teoria de colas


Nombre de la escuela instituto tecnológico de chihuahua 2
Materia estadística para la administración 2
Nombre del tema unidad 4,5 estadísticas no paramétrica
Nombre del alumno José Alfredo Carrasco robledo
Carrera Lic. De administración en recursos humanos
Nombre del maestro Héctor González
Fecha de entrega 2/12/13




introducción
En estepresente trabajo vamos a realizar los siguientes puntos de la unidad de la estadística no paramétricas que es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos a continuación se mostraran sus respectivos puntos que son

4.2 métodos estadísticos para métricos


4,3 prueba de rachas para aleatoriedad4.4 una muestra de una prueba de signos


4.5 una muestra de prueba de wilcoxon


4.6 dos muestras prueba de mann whitney


4.7 observaciones pareadas prueba de signos


4.8 observaciones pareadas de prueba de wilcoxon




4.2 métodos estadísticos paramétricos contra no paramétricos
Es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuyadistribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo. Las principales pruebas noparamétricas son las siguientes:
Prueba χ² de Pearson
Prueba binomial
Prueba de Anderson-Darling
Prueba de Cochran
Prueba de Cohen kappa
Prueba de Fisher
Prueba de Friedman
Prueba de Kendall
Prueba de Kolmogórov-Smirnov
Prueba de Kruskal-Wallis
Prueba de Kuiper
Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon
Prueba de McNemar
Prueba de la mediana
Prueba de Siegel-Tukey Coeficiente decorrelación de Spearman
Tablas de contingencia
Prueba de Wald-Wolfowitz
Prueba de los signos de Wilcoxon
La mayoría de estos test estadísticos están programados en los paquetes estadísticos más frecuentes, quedando para el investigador, simplemente, la tarea de decidir por cuál de todos ellos guiarse o que hacer en caso de que dos test nos den resultados opuestos. Hay que decir que, para poderaplicar cada uno existen diversas hipótesis nulas que deben cumplir nuestros datos para que los resultados de aplicar el test sean fiables. Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con el que mejor convenga para la investigación sin verificar si se cumplen las hipótesis necesarias. La violación de las hipótesis necesarias para un test invalida cualquier resultado posterior y son unade las causas más frecuentes de que un estudio sea estadísticamente incorrecto. Esto ocurre sobre todo cuando el investigador desconoce la naturaleza interna de los test y se limita a aplicarlos sistemáticamente.
4.3 prueba de rachas para aleatoriedad
Esta prueba se basa en datos muéstrales que tienen dos características y analiza rachas de esas características para determinar si las rachasparecen ser el resultado de algún proceso aleatorio, o si las rachas sugieren que el orden de los datos no es aleatorio.
Una racha es una secuencia de datos que tienen la misma característica; la secuencia es precedida y seguida por datos con una característica diferente o por ningún dato en absoluto.
La prueba de rachas utiliza el número de rachas en una secuencia de datos muéstrales para probar laaleatoriedad del orden de los datos.
El principio fundamental de la prueba de rachas puede establecerse brevemente como sigue:
Rechace la aleatoriedad si el número de rachas es muy bajo o muy alto
Requisitos
1. Los datos muéstrales están acomodados de acuerdo con algún esquema de orden, por ejemplo, el orden en el que se obtuvieron los valores muéstrales
2. Cada valor de los datos se...