INFORME DE INSTRUMENTACION 5

UNIVERSIDAD SANTA MARÍA LA ANTIGUA
FACULTAD DE INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA
INSTRUMENTACION ELECTRÓNICA





INVENSTIGACION 5





HECHO POR:
PAOLA VARGAS 065018716






PANAMÁ 15 DE JUNIO DEL 2015
INTRODUCCION

A continuación se presentará el tema de métodos estadísticos para el procesamiento de datos experimental, donde se incluirá la definición de los siguientestópicos: estimación de parámetros de distribuciones normales; definición de resultados; construcción de intervalos de confianza; métodos para probar la hipótesis sobre las formas de la función de distribución de una cantidad aleatoria; métodos de prueba para la homogeneidad de una muestra; estimación de parámetros de distribuciones no normales.

Un objetivo común para un proyecto deinvestigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias deuna variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo.











ESTIMACION DE PARÁMETROS DE DISTRIBUCIONES NORMALES

La teoría clásica de la Inferencia Estadística trata de los métodos por los cuales se selecciona una muestra deuna población y, basándose en las pruebas de las muestras, se trata de:
Estimar el valor de un parámetro desconocido, por ejemplo q .
Verificar si q es o no igual a cierto valor predeterminado, por ejemplo q 0.
El primero de estos dos procedimientos, de inferir de una muestra a una población, se llama estimación de un parámetro; el segundo, prueba de una hipótesis acerca de un parámetro.
Dentrodel primer procedimiento, la estimación de un parámetro puede tener por resultado un solo punto (estimación puntual), o un intervalo dentro del cual exista cierta probabilidad de encontrarlo (estimación por intervalos).
Un estimador puntual es un único punto o valor, el cual se considera va a estimar a un parámetro. La expresión E() = m sugiere que el único valor de es un estimador puntualinsesgado o no viciado de m .
Un estimador por intervalo se construye sobre el concepto de un estimador puntual, pero además, proporciona algún grado de exactitud del estimador. Como el término lo sugiere, un estimador por intervalo es un rango o banda dentro de la cual el parámetro se supone va a caer.
En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribucióngaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos reales.




CONSTRUCCION DEL INTERVALO DE CONFIANZA

En el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.
Laprobabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1-. La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza . Generalmente se construyen intervalos con confianza 1-=95% (o significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos con =10% o =1%.
Para construir un intervalo de confianza,se puede comprobar que la distribución Normal Estándar cumple 1:
P(-1.96 < z < 1.96) = 0.95

Esto se puede comprobar con una tabla de probabilidades o un programa computacional que calcule probabilidades normales.
Luego, si una variable X tiene distribución N(,), entonces el 95% de las veces se cumple:

Despejando en la ecuación se tiene:

El resultado es un intervalo que incluye al el 95% de...