Act 7 Inferencia Estadistica Leccion Mary
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Act 7 : Reconocimiento Unidad 2
Instrucciones
acin usted encontrar enunciados de texto en forma de tabla de ramificaciones, y preguntas que se desarrollan en torno a un eo contexto, frente al cual, usted debe seleccionar aquella que responde correctamente la pregunta planteada, entr
identificadas con valos. Una vez la seleccione, mrquela rellenando el valo correspondiente.
indispensable para realizar la leccin evaluativa es haber realizado detenidamente el contenido de la segunda Unidad denominada P
anlisis de varianzas y estadstica No paramtrica la cual esta conformada por tres captulos.
nteste las siguientes preguntas de acuerdo al proceso realizado individualmente.
permitidos dos (2). Consta de 10 preguntas con un valor de 10 puntos
P
En casos relacionados con situaciones especiales en las cuales se desea comprobar la efectividad de estndarespreestablecidos, la tcnica de prueba de hiptesis resultaba bastante apropiada, por cuanto permite comprobar conbastante certeza el grado de acierto en la fijacin de stos.
Una hiptesis estadstica se define como un supuesto hecho sobre algn parmetro de la poblacin. Por ejemplo, lossiguientes enunciados podran ser tomados como hiptesis:
- El ingreso promedio de los trabajadores de la fbrica es de $X.- El rendimiento promedio de los empleados de dos fbricas es diferente.- El promedio de duracin de las bombillas es de 1.000 horas.- El promedio de duracin de las llantas es de 100.000 kilmetros.
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La prueba de hiptesis consiste en aplicar tcnicas estadsticas que permitan aceptar o rechazar una hiptesis. Esteprocedimiento se conoce como contraste de hiptesis. Las pruebas de hiptesis utilizan un procedimiento de cincopasos, los cuales se mencionan a continuacin:
1. Plantear las hiptesis nula y alternativa.
2. Determinar el nivel de significancia.
3. Estimar el valor estadstico de prueba.
4. Establecer la regla de decisin.
5. Tomar la decisin.
En la prueba de investigacin, o de validez de una afirmacin, se conocen las siguientes clases de pruebas:
Pruebas para grandes muestras.
Pruebas para pequeas muestras.
Pruebas de varianza.
En las pruebas de grandes muestras se realizan para los siguientes casos:
Pruebas de medias y de proporciones.
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Pruebas de diferencias de medias y proporciones.
En las pruebas de pequeas muestras se realizan para los siguientes casos:
Pruebas para medias y diferencias de medias.
En ambos casos se utilizan un estadstico de prueba que en el caso de muestras grandes es el estadstico Z y en el caso
de muestras pequeas es el de la T de student
Si queremos probar la diferencia entre dos medias de dos tratamientos tenemos la opcin de usar las pruebas z o t. En que nos basamos para decidir siusamos una o la otra?
En el tamao de las muestras
En la regin crtica o de rechazo
En la distribucin muestral
En el nivel de significacin
u respuesta :
En el tamao de las muestras
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Correcto: Segn principio del teorema del lmite central esta opcin tiene validez como criteriopara usar una u otro estadstico de prueba.
Act 7 : Reconocimiento Unidad 2
Cul de los siguientes pasos o etapas no
parmetro o caracterstica de una poblaci
Escoger el nivel de significacin
Determinar y seleccionar los eleme
Verificar el grado de homogeneida
Definir las hiptesisCul de los siguientes p
relacionada con algn p
Su respuesta :
Verificar el grado de homogenei
Correcto: No obstante ser un sup
s pasos o etapas no constituye parte del procedimiento para la contrastacin de una hiptesis estadstica relacionada con algn
stica de una poblacin:
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en estudio
ra validar una prueba. En trminos generales no aplica para todos los contrastes de hiptesis.do con la variedad .pecoso. y se han registrado rendimientos medios de 12 ton/ha. Con el fin de evaluar las posibles ventajas en rendimiento de laental, donde se registra la produccin de 15 parcelas sembradas en la variedad jugoso
s datos del ensayo experimental es:
cin
ia de dos proporciones
ia de dos medias
ndo con la variedad .pecoso. y se han registrado rendimientos medios de 12 ton/ha. Con el fin dede la variedad .jugoso. se realiza un ensayo experimental, donde se registra la produccin de 15
s datos del ensayo experimental es:
Su respuesta :
Prueba de hiptesis para una media
Correcto. Porque lo que se quiere contratar es el valor del parametro de una sola variable en unasola poblacin.
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Dependiendo del planteamiento de la hiptesis alternativa (H1) se distingue dos tipos de pruebas:
Pruebas bilaterales.
Pruebas unilaterales
El procedimiento de prueba de hiptesis para pruebas bilaterales a cerca de la media de una poblacin, cuando seconsidera el caso de muestra mayor que 30 datos (grande) en que el teorema del lmite central permite suponer que lamedia de la distribucin muestral de medias se puede aproximar a una distribucin normal de probabilidad, y ladesviacin estndar de la poblacin es conocida, sigue la siguiente forma general:
Estadstico de prueba para la media de la poblacin y desviacin estndar poblacional conocida es "Z"Regla de rechazo a un nivel de significancia determinado es:Zc >Zt
Se llaman decisiones estadsticas a aquellas decisiones sobre una poblacin tomadas a partir de la informacin obtenida de unamuestra de dicha poblacin.
En una decisin estadstica nunca se tiene la certeza absoluta de que sea correcta.Para tomar una decisin estadstica debemos formular una hiptesis (suposicin o conjetura) sobre una poblacin e investigar suveracidad o falsedad. Esta hiptesis inicial, que an no sabemos verdadera o falsa, recibe el nombre de Hiptesis Nula, Ho. La
hiptesis contraria a la nula se denomina Hiptesis Alternativa, H1.
Las hiptesis nulas y alternativas siempre se referirn a los parmetros poblacionales: media, , o proporcin, p. Y en las muestrasse tomarn siempre los estadsticos de contraste respectivos conocidos: la media muestral, , y la proporcin muestral, .
Los procedimientos estadsticos que proporcionan los criterios para decidir si las muestras observadas difieren significativamente delos resultados esperados y aceptar o rechazar, entonces, la hiptesis nula se llaman test o contraste de hiptesis, que nos indican si
los valores obtenidos estn o no en la regin crtica o de rechazo, Rc.Tipos de error:
En cualquier decisin estadstica, puede ocurrir que se pase alguna de estas circunstancias:1. Aceptar Ho, siendo sta verdadera (correcto).
2. Rechazar Ho, siendo sta verdadera (error tipo I).
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3. Aceptar Ho , siendo sta falsa (error tipo II).4. Rechazar Ho, siendo sta fa
En una prueba de hiptesis la confiabilidad significa la probabilidad de:
Su respuesta :
No rechazar una hiptesis nula que es cierta.
Correcto. Porque la confiabilidad es la probabilidad que el estadstico de prueba se encuentre en la zona de aceptacin.
La regla de decisin para rechazar la hiptesis nula en una prueba de hiptesis es que la relacin entre el valor calculado del estadstico de prueba y el
tabulado tomado de la distribucin de probabilidad muestral correspondiente sea:
Valor calculado diferente del tabulado
Valor calculado mayor que el tabulado
Valor calculado menor que el tabulado
Valor calculado igual al cuadrado del valor tabulado
Seleccione una respuesta
lsa (correcto
Es la formula que se utiliza con los datos de la muestra y que permite obtener un valor numrico de comparacin para tomar una
decisin con respeto a la hiptesis nula.
).
Hiptesis Nula
Estadstico de Prueba
Hiptesis Alternativa
La Varianza muestral.
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Es la formula que se utiliza con los datos de la muestra y que permite obtener un valor numrico de comparacin para tomar una decisin con respela hiptesis nula.
Su respuesta :
Estadstico de Prueba
Correcto: Porque este es el elemento que determina si los datos de la muestra favorecen o no la hiptesis que se desea comprobar.
El anlisis de la varianza (o Anova: Analysis ofvariance) es un mtodo para comparar tres o ms medias, que es necesario porque cuando sequiere comparar ms de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de student por dos motivos:
En primer lugar, y como se realizaran simultnea e independientemente varios contrastes de hiptesis, la probabilidad de encontrar algunosignificativo por azar aumentara.
Por otro lado, en cada comparacin la hiptesis nula es que las dos muestras provienen de la misma poblacin, por lo tanto, cuando se hayanrealizado todas las comparaciones, la hiptesis nula es que todas las muestras provienen de la misma poblacin y, sin embargo, para cadacomparacin, la estimacin de la varianza necesaria para el contraste es distinta, pues se ha hecho en base a muestras distintas.
El mtodo que resuelve ambos problemas es el anova, aunque es algo ms que esto: es un mtodo que permite comparar varias medias endiversas situaciones de una variable independiente cualitativa, cuyos efectos se miden en otra variable cuantitativa de respuesta; muy ligado, portanto, al diseo de experimentos y, de alguna manera, es la base del anlisis multivariante.
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Lecciones Act 7 : Reconocimiento Unidad 2
Act 7 : Reconocimiento Unidad 2
Estadstica No paramtrica
enominan pruebas no paramtricas aquellas que no presup
distribucin de probabilidad para los datos, por ello se con
bin como de distribucin libre (distribution free). En la m
e de ellas los resultados estadsticos se derivan nicamen
ir de procedimientos de ordenacin y recuento, por lo qu
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base lgica es de fcil comprensin. Cuando trabajamos con muestras
pequeas (n < 10) en las que se desconoce si es vlido suponer la
normalidad de los datos, conviene utilizar pruebas no paramtricas,
al menos para corroborar los resultados obtenidos a partir de la
utilizacin de la teora basada en la normal.
La prueba de bondad de ajuste de chi- cuadrado, compara las
frecuencias tericas esperadas con frecuencias obtenidas. Necesitaun nmero suficiente de datos (al menos 30); tambin es necesario
que las frecuencias esperadas sean mayores o iguales que 5. Vlido
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especialmente para variables cualitativas. En cuanto a las pruebas de
kolmpogorov-smirnov. La nica premisa que se necesita es que las
mediciones se encuentren al menos en una escala de intervalo. Se
necesita que la medicin considerada sea bsicamente continua.
Adems dicha prueba es aplicable cualquiera sea el tamao de la
muestra
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Cuando se quiere probar una hiptesis sobre el gradoprobabilidad. El modelo de prueba No paramtrico m
Su respuesta :
El de Chi- Cuadrado
Correcto: Porque para utilizar ajuste de variables cuali
an con dos variables con el fin de medir el grado en que una de ellas (la independiente) incide en los valores posibles de la otra (la dependiente). De acuerdo a
diente cuantitativa
les que permite medir el efecto de una variable sobre la otra, a travz del ANOVA.Continuar
En el anlisis de varianzas de un factor se relacionan con dos variables con el fin de medir el grado en que una de ellas (laindependiente) incide en los valores posibles de la otra (la dependiente). De acuerdo a este criterio las dos variables pueden
ser:
Su respuesta :
La independiente es cualitativa y la dependiente cuantitativa
Correcto: Esta es la clasificacin de variables que permite medir el efecto de una variable sobre la otra, a travz del ANOVA.
La prueba de hiptesis sobre la diferencia de dos muestras relacionadas en la estadstica No parmetrica, es aplicada en forma adecuada a travs de la prueba.
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Kruskal Wallis
Wilcoxon
Mann Whitney
Kolmogorov-Smirnov
La prueba de hiptesis sobre la diferencia de dos muestras relacionadas en la estadstica No parmetrica, es aplicada en forma adecuada a travs de la prueba.
Su respuesta :
Wilcoxon
Correcto: Porque esta prueba se fundamenta en los rangos de los valores obtenidos de la variable.
En una prueba de hiptesis usando ? las frecuencias esperadas se calculan suponiendo que:
La hiptesis alternativa es cierta
Los datos siguen una distribucin normal.
Ninguna de las anteriores.
La hiptesis nula es cierta.
En una prueba de hiptesis usando ? las frecuencias esperadas se calculan suponiendo que:
Su respuesta :
La hiptesis nula es cierta.
Correcto. Porque las probabilidades asiciadas con los valores observados supone que una hiptesis nula verdadera.
Cuando se quiere probar una hiptesis sobre el grado de ajuste de los valores posibles de una variable cualitativa a una
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distribucin de probabilidad. El modelo de prueba No paramtrico ms adecuado es:
Su respuesta :
El de Chi- Cuadrado
Correcto: Porque para utilizar ajuste de variables cualitativas se debe clasificar en categoras, que permitan observar los valores
en cada categora.
