Tesis

UNIVERSIDAD DEL GOLFO DE MEXICO.

TRABAJO:
INVESTIGACION ESTADISTICA.

CATEDRATICO:
ING. MARIA MARLEN URIBE ALVARADO.

ASIGNATURA:
ESTADISTICA 2.
FECHA DE ENTREGA:
08-OCT-2011
PRESENTA:
MARTIN ALEXANDER SANDOVAL ZAMBRANO.

CARRERA:
INGENIERIA INDUSTRIAL.

SEMESTRE:
3ERO. “U”
MODALIDAD:
SEMIESCOLARIZADO.


COATZACOALCOS VER.

INDICEINTRODUCCIÓN 4
UNIDAD I. REGRESION LINEAL SIMPLE 5
TERMINOLOGIA DE LA REGRESION. 5
ESTIMACION DE PARAMETRO. 6
PRUEBA DE HIPOTESIS EN LA RLS 9
1.5.3 COEFICIENTE DE DETERMINACION. 10
1.6 CORRELACION 10
1.7 TRANSFORMACION LINEALES 11
UNIDAD II. REGRESION LINEAL MULTIPLE 12
Línea de Regresión: una línea ajustada a un grupo de puntos para estimar la relación entre dos variables. 13
2.1MODELOS DE REGRESION MULTIPLE. 13
ESTIMACION DE PARAMETROS 13
2.4.1 COEFICIENTE DE DETERMINACION MULTIPLE 14
UNIDAD III. DISENO DE EXPERIMENTOS DE UN FACTOR. 15
3.1 ANALISIS DE VARIANZA EN LA CLASIFICACION DE UN SOLO SENTIDO 15
3.2 ANALISIS DEL MODELO DE EFECTOS FIJOS 15
3.2.1 DESCOMPOSICION DE LA SUMA TOTAL DE CUADRADOS. 16
3.2.2 ANALISIS ESTADISTICO 17
3.2.3. ESTIMACION DE LOSPARAMETROS DEL MODELO 17
3.2.4 EL CASO DE BALANCEADO 20
3.3 COMPARACION ENTRE LAS MEDIAS DE LOS TRATAMIENTOS. 20
3.3.1 CONTRASTES ORTOGONALES 20
3.3.2 METODO DE SHEFFE PARA COMPARACION DE CONTRASTE 21
3.3.5 PRUEBA DE NEWMAN – KEULS 23
3.3.6 PRUEBA DE TUKEY 23
3.4 EL MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS 24
3.5 VERIFICACION DE LA ADECUACION DEL MODELO 25
3.5.2 LA SUPOSICION DE NORMALIDAD 263.5.3 TRAZADO DE LOS RESIDUOS EN SECUENCIA DE TIEMPO 27
3.5.4 TRAZADO DE LOS RESIDUOS CONTRA VALORES AJUSTADOS 27
3.5.5 PRUEBA DE BARTLETT PARA IGUALDAD DE VARIANZAS 28
UNIDAD IV DISEÑO EN BLOQUES 28
4.1 EL DISEÑO EN BLOQUE TOTALMENTE ALEATORIO. 28
4.1.1 ANALISIS ESTADISTICO. 29
4.2 VERIFICACION DE LA ADECUACION DEL MODELO. 29
LOS MODELOS LINEALES GENERALIZADOS. 29
EVALUACIÓN DELMODELO. 30
BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO. 30
ADECUACIÓN DEL MODELO. 31
4.2.1 GENERACION DE LOS RESIDUOS 31
Residuos peligrosos y de manejo especial. 31
4.2.2 LA SUPOSICION DE LA NORMALIDAD. 32
4.2.3 TRAZADO DE LOS RESIDUOS CONTRA TRATAMIENTO. 32
4.2.5 ESTIMACION DE VALORES PERDIDOS. 33
¿En qué medida los datos perdidos pueden afectar los resultados? 33
4.3 EL DISEÑO CUADRADO LATINO.34
Ventajas 34
Desventajas 34
Restricciones 34
4.4 EL DISEÑO CUADRADO GRECO-LATINO. 34
UNIDAD V. INTRODUCCION A LOS DISENOS FACTORIALES. 36
5.1 DEFINICIONES Y PRINCIPIOS BASICOS. 36
5.2.1 ANALISIS ESTADISTICO DEL MODELO DE EFECTOS FIJOS. 37
5.2.2 COMPARACIONES MULTIPLES 37
5.2.3 VERIFICACION DE LA ADECUACION DEL MODELO 38
5.2.5 UNA OBSERVACION POR CELDA. 39
CONCLUSIÓN 40REFERENCIA BIBLIOGRAFICA. 41

INTRODUCCIÓN

De hoy en día una de las áreas de las ciencias exactas que dan resultados contundentes y que sirven de parámetros, de bases para la realización de cualquier planeación, proyecto o investigación es sin lugar a duda la estadística.
Con ella se pueden obtener un historial de cualquier variable, así mismo se presentan una serie de datos que hacen que sele dé un giro radical a lo que se investiga, a lo que se desarrolla. Éstos datos dependerán de lo que se éste desarrollando, con la idea de proporcionar información más exacta y verídica
Por otra parte la estimación es importante en la obtención de resultados ya que es prácticamente obtener una muestra de algún dato relevante, o información más específica. La complementa el parámetro que es unadeterminación de la información.
De igual forma, la prueba de hipótesis es parte del proceso que comienza con una suposición, llamada hipótesis, que hacemos con respecto a un parámetro de población. Después recolectamos datos de muestra, producimos estadísticas de muestra y usamos esta información para decidir qué tan probable es que sea correcto nuestro parámetro de población acerca del cual...