Estadistica

Rosario, Santa Fe, Argentina autoras: GABRIELA HUTT, MARIA BELEN MARMIROLI - gabyta_rc@hotmail.com

Estadistica general
Bibliografia: cuadernillos de Metodos Estadisticos de la UNR UNIDAD 1: Papel de la estadística en la toma de decisiones
(cuadernillo 1 y 2) La estadística y el método científico: La estadística es la ciencia de los datos, y está asociada al método científico porque ambos nosproveen un conjunto de principios y procedimientos que tienden a reducir la incertidumbre mediante la obtención, resumen y análisis de la información facilitando la toma de decisiones. Hipótesis estadísticas: Hipótesis nula: es la afirmación de que nada esta sucediendo, no existe diferencia ni discrepancia con lo que se afirma.(H0) Hipótesis alternativa: es la afirmación que el investigadorespera que sea cierta. Es lo contrario a la hipótesis nula. (H1) La hipótesis que se investiga por lo común es la que se expresa como H1 y se llega a la conclusión de que la hipótesis investigada es verdades cuando se rechaza la H0 Una hipótesis será rechazada si se puede demostrar estadísticamente que lo datos observados son muy poco probables de ocurrir si la teoría fuera cierta. Aquí se dice que losdatos observados son estadísticamente significativos. En estadística se recomienda decir “no rechazo de H0” en lugar de “acepto H0” porque si se acepta la hipótesis nula se corre el riesgo de cometer un error de tipo 1. El no rechazo de H0 significa solamente que la evidencia muestral no es lo suficientemente fuerte como para llevar a su rechazo. Errores: • Tipo 1) Es el error que se cometecuando se rechaza H0, siendo ella cierta. (e1) • Tipo 2) Es el error que se comete cuando no se rechaza H 0 y siendo ella falsa, consecuentemente H1 cierta. (e2) Para evitar cometer errores se debería minimizar Pe1 (Probabilidad de cometer un e1) y Pe2 (Probabilidad de cometer e2) a la vez hasta llevarlos a 0, esto es imposible. Pero se han desarrollado dos técnicas de minimizar las probabilidades lomas posible. Técnicas: 1) Se elige un número alfa (nivel de significación) entre 0 y 1 (0 ≤ α ≤ 1). Con el nivel de significación se determina la región de rechazo o regla de decisión. Y debe cumplirse que Pe1 < α 2) P-Valué: es la probabilidad asociada a la información. La regla de decisión es rechazar H0 si P-Valué ≤ α . Cuanto mayor sea P-Valué mayor es la evidencia a favor de H0. Ensayos deHipótesis: Clasificación. - Unilateral: (>,)  Por izquierda (0 2) el area debajo de la f (x) es 1 Media: es el punto de equilibrio de la f(x) de densidad P. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL: Ensayo de Bernoulli: son experimentos en donde se pueden presentar solamente 2 resultados, éxito o fracaso, donde la probabilidad de éxito se simboliza P. Esta es la base de la distribución binomial de variables aleatorias.VARIABLES ALEATORIAS BINOMIALES X: Es el numero de exitos en n repeticiones independientes de Bernoulli donde c/ prueba tienen una probabilidad de éxito p. 1-el experimento consiste en n repeticiones idénticas e independientes. 2-cada prueba tiene 2 posibles resultados (éxito o fracaso) 3-la probabilidad de éxito p, permanece constante p/ cada prueba 4-la variable aleatoria binomial x es elnumero de exitos en n pruebas XnB(n;p) DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Formula Ver en el cuadernillo

UNIDAD 5: Distribuciones de probabilidad. (Cuadernillo 5)
Modelo: Representación simplificada de un objeto del mundo real o de un fenómeno. Habitualmente están simplificados y representan solo ciertas características sobresalientes del objeto o fenómeno. Algunas técnicas estadísticas para la toma dedecisiones requieren que hagamos unos supuestos sobre la población de la que se obtuvieron los datos. Estos supuestos generalmente se establecen en términos de un modelo para la población. Supongamos que queremos estudiar una población y que cada unidad de la misma toma un valor para una variable determinada. Un modelo estadístico para esa población resumirá como se distribuyen los valores de la...