Estadistica

UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE MECANICA INDUSTRIAL
ESTADÍSTICA 2
ING. VINICIO MONZON
SECCION “N”

INVESTIGACION

GRUPO No.2

INTEGRANTES:
CLAUDIA VERONICA TOC GOMEZ 200511839
AMILCAR FERNANDO GORDILLO MAZARIEGOS 200512194
ZONY BOGAL GALICIA200516272
CARLOS RENE LOPEZ DEL CID 200615093
WILLIAMS ROBERTO CASTILLO MACARIO 200714353
WALTER ENRIQUE PEREZ ARANA 200714579
MELVIN JOEL GARCÍA CASTILLO 200715027GUATEMALA, 10 DE ABRIL DE 2010

INTRODUCCION
http://www.megaporn.com/video/?v=JWMIAJAB

El presente trabajo tiene como finalidad ampliar los conocimientos teóricos y prácticos que se imparten en el curso de Estadística 2, mediante la investigación de la siguiente tabla de datos que corresponde a los alumnos del presente curso.

Se pretende con ello enfocar varios puntos de vistas sobre eltema que es de suma importancia dentro de la Facultad de ingeniería, en vista a lo aprendido en clases.

Se plantearán los posibles problemas y métodos para concluir este fenómeno. El trabajo consta de un desarrollo el cual como fue indicado, ha sido redactado mediante la investigación en textos.

OBJETIVOS

Estimación paramétrica
Cuando se conoce la distribución que sigue una poblaciónestadística y se desea determinar el valor de alguno de sus parámetros, puede elegirse una muestra representativa de la población y aplicar las fórmulas de sus valores estadísticos. Este tipo de operación se denomina estimación paramétrica.
Al realizar una estimación paramétrica, pueden obtenerse dos tipos de resultados:
• Estimación puntual, con un único valor para el parámetro desconocido.
•Intervalo de confianza, que ofrece para dicho parámetro un rango de valores comprendidos entre dos límites.
Cálculo de intervalos de confianza
En una estimación paramétrica, el intervalo de confianza [a, b] debe contener en su interior a la media de la población m con una probabilidad igual a 1 - a, expresión que se conoce como nivel de confianza. Es decir:

En una distribución muestral delas medias con media poblacional m, desviación típica poblacional s, tamaño de la muestra n, media muestral e intervalo de confianza predeterminado 1 - a (expresado en porcentaje; por ejemplo, 95%), es posible calcular el intervalo de confianza a partir de la expresión:


El intervalo de confianza de la distribución de la figura para un nivel de confianza 1 - es el formado por[-z/2, +z/2].En una distribución muestral de las proporciones de tipo N (p, ), puede determinarse el intervalo de confianza, para el cual existe una proporción p de elementos que poseen una cierta característica, a partir de una muestra representativa, donde la proporción es p’, por medio de la siguiente expresión:

Contraste de hipótesis
Otra operación común en el manejo de distribuciones muestrales esla que consiste en contrastar una hipótesis de partida a través de los resultados de una muestra obtenida de una población estadística. El procedimiento que se sigue consta de los pasos siguientes:
• Proponer una hipótesis que se considera como verdadera, llamada hipótesis nula.La inversa de la hipótesis nula se llama hipótesis alternativa.
• Definir las leyes de probabilidad de la poblacióny de la muestra (en general, se considera una distribución normal).
• Determinar la zona de aceptación de la hipótesis nula, mediante intervalos de confianza.
• Fijar posibles zonas de rechazo, donde no se admite la hipótesis nula, que se conocen genéricamente como región crítica.
Cuando la región crítica está situada a los dos lados de la zona de aceptación de la hipótesis nula, el...