estadistica


UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE ALTAMIRA

Organismo Público Descentralizado del Gobierno del Estado de Tamaulipas



MANTENIMIENTO INDUSTRIAL

PORFESOR:
ANGELA LILIANA CASTILLO FLORES

MI 7A
CONCEPTOS DE ESTADISTICA


JORGE DE JESUS MENDOZA GARCIA


ESTADISTICA





ALTAMIRA, TAMAULIPAS MARZO 2013



Blvd. de los Ríos Km. 3+100, Puerto Industrial Altamira,89608, Altamira, Tam. Tel/Fax (833) 260 0252


Valor de P:
En contrastes de hipótesis, en Estadística, el valor p (a veces conocido simplemente como la p, valor p, o bien directamente en inglés p-value) está definido como la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el que realmente se ha obtenido (valor del estadístico calculado), suponiendo que la hipótesis nula es cierta.Es fundamental tener en cuenta que el valor p está basado en la asunción de la hipótesis de partida (o hipótesis nula).

Muestra:
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población,para lo cual deben ser representativas de la misma.

Muestra dependiente:
Las muestras independientes se caracterizan por que se hace una medición después de una intervención y de nuevo se realiza una medición. Las muestras en pares también son dependientes ya que en un mismo individuo u objeto es miembro de ambas cosas.
Muestra independiente:
Hipótesis:
Una hipótesis es una suposición. Es unaidea que puede o no ser verdadera, basada en información previa. Su valor reside en la capacidad para establecer más relaciones entre los hechos y explicar el por qué se producen.
Normalmente se plantean primero las razones claras por las que uno cree que algo es posible
Hipótesis estadísticas:
Hipótesis Estadísticas. Una hipótesis estadística expresa en términos o símbolos estadísticos losanteriores tipos de hipótesis. Se pueden expresar en términos de:
c1) Estadísticas de Estimación. Diseñadas para evaluar la suposición respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos o unidades de análisis.
c2) Estadísticas de Correlación. Traduce o transforma una situación de correlación entre dos o mas variables a la simbología estadística propia de las pruebasestadísticas de correlación.

c3) Estadísticas de la Diferencia de Medias u otros Valores. En este tipo de hipótesis se compara una estadística entre dos o mas grupos.
Es un ejemplo de hipótesis estadística la siguiente:
La hipótesis “No hay relación entre el aprendizaje (mayor cantidad de impresiones por hora) y el costo por unidad impresa en la compañía Ediciones Tarahumara”, se expresa como unahipótesis estadística de la siguiente manera:
Hipótesis nula: Ho: rxy = 0 (no hay relación entre...)
Hipótesis alternativa: H1: rxy  0 (existe relación entre...)
Error tipo I y error tipo II
En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula () siendo estaverdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.
En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) ofalso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.
Parámetro y estadístico:

Sesgo positivo y negativo
Cuando representamos el comportamiento...