Estadística Descriptiva e Inferencial
De Computacion
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto de ellos.
Por ejemplo, la estadística interviene cuando se quiere conocer el estado migratorio de un país, a través de ciertos parámetros como la tasa de movilidad o desempleo de la población.
En este caso la estadística trabaja con muestras, luego utilizando técnicas que esta misma propone se representa de manera organizada los datos y posteriormente se infiere conclusiones respecto a la población.
La investigación científica respalda sus resultados a través de métodos estadísticos, establece márgenes de error aceptables y realiza pruebas de hipótesis.
La estadística puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es utilizada en física, química, biología, medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística, demografía, etc.
[editar] Objetivo General
Dotar al profesional en formación de herramientas que le permitan analizar todo tipo de variables y sobre todo conocer técnicas y métodos estadísticos de apoyo a investigación científica.
[editar] Objetivo Especificos
Los objetivos específicos de la materia, en función de los capítulos que se van a desarrollar son:
1. Conocer el proceso general de un estudio estadístico
2. Determinar la aplicabilidad de la estadística con las demás ciencias.
3. Conocer los métodos de tabulación de datos.
4. Conocer los fundamentos y la aplicabilidad de las probabilidades.
5. Aprender a identificar el método probabilístico mas adecuado para la solución de un problema.
6. Conocer la aplicabilidad de la distribución normal.
7. Conocer el proceso de inferencia a partir de dos muestras.
[editar] Bibliografia
Texto Base
TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición
Bibliografía complementaria
WONNACOTT Ronald, WONNACOTT Thomas. Introducción a la estadística. Editorial Limusa, México D.F. 1997
MURRAY, Spiegel. Probabilidad y Estadística, Colección Schaum, Editorial McGraw – Hill, México D.F., 1992
LIND Douglas, MARCHAL William, MASON Robert. Estadística para Administración y Economía, Editorial Alfaomega, México, 2004
[editar] Desarrollo del Aprendizaje
[editar] Capitulo 1: Introduccion a la Estadistica
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Introducción a la estadística |
| Páginas | 2 – 35 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 8 horas |
[editar] Propositos:
Conocer los aspectos generales de la estadística, desde aspectos generales como el proceso estadístico hasta conceptos puntuales como censo, muestra, población, etc.
[editar] Conceptos Clave:
- Población:Totalidad de los individuos a ser estudiados
- Muestra:Parte o subconjunto de la población.
- Aleatorio:Un evento se considera aleatorio cuando su ocurrencia no es predecible. Es decir, no se puede predecir el resultado de cada experiencia particular.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que estima que necesita tutoría y realizar anotaciones.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.1 Panorama general | En esta sección se define lo que son los datos, estadística, población censo y muestra. | Trate de aprender estas definiciones ya que serán de utilidad para entender la terminología posterior. | |||
| 1.2. Tipos de datos | En esta parte se describe de manera correcta los tipos de datos de una población. | Revise lo referente a datos cualitativos y cuantitativos y también la tabla 1-1 sobre niveles de medición de datos situada en la página 10. | |||
| 1.3. Pensamiento crítico | ¿Que tan importante es el sentido común que la destreza matemática? En esta sección nos contestamos esta pregunta | Dar respuesta a: ¿Qué tan importante es concluir sobre una población con muestras pequeñas? ¿Qué tan bueno es representar los datos gráficamente? ¿Qué determina la correlación? | |||
| 1.4. Diseño de experimentos | Comprender que tan importante es definir un buen método de recolección de datos. | Revise lo referente a aleatoriedad y confusión |
[editar] Capitulo 2: Descripcion, Exploracion y Comparacion de Datos
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Descripción, exploración y comparación de datos. |
| Páginas | 36 - 117 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 15 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es prender a representar de forma ordenada ya sea por medio de tablas o gráficos la información recolectada (muestra) sobre una población.
[editar] Conceptos Clave:
- La frecuencia:La frecuencia de una clase particular es el número de valores originales que caen dentro de esa clase.
- Desviación estándar:Medida de variación de los valores con respecto a la media.
- Media aritmética:Medida de tendencia central que se obtiene sumando los puntajes y dividiendo el total entre el número de puntajes.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que estima que necesita tutoría y realizar anotaciones.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.1 Panorama general | En esta sección se analiza lo que es una distribución y recordamos lo que es la estadística descriptiva e inferencial. | Establezca la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. | |||
| 2.2. Distribución de frecuencias. | Cálculo e interpretación de frecuencia, frecuencia acumulada, frecuencia relativa y frecuencia relativa acumulada. | Lea e interprete los tipos de frecuencias necesarios para la obtención de inferencias estadísticas. | |||
| 2.3. Visualización de los datos. | Representación gráfica de los datos tabulados. | Elabore e interprete histogramas, polígono de frecuencias, gráficas circulares y diagramas de dispersión. | |||
| 2.4. Medidas de tendencia central | En esta sección se aprenderá a calcular e interpretar las medidas de tendencia central o medidas representativas de una muestra. | Revise lo referente a media aritmética, mediana y moda, tanto para datos agrupados como para no agrupados. | |||
| 2.5. Medidas de variación. | En esta sección se aprenderá a calcular e interpretar el rango, la varianza y la desviación estándar. | Conocidas también como medidas de dispersión, revise lo referente al rango, varianza y desviación estándar. | |||
| 2.6. Medidas de posición relativa. | En esta sección estudiaremos el cálculo, aplicación y aplicación de cuartiles, deciles y percentiles. | Conocidas también como medidas de tendencia no central, revise lo referente a cuartiles, deciles y percentiles. |
[editar] Capitulo 3: Probabilidad
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Probabilidad |
| Páginas | 118 - 179 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 12 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es conocer como la probabilidad se constituye en la base de los métodos mas importantes de la estadística inferencial.
[editar] Conceptos Clave:
- Probabilidad:La probabilidad de un suceso en un experimento dado es igual a la división de los sucesos favorables para los sucesos posibles.
- Espacio muestral:Todos los posibles resultados (sucesos) de un experimento dado.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 3.1 Panorama general | Introducción a la probabilidad. | Establezca algunas características de la probabilidad. | |||
| 3.2. Fundamentos probabilísticos | En esta sección conoceremos definiciones básicas de probabilidad, sucesos complementarios y posibilidades | Para trabajar de manera correcta en esta sección debemos manejar de forma adecuada terminología de probabilidad. Tenemos que saber lo que es un suceso, experimento, espacio muestral y notación de probabilidades. | |||
| 3.3. Regla de la suma | En este tema se plantea el uso de la regla de la suma como un método para calcular probabilidades. Se representa P(A o B), es decir, la probabilidad de que ocurra el suceso A o de que ocurra el suceso B(o ambos). | Aprender el procedimiento de cálculo e interpretación de la regla de la suma. | |||
| 3.4 Regla de la multiplicación | En este tema se plantea el uso de la regla de la multiplicación como un método para calcular probabilidades. Se representa P(A y B), es decir, la probabilidad de que ocurra el suceso B dado que ya ocurrió el suceso A. | Aprender el procedimiento de cálculo e interpretación de la regla de la multiplicación mediante diagramas de árbol. | |||
| 3.7. Conteo | Este tema explica de forma clara las posibles combinaciones que se pueden dar entre dos sucesos bajo ciertas reglas, estas son: factorial, permutaciones y combinaciones | Mediante ejemplos determine la utilidad de las permutaciones y combinaciones. |
[editar] Capitulo 4: Distribuciones de Probabilidades
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Distribuciones de probabilidades |
| Páginas | 180 - 223 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 15 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es acercarse mas a la solución de problemas reales, para esto se combinará los conocimientos de estadística descriptiva y probabilidad en lo que llamamos distribución de probabilidades.
[editar] Conceptos Clave:
- Variable aleatoria:Variable que tiene un solo valor numérico para cada resultado de un experimento.
- Distribución de probabilidad binomial:
“ k “ es el número de aciertos, “ n” es el número de ensayos y “ p “ es la probabilidad de éxito.
- Distribución de probabilidad de poisson:
Donde:
“e” es 2,71828
“ λ “ = n * p (es decir, el número de veces “ n “ que se realiza el experimento multiplicado por la probabilidad “ p “ de éxito en cada ensayo)
“ k “ es el número de éxito cuya probabilidad se está calculando.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 4.1 Panorama General | En esta sección se describe los fundamentos de la distribución de probabilidades y su aplicabilidad. | Establezca algunas características importantes de la distribución de probabilidades. | |||
| 4.2.El modelo de regresión y su ajuste por mínimos cuadrados ordinarios | En esta sección podemos darnos cuenta que una de las características mas relevantes de distribución de probabilidades es la aleatoriedad. Por eso encontramos variables discretas como: distribuciones de probabilidad binomial y distribuciones de probabilidad de poisson y variables continuas como la distribución de probabilidad normal | Tener claro el fundamento teórico como: variable aleatoria, distribución de probabilidad y sus requisitos. | |||
| 4.3. Distribuciones de probabilidad binomial | En esta parte del capitulo se trata sobre la distribución binomial. La característica principal de esta probabilidad es que tiene dos posibles resultados: éxito y fracaso | Realice cálculos de probabilidad binomial mediante la fórmula 4-5, también a través de la tabla A-1 del Apéndice A (página 495) | |||
| 4.5. Distribuciones de probabilidad de poisson. | En esta parte del capitulo se trata sobre la distribución de poisson. La característica principal de esta probabilidad al igual que la binomial tiene dos posibles resultados: éxito y fracaso, pero n (número total de ensayos) es bastante alto y p (probabilidad de éxito) es bastante baja. | Realice cálculos de probabilidad de poisson mediante la fórmula 4-9 y haga un análisis de cómo poisson se puede aproximar a la distribución binomial. |
[editar] Capitulo 5: Distribuciones de Probabilidad Normal
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Distribuciones de probabilidad nomal |
| Páginas | 224 - 295 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 12 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es resolver problemas donde no existen solamente dos posibles resultados (éxito y fracaso), sino por el contrario un número infinito de ellos. Para esto se utilizará la distribución normal como método de solución.
[editar] Conceptos Clave:
- Distribución normal:
Donde:
Z= Número de desviaciones estándar de x respecto a la media de esta distribución.
X= valor de la variable aleatoria que nos interesa.
σ=desviación estándar de esta distribución
µ=media de la distribución de esta variable aleatoria
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.1 Panorama General | En esta parte del capitulo se establece las características principales de la distribución normal. | Leer y realizar un cuadro comparativo de las ventajas y desventajas de la distribución normal. | |||
| 1.2.Distribución normal estándar | Cálculo de la distribución normal, cálculo de z y lectura a la tabla (tabla A-2 del Apéndice A) de distribución normal | Entender de forma clara el proceso de cálculo de z y su interpretación. Realice ejercicios relacionados a la distribución normal estándar. | |||
| 1.3.Aplicaciones de las distribuciones normales | En esta sección se da un enfoque puntual sobre el uso de la curva normal o campana de Gauss para la solución de problemas probabilísticos. | En este tema tenemos que dominar cálculo e interpretación de z bajo la curva normal. Se sugiere repasar los ejercicios resueltos respecto al tema. | |||
| 1.4.Distribuciones muestrales y estimadores | En esta sección se da una introducción a los estimadores poblacionales, es decir estimadores que a partir de una muestra tratan de inferir sobre una población | Comprender de forma clara lo que es una distribución muestral de la media y la distribución muestral de la proporción. | |||
| 1.5.Teorema del límite central. | En esta sección se demuestra como la distribución de las medias de muestra se aproxima a una distribución normal. Para muestras de de tamaño mayores que 30, donde la población original no se distribuye normalmente, la distribución de las medias de muestra puede aproximarse a una distribución normal. | Determinar la aplicabilidad del teorema del límite central y revisar los ejercicios resueltos. Debe tener claro la corrección que se hace al teorema del límite central para poblaciones finitas. | |||
| 1.6.La distribución normal como aproximación de la distribución binomial. | En esta sección se muestra el uso de la aproximación normal a la binomial, y la necesidad de un factor de corrección. | Determine cuando se aplica la distribución normal como aproximación a la distribución binomial y determine que significa o cuando se aplica el factor de corrección |
[editar] Capitulo 6: Estimados y Tamaños de Muestra
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Estimados y tamaños de muestra |
| Páginas | 296 - 365 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 14 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es comprender y analizar lo referente a estimadores. En este capítulo conoceremos como obtener una muestra que represente a una población y así obtener inferencias acordes al contexto del problema. Este capítulo es uno de los fundamentos de la estadística inferencial.
[editar] Conceptos Clave:
- Intervalo de clase:Conjunto de hipótesis aceptables
- Grados de libertad:Los grados de libertad se obtiene de : gl = n-1, es el número de valores muestrales que pueden variar tras haber impuesto ciertas restricciones a todos los valores de los datos.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 6.1 Panorama General | En esta parte del capitulo se habla de estimados de parámetros de población, un enfoque global. | Extraiga características de que tan importante es extraer muestras representativas de una población. | |||
| 6.2. Estimación de la proporción de una población | En esta sección se describe que son y como los intervalos de confianza pueden emplearse en una proporción muestral para estimar una proporción poblacional. | Repase los conceptos y procedimientos relacionados a intervalos de confianza y determinación de tamaños de la muestra mínimos que se requiere para estimar una proporción de población. De la página 314 resuelva el ejercicio 33. | |||
| 6.3. Estimación de la media poblacional: σ conocida | En esta sección se describe como los intervalos de confianza pueden emplearse en la estimación de µ cuando la desviación estándar poblacional se conoce. | Repase los conceptos y procedimientos relacionados a intervalos de confianza y determinación de tamaños de la muestra cuando la σ es conocida. De la página 329 resuelva el ejercicio 29. | |||
| 6.4. Estimación de la media poblacional: σ desconocida | En esta sección se describe como los intervalos de confianza pueden emplearse en la estimación de µ cuando la desviación estándar poblacional no se conoce, es decir en realidad esta es la que más se utiliza ya que en la mayoría y por que no en la totalidad de los estudios estadísticos, no se conoce la media ni la desviación estándar poblacional. | Repase los conceptos y procedimientos relacionados a intervalos de confianza aplicados para estimar la media poblacional cuando se desconoce σ, debe estar bastante claro el proceso de cálculo e interpretación de la distribución t de student. Tenga en cuenta la figura 6-6 de la página 336 para saber diferenciar entre la distribución z y t | |||
| 6.5. Estimación de la varianza de una población | En esta sección se describe como hacer estimados de varianza o de desviación estándar de una población mediante la distribución Chi Cuadrada. | Repase los conceptos y procedimientos relacionados a intervalos de confianza aplicados para estimar la varianza poblacional. Debe estar bastante claro el proceso de cálculo e interpretación de la distribución Chi cuadrada. |
[editar] Capitulo 7: Prueba de Hipótesis
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Prueba de hipótesis |
| Páginas | 366 - 435 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 10 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es estudiar el procedimiento estadístico para probar hipótesis, mismo que es utilizado por la mayoría de disciplinas. El principal uso de esta encontramos en las publicaciones científicas.
[editar] Conceptos Clave:
- Hipótesis:Es una aseveración o afirmación acerca de una propiedad de una población.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 7.1 Panorama General | En esta sección se muestra la importancia y aplicabilidad de la prueba de hipótesis, así como también definiciones generales. | Enliste las características mas relevantes de una prueba de hipótesis y recuerde que es clave tener presente las definiciones planteadas. | |||
| 7.2 Fundamentos de la prueba de hipótesis. | En esta parte se analiza los componentes de una hipótesis formal, sea esta nula o alternativa, el valor p, errores tipo I y tipo II | Determine cuando se debería aceptar o rechazar la hipótesis nula en base a: intervalos de confianza o valor p. ¿Cual es mas efectiva? | |||
| 7.3 Prueba de una aseveración respecto de una proporción | En esta sección se prueban hipótesis de proporciones poblacionales mediante intervalos de confianza y el valor p | Analice e interprete el ejemplo de la página 393 titulado “Experimentos Genéticos de Mendel” del texto base. |
[editar] Capitulo 8: Inferencias a partir de dos muestras
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición. 2004 |
| Capítulo | Inferencias a partir de dos muestras |
| Páginas | 436 - 493 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 12 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es aprender a comparar dos conjuntos de datos muestrales a partir de dos poblaciones, de modo que puedan hacerse inferencias sobre las mismas.
[editar] Conceptos Clave:
- Distribución F:Es una distribución de probabilidad continua que no tiene valores negativos y no es simétrica. La forma de la distribución F depende de dos diferentes grados de libertad.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 8.1 Panorama General | Aspectos generales referentes a la comparación de dos conjuntos de datos muestrales. | Determine la aplicabilidad del análisis de dos conjuntos de datos muestrales mediante ejemplos. | |||
| 8.2. Inferencias acerca de dos proporciones | En esta sección se describe como probar una hipótesis hecha acerca de dos proporciones poblacionales mediante intervalos de confianza | Revise e interprete el ejercicio de la página 441 y 444 referente a “Discriminación Racial” | |||
| 8.3. Inferencias acerca de dos medias: muestras independientes | En este tema se trata de probar hipótesis de dos medias poblacionales cuyos datos provienen de dos muestras independientes. Los datos de las dos muestras no se relacionan entre sí. El cálculo se basa en la distribución t de student. | Revise e interprete el ejercicio de la página 455 referente a “Prueba de hipótesis de distancias de home run de Bonds y McGwire” | |||
| 8.4. Inferencias a partir de datos apareados | En esta sección se trata de probar hipótesis cuyos datos provienen de dos muestras dependientes. Los datos de las dos muestras se relacionan entre sí. El cálculo se basa en la distribución t de student y para probar hipótesis se utiliza intervalos de confianza y el valor p | Realice un análisis comparativo entre pruebas de hipótesis de muestras dependientes e independientes. Revise el ejemplo de la página 468 referente a “’¿Son precisos los pronósticos de temperatura?” | |||
| 8.5. Comparación en la variación de dos muestras | En esta sección se hará un análisis a las varianzas de dos muestras cuyas poblaciones son independientes la una de la otra. Se probará las aseveraciones sobre la igualdad de las dos varianzas poblacionales. Para esto se utolizará la distribución F. | Repasar el tema de tal manera que esté claro el uso de la distribución F en la comparación de igualdad de varianzas poblacionales. |
