Pocos Lo Saben

Contenido
ESTADÍSTICAS DE PRUEBA 4
TIPOS DE DATOS EN ESTADÍSTICA 5
ESTADÍSTICA INFERENCIAL 6
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 7
Ejemplo 8
DISTRIBUCIÓN NORMAL 13
Ejemplo 13
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL 17
Ejemplo 18
DISTRIBUCIÓN POISSON 20
Ejemplo 20
DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA 22
Ejemplo 22
COMPARACIÓN DE GRUPOS EN MINITAB 15 24
COMPARACIÓN DE DOS GRUPOS 24
Ejemplo: T-STUDENT 25Ejemplo: T-PAREADA 28
Ejemplo: WILCOXON 31
Ejemplo: T-STUDENT 34
COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS 37
Ejemplo: FRIEDMAN 38
Ejemplo: ANOVA-B! 41
Ejemplo: ANOVA 1 FACTOR 44

ESTADÍSTICAS DE PRUEBA

Los datos paramétricos se fundamentan en la media.
Los datos no paramétricos se fundamentan en la mediana.
TIPOS DE DATOS EN ESTADÍSTICA

Muestra parte de la población tomada de uncierto criterio.
Población totalidad de elementos que tiene una característica en común
Existen dos tipos de números:
* Continuo: valores intermedios entre los enteros.
* Discretos: solo números enteros.
La estadística a la vez se divide en:
* Estadística Descriptiva:
es aquella que nos dice como es la población o la muestra.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
describe las poblaciones através de las muestras.
Proceso:
* Inducir : nivel de confianza
* Deducir : probabilidad

Donde se describe poblaciones a través de las muestras.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
* Tamaño de ´población N. Desviación Estándar
* Tamaño de muestra n. Mediana, media, moda

Ademas se genera 2 elementos visuales
* Histograma.
* Graficade Cajas.
N
Población M= i=1Nxi ÷N Desviación Estándar = población: i=1N(xi-M)²
N
n
n-1
Muestra x= i=1nxi÷n Muestra S: i=1n( xi-x)²

Mediana
Es el dato que parte al 50% del total de los datos cuando estos han sido ordenados de menor a mayor.
Moda
Valor que más se repite.Ejemplo
Peso kg. |
60 | 100 |
54 | 68 |
50 | 49 |
51 | 90 |
55 | 70 |
68 | 59 |
59 | 82 |
| 60 |

Introducir estos datos en el programa Minitab :


Ir al menú Estadística – Estadística Básica—Mostrar –Estadística Descriptiva.



Para saber si los datos se distribuyen de forma normal existe la prueba de normalidad.
z=xi-xs Donde z=estadístico, S=desviación estándar.
Si los datos son normales podremos calcular la probabilidad.
Para comprobar si es normal ir al menú Estadística – Estadística Básica -- Prueba de Normalidad.


Donde la prueba de normalidad:
Anderson - Davling es: Exigente.
Ryan – Joiner es: Media.
Kolmogorov - Smirnov es: Relajado


DISTRIBUCIÓN NORMAL

Regla: La probabilidad delos estadísticos
Probabilidad menor a: 0.05 p < 0.05 = hay diferencia.
mayor a: 0.05 p > 0.05 =No hay diferencia.
Ejemplo
De un estudio de 16 personas que calzan de diferente numero.
4.5 | 3 | 6.5 | 3.5 | 8 | 7 | 6 | 4 |
4.5 | 8 | 8 | 5 | 5 | 8 | 4 | 4 |
a) ¿Cuál es la p de encontrar un alumno que calce del 4 o menos? Introducir datos en elprograma de la siguiente forma.
Donde Distribución Normal
Densidad de Probabilidad: exactitud.
Probabilidad Acumulada: no tan exacto.
Ir la menú Cal—Distribución probabilidad.—Normal:


p=.0.191015

b) ¿Cuantas personas son las que calzan del numero 4 ?
Frecuencia de teoría ft=N∙P donde N= numero de personas, y P= probabilidad.

ft=16×o.191015=3.056 = 3

c)¿Cuál es la p de encontrar 1 persona que calce más del 7?

La p se le resta a 1
1 - 0.789212 = 0.210788 * 16 = 3.372608
P = 3

d) ¿Cuál es la p de encontrar 1 persona que calce entre el 5 y el 7?

Se calcula la p de 5 y de 7 y una vez obtenidas de restan.
0.789212-0.376428= 0.4112784 ,
Nuestra p=4%

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
A partir de una población de 18...