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Ejemplo Grafico

Ejemplo Grafico. Error Estándar de la Media. una medida de la variación entre la estadística muestral, la media de una distribución, y el parámetro que se estima, la media de la población de donde se extrajo al muestra. Calculo. Calculo : S Mx = S x / √ n-1

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Presentation Transcript

  1. Ejemplo Grafico

  2. Error Estándar de la Media • una medida de la variación entre la estadística muestral, la media de una distribución, y el parámetro que se estima, la media de la población de donde se extrajo al muestra.

  3. Calculo • Calculo: SMx = Sx / √ n-1 • se obtiene dividiendo la Desviación Estándar del una distribución de Xi entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra que se utilizo para estimar la media n – 1 , haciendo el ajuste para estimar el valor de la media en la población.

  4. Intervalos de Confianza • Intervalo de Confianza: Rango de valores posibles de un parámetro expresado con un grado especifico de confianza. Usualmente se utilizan los grados de 95% o 99% de confianza.

  5. Componentes de IC • Puntuación Critica: valor de la distribución probabilística (Z o t ) que corresponde al grado de confianza seleccionado ( 95% o 99%). • El Error Estándar de la Media (SMx) calculado para el caso

  6. Calculo de IC • IC 95% μx = Mx + - SMx 1.96 • IC 99% μx = Mx +- SMx 2.58

  7. Interpretación: • Con el 95% de confianza el Parámetro μx se encuentra entre – SMx 1.96 y + SMx 1.96 • Mx - Smx 1.96 < μx < Mx + Smx 1.96

  8. Intervalos de Confianza para Proporciones • IC 100-α = Pm +- tα Spm • 100-α corresponde al, 95, 99, o 99.99, y tα corresponde a uno de los valores críticos de t ( tabla). • Spm corresponde a el error estandar de la proporcion

  9. Calculo del Error Estándar para Proporciones • Spm = √ (p)(q)/n • Donde p es la proporción observada p y q corresponde al complemento de p, es decir 1-p . El número total de cascos observados es n., • se multiplican las proporciones p y q • se divide el resultado entre n • se obtiene la raíz cuadrada del resultado anterior

  10. Continuación: • Paso (2) • a = My ─ bMx • Donde: • a = La intersección del eje Y (punto de partida de la recta cuando X =0) • My = La media de la distribución de la variable DEPENDIENTE Y • b = El coeficiente de regresión obtenido previamente de Sxy/ Sx • Mx = La media de la distribución de la variable INDEPENDIENTE X

  11. Análisis de Datos e Inferencia Estadística • Hipótesis: Una predicción sobre la relación entre dos variables que afirma que los cambios en la medida de una variable independiente corresponderán sistemáticamente a los cambios en la medida de una variable dependiente.

  12. Formulación de Hipótesis • La hipótesis estadística consta de 2 elementos: • Ho = Hipótesis nula que expresa una igualdad entre el parámetro poblacional y la estadística muestral. • Ha = Hipótesis alternativa que expresa que existe una diferencia entre el parámetro y la estadística muestral

  13. Casos Direccionales • Ho ≥ μo • Ha < μo • Ho ≤ μo • Ha > μo

  14. Casos no direccionales • Ho = μo • Ha ≠ μo

  15. Clasificacion de Decisiones • Rechazar Ho cuando es falsa (1-α) • Retener Ho cuando es verdadera

  16. Errores de Decision • Error Tipo I • Rechazar Ho cuando es verdadera • Error Tipo II • Retener Ho cuando es falsa

  17. Pasos de la Prueba de Hipotesis • 1.- Establecer Hipotesis Nula y Alter • 2.- Especificar Nivel de Significancia • 3.- Seleccionar Estadistico de Prueba • 4.- Determinar Valor Critico y Regla de Rechazo • 5.- Reunir datos muestrales y calcular el valor del Estad. Prueba • 6.- Comparar Valor Observado con Valor Critico y tomar decision

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