Formulario Temas 1 y 2

Páginas: 72 (17922 palabras) Publicado: 24 de octubre de 2015
1
ESTADÍSTICA APLICADA
RESUMEN Y FORMULARIO - TEMAS 1 y 2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

UNIVERSIDAD RAFAEL URDANETA

CÓDIGO:

VICE-RECTORADO ACADÉMICO

H.C.:

FACULTAD DE CS. POLÍTICAS, ADMINISTRATIVAS Y SOCIALES

CARÁCTER:

OBLIGATORIA

ESCUELA DE PSICOLOGÍA

UBICACIÓN:

TERCER SEMESTRE

PROFESOR: JUAN DIEGO HERNÁNDEZ LALINDE

PRELACIÓN

ESTADÍSTICA GRAL.

CÁTEDRA: ESTADÍSTICA APLICADASECCIÓN(ES):

ÁREA CURRICULAR: MATEMÁTICA

CURSO(S):

CARRERAS ASOCIADAS: PSIC., ADMON. Y CONTADURÍA

PERÍODO(S):

323T02
3 HORAS TEÓRICAS

A, C
697951, 697949
2015-A

RESUMEN Y FORMULARIO - TEMAS 1 y 2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
1.1. Inferencia estadística mediante la distribución normal estándar
1.1.1. Casos 1, 2, 6 y 7
En estos casos el interés recae en inferir sobre parámetros de centralización, es decir,sobre la media o las
medias poblacionales cuando aplican las condiciones del teorema del límite central y puede emplearse la
distribución normal estándar (véase tabla 1).

Tabla 1. Casos para inferir sobre la(s) media(s) mediante la normal estándar
Hipótesis nula

Hipótesis alternativa

Est. de prueba

Región crítica

⁄√
̅

Caso 1
̅

̅

⁄√
̅

⁄√




Cualquier
conocida
Caso 2

⁄√
̅

̅



grandedesconocida

| |
( ̅

Caso 6

̅ )


Cualquier
y
y
conocidas

( ̅

Caso 7
y
y

Intervalos de confianza

grandes
desconocidas

̅ )


̅

⁄√
̅

⁄√

( ̅

̅ )



( ̅

̅ )







( ̅

̅ )







( ̅

̅ )

( ̅

̅ )

√ ⁄



( ̅

̅ )

√ ⁄







√ ⁄



PREPARADO POR: JUAN DIEGO HERNÁNDEZ LALINDE

2
ESTADÍSTICA APLICADA
RESUMEN Y FORMULARIO - TEMAS 1 y 2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

1.1.2. Casos 5y 12
En estos casos el interés recae en inferir sobre parámetros de proporción, es decir, sobre la proporción o las
proporciones poblacionales cuando los tamaños muestrales son grandes y

(véase tabla 2).

Tabla 2. Casos para inferir sobre la(s) proporción(es) mediante la normal estándar
Hipótesis nula

Hipótesis alternativa

Est. de prueba

Región crítica

Intervalos de confianza

̂
Caso 5

√grande

√ ̂ ̂⁄
̂




̂

̂

√ ̂ ̂⁄
̂

√ ̂ ̂⁄

| |
̂
√ ̂̂(

Caso 12
y

̂

( ̂

̂ )

( ̂

̂ )



( ̂

̂ )



̂ ̂



)

̂ ̂

̂ ̂

̂ ̂

̂ ̂

̂ ̂

grandes
̂

1.2. Inferencia estadística mediante las distribuciones Ji-Cuadrada y F-Snedecor
1.2.1. Casos 4 y 11
En estos casos el interés recae en inferir sobre la dispersión, es decir, sobre la varianza o las varianzas
poblacionales cuando puedenemplearse las distribuciones Ji-Cuadrada o F-Snedecor (véase tabla 3).

Tabla 3. Casos para inferir sobre la(s) varianza(s) mediante la Ji-Cuadrada o la F-Snedecor
Hipótesis nula

Hipótesis alternativa

Est. de prueba

Región crítica

Intervalos de confianza
(

(

Caso 4

)



;



)

(

(

Caso 11
Cualquier

;



)


)

Cualquier



(





)



y

PREPARADO POR: JUAN DIEGO HERNÁNDEZ LALINDE

3ESTADÍSTICA APLICADA
RESUMEN Y FORMULARIO - TEMAS 1 y 2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

1.3. Inferencia estadística mediante la distribución T-Student
1.3.1. Casos 3, 8, 9 y 10
En estos casos, el interés recae en inferir sobre parámetros de centralización, es decir, sobre la media o las
medias poblacionales cuando no aplican las condiciones del teorema de límite central y debe emplearse la
distribuciónT-Student (véase tabla 4).

Tabla 4. Casos para inferir sobre la(s) media(s) mediante la T-Student
Hipótesis nula

Hipótesis alternativa

Est. de prueba

Intervalos de confianza

⁄√

̅

Caso 3

̅



pequeña
desconocida

( ̅

pequeñas
descon.

(


̅

⁄√
̅

⁄√

̅ )


Caso 8
y

Región crítica

)

(

)

( ̅

̅ )

√ ⁄



( ̅

̅ )

√ ⁄



( ̅

̅ )

√ ⁄



( ̅

̅ )

√ ⁄

( ̅

̅ )

√ ⁄



( ̅

̅)

√ ⁄



| |
( ̅
Caso 9
y

̅ )


pequeñas
descon.

(
(
(

)
)
)

(
(

)
)

̅
Caso 10
Cualquier

̅

⁄√



y



̅

⁄√
̅

⁄√

1.4. Valor-P
En muchas situaciones prácticas, el establecimiento a priori de la región crítica por parte del analista no
satisface necesariamente las posturas de otros investigadores. Asimismo, muchas condiciones experimentales
llevan a escenarios en los que no está...
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