Pruebas no parametricas

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Universidad Insurgentes Plantel Tlalnepantla

Blas Bernal Peña
Gisel Peña Lezama
Mary Carmen Navarro Solórzano
Estadísticas II
Pruebas No Paramétricas
Profesor: Ing. Alejandro MartínezPruebas No Paramétricas

Introducción

Los métodos de estadística inferencial presentados a través del curso, son llamados métodos paramétricos porque ellos son basados en muestreo de una poblacióncon parámetros específicos, como la media (μ), la desviación estándar (σ) o la proporción (p). Estos métodos paramétricos usualmente tienen que ajustarse a algunas condiciones completamente estrictas,así como el requisito de que los datos de la muestra provengan de una población normalmente distribuidas. Esta sección presenta los métodos no paramétricos, los cuales no tienen tales estrictosrequisitos.
DEFINICIÓN |
Las pruebas paramétricas requieren supuestos acerca de la naturaleza o forma de las poblaciones involucradas. Las pruebas no paramétricas no requieren estos supuestos.Consecuentemente, las pruebas no paramétricas de hipótesis son frecuentemente llamadas pruebas de libre distribución. |

Aunque el término no paramétrico sugiere que la prueba no está basada en unparámetro, hay algunas pruebas no paramétricas que dependen de un parámetro tal como la media. Las pruebas no paramétricas, sin embargo, no requieren una distribución particular, de manera que algunas vecesson referidas como pruebas de libre distribución. Aunque libre distribución es una descripción más exacta, el término no paramétrico es más comúnmente usado. Las siguientes son las mayores ventajas ydesventajas de los métodos no paramétricos.

Ventajas de los Métodos No Paramétricos

1. Los métodos no paramétricos pueden ser aplicados a una amplia variedad de situaciones porque ellos notienen los requisitos rígidos de los métodos paramétricos correspondientes. En particular, los métodos no paramétricos no requieren poblaciones normalmente distribuidas.
2. Diferente a los métodos...
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