Estadistica, formulario

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FORMULARIO DE COMPUTO ESTADÍSTICO II

Acumulada = cuando no nos dice exactamente cuántos son
Probabilidad = nos dice exactamente los datos que son

VALOR ESPERADO
* Se calcula la tabla confórmula: x(px) donde x= unidades y px= probabilidad
* Cuando busco alternativas: s=x y la px= probabilidad, uso $ para fijar los datos.

DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD BINOMIAL
* Paraelaborar la tabla: minitab + uso la hoja de cálculo para llenar datos, calc+ probability distributions (PD)+ binomial = haces uno por uno (ver si es acumulada o probabilidad) y solo vamos a usar imputconstant.
* Para resolver problemas: xP(X=><x) siempre uso la igualdad. Minitab+ calc+ PD+ binomial y restas de (1-%)

DISTRIBUCIÓN DE POISSON
* Nos tienen q dar la media (asi sabemos q esde posisson)
* Resultado - 1
* Calc + PD + poisson (probability, mean, imput constant)
* Se pone la igualdad: xP(X=<>x)

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL
* Siempre va a seracumulada siempre los valores son inexactos
* Se usa minitad: calc+ PD+ normal (mean y desv estándar)
* Se resta el resultado - 1
* Cuando son 2 operaciones (resultados), se – la mayor de lamenos (r) para obtener resultado.

ESTIMACION CON MUESTRAS GRANDES
* z= inv.norm.estand (1-alfa)
* LII y LSI= p+ - (z*raiz((p*q)/n)) o media +(2+desv est/rcuad n)
* Cota error = p +- *desviación estándar
* Desv estándar = rcuad((p*q)/n)
* Si hay dos desviaciones: cota de error = 2*rcuad((desv1 al cuad/n)+(desv 2 al cuad/n))
* Para intervalos de confianza = minitab +statics +basic stats + 1 o 2 proportions.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS CON MUESTRAS GRANDES
* Ho, HI
* Z cal = inv. Norm. Estand (1 – significancia)
* Minitab: stat + basic stat +1 muestra o 2muestras (SAMPLE Z) (simple size, mean, standar desv, y usamos hyph. Mean)
* Concluimos tomando en cuenta solo z

PRUEBAS DE HIPÓTESIS CON MUESTRAS PEQUEÑAS
* HO, Hl
* Sacamos zcal
*...
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