Estadisticas

FACULTAD DE ECONOMÍA

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

ESTADISTICA APLICADA I

II SEMESTRE

TEMA:
100 Ejercicios Estadísticos

INTEGRANTES:
* Kiara Espinales
* Génesis Macías
* Lissett Marcillo

PROF: JOSÉ AVADI
PARALELO A

2010
Tabla de Contenido
Introducción 4
Distribuciones de Probabilidad Discreta 5
DISTRIBUCIÓN DE POISSON 5
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL 6
DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA7
Distribución Continua 11
Modelos de distribución de probabilidad de variables continuas 11
Distribución de Muestreo 13
MÉTODOS DE MUESTREO 13
DISTRIBUCIONES DE MUESTREO 14
Distribución de Medias Muéstrales 14
Parámetros Muéstrales 14
Teorema Central del Límite 15
Intervalo de confianza 15
Intervalo de Confianza para una Proporción 15
Intervalos de Confianza para la Distribución Normal16
Prueba de Hipótesis 17
PROCEDIMIENTO DE 5 PASOS PARA PROBAR UNA HIPOTESIS 17
PASO 1.- PLANTEAMIENTO DE HIPOTESIS. 18
PASO 2.- NIVELES DE SIGNIFICACION. 18
Tipos de errores 19
PASO 3.- ESTADISTICO DE PRUEBA 19
Tipos de prueba 19
PASO 4.- REGLA DE DECISION 20
PASO 5.- TOMA DE DECISION 21
Prueba Hipótesis para Media 21
Prueba Hipótesis para Proporción 23
Pruebas de hipótesis para lavarianza de una población 25
Conclusión 26

Referencias: 27
Distribuciones de Probabilidad Discreta 27
Poisson: 27
Binomial: 27
Hipergeometrica: 27
Distribución Continua 27
Distribución de Muestreo 28
Intervalos de Confianza o Estimación por Intervalos 28
Pruebas de Hipótesis 28

Introducción

Distribuciones de Probabilidad Discreta

DISTRIBUCIÓN DE POISSON

La distribución de Poisson,se aplica a varios fenómenos discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que ocurren 0, 1, 2, 3, ... veces durante un periodo definido de tiempo o en un área determinada) cuando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados por la distribución de Poisson incluyen:
* El número de autos que pasan através de un cierto punto en una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante un periodo definido de tiempo.
* El número de errores de ortografía que uno comete al escribir una única página.
* El número de llamadas telefónicas en una central telefónica por minuto.
* El número de servidores web accedidos por minuto.
* El número de mutaciones de determinada cadena de ADNdespués de cierta cantidad de radiación.
* El número de núcleos atómicos inestables que decayeron en un determinado periodo de tiempo en una porción de sustancia radiactiva. La radiactividad de la sustancia se debilitará con el tiempo, por lo tanto el tiempo total del intervalo usado en el modelo debe ser significativamente menor que la vida media de la sustancia.
* El número de estrellasen un determinado volumen de espacio.
* La distribución de receptores visuales en la retina del ojo humano.
* La inventiva de un inventor a través de su carrera.
Propiedades de un proceso de Poisson
1. La probabilidad de observar exactamente un éxito en el segmento o tamaño de muestra n es constante.
2. El evento debe considerarse un suceso raro.
3. El evento debe seraleatorio e independiente de otros eventos
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

Esta es una distribución importante y de uso frecuente. Corresponde a un experimento de Bernoulli en el que es de interés la variable aleatoria relacionada con la cantidad de éxitos que se obtienen en el experimento.
Características de un Experimento Binomial:
a) Se realiza una cantidad finita de ensayos: n
b)Cada ensayo tiene únicamente dos resultados posibles: éxito o
fracaso
c) Todos los ensayos realizados son independientes
d) La probabilidad de ‘éxito’ en cada ensayo permanece constante: p

Algunos ejemplos de experimentos con estas características:
1) Observar si el resultado es ‘par’ o ‘impar’ en una serie de lanzamientos de un dado.
2) Observar la calidad...