Criterios de Rechazo: Son criterios o filtros que nos permiten rechazar aquellas medidas erróneas cuya inclusión en el conjunto de valores medidos falsearía el cálculo de la media y de la desviación típica. El criterio de Chauvenet es un método estadístico que permite decidir si una medición es tan improbable dentro de una distribución normal que debe considerarse un valor atípico (outlier) y, por tanto, ser rechazada. Se utiliza cuando se espera que los errores sigan una distribución Seguir leyendo “Criterios de Rechazo y Métodos de Medida en Metrología: Fundamentos y Aplicaciones” »
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Conceptos Clave de Inferencia Estadística: De la Muestra a la Población
Conceptos Fundamentales de Inferencia Estadística
La inferencia estadística es el proceso de deducir propiedades de una población a partir de una muestra. A continuación, se definen sus conceptos clave.
- Modelo de Bernoulli
- Representa un experimento aleatorio con dos únicos resultados posibles (éxito o fracaso). Se denota como B(1, p), donde p es la probabilidad de éxito.
- Inferencia Estadística
- Proceso de extensión de conclusiones obtenidas de una muestra a la población general de la que procede. Seguir leyendo “Conceptos Clave de Inferencia Estadística: De la Muestra a la Población” »
Conceptos Clave de Estadística: Distribuciones, Teoremas y Medidas
Distribuciones de Probabilidad
Distribución Uniforme
No tiene propiedad aditiva.
- Función de distribución: (x – a) / (b – a)
- Función de densidad: 1 / (b – a)
Teorema de Chebyshev
(Correctas):
- Permite calcular la probabilidad de un intervalo simétrico, tanto interior como exteriormente, conociendo la media y la varianza de la variable aleatoria (V.A), siempre que estas sean finitas.
Distribución T-Student
- No depende de la desviación típica.
- No tiene propiedad aditiva.