Reporte de investigación del tema “Prueba de Fisher para varianzas iguales y poblaciones normales

ÍNDICE Pág. Introducción ……………………………………………………….. 2 Hipótesis estadísticas …………………………………. Características de la distribución f ……………………… 3 Análisis de varianza ………………………
Uso de la tabla de f delanálisis de variancia (anova)………. 4 Cálculo de la razón f a partir de datos muéstrales…………… 5
¿Cuándo usar lla distribución f de fisher? …………… Conclusión ………………………………… 6 Bibliografía …………………………………
1INTRODUCCIÓN Distribución f de fisher recibió este nombre en honor a sir Ronald Fisher, uno de los fundadores de la estadística moderna. La prueba f se utiliza principalmente para probar la igualdadentre dos varianzas poblacionales que provienen de poblaciones que tiene una distribución normal. CONTENIDO HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS Una hipótesis estadística es una asunción relativa a una o variaspoblaciones, que puede ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se pueden contrastar con la información extraída de las muestras y tanto si se aceptan como si se rechazan se puede cometer un error. Lahipótesis formulada con intención de rechazarla se llama hipótesis nula y se representa por H0. Rechazar H0 implica aceptar una hipótesis alternativa (H1).Fisher realizó muchos avances en laestadística, siendo una de sus más importantes contribuciones, la inferencia estadística creada por él en 1920. Student y Ronald Fisher iniciaron una nueva era en el estudio de las distribuciones muestrales.Ronald Aylmer Fisher encontró en muestras procedentes de una población normal, la distribución del coeficiente de correlación, los coeficientes de regresión, los coeficientes de correlación múltiple y deproporción de variables conocida por el nombre de F. Esta distribución de probabilidad se usa como estadística prueba en varias situaciones. Se emplea para probar si dos muestras provienen depoblaciones que poseen varianzas iguales. Esta prueba es útil para determinar si una población normal tiene una mayor variación que la otra y también se aplica cuando se trata de comparar simultáneamente...