como fórmulas para la media y la varianza. Por último, ilustra un ejemplo numérico sobre la probabilidad de reemplazar un tractor.
Estimadores puntuales intervalos de confianza.
Este documento presenta conceptos estadísticos como estimadores puntuales, intervalos de confianza, distribución normal y t de Student. Explica cómo calcular la media poblacional y sus intervalos de confianza cuando se conoce o no la desviación estándar de la población. También cubre proporciones poblacionales y el factor de corrección para poblaciones finitas. Finaliza con un ejemplo para ilustrar los conceptos.
Distribucion muestral
El documento define la distribución muestral y proporciona ejemplos de cómo calcular las distribuciones muestrales de la media, el rango, la cantidad de números primos y la proporción para diferentes conjuntos de datos y muestras. Explica que la distribución muestral describe todas las muestras posibles de un tamaño dado que pueden tomarse de una población y cómo los estadísticos muestrales permiten estimar las características de la población.
inferencial statistics
Dr. Abhay Pratap Pandey introduces statistical inference and its key concepts. Statistical inference allows making conclusions about a population based on a sample. It involves estimation and hypothesis testing. Estimation determines population parameters using sample statistics. Hypothesis testing determines if sample data provides sufficient evidence to reject claims about population parameters. The document defines key terms like population, sample, parameter, statistic, and discusses properties of estimators like unbiasedness and consistency. It also explains hypothesis testing concepts like null and alternative hypotheses, types of errors, and steps to conduct hypothesis tests on a population mean. An example demonstrates hypothesis testing for a population mean using a z-test.
Grados de liberta
Este documento introduce el concepto de grados de libertad y describe tres distribuciones estadísticas (t de Student, ji-cuadrada y Fisher) que requieren grados de libertad. Explica que los grados de libertad se calculan como n-1, donde n es el tamaño de la muestra. Luego proporciona ejemplos y propiedades de la distribución t de Student, incluidos cómo calcular y usar valores críticos t para realizar pruebas de hipótesis sobre la media cuando la varianza es desconocida.
Ji cuadrada1
Este documento describe la distribución ji-cuadrada y cómo se puede usar para estimar la varianza de una población normal a partir de una muestra. Explica que la distribución ji-cuadrada es la distribución muestral de las varianzas, y proporciona propiedades, ejemplos y métodos para calcular intervalos de confianza y realizar pruebas de hipótesis sobre la varianza de una población.
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U0304
Este documento presenta varios temas relacionados con la teoría de muestras pequeñas. Introduce la distribución t de Student y explica cómo se puede usar para construir intervalos de confianza para una media cuando la varianza es desconocida. También cubre la distribución Ji-cuadrada y Fisher, y cómo se pueden usar para realizar pruebas de hipótesis sobre varianzas y diferencias de medias con muestras pequeñas de distribuciones normales. Finalmente, presenta algunos métodos estadísticos no paramétricos.
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Trabajo estadistica
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Trabajo hipotesis
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Hipotesis 2
1) El documento discute la importancia de considerar el costo de errores tipo I y II en la investigación de mercados. 2) Explica que para fines gerenciales es mejor usar un nivel de significación entre 0.10 a 0.25 en lugar de 0.01 o 0.05. 3) Detalla los pasos para realizar pruebas de hipótesis estadísticas como Z, t y Ji cuadrado dependiendo del tipo de datos.
Ejercicios estadistica inferencial
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Estadistica
La T de Student es una prueba estadística diseñada para probar hipótesis en estudios con muestras pequeñas. Se calcula comparando la diferencia muestral con la desviación estándar de la diferencia. Incluye grados de libertad igual al tamaño de la muestra menos uno. Para aplicarla, se plantean hipótesis nula y alternativa, se determina el nivel de significancia, se calculan la media y desviación estándar muestral y se contrasta el valor T obtenido con el crítico de la tabla.
Semana 3 1_
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Elementos de pruebas de hipotesis1
1) El documento describe los elementos de pruebas de hipótesis unilaterales y bilaterales. Un contraste bilateral sitúa la región de rechazo en ambos extremos de la distribución muestral, mientras que un contraste unilateral solo sitúa la región de rechazo en uno de los extremos.
2) También explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una distribución normal cuando la varianza es conocida o desconocida. Cuando la varianza es desconocida, se usa la distribución t de Student.
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Estimacion. limites o intervalos de confianza para la media y para las propor...
Este documento describe diferentes métodos de estimación estadística, incluyendo estimaciones puntuales y por intervalo. Explica cómo calcular intervalos de confianza para estimar la media de una población basado en una muestra, así como para estimar proporciones. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo usar estas técnicas y determinar intervalos de confianza para parámetros desconocidos.
rhjhjkhjkgjkhjkhjkgjkgDistribucion de t student
1) La distribución t de Student surge al estimar la media de una población normalmente distribuida con una muestra pequeña. 2) Tiene colas más amplias que la distribución normal y se aproxima a esta a medida que los grados de libertad tienden a infinito. 3) Se utiliza para determinar si un instrumento de medición está calibrado al comparar su media con un valor patrón.
Distribucion T de Student
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Pruebas de hipótesis con muestras Pequeñas
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Estimación.intervalos de confianza para la media y para las proporciones
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This document contains mathematical equations and symbols but provides no context or explanation. It includes fractions, decimals, variables and operators but without any surrounding text, the meaning and purpose of the calculations cannot be determined from the information given.
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This mathematical document contains equations but does not provide enough context to determine what the equations represent or what problem is being solved. It appears to include variables such as t, c, and f in various mathematical expressions but the meaning and purpose of the equations is unclear from the document alone.
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Pruebas de hipótesis para la media poblacional con muestras pequeñas
- 1. Pruebas de Hipótesis para la media poblacional con muestras pequeñas Cuando el tamaño muestral es pequeño, s no puede estar cerca de . Cuando la población es aproximadamente normal, se puede utilizar la distribución T-student. Ejemplo: Los separadores de anillos para una transmisión de eje, tienen una especificación de espesor de 38.98 – 39.02mm. El proceso con el que se fabrican los anillos se supone que esta calibrado para que la media de los espesores sea de 39mm en el centro de la ventana de especificación. Se extrae una muestra de 6 anillos y se mide su espesor. L Las seis capas son: 39.030, 38.997, 39.012, 39.008, 39.019 y 39.002. Suponga que la población de los espesores de los anillos es aproximadamente normal. ¿Se puede concluir que el proceso necesita re calibración? Se denota la media poblacional con Entonces: H0: =39.00 contra H1: 39.00 H0 especifica un solo valor para , puesto que la calibración requiere que la media sea igual al valor correcto. Para construir el estadístico de prueba: T = Tiene una distribución t de student con n-1 = 5 grados de libertad. Este es el estadístico de prueba. En este ejemplo los valores observados de la media muestral y la desviación estándar son:
- 2. = 39.01133 y s = 0.011928. El tamaño muestral es n = 6 La hipótesis nula especifica que = 39 Entonces: t = = 2.327 El P-valor es la probabilidad de observar un valor estadístico de prueba cuyo desacuerdo con H0 es igual o mayor que el realmente observado. Puesto que H0 especifica que = 39 esta es una prueba de dos colas, por lo que ambos valores arriba y debajo de 39.00 no concuerdan con H0. Por tanto el P-valor es la suma de áreas bajo la curva correspondiente a t y a t . Bibliografía: Navidi William, “Estadística para ingenieros y científicos” McGraw Hill.