El documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA). Explica que ANOVA se usa para probar si las medias de dos o más poblaciones son iguales. Luego, describe algunos conceptos clave como la descomposición de la variación total en variación entre grupos y dentro de grupos. Finalmente, incluye un ejemplo sobre cómo promocionar un nuevo producto usando diferentes estrategias de mercadeo.
Este documento presenta información sobre el análisis de varianza (ANOVA). Brevemente describe que ANOVA permite comparar las medias de varios grupos evaluando la variación entre grupos y dentro de grupos. Luego presenta un ejemplo numérico que ilustra cómo aplicar ANOVA para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre las ventas medias de tres vendedores.
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)María Isabel Bautista
Este documento describe cómo probar si las medias de dos poblaciones son iguales utilizando una prueba de hipótesis con muestras pequeñas. Explica el procedimiento de cinco pasos que incluye definir las hipótesis nula y alternativa, establecer el nivel de significancia, calcular el estadístico Z y tomar una decisión sobre si rechazar o aceptar la hipótesis nula. También presenta un ejemplo resuelto para ilustrar el proceso.
Este documento explica el análisis de varianza (ANOVA) para un diseño completamente aleatorio, donde varios sujetos se asignan aleatoriamente a diferentes niveles de un factor. Describe las fuentes de variación, cómo calcular la suma de cuadrados, los grados de libertad y los cuadrados medios para determinar el estadístico F y decidir si los tratamientos tienen efectos significativos. Aplica estos cálculos a un ejemplo donde se evalúan tres programas de capacitación y concluye que no hay diferencias significativas entre los
Este documento resume los conceptos clave detrás del análisis de varianza (ANOVA) y las pruebas estadísticas F y t. Explica cómo ANOVA compara tres o más medias poblacionales para determinar si son iguales, mientras que las pruebas F y t se usan para comparar varianzas poblacionales y pares de medias, respectivamente. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos métodos y realizar inferencias estadísticas.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para comparar grupos, incluyendo diagrama de cajas, prueba t de Student, análisis de varianza de un factor y prueba t para muestras relacionadas. Explica cómo estas pruebas permiten contrastar hipótesis sobre las diferencias entre medias de grupos y los supuestos de normalidad y homocedasticidad requeridos. También menciona cómo SPSS puede usarse para realizar estas pruebas y evaluar los supuestos.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
Este documento presenta información sobre medidas de posición relativa como deciles, percentiles y cuartiles. Explica cómo calcular estas medidas y cómo interpretar el gráfico de caja y bigotes. También define conceptos como valores atípicos y rango intercuartílico que son útiles para el análisis exploratorio de datos.
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos para realizar pruebas estadísticas. Explica que los métodos paramétricos se basan en parámetros como la media y desviación estándar de una población normal, mientras que los no paramétricos no requieren esta distribución normal y son más sencillos de aplicar. También cubre ejemplos específicos como la prueba de chi cuadrada y su uso para probar independencia entre variables categóricas.
Este documento presenta información sobre el análisis de varianza (ANOVA). Brevemente describe que ANOVA permite comparar las medias de varios grupos evaluando la variación entre grupos y dentro de grupos. Luego presenta un ejemplo numérico que ilustra cómo aplicar ANOVA para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre las ventas medias de tres vendedores.
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)María Isabel Bautista
Este documento describe cómo probar si las medias de dos poblaciones son iguales utilizando una prueba de hipótesis con muestras pequeñas. Explica el procedimiento de cinco pasos que incluye definir las hipótesis nula y alternativa, establecer el nivel de significancia, calcular el estadístico Z y tomar una decisión sobre si rechazar o aceptar la hipótesis nula. También presenta un ejemplo resuelto para ilustrar el proceso.
Este documento explica el análisis de varianza (ANOVA) para un diseño completamente aleatorio, donde varios sujetos se asignan aleatoriamente a diferentes niveles de un factor. Describe las fuentes de variación, cómo calcular la suma de cuadrados, los grados de libertad y los cuadrados medios para determinar el estadístico F y decidir si los tratamientos tienen efectos significativos. Aplica estos cálculos a un ejemplo donde se evalúan tres programas de capacitación y concluye que no hay diferencias significativas entre los
Este documento resume los conceptos clave detrás del análisis de varianza (ANOVA) y las pruebas estadísticas F y t. Explica cómo ANOVA compara tres o más medias poblacionales para determinar si son iguales, mientras que las pruebas F y t se usan para comparar varianzas poblacionales y pares de medias, respectivamente. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos métodos y realizar inferencias estadísticas.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para comparar grupos, incluyendo diagrama de cajas, prueba t de Student, análisis de varianza de un factor y prueba t para muestras relacionadas. Explica cómo estas pruebas permiten contrastar hipótesis sobre las diferencias entre medias de grupos y los supuestos de normalidad y homocedasticidad requeridos. También menciona cómo SPSS puede usarse para realizar estas pruebas y evaluar los supuestos.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
Este documento presenta información sobre medidas de posición relativa como deciles, percentiles y cuartiles. Explica cómo calcular estas medidas y cómo interpretar el gráfico de caja y bigotes. También define conceptos como valores atípicos y rango intercuartílico que son útiles para el análisis exploratorio de datos.
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos para realizar pruebas estadísticas. Explica que los métodos paramétricos se basan en parámetros como la media y desviación estándar de una población normal, mientras que los no paramétricos no requieren esta distribución normal y son más sencillos de aplicar. También cubre ejemplos específicos como la prueba de chi cuadrada y su uso para probar independencia entre variables categóricas.
1. El documento trata sobre la estimación de parámetros estadísticos como medias y proporciones poblacionales a partir de datos de una muestra. 2. Explica los conceptos de estimación puntual e intervalal y cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza. 3. Incluye ejemplos sobre cómo estimar la media poblacional de gastos y el tiempo promedio de espera en una clínica veterinaria a partir de datos muestrales.
Prueba de chi cuadrado y pruebas no paraetricasGerardo Gomez
El documento describe la prueba de bondad de ajuste, la cual compara la distribución de frecuencias observada de una variable en un grupo con la distribución esperada de la misma variable en un grupo de referencia. Se presentan ejemplos de cómo aplicar la prueba de bondad de ajuste y calcular el estadístico chi cuadrado para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las distribuciones. También se discuten otras aplicaciones de la prueba chi cuadrado como pruebas de independencia y homogeneidad.
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica la prueba t, ANOVA y pruebas no paramétricas como Wilcoxon y Mann-Whitney. También define el nivel de significancia y describe medidas de distribución como asimetría y curtosis.
Este documento resume fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en diferentes contextos estadísticos, incluyendo estimar la media poblacional, estimar la proporción poblacional, estimar la diferencia entre medias, y estimar la diferencia entre proporciones. Explica los parámetros involucrados como el nivel de confianza, error estándar, varianza poblacional, y proporciones.
La prueba t y el análisis de varianza (ANOVA) son métodos estadísticos para determinar si las diferencias observadas entre promedios muestrales son estadísticamente significativas. La prueba t evalúa las diferencias entre dos grupos, mientras que el ANOVA evalúa las diferencias entre tres o más grupos. Ambos usan valores críticos de la distribución t o F para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula de que no hay diferencias entre los grupos.
El documento trata sobre conceptos básicos de bioestadística para la realización y análisis de pruebas de hipótesis. Explica el significado del valor de p y cómo interpretarlo, la diferencia entre muestras independientes y pareadas, la importancia de probar la normalidad de los datos antes de seleccionar pruebas paramétricas o no paramétricas, y ejemplos de cómo utilizar pruebas estadísticas como la t de Student, U de Mann-Whitney y Chi cuadrado en SPSS para comparar grupos con variables cual
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos para el análisis estadístico. Explica que los métodos no paramétricos no requieren supuestos sobre la forma de distribución y pueden usarse con variables nominales u ordinales, mientras que los métodos paramétricos asumen distribuciones normales y niveles de medición por intervalo o razón. También describe algunas pruebas estadísticas comunes como la Ji cuadrada, la prueba t, el análisis de varianza y la regresión lineal.
Este documento explica la distribución t de Student, que se utiliza para probar hipótesis cuando las muestras son menores a 30. La distribución t es similar a la normal pero más dispersa en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza de medias de pequeñas muestras y para probar si dos muestras provienen de la misma población. Explica cómo realizar una prueba de hipótesis utilizando la distribución t, incluyendo definir las hipótesis nula e alternativa, determinar el nivel
La distribución t de Student surge al estimar la media de una población normal con muestras pequeñas cuando se desconoce la desviación estándar poblacional. Se usa para calcular intervalos de confianza, probar hipótesis con muestras pequeñas, y comparar dos muestras. A diferencia de la distribución Z, la varianza de t de Student depende del tamaño de la muestra y siempre es mayor a 1, pero ambas tienen forma de campana.
Este documento describe varias pruebas estadísticas de bondad de ajuste, incluyendo la prueba chi-cuadrado y la prueba de Kolmogorov-Smirnov. La prueba chi-cuadrado compara las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas para determinar si una muestra se ajusta a una distribución teórica especificada. La prueba de Kolmogorov-Smirnov compara las funciones de distribución acumulativa empírica y teórica para evaluar el ajuste. El documento también propor
La prueba de Wilcoxon se utiliza para probar hipótesis sobre el valor de una mediana poblacional. El resumen describe el proceso de aplicar la prueba de Wilcoxon a datos de ventas de una ferretería para determinar si la mediana de ventas es mayor o menor que 10 unidades. El valor estadístico calculado es menor que el valor crítico, por lo que se acepta la hipótesis nula de que la mediana es mayor o igual a 10 unidades.
el análisis de la varianza (ANOVA, según terminología inglesa) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.
El documento presenta información sobre tablas y gráficos estadísticos. Explica los tipos de tablas uni y bivariantes y cómo se elaboran dependiendo de las variables. También describe los diferentes tipos de gráficos que se utilizan para representar datos cualitativos y cuantitativos, como diagramas de barras, sectores circulares e histogramas. El objetivo es conocer las herramientas para organizar y visualizar datos estadísticos.
Este documento introduce los métodos estadísticos no paramétricos y discute la prueba de signos. Explica que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población y pueden usarse con muestras pequeñas o datos cualitativos. Luego, describe la prueba de signos, la cual se basa en el signo de la diferencia entre observaciones y la mediana, y puede usarse para probar hipótesis sobre la mediana de una población. Finalmente, ofrece ejemplos y cálculos
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística implica estimar parámetros de una población con base en muestras, y que entre más grande sea la muestra, más exacta será la estimación. También describe diferentes tipos de pruebas estadísticas como pruebas paramétricas que requieren supuestos de normalidad, y pruebas no paramétricas que no requieren dichos supuestos. Finalmente, explica cómo se utilizan pruebas estadísticas como la prueba t de Student y
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para realizar contrastes de hipótesis dependiendo del tipo de variables y condiciones de los datos. Explica pruebas para comparar proporciones, medias y la relación entre variables cuantitativas, incluyendo cuándo usar la prueba Z, Ji-cuadrado, t de Student, U de Mann-Whitney, ANOVA y coeficiente de correlación.
El documento proporciona información sobre el análisis de varianza (ANOVA). ANOVA es un conjunto de procedimientos estadísticos para analizar respuestas cuantitativas de unidades experimentales. El documento explica los tipos básicos de ANOVA, incluidos los de un factor y dos factores, y distingue entre factores fijos y aleatorios. También presenta fórmulas comunes de ANOVA y ejemplos de diseños como bloques aleatorizados y cuadrados latinos con medidas repetidas.
T de student para dos muestras independientesJoseph AB
Este documento describe la prueba t de Student para muestras independientes. Explica que se usa para comparar las medias de dos grupos independientes en una variable dependiente. Proporciona un ejemplo de comparar el peso promedio de personas sometidas a dos dietas diferentes. Detalla cómo calcular el estadístico t y determinar si la diferencia entre las medias es estadísticamente significativa usando valores críticos y el nivel de significación.
El documento presenta los resultados de una encuesta realizada a 275 personas adultas en cuatro sectores de la ciudad de Huancán sobre su opinión acerca del uso de la píldora del día siguiente. Se muestran los datos clasificados por sector y opinión a favor, en contra o sin opinión. Se busca determinar si los cuatro sectores son homogéneos en su opinión sobre el tema, con un 99% de confianza, usando la prueba Ji-cuadrada. También se explica brevemente esta prueba estadística no paramétric
Este documento presenta una sesión sobre dos poblaciones y ANOVA. Se discuten las pruebas estadísticas para comparar dos o más poblaciones, incluidas las pruebas t de dos muestras y el análisis de varianza (ANOVA). El documento también proporciona ejemplos y datos para demostrar cómo aplicar estas pruebas estadísticas para evaluar hipótesis sobre las diferencias entre las medias de varias poblaciones.
El documento describe el análisis de varianza (ANOVA), un método estadístico para comparar las medias de tres o más poblaciones. El ANOVA determina si las muestras podrían provenir de poblaciones con la misma media evaluando si la varianza entre las muestras es mayor que la varianza dentro de las muestras. El documento explica los supuestos del ANOVA, cómo calcular el estadístico F y tomar una decisión estadística, e incluye un ejemplo para ilustrar el proceso completo del ANOVA.
1. El documento trata sobre la estimación de parámetros estadísticos como medias y proporciones poblacionales a partir de datos de una muestra. 2. Explica los conceptos de estimación puntual e intervalal y cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza. 3. Incluye ejemplos sobre cómo estimar la media poblacional de gastos y el tiempo promedio de espera en una clínica veterinaria a partir de datos muestrales.
Prueba de chi cuadrado y pruebas no paraetricasGerardo Gomez
El documento describe la prueba de bondad de ajuste, la cual compara la distribución de frecuencias observada de una variable en un grupo con la distribución esperada de la misma variable en un grupo de referencia. Se presentan ejemplos de cómo aplicar la prueba de bondad de ajuste y calcular el estadístico chi cuadrado para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las distribuciones. También se discuten otras aplicaciones de la prueba chi cuadrado como pruebas de independencia y homogeneidad.
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica la prueba t, ANOVA y pruebas no paramétricas como Wilcoxon y Mann-Whitney. También define el nivel de significancia y describe medidas de distribución como asimetría y curtosis.
Este documento resume fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en diferentes contextos estadísticos, incluyendo estimar la media poblacional, estimar la proporción poblacional, estimar la diferencia entre medias, y estimar la diferencia entre proporciones. Explica los parámetros involucrados como el nivel de confianza, error estándar, varianza poblacional, y proporciones.
La prueba t y el análisis de varianza (ANOVA) son métodos estadísticos para determinar si las diferencias observadas entre promedios muestrales son estadísticamente significativas. La prueba t evalúa las diferencias entre dos grupos, mientras que el ANOVA evalúa las diferencias entre tres o más grupos. Ambos usan valores críticos de la distribución t o F para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula de que no hay diferencias entre los grupos.
El documento trata sobre conceptos básicos de bioestadística para la realización y análisis de pruebas de hipótesis. Explica el significado del valor de p y cómo interpretarlo, la diferencia entre muestras independientes y pareadas, la importancia de probar la normalidad de los datos antes de seleccionar pruebas paramétricas o no paramétricas, y ejemplos de cómo utilizar pruebas estadísticas como la t de Student, U de Mann-Whitney y Chi cuadrado en SPSS para comparar grupos con variables cual
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos para el análisis estadístico. Explica que los métodos no paramétricos no requieren supuestos sobre la forma de distribución y pueden usarse con variables nominales u ordinales, mientras que los métodos paramétricos asumen distribuciones normales y niveles de medición por intervalo o razón. También describe algunas pruebas estadísticas comunes como la Ji cuadrada, la prueba t, el análisis de varianza y la regresión lineal.
Este documento explica la distribución t de Student, que se utiliza para probar hipótesis cuando las muestras son menores a 30. La distribución t es similar a la normal pero más dispersa en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza de medias de pequeñas muestras y para probar si dos muestras provienen de la misma población. Explica cómo realizar una prueba de hipótesis utilizando la distribución t, incluyendo definir las hipótesis nula e alternativa, determinar el nivel
La distribución t de Student surge al estimar la media de una población normal con muestras pequeñas cuando se desconoce la desviación estándar poblacional. Se usa para calcular intervalos de confianza, probar hipótesis con muestras pequeñas, y comparar dos muestras. A diferencia de la distribución Z, la varianza de t de Student depende del tamaño de la muestra y siempre es mayor a 1, pero ambas tienen forma de campana.
Este documento describe varias pruebas estadísticas de bondad de ajuste, incluyendo la prueba chi-cuadrado y la prueba de Kolmogorov-Smirnov. La prueba chi-cuadrado compara las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas para determinar si una muestra se ajusta a una distribución teórica especificada. La prueba de Kolmogorov-Smirnov compara las funciones de distribución acumulativa empírica y teórica para evaluar el ajuste. El documento también propor
La prueba de Wilcoxon se utiliza para probar hipótesis sobre el valor de una mediana poblacional. El resumen describe el proceso de aplicar la prueba de Wilcoxon a datos de ventas de una ferretería para determinar si la mediana de ventas es mayor o menor que 10 unidades. El valor estadístico calculado es menor que el valor crítico, por lo que se acepta la hipótesis nula de que la mediana es mayor o igual a 10 unidades.
el análisis de la varianza (ANOVA, según terminología inglesa) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.
El documento presenta información sobre tablas y gráficos estadísticos. Explica los tipos de tablas uni y bivariantes y cómo se elaboran dependiendo de las variables. También describe los diferentes tipos de gráficos que se utilizan para representar datos cualitativos y cuantitativos, como diagramas de barras, sectores circulares e histogramas. El objetivo es conocer las herramientas para organizar y visualizar datos estadísticos.
Este documento introduce los métodos estadísticos no paramétricos y discute la prueba de signos. Explica que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población y pueden usarse con muestras pequeñas o datos cualitativos. Luego, describe la prueba de signos, la cual se basa en el signo de la diferencia entre observaciones y la mediana, y puede usarse para probar hipótesis sobre la mediana de una población. Finalmente, ofrece ejemplos y cálculos
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística implica estimar parámetros de una población con base en muestras, y que entre más grande sea la muestra, más exacta será la estimación. También describe diferentes tipos de pruebas estadísticas como pruebas paramétricas que requieren supuestos de normalidad, y pruebas no paramétricas que no requieren dichos supuestos. Finalmente, explica cómo se utilizan pruebas estadísticas como la prueba t de Student y
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para realizar contrastes de hipótesis dependiendo del tipo de variables y condiciones de los datos. Explica pruebas para comparar proporciones, medias y la relación entre variables cuantitativas, incluyendo cuándo usar la prueba Z, Ji-cuadrado, t de Student, U de Mann-Whitney, ANOVA y coeficiente de correlación.
El documento proporciona información sobre el análisis de varianza (ANOVA). ANOVA es un conjunto de procedimientos estadísticos para analizar respuestas cuantitativas de unidades experimentales. El documento explica los tipos básicos de ANOVA, incluidos los de un factor y dos factores, y distingue entre factores fijos y aleatorios. También presenta fórmulas comunes de ANOVA y ejemplos de diseños como bloques aleatorizados y cuadrados latinos con medidas repetidas.
T de student para dos muestras independientesJoseph AB
Este documento describe la prueba t de Student para muestras independientes. Explica que se usa para comparar las medias de dos grupos independientes en una variable dependiente. Proporciona un ejemplo de comparar el peso promedio de personas sometidas a dos dietas diferentes. Detalla cómo calcular el estadístico t y determinar si la diferencia entre las medias es estadísticamente significativa usando valores críticos y el nivel de significación.
El documento presenta los resultados de una encuesta realizada a 275 personas adultas en cuatro sectores de la ciudad de Huancán sobre su opinión acerca del uso de la píldora del día siguiente. Se muestran los datos clasificados por sector y opinión a favor, en contra o sin opinión. Se busca determinar si los cuatro sectores son homogéneos en su opinión sobre el tema, con un 99% de confianza, usando la prueba Ji-cuadrada. También se explica brevemente esta prueba estadística no paramétric
Este documento presenta una sesión sobre dos poblaciones y ANOVA. Se discuten las pruebas estadísticas para comparar dos o más poblaciones, incluidas las pruebas t de dos muestras y el análisis de varianza (ANOVA). El documento también proporciona ejemplos y datos para demostrar cómo aplicar estas pruebas estadísticas para evaluar hipótesis sobre las diferencias entre las medias de varias poblaciones.
El documento describe el análisis de varianza (ANOVA), un método estadístico para comparar las medias de tres o más poblaciones. El ANOVA determina si las muestras podrían provenir de poblaciones con la misma media evaluando si la varianza entre las muestras es mayor que la varianza dentro de las muestras. El documento explica los supuestos del ANOVA, cómo calcular el estadístico F y tomar una decisión estadística, e incluye un ejemplo para ilustrar el proceso completo del ANOVA.
El documento presenta los conceptos y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que ANOVA compara la variación entre grupos con la variación dentro de los grupos para determinar si los efectos de diferentes tratamientos son estadísticamente significativos. Proporciona un ejemplo numérico donde se analizan los efectos de diferentes promociones de ventas utilizando ANOVA de un factor.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis, incluyendo los pasos para realizar una prueba de hipótesis, los tipos de errores, y ejemplos de pruebas para la media, proporción, varianza y comparación de medias usando distribuciones como t de Student, qui-cuadrado, F y Z. Explica cómo formular hipótesis nulas y alternas, elegir un nivel de significancia, calcular estadísticos de prueba y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula.
Este documento presenta una sesión sobre pruebas de hipótesis para comparar dos poblaciones dependientes e independientes utilizando métodos paramétricos y no paramétricos según la normalidad de los datos. Explica pruebas como la t de Student, Wilcoxon y U de Mann-Whitney para muestras relacionadas e independientes, y la prueba de comparación de proporciones. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas pruebas estadísticas.
curso básico de estadística Test_de_hipotesis.pdfEmilioLimachi
El documento describe la prueba t de Student, una herramienta estadística desarrollada por William Sealy Gosset en 1908 para analizar datos de muestras pequeñas. La prueba t compara las medias de dos grupos de datos para determinar si son significativamente diferentes. Desde entonces, se ha convertido en una de las pruebas estadísticas más utilizadas en investigación y mercados.
Este documento define e hipótesis y describe los diferentes tipos de hipótesis estadísticas, incluyendo hipótesis nulas y alternativas. Explica el proceso para probar hipótesis, incluyendo establecer niveles de significancia y regiones de rechazo/aceptación. También proporciona ejemplos de pruebas de hipótesis para comparar promedios entre grupos.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis para la media poblacional, incluyendo: 1) definiciones de conceptos clave como variable, parámetro, estimador, hipótesis estadística y estadístico de prueba; 2) los pasos para realizar una prueba de hipótesis, como establecer las hipótesis nula y alternativa, seleccionar el estadístico de prueba, y evaluar las hipótesis; y 3) ejemplos resueltos de pruebas de hipótes
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis para la media poblacional, incluyendo: 1) definiciones de conceptos clave como variable, parámetro, estimador, hipótesis estadística y estadístico de prueba; 2) los pasos para realizar una prueba de hipótesis, como establecer las hipótesis nula y alternativa, seleccionar el estadístico de prueba, y evaluar las hipótesis; y 3) ejemplos resueltos de pruebas de hipótes
Este documento describe diferentes estadísticos no paramétricos y sus aplicaciones en la investigación científica, incluyendo la prueba U de Mann-Whitney, la prueba de Kruskal-Wallis, la prueba de Wilcoxon, la prueba de Friedman y los coeficientes de correlación de Spearman. El objetivo es conceptualizar la estadística no paramétrica y aplicar correctamente los estadísticos no paramétricos en las pruebas de hipótesis dependiendo del tipo de variable.
El documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis para comparar las medias de dos poblaciones. Explica que se utiliza la distribución t de Student y proporciona fórmulas, ejemplos y tablas para determinar si dos medias poblacionales son iguales o diferentes con base en datos de dos muestras.
El documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis para comparar las medias de dos poblaciones. Explica que se utiliza la distribución t de Student y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo determinar si dos medias poblacionales son iguales o diferentes basado en muestras aleatorias de cada población.
Este documento proporciona una introducción al análisis de varianza (ANOVA), que se utiliza para comparar las medias de tres o más poblaciones. Explica los conceptos básicos de ANOVA, incluidos los supuestos, la tabla ANOVA y los métodos posteriores como las pruebas de rango múltiple. También incluye ejemplos de cómo aplicar ANOVA para evaluar diferencias entre proveedores, tratamientos y otros factores.
Laminas series bidimensionales y cronologicasENIS CABRERA
Este documento describe series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que las series cronológicas tienen cuatro componentes: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos del ANOVA para comparar las medias de K poblaciones, incluyendo la suma de cuadrados total, intragrupos e intergrupos. Proporciona un ejemplo numérico para ilustr
Laminas series bidimensionales y cronologicasENIS CABRERA
Este documento describe series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que las series cronológicas tienen cuatro componentes: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos del ANOVA para comparar las medias de K poblaciones, incluyendo la suma de cuadrados total, intragrupos e intergrupos. Proporciona un ejemplo numérico para ilustr
Este documento presenta información sobre series cronológicas y el análisis de varianza de un factor (ANOVA). Define series cronológicas como conjuntos de observaciones de una o más variables a través del tiempo. Explica que tienen cuatro componentes principales: tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y aleatorias. Luego, describe los supuestos y cálculos básicos del ANOVA, incluida la descomposición de la varianza total en varianza entre grupos e intragrupos.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que el ANOVA permite comparar varios promedios para determinar si provienen de poblaciones iguales. Describe los supuestos del ANOVA, el estadístico F y cómo se descompone la varianza total. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar cómo aplicar el ANOVA para analizar si diferentes niveles de un factor influyen en una variable de respuesta.
Este documento presenta la información de un curso de estadística. Incluye el temario con seis sesiones sobre conceptos básicos, correlación y regresión, comparación de medias, pruebas de hipótesis de dos poblaciones, análisis de varianza y una sesión de repaso. También incluye detalles de contacto del instructor y libros de texto recomendados. Finalmente, presenta conceptos básicos de estadística como datos cualitativos y cuantitativos, estadística descriptiva e inferencial, y
El documento presenta cuatro problemas estadísticos relacionados con pruebas de hipótesis para comparar medias entre grupos. Incluye un problema sobre comparar tiempos de entrega entre dos proveedores, otro sobre comparar puntajes en exámenes según nivel educativo de los padres, uno más sobre comparar precios de dos modelos de lijadora, y uno final sobre el efecto de un comercial en calificaciones de potencial de compra.
This lecture discusses modeling business decisions and processes. It introduces the concepts of prototyping strategies, disrupting businesses, digitizing core processes, creating value from data, and building ecosystems. The lecture also discusses using tools like Power BI and BPMN modeling to diagram business processes and decisions. Key steps in BPMN modeling are deciding the process to diagram, recording each step, and accounting for decisions and relationships between steps.
This document discusses intelligence sources and the elements of intelligence. It describes intelligence as a process of collecting, analyzing, and disseminating information, as well as conducting covert actions. The four main elements of intelligence are identified as collection, analysis, dissemination, and covert action. The key intelligence collection disciplines discussed are human intelligence, signals intelligence, open-source intelligence, and geospatial intelligence.
This document summarizes key points from a lecture on decision making. It discusses technology life cycles, including the S-curve model and challenges of adoption. The Gartner Hype Cycle is presented as a useful tool for assessing emerging technologies. Game theory concepts are covered, including the prisoner's dilemma framework and Nash equilibrium. The importance of data-driven decision making for organizations is highlighted. Examples are provided on analyzing business intelligence data in Power BI to inform strategic choices.
This document provides an overview of business intelligence and related concepts. It discusses how new technologies can enable new industries and competitive waves. It defines data, information, and knowledge and describes transactional and analytical processing. The five stages of BI are outlined as data, ETL, data warehousing, analytic engine, and presentation layer. Finally, it discusses the evolution of BI, different levels of BI, examples of BI tools, and frameworks for analyzing technology adoption cycles.
Este documento presenta la agenda para la sesión 5 sobre pruebas de hipótesis de dos poblaciones. Incluye temas como pruebas de normalidad, diferencias entre dos poblaciones, ejemplos de pruebas de hipótesis con dos poblaciones y selección de pruebas estadísticas. También presenta tres casos prácticos para aplicar los conceptos vistos.
Este documento presenta la agenda para la sesión 4 sobre estimación de intervalos y pruebas de hipótesis. La sesión cubrirá los temas de estimación de intervalos, muestreo, estadístico t, planteamiento y uso de pruebas de hipótesis en Mathematica, con ejemplos sobre estimación de intervalos, selección del tamaño de la muestra, errores tipo I y II, y pasos para realizar pruebas de hipótesis.
Este documento presenta una agenda para una sesión sobre distribuciones discretas, continuas y muestreo. La sesión incluye una introducción al curso, una discusión sobre contar datos, la distribución normal, estandarización, dos teoremas importantes y muestreo. También presenta ejemplos de distribuciones binomiales, Poisson y normal y cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
La sesión revisó conceptos básicos de estadística como tablas de frecuencia, medidas de tendencia central y dispersión, y modelos estadísticos simples. Se discutieron datos cuantitativos y cualitativos, y sus escalas de medición. También se explicaron conceptos como variable aleatoria, distribución de probabilidad, valor esperado y varianza usando ejemplos prácticos.
Este documento presenta la agenda de la sesión uno de un curso de estadística. Incluye una introducción a conceptos básicos de estadística, el manejo de datos con Mathematica, datos financieros de empresas mexicanas y gráficos. También cubre la instalación de Mathematica, tipos de cambio, importación y análisis de datos propios, y define estadística.
Este documento presenta una agenda para un día de capacitación sobre fundamentos estadísticos para finanzas. La agenda incluye introducciones a conceptos como el manejo de datos con Mathematica, empresas listadas en la Bolsa Mexicana de Valores, gráficos financieros y conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial.
This document contains notes and slides from a lecture on various topics related to business modeling, disruptive technologies, and simulations. Some key points include:
1. A simulation assessed the top skills needed for model building as knowledge of the business, data, and critical thinking, while statistical knowledge and tool knowledge ranked lower.
2. Notes discuss Uber's regulatory challenges as a disruptive technology and how incumbent taxi operators responded. The document also contains slides on simulations assessing battery technology investments.
3. The slides show examples of R&D investment strategies over time for nickel metal hydride and ultracapacitor battery technologies, as well as the profit contributions of each.
4. Disruptive innovation frameworks are discussed
The document discusses strategic planning for corporate and process innovation. It discusses the role of the Chief Innovation Officer and the democratization and consumability of technology, meaning making technology accessible and easy to use for more users. It also discusses skills needed for predictive analytics model building, including knowledge of the business and data being more important than statistical or tool knowledge. Finally, it discusses a simulation about managing innovation at a battery company facing disruptive technology challenges.
esp@cenet es una base de datos con más de 60 millones de documentos de patentes de cobertura mundial. Ha sido diseñada para científicos e ingenieros como fuente de información técnica y es utilizada por expertos en patentes. Los usuarios pueden realizar búsquedas por palabra clave o por clase tecnológica de la Clasificación Internacional de Patentes.
Este documento presenta los aspectos clave de la gestión de la innovación tecnológica en el Campus Estado de México del Tecnológico de Monterrey. Aborda temas como el sistema de gestión de la innovación, la vigilancia tecnológica, la gestión del conocimiento y la integración del portafolio de proyectos. El documento analiza también el entorno de la innovación y las competencias necesarias en las empresas innovadoras.
This document summarizes key points from a lecture on disruptive technologies and innovation strategies. It discusses how companies should focus on transformation, personalization at scale, and intention-driven approaches. The document also outlines factors that influence an innovator's technology strategy, such as performance evolution and market development. Finally, it discusses concepts like force multipliers in innovation, S-curves, and the innovator's dilemma around cooperation versus competition with complementary assets.
El documento presenta tres casos de estudio sobre inferencia estadística de dos poblaciones y el uso de análisis de varianza (ANOVA) y regresión lineal simple. Luego proporciona información sobre cómo resolver los casos de estudio, incluidos ejemplos y ejercicios prácticos sobre ANOVA de uno y dos factores y regresión lineal simple.
Este documento presenta la sesión 7 de un curso de Estadística en las Organizaciones impartido por el Dr. Jorge Ramírez. La sesión cubre temas como pruebas de hipótesis, ejercicios prácticos de problemas relacionados con hospitales y máquinas expendedoras, y la solución de dichos problemas paso a paso. Los estudiantes también realizan un experimento por equipos y deben subir los resultados a la plataforma de manera individual.
This document appears to be notes from a lecture that covered several topics:
1) Developing strategies under uncertain environments, international remittances, and homework on Nash equilibrium and Gans and Stern matrix analyses.
2) Key concepts discussed include technology strategies, disruptive technologies, and the stages in a technology's evolution and a market's development.
3) Digital disruption and future technologies like ubiquitous sensing, connectivity, and the internet of everything were also covered.
This lecture discusses strategies for firms operating under uncertainty. It explores whether firms should be first or fast followers in introducing new technologies. While being first offers advantages, following allows learning from others' mistakes. The lecture also presents game theory scenarios involving toothpaste and pizza companies to analyze strategic interactions and outcomes like Nash equilibriums. Disruptive technologies and dominant/dominated strategies are discussed. Overall, the lecture examines strategic decision making for firms in uncertain environments using concepts from readings and examples.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis para una población. Explica cómo estimar intervalos de confianza para la media de una población cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, utilizando distribuciones normales o t de Student. También cubre la selección del tamaño de muestra, errores tipo I y II, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis, incluidos ejemplos numéricos.
1. Sesión 8
Dos Poblaciones y
ANOVA
Estadística en las
organizaciones CD4001
Dr. Jorge Ramírez Medina
2. Análisis de Varianza
• Analysis of variance (ANOVA) . Es utilizado para probar la
media de dos o más poblaciones. La hipótesis nula, típicamente, es que
todas las medias son iguales.
• Esta técnica es una extensión de la prueba t de dos muestras.
• Adicional a conocer las diferencias entre las medias, puede ser de
interés conocer cuál media difiere.
• El análisis de varianza y covarianza se examinan diferencias en los
valores medios de la variable dependiente asociados con el efecto de las
variables controladas, después de tomar en cuenta la influencia de las
variables independientes no controladas
Dr Jorge Ramírez Medina
EGADE Business School
3. Tomemos un ejemplo
¿Cómo promocionar un
nuevo producto
(concentrado de
manzana)
• Convenience
Dr Jorge Ramírez Medina
EGADE Business School
5. Solución
H0: µ1 = µ2= µ3
H1: At least two means differ
Dr Jorge Ramírez Medina
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6. Notación
Muestras independientes tomadas de k poblaciones (tratamientos).
1
Segunda observación,
Segunda muestra
Tamaño de la muestra
k
X11
x21
.
.
.
Xn1,1
n1
Primera observación,
Primera muestra
2
X12
x22
.
.
.
Xn2,2
X1k
x2k
.
.
.
Xnj,k
n2
nj
x1
Media de la muestra
x2
xj
X es la “variable de respuesta”. Los valores son llamados “observaciones”
Dr Jorge Ramírez Medina
EGADE Business School
11. El estadístico F
Hipótesis:
H0: µ1 = µ2 = µ3 = . . . = µk
Ha: No todas las medias de la
población son iguales
Estadístico de prueba:
Regla de rechazo:
Rechazar H0 if F > Fα
Donde el valor de Fα esta basado en una
distribución F con k - 1 grados de libertad
en el numerador y nT - 1 grados de libertad
en el denominador
Dr Jorge Ramírez Medina
EGADE Business School
12. Distribución de muestreo
de CMTR/CME
No rechazar H0
Rechazar H0
Fα
Valor Crítico
Dr Jorge Ramírez Medina
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CMTR/CME
14. Acerca de los grados
de libertad
• Distribución χ2
s 2 ( n − 1)
σ2
•
Demostración de grados de libertad
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15. Tabla ANOVA
s 2 ( n − 1)
σ2
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17. ANOVA dos factores
ía
un d
de R
ma
epa
ra
so
rog
P
de
so
Cur
n
sema
0
de 1
as
tre
s
hor
Ingeniería
Cie
ncia
s
ón
i
ra c
t
inis
dm
A
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as
18. Qué tipo
de relación
se examina?
Dependencia
Interdependencia
Cuántas son
las variables
a predecir?
Múltiples relaciones de
Variables dependientes e
independientes
Varias variables
dependientes en
una sola relación
Métrica
Correlación
canónica
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
SEM
Métrica
Una variable
dependientes en
una sola relación
No Métrica
Cuál es la escala
de medición de
la variable
predictora?
No Métrica
Análisis
Multivariado
de varianza
(Manova)
Correlación
canónica
con variables
dummy
Métrica
Regresión múltiple
Análisis Conjoint
No Métrica
Análisis discriminante
múltiple
Modelos de
probabilidad lineal
(logit Analysis)
19. Correlación canónica
Y1+Y2+Y3+…+Yn =
métrica, no métrica
X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica
Manova
Y1+Y2+Y3+…+Yn =
métrica
X1+X2+X3+…+Xn
no métrica
Análisis de Varianza
Y1 =
Relación entre los
métodos de
dependencia
multivariados
métrica
X1+X2+X3+…+Xn
no métrica
Análisis discriminante múltiple
Y1=
no métrica (dicotómica)
X1+X2+X3+…+Xn
métrica
Análisis de regresión múltiple
Y1=
métrica
X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica
Análisis Cojoint
Y1=
métrica, no métrica
X1+X2+X3+…+Xn
no métrica
SEM
Y1 =
Y2 =
Ym =
X11+X12+X13+…+X1n
X21+X22+X23+…+X2n
Xm1+Xm2+Xm3+…+Xmn
20. Modelo de regresión
lineal simple
• Modelo de regresión lineal simple
y = β0 + β1x + ε
• Ecuación de regresión lineal simple
E(y) = β0 + β1x
• Ecuación estimada de regresión lineal simple
^
y = b0 + b1x
Dr Jorge Ramírez Medina
EGADE Business School
An apple juice manufacturer is planning to develop a new product -a liquid concentrate.
The marketing manager has to decide how to market the new product.
Three strategies are considered
Emphasize convenience of using the product.
Emphasize the quality of the product.
Emphasize the product’s low price.
An experiment was conducted as follows:
In three cities an advertisement campaign was launched .
In each city only one of the three characteristics (convenience, quality, and price) was emphasized.
The weekly sales were recorded for twenty weeks following the beginning of the campaigns.
The weekly sales were recorded for twenty weeks following the beginning of the campaigns
The problem objective is to compare sales in three cities.
We hypothesize that the three population means are equal
The weekly sales were recorded for twenty weeks following the beginning of the campaigns
The problem objective is to compare sales in three cities.
We hypothesize that the three population means are equal
To build the statistic needed to test thehypotheses use the following notation:
Variable de respuesta: Las ventas semanales
Observaciones: valor de las venta real
Unidad de análisis: Las tres ciudades
Tratamiento :Criterio por el cual se clasifican las poblaciones (los tratamientos). En este problemas el factor es la estrategia de mercadotecnia.Niveles de los tratamientos: Las diferentes estrategias de mercadotecnia; Conveniencia, Precio, Calidad.
Si las medias de tres poblaciones son iguales cabe esperar que las tres medias de las muestras se aproximen entre si. De hecho mientras más próximas estén la medias de las tres muestras habrá más evidencia para concluir que las medias poblacionales son iguales. En forma alternativa, cuanto más distintas sean las medias muestrales, más evidencias tendremos para llegar a la conclusión de que las medias poblacionales no son iguales.
Si la variabilidad entre las medias de las muestras es “pequeña” se respalda H0; si es “grande” Ha se respalda.
Si Ho es cierta podemos usar la variabilidad entre las medias de las muestra para determinar un estimado de la varianza poblacional 2.
Media general de la muestra
2=(n*(estimación de sx2) estimación de 2 entre tratamientos
Estimación de la variabilidad entre tratamientos
Cuando las medias de la población no son iguales , la estimación entre tratamientos agrandará o sobreestimará la varianza poblacional s2. La variación dentro de cada una de las muestras también tiene un efecto sobre la conclusión a la que se puede llegar en un análisis de la varianza. Cuando se toma una muestra aleatoria simple de cada población, cada una de las varianzas de la muestra es una estimación insesgada de s2 (poblacional). Por consiguiente podemos combinar las estimaciones individuales de s2 , en una estimación general , la cual se denomina estimación combinada o dentro de tratamientos de s2.
variación dentro de cada una de las muestras,
En resumen , la racionalidad del análisis de varianza se basa en el cálculo de dos estimaciones independientes de la varianza poblacional s2 común. Una estimación se basa en la variabilidad entre las medias de las muestras mismas(entre las muestras), y la otra en la variabilidad de los datos dentro de cada muestra. Si se comparan ambas, se podrá determinar si las medias de la población son iguales.
The total variation in Y, denoted by SSy, can be decomposed into two components:
SSy = SSbetween + SSwithin
where the subscripts between and within refer to the categories of X.
SSbetween is the variation in Y related to the variation in the means of the categories of X. For this reason, SSbetween is also denoted as SSx.
SSwithin is the variation in Y related to the variation within each category of X. SSwithin is not accounted for by X. Therefore it is referred to as SSerror.
The figure shows the rejection region associated with a level of significance equal to where F denotes the critical value
La idea gral. en ANOVA es que cuando las medias de las muestras están muy aparte significa que las medias de la población no son iguales.
Cuando los diagramas de caja no se sobreimponen mucho el valor p tiende a ser pequeño
1- Ponga todos los tamaños de muestra en 10. Ponga todas las medias iguales y presione el botón de Sample. Repita varias veces grabando el valor de p de la última columna en la caja en la parte baja de la pantalla. Con p<0.05 rechazamos H0. ¿fallá el rechazar la hipótesis nula la mayor parte de las veces?
2- Ponga la media de las tres curvas en 5 y repita el ejercicio 1. debemos esperar que nuestra respuesta cambie cuando el valor de la media de la población común cambia?
3- Incremente el tamaño de la muestra a 50 y repita el ejercicio. Cambia la respuesta cuando cambia el tamaño de la muestra?
4- Ahora intente hacerlo moviendo las medias lejos de las otras. (rechazamos H0 cuando p<0.05)
la racionalidad del análisis de varianza se basa en el cálculo de dos estimaciones independientes de la varianza poblacional s2 común.
Una estimación se basa en la variabilidad entre las medias de las muestras mismas, SSbetween
y la otra en la variabilidad de los datos dentro de cada muestra. Sswithin
Para presentar de manera adecuada los cálculos anteriores se usa una tabla conocida como ANOVA
(presentación depende del paquete estadístico usado)
HACER AQUÍ EL EJEMPLO DE LA PLANTA CON ANOVA USANDO EXCEL
Tres propuestas para reducir el estrés en el trabajo
Pero cada quién lo maneja a su modo
CME fuente de variación del grupo depende de las variaciones individuales de los empleados también
Quitar estas diferencias con diseño de bloque aleatorizado
Ejercicios en clase/Estrés
Un experimento factorial es un diseño experimental que permite obtener simultáneamente conclusiones de dos o más facotres.
El termino factorial se debe a que incluye todas las posibles combinaciones
Estudiantes de tres licenciaturas aplican un examen en donde hay tres apoyos
Suponga que se toma una muestra de dos estudiantes para cada una de las combinaciones de tratamientos (dos replicaciones)
De cada licenciatura se tomarán seis estudiantes
-- a dependent variable -- is generally predicted or explained by means of the other(s) -- independent variables and covariates. These are called dependence methods. Ejemplo: multiple regression and analysis of variance
Multiple regression analysis enables the researcher to predict the level of magnitude of a dependent variable based on the levels of more than one
independent variable.
Multiple discriminant analysis enables the researcher to predict group membership on the basis of two or more independent variables.
Conjoint analysis provides a basis to estimate the utility that consumers associate with different product features or attributes.
http://onlinestatbook.com/stat_sim/reg_by_eye/index.html
El truco es minimizar las desviaciones a la media => se usa……