estadistica

Rosario, Santa Fe, Argentina
autoras: GABRIELA HUTT, MARIA BELEN MARMIROLI - gabyta_rc@hotmail.com

Estadistica general
Bibliografia: cuadernillos de Metodos Estadisticos de la UNR
UNIDAD 1: Papel de la estadística en la toma de decisiones
(cuadernillo 1 y 2)
La estadística y el método científico: La estadística es la ciencia de los datos, y está
asociada al método científico porque ambosnos proveen un conjunto de principios y
procedimientos que tienden a reducir la incertidumbre mediante la obtención, resumen y
análisis de la información facilitando la toma de decisiones.
Hipótesis estadísticas:
Hipótesis nula: es la afirmación de que nada esta sucediendo, no existe diferencia ni
discrepancia con lo que se afirma.(H0)
Hipótesis alternativa: es la afirmación que elinvestigador espera que sea cierta. Es lo
contrario a la hipótesis nula. (H1)
La hipótesis que se investiga por lo común es la que se expresa como H1 y se llega a la
conclusión de que la hipótesis investigada es verdades cuando se rechaza la H0
Una hipótesis será rechazada si se puede demostrar estadísticamente que lo datos
observados son muy poco probables de ocurrir si la teoría fuera cierta. Aquíse dice
que los datos observados son estadísticamente significativos.
En estadística se recomienda decir “no rechazo de H0” en lugar de “acepto H0” porque si
se acepta la hipótesis nula se corre el riesgo de cometer un error de tipo 1. El no rechazo
de H0 significa solamente que la evidencia muestral no es lo suficientemente fuerte como
para llevar a su rechazo.
Errores:
• Tipo 1) Es elerror que se comete cuando se rechaza H0, siendo ella cierta. (e1)
• Tipo 2) Es el error que se comete cuando no se rechaza H 0 y siendo ella falsa,
consecuentemente H1 cierta. (e2)
Para evitar cometer errores se debería minimizar Pe1 (Probabilidad de cometer un e1) y
Pe2 (Probabilidad de cometer e2) a la vez hasta llevarlos a 0, esto es imposible. Pero se
han desarrollado dos técnicas deminimizar las probabilidades lo mas posible.
Técnicas:
1) Se elige un número alfa (nivel de significación) entre 0 y 1 (0 ≤ α ≤ 1). Con el
nivel de significación se determina la región de rechazo o regla de decisión. Y
debe cumplirse que Pe1 < α
2) P-Valué: es la probabilidad asociada a la información. La regla de decisión es
rechazar H0 si P-Valué ≤ α . Cuanto mayor sea P-Valué mayor es laevidencia a
favor de H0.
Ensayos de Hipótesis: Clasificación.
- Unilateral: (>,)
 Por izquierda (0 2) el area debajo de la f (x) es 1
Media: es el punto de equilibrio de la f(x) de densidad P.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL:
Ensayo de Bernoulli: son experimentos en donde se pueden presentar solamente 2
resultados, éxito o fracaso, donde la probabilidad de éxito se simboliza P. Esta es la base
de ladistribución binomial de variables aleatorias.
VARIABLES ALEATORIAS BINOMIALES X:
Es el numero de exitos en n repeticiones independientes de Bernoulli donde c/ prueba
tienen una probabilidad de éxito p.
1-el experimento consiste en n repeticiones idénticas e independientes.
2-cada prueba tiene 2 posibles resultados (éxito o fracaso)
3-la probabilidad de éxito p, permanece constante p/ cadaprueba
4-la variable aleatoria binomial x es el numero de exitos en n pruebas XnB(n;p)
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Formula
Ver en el cuadernillo

UNIDAD 5: Distribuciones de probabilidad. (Cuadernillo 5)
Modelo: Representación simplificada de un objeto del mundo real o de un fenómeno.
Habitualmente están simplificados y representan solo ciertas características
sobresalientes del objeto o fenómeno.Algunas técnicas estadísticas para la toma de
decisiones requieren que hagamos unos supuestos sobre la población de la que se
obtuvieron los datos. Estos supuestos generalmente se establecen en términos de un
modelo para la población.
Supongamos que queremos estudiar una población y que cada unidad de la misma toma
un valor para una variable determinada. Un modelo estadístico para esa...