estadistica inferencial

ESTADÍSTICA INFERENCIAL
















INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIVERSIDAD DEL TOLIMA IDEAD
ADMINISTRACIÓN FINANCIERA
AÑO 2014



ESTADÍSTICA INFERENCIAL



GRUPO 03









INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIVERSIDAD DEL TOLIMA IDEAD
ADMINISTRACIÓN FINANCIERA
AÑO 2014


PREGUNTAS GENERADORAS
NUCLEO PROBLEMICO 1

La prueba de Chi- cuadrado(X2), permite calcular la probabilidad de obtener resultados que únicamente por efecto del azar se desvíen de las expectativas en la magnitud observada si el modelo es correcto. Para realizar una prueba de Chi-cuadrado, el primer paso es comparar el número de individuos observado en cada categoría con los números esperados considerando el tamaño de la muestra y el modelo propuesto. Lasdesviaciones son elevadas al cuadrado y divididas por los valores esperados, lo cual proporciona un valor de Chi-cuadrado. Se utiliza el número de individuos y no las proporciones, X2 toma en consideración el tamaño de la muestra.

La fórmula para X2 es como se indica a continuación:


El siguiente paso es determinar los grados de libertad. Los grados de libertad son el número de categorías oclases variables independientes que existe. Generalmente, esto es igual a uno menos el número total de clases. Por ejemplo, si hay dos clases de semillas, amarillas y verdes, únicamente una de ellas es variable independientemente una vez se conozca el número de semillas amarillas en un tamaño de muestra determinado, también se conoce el número de semillas verdes. Por lo tanto, los grados de libertad eneste ejemplo son uno.

El paso final en la aplicación de la prueba de Chi-cuadrado es buscar el valor de Chi-cuadrado y los grados de libertad en una tabla o grafica como las que se presentan a continuación y determinar el valor de la probabilidad. Este valor es la probabilidad de que el azar por sí mismo pudiera ser responsable de una desviación tan grande o mayor que la observada, si lahipótesis es correcta. Si la probabilidad es alta se considera que los datos están de acuerdo con el modelo, lo cual no prueba que el modelo sea correcto, sino que simplemente no se puede demostrar que sea incorrecto. Si la probabilidad es baja, la desviación no es debida al azar y se considera que los datos no respaldan el modelo.

Seguidamente se tiene que decidir qué tan baja probabilidad esposible aceptar antes de rechazar el modelo propuesto. Generalmente, el nivel de confianza escogido es de 5%. Si la probabilidad es menor de 0.05, la diferencia es “significativa”, y si es menor de 0.01, esta es considerada “altamente   significativa”. Las probabilidades en estos intervalos generalmente causan el rechazo de un modelo, sin embargo, el rechazo de la hipótesis al nivel del 5% significaque se rechazan hipótesis correctas 5% de las veces.

¿Cuáles son las características y Propiedades de la distribución F?
Características
Una variable con distribución f es siempre positiva por lo tanto su campo de variación es 0 ‘’ f ´´
La distribución de la variable es asimétrica, pero su asimetría disminuye cuando aumentan los grados de libertad del numerador y denominador.
Hay unadistribución f por cada par de grados de libertad.
En teoría de la probabilidad y la estadística, la distribución f es una distribución de probabilidad continua. También se conoce como distribución f de shedecor o la distribución de Fisher-Snedecor surge la distribución f con frecuencia como la distribución nula de una estadística de prueba, lo más notablemente en el análisis de una variable f sedefine como el cociente entre dos variables ji-cuadrado divididas por sus correspondientes grados de libertad

Fisher-Snedecor

Función de densidad de probabilidad

Función de distribución de probabilidad
Parámetros
 grados de libertad
Dominio

Función de densidad (pdf)

Función de distribución (cdf)

Media
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Moda
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Varianza
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Coeficiente de simetría

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