Archivo de la categoría: Matemáticas

Análisis de la diferencia de grupos: Prueba T de Student

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Significado estadístico e hipótesis

– Estadísticamente significativa significa que una diferencia observada es mayor de lo que se puede esperar por azar. Es decir, es muy poco probable que la diferencia se deba únicamente a la variación aleatoria.

– Hipótesis nula es la afirmación de que no hay diferencia entre los grupos que se comparan. Por ejemplo, la hipótesis nula podría ser «no hay diferencia en el rendimiento académico entre estudiantes que estudian con música y estudiantes que estudian Seguir leyendo “Análisis de la diferencia de grupos: Prueba T de Student” »

Análisis de tablas bidimensionales y probabilidad

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Análisis de tablas bidimensionales

Tabla bidimensional o de doble entrada estudia dos características, sirven para organizar y analizar datos que involucran dos variables. Componentes: Filas y columnas, márgenes. Uso y aplicaciones: frecuencias bidimensionales (registrar cantidad de observaciones que caen en cada categoría), relaciones entre variables (explorar la asociación o independencia identificando patrones), análisis estadístico (calcular medidas de tendencia central), toma de decisiones Seguir leyendo “Análisis de tablas bidimensionales y probabilidad” »

Pruebas Estadísticas No Paramétricas

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Pruebas No Paramétricas

Muestras Dependientes (Dos Muestras)

Prueba de los Signos Normal

  1. Para cada valor se saca la diferencia y se anota solo el signo (+ o -). En el caso que sea cero se elimina el «par» y reduce la «n».
  2. Se cuentan los signos por separado.
  3. Se toma el de mayor sumatorio y se determina (por tablas) la probabilidad (p) de obtener tan pocos de esos signos o menor.
  4. Toma de decisión:
    • Si p ≤ α – se rechaza Ho (1 cola)
    • Si p ≥ α/2 – se rechaza Ho (2 colas)
Para muestras pequeñas

Luego Seguir leyendo “Pruebas Estadísticas No Paramétricas” »

Aplicaciones de Matrices: Ejercicios Resueltos de Álgebra

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Aplicaciones de Matrices

Ejercicio 2

Tres personas, A, B, C, quieren comprar las siguientes cantidades de fruta:

  • A: 2 kg de peras, 1 kg de manzanas y 6 kg de naranjas.
  • B: 2 kg de peras, 2 kg de manzanas y 4 kg de naranjas.
  • C: 1 kg de peras, 2 kg de manzanas y 3 kg de naranjas.

En el pueblo en el que viven hay dos fruterías, f1 y f2:

  • En f1 las peras están a 1.5 €/kg, manzanas a 1 €/kg y naranjas a 2 €/kg.
  • En f2: peras a 1.8 €/kg, manzanas a 0.8 €/kg y naranjas a 2 €/kg.

a) Expresa matricialmente Seguir leyendo “Aplicaciones de Matrices: Ejercicios Resueltos de Álgebra” »

Introducción a las Matrices

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Concepto de Matriz

Se denomina matriz a todo conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas.

Cada uno de los números de que consta la matriz se denomina elemento. Un elemento se distingue de otro por la posición que ocupa, es decir, la fila y la columna a la que pertenece.

El número de filas y columnas de una matriz se denomina dimensión de una matriz.

El conjunto de matrices de m filas y n columnas se denota por Amxn o (aij), y un elemento cualquiera Seguir leyendo “Introducción a las Matrices” »

Pruebas Estadísticas para Muestras Dependientes e Independientes

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MUESTRAS DEPENDIENTES (DOS MUESTRAS)

PRUEBA DE LOS SIGNOS

Para muestras pequeñas:

  1. Se establecen las hipótesis.
  2. Se saca el signo de diferencia de los valores.
  3. Se realiza la sumatoria de los signos (se cuentan cuántos positivos y negativos hay de cada uno).
  4. Se escoge el que menor cantidad de signos tenga.
  5. Se aplica la fórmula de P(x).
  6. La fórmula de P(x) se aplica desde P(x=0) hasta el número que tuvo la menor cantidad de signos.
  7. Se suman todos los P(x).
  8. Decisión:

Propiedades de las Matrices y Determinantes

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Propiedades de los Determinantes

1. El determinante de una matriz es igual al de su transpuesta.

2. Si una matriz cuadrada tiene una fila (o columna) de ceros, el determinante es 0.

3. Si se intercambian dos líneas paralelas de una matriz cuadrada, su determinante cambia de signo.

4. Si una matriz cuadrada tiene dos líneas paralelas iguales, su determinante es 0.

5. Al multiplicar todos los elementos de una fila de una matriz cuadrada por un mismo factor, el determinante se multiplica por ese factor. Seguir leyendo “Propiedades de las Matrices y Determinantes” »

Lugares Geométricos y Conceptos Relacionados

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Lugares Geométricos en el Plano

Circunferencia de Centro C y Radio r

Es el lugar geométrico de los puntos P del plano cuya distancia al centro C es r: d(P,C) = r.

Mediatriz del Segmento AB

Es el lugar geométrico de los puntos P que equidistan de A y B: d(P,A) = d(P,B).

Rectas Bisectrices

Es el lugar geométrico de los puntos P que equidistan de dos rectas, r y s: d(P,r) = d(P,s).

Las Mediatrices de un Triángulo

Son las mediatrices de cada uno de sus lados. Se cortan en el circuncentro del triángulo, Seguir leyendo “Lugares Geométricos y Conceptos Relacionados” »

Prueba T de Student y ANOVA: Guía Completa para la Comparación de Grupos

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Prueba T de Student

La prueba T de Student es una técnica estadística que permite inferir si las diferencias en una variable continua, generadas por una variable dicotómica (dos categorías, cada una representada por una muestra), en una muestra pequeña, son estadísticamente significativas. En otras palabras, la prueba T determina si las diferencias generadas por una variable u otra son suficientemente grandes para no ser atribuidas al azar.

Tipos de muestras:

  1. Para una muestra: se utiliza para Seguir leyendo “Prueba T de Student y ANOVA: Guía Completa para la Comparación de Grupos” »

Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad en Estadística

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Variable Aleatoria Discreta

Función de distribución → función escalonada creciente en donde la magnitud del salto en cada escalón es Pi.

Función de variable real que nos indica cómo se reparte la probabilidad de los valores que toma dicha variable. [F(r) = P(x=r)] ∀r∈R

Propiedades:

  • 0 ≤ F(r) ≤ 1
  • lím F(r) = 1, lím F(r) = 0
  • F(r) es creciente, es decir, r1 < r2 ∀r1, r2∈R
  • lím F(r) = F(a)
  • P(a < x ≤ b) = F(b) – F(a)

Función de densidad → la función asigna a cada valor i su probabilidad Seguir leyendo “Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad en Estadística” »