作者：Aline Gutierrez 3 年以前
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ESTADÍSTICA BÁSICA
作者：Aline Gutierrez 3 年以前
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Para
proporcionar información para la toma de decisiones
Sobre
la validez de una conjetura o hipótesis sobre una población X; típicamente el valor de un parámetro de la población 0.
Hipotesis alternativa H1
Es la opuesta a la hipótesis nula.
Su formulación matematica no contiene los sombolos =,<,>
Puede ser soportada por los datos o no serlo y es la hipótesis por la que se inclina el investigador
Si la hipótesis nula no es valida, alguna alternativa debe ser correcta.
realizar el contraste el investigador debe especificar una hipótesis alternativa frente a la que se contrasta la hipótesis nula.ic
Esta hipótesis a confrontar se conoce como la hipótesis nula (H0)
Se puede pensar en ella como:
la hipótesis considerada correcta antes de llevar a cabo el test.
Subtopic
• Puede ser rechazada como resultado del contraste o no serlo.
• Será mantenida a menos que la muestra aporte suficiente evidencia contraria.
Error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera.
Este error se considera importante.
ALFA= P (rechazar la nula, Hipotesis 0 es correcta)
representa la especificidad del test.
Sucede cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.
Solo puede darse si la Hipótesis 0 es incorrecta.
Beta = P(no rechazar la nula , H1 es correcta)
puede calcularse
a partir de los
datos muestrales
proporciona
informacion sobre
el valor del parámetro
Puntual
consiste en asumir
que el parámetro tiene
el mismo valor que el estadístico en la muestra.
Por intervalos
se asigna al parámetro un conjunto de posibles valores
comprendidos en un intervalo asociado
a una cierta probabilidad de ocurrencia
Errores y sesgos
Error no muestral
Es un sesgo
Tendencia sistematica
Pueden suprimirse o minimizarse
Mediante la aletorizacion
Estimaciones de un parametro
Menores
Sesgo negativo
Mayores
Sesgo positivo
Error muestral
Variacion natural
Tomadas de
Misma poblacion
No sean identicas
Tecnicas de muestreo
Observaciones probabilisticas
Totalidad de la poblacion
Muestreo aleatorio
Poblaciones grandes
Sistematico
Conglomerado
Estratificado
Simple
Tamaño de la muestra
Toda la poblacion
Caracteristicas:
Identicamente distribuida
Misma distribuicion
la eleccion no influye
Aleatoria
Cualquier sujeto
variable alteroria (X)
Puede tomar
cualquier numero
Depende
Desviacion tipica
tiene
forma de camapana
dos puntos de flexion
localizado a una distancia
de la
distancia tipica
media
Medidas o números
Medidas de Centralización
Cuartiles, Deciles, Percentiles
Percentiles
Deciles
Dividen los datos
Cuartiles
Dividen los datos
partes iguales
Localizan otros puntos
una distribución
Moda
Valor
que
Se repite más
Mediana
Observación equidistante
Extremos
Media
Sumar
Todos los valores observados
y
Dividiendo
por
Número de Observaciones de la muestra
Datos Cualitativos
Variables Cuantitativas Discretas
Variables Cuantitativas
Determinar percentiles
uniendo los puntos medios
de
Zona más alta de los rectángulos
Variables cuantitativas continuas
Se muestran las variables
Valores de cierta población
Clasificación
Independiente
No depende de otra
Eje de X
Dependiente
depende de otros
Eje de Y
Tipos
Cualitativa
Valor categórico
Colores
Salud
Sexo
Cuantitativa
Valor numérico
Talla
Peso
Edad
Elemento de la población
Como
Casa
Automóvil
Persona
Características de una población
Estudian
Población especifica
Conjunto finito o infinito
Objetos
Personas
inferencial
generaliza datos en un
número mayor de población
se basa en
teoría de la probabilidad
descriptiva
resumen de datos
ejemplo
media aritmética
organización
de datos
elementos
Gráficos sectoriales
Diagramas de barras
tablas
presentación de datos
le proporciona datos
a la estadística inferencial
Schwartz en 1981 como
método de razonamiento que
interpreta datos
carácter esencial
la variavilidad
