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Conceptos Clave de Estadística: Estimadores, Hipótesis y Distribuciones

Diferencias entre Pruebas Paramétricas y No Paramétricas

Las diferencias fundamentales radican en las condiciones o supuestos exigibles a la población y en la población que se analiza. Si la distribución poblacional es desconocida y no es normal, o cuando las varianzas son distintas y la variable no es cuantitativa, se utilizan pruebas no paramétricas, que son más flexibles. Si se conoce el modelo probabilístico de la población, pero se desconoce algún parámetro, se emplean pruebas paramétricas. Seguir leyendo “Conceptos Clave de Estadística: Estimadores, Hipótesis y Distribuciones” »

Correlación de Pearson y Chi-Cuadrado: Asociación entre Variables

Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es una técnica que permite determinar la forma y significación de asociaciones entre dos variables continuas. El R de Pearson se aplica solo cuando las dos variables se asocian en forma lineal. Lo anterior se corrobora con un gráfico de dispersión. Por ejemplo, la asociación entre la variable tiempo de estudio y rendimiento académico. La asociación lineal existe cuando la nube de puntos toma una forma de línea. El coeficiente Seguir leyendo “Correlación de Pearson y Chi-Cuadrado: Asociación entre Variables” »

Guía Completa de Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis

PROBLEMA PARA EL INTERVALO DE CONFIANZA

Se trata de realizar una estimación para la (proporción/media) de una población con una v.a. Normal y una varianza poblacional conocida.

Valores muestrales

Media

  • N
  • s
  • S2
  • ∑x2
  • ∑x

Proporción

  • n
  • x
  • n-x

Estimación puntual

  • Media: ῠ = ẍ
  • Proporción: Ṗ = q

(Media) Fijar nivel de confianza

  • 1- α, α=0,05
  • n-1 = x g-l tabla 3

(Proporción) Fijar el nivel de confianza

  • Zα = 0,05 = tabla 1 = 1,96

Calcular el intervalo confianza

Fórmula 9ª o 10 4.4 al 95% de confianza.

Conclusión

El Seguir leyendo “Guía Completa de Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis” »