Archivo de la etiqueta: Estadística

Estadística: Contraste de Hipótesis, ANOVA y Correlación

Ingeniería informática en ingeniería de tecnologías de la información, , , ,

Contraste de Hipótesis

Tipos de Contraste

  • Bilateral o bidireccional: La media (μ) es igual o distinta a un valor (X).
    • H0: μ = X
    • H1: μ ≠ X
    • Recuerda: En pruebas bilaterales, el valor p se multiplica por 2.
  • Unilateral izquierdo: La media (μ) es menor a un valor (X).
    • H0: μ ≥ X
    • H1: μ < X
  • Unilateral derecho: La media (μ) es mayor a un valor (X).
    • H0: μ ≤ X
    • H1: μ > X
    • Se pinta el lado derecho.

Valor p y Decisión

Preguntas Clave sobre Estadística y Salud: Análisis de Datos y Resultados

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2.9 Adjunto se muestra la tabla – ¿años? 3.14 A primera vista – ¿normal? 5.1 A partir de una muestra de animales – ¿error? 5.20 A igualdad de confianza – ¿precisa? 6.1 Al comparar dos tratamientos – ¿otro? 6.6 Al comparar dos tratamientos – test 6.11 Al comparar dos tratamientos respecto – 5% 6.16 Al comparar dos proporciones – ¿tamaño? 6.27 Al comparar dos tratamientos respecto – eficacia 7.5 Al comparar la convexidad – ¿técnica? 7.3 Adjunto se muestra la representación – ¿muestra? Seguir leyendo “Preguntas Clave sobre Estadística y Salud: Análisis de Datos y Resultados” »

Ejercicios Resueltos de Combinaciones y Permutaciones

Matemáticas, , , ,

Ejercicio 1

  • Si se necesita realizar en una oficina estudios técnico-económicos sobre determinadas empresas industriales y se cuenta con un personal de 2 economistas y 3 ingenieros industriales, ¿cuántas parejas de técnicos podrán formarse?

Economistas: 2

Ingenieros: 3

Principio de Adición: 2 + 3 = 5

Principio de Multiplicación: 2 * 3 = 6

Ejercicio 2

  • Se desea saber ¿Cuántos grupos ordenados de tres letras pueden obtenerse del conjunto formado por las letras (a, b, c)?

n! = 3 * 2 * 1 = 6

3! = 6

Ejercicio Seguir leyendo “Ejercicios Resueltos de Combinaciones y Permutaciones” »

Productos Notables y Estadística: Conceptos y Ejemplos Prácticos

Matemáticas, , ,

Productos Notables

Caso 1: Cuadrado de una Suma

El cuadrado de una suma es igual al cuadrado del primer término, más el doble producto del primer término por el segundo, más el cuadrado del segundo término.

Fórmula: (x + a)2 = x2 + 2xa + a2

Ejemplos:

  • (x + 10)2 = x2 + 2(x)(10) + 102 = x2 + 20x + 100
  • (x + 3/5)2 = x2 + 2(x)(3/5) + (3/5)2 = x2 + 6/5x + 9/25
  • (3x + 8)2 = (3x)2 + 2(3x)(8) + 82 = 9x2 + 48x + 64

Caso 2: Cuadrado de una Resta

El cuadrado de una resta es igual al cuadrado del primer término, Seguir leyendo “Productos Notables y Estadística: Conceptos y Ejemplos Prácticos” »

Conceptos Básicos de Estadística: Población, Muestra y Tipos de Muestreo

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Conceptos Básicos de Estadística

Población: Conjunto de individuos sobre los que se quiere realizar el estudio.

Individuo: Cada uno de los elementos de la población.

Muestra: Subconjunto de la población del que se trata de extraer conclusiones que sean válidas para el total de la población.

Espacio muestral teórico: Podemos tener un gran número de muestras fijado el procedimiento de obtención de los datos; este conjunto de posibles muestras dado un procedimiento concreto se llama espacio muestral Seguir leyendo “Conceptos Básicos de Estadística: Población, Muestra y Tipos de Muestreo” »

Conceptos Básicos de Estadística: Tipos de Variables y Aplicaciones

Matemáticas, , , , , ,

1. Estadística: Definición, Utilidad y Ejemplo Real

Definición

La estadística es el conjunto de métodos necesarios para recoger, clasificar, representar y resumir datos, así como para hacer inferencias (extraer conclusiones) científicas a partir de ellos.

Utilidad

Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo, trata de la tabulación de datos, su presentación en forma Seguir leyendo “Conceptos Básicos de Estadística: Tipos de Variables y Aplicaciones” »

Técnicas de Muestreo: Guía Práctica con Ejemplos

Ingeniería de obras públicas en transportes y servicios, , , , , , ,

Un ejemplo para cada uno de los métodos de muestreo no probabilístico:

Muestreo por conveniencia: Imagina que estás realizando una encuesta sobre el consumo de café en una ciudad determinada. Para obtener los datos, decides realizar la encuesta en una cafetería cercana a tu ubicación. Eliges a las personas que se encuentran en ese momento en la cafetería y están dispuestas a responder la encuesta. Este método de muestreo por conveniencia se basa en la facilidad y conveniencia de acceso a Seguir leyendo “Técnicas de Muestreo: Guía Práctica con Ejemplos” »

Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Fórmulas y Demostraciones

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Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Fórmulas y Demostraciones

1. Condición Necesaria y Suficiente de Independencia

Dados los sucesos 𝐴 y 𝐵, 𝐴 es independiente de 𝐵 si y solo si 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑃(𝐴)𝑃(𝐵).

Demostración:

Parte 1: Si 𝐴 y 𝐵 son independientes, por la definición de independencia se cumple 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴). Por otro lado, por la definición de probabilidad condicional, se tiene 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) / 𝑃(𝐵) Seguir leyendo “Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Fórmulas y Demostraciones” »

Importancia de la Distribución de Estadísticos Muestrales en la Toma de Decisiones

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¿Por qué es necesario conocer la distribución de un estadístico muestral?

El estadístico muestral es la forma de evaluar y comparar nuestros resultados empíricos con el modelo teórico propuesto, tanto cuando construimos intervalos de confianza como contrastes de hipótesis. Por tanto, tenemos que conocer su distribución para saber qué decisiones y con qué seguridad las tomamos en el problema.

¿Si queremos aumentar la precisión de un intervalo de confianza, cuál es preferible?

Depende del Seguir leyendo “Importancia de la Distribución de Estadísticos Muestrales en la Toma de Decisiones” »

Conceptos Estadísticos: Momentos, Varianza, Medidas de Dispersión y Distribuciones

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Definición de Momentos, Varianza y sus Propiedades

Momentos

Los momentos son valores deducidos de las distribuciones de frecuencias que forman parte de muchas características asociadas a estas distribuciones. Caracterizan a las distribuciones de frecuencia en el sentido de que las distribuciones serán lo más parecidas cuanto mayor número de momentos tengan iguales. Sirven para descubrir algún aspecto o propiedad de la variable. Son sucesos independientes. La probabilidad de que salga un momento Seguir leyendo “Conceptos Estadísticos: Momentos, Varianza, Medidas de Dispersión y Distribuciones” »