...:::[T]ii[e]ss[t]o o]:::...

ESTADISTICAS
Estadisticas Estadísticas
Descriptivas inferencia
Intervalos dede confianza,
* muestra grande
*muestra chica
Prueba de hipótesisPARAMETROS
X=media aritmética muestra
M=media poblacional
deviación estándar poblacional
desviación estándar muestra
vananza poblacional
S2vananca muestra
nivel de significación (significancia)
P=nivel de confianza
U=grados de libertad
M1=diferencia de medios cuando X.>X2
M2=diferencia de medios cuando X,>X
N=tamaño de la muestraMuestra grande> 30 o mas datos entre mas
muestra chica >1 A 29 datos no mas!
-n>30(mayor)
-simétrica
-para 1 ò 2 medidas

Distribución T-student
-n<30
-simétrica
para 1 ò 2 medidas
-V=n-1 grado de libertad
-para cualquier valor

GRADOS DE LIBERTAD
En estadística, grados de libertad es un estimador del número de categorías independientes en un test particular oexperimento estadístico. Se encuentran mediante la fórmula n − r, donde n=número de sujetos en la muestra (también pueden ser representados por k − r, donde k=número de grupos, cuando se realizan operaciones con grupos y no con sujetos individuales) y r es el número de sujetos o grupos estadísticamente dependientes.
Cuando se trata de ajustar modelos estadísticos a un conjunto de datos, losresiduos -expresados en forma de vector- se encuentran habitualmente en un espacio de menor dimensión que aquél en el que se encontraban los datos originales. Los grados de libertad del error los determina, precisamente, el valor de esta menor dimensión
Ya que existen variables con valores superiores e inferiores a la media muestral. Esto también significa que los residuos están restringidos aencontrarse en un espacio de dimensión n − 1 (en este ejemplo, en el caso general a n − r) ya que, si se conoce el valor de n − 1 de estos residuos, la determinación del valor del residuo restante es inmediata. Así, se dice que "el error tiene n − 1 grados de libertad" (el error tiene n − r grados de libertad para el caso general

59 41 78 77 89 intervalo de confianzapara 1media
70 52 41 30 52 (muestra grande)
41 62 52 41 77
52 59 57 52 44
60 41 61 59
94 77 29 63
78 82 50 47

Datos =(59-58.343)2+(70-58.343)2/32
N=32 =8545.218768 /32
P=95% =267.0380865
X=58.343 =16.341&=16.341
=1-P =1 -0.95 =0.05
&/2 = 0.05/2 =0.025
Z &/2 =1.96
Tabla = 1-0.25 =0975
(58.343)-(1.96)16.341 <M< (85.343)+(1.96)16.341
32 32
58.343-5.661<M<58.343+5.661
52.682<M<64.004
DISTRIBUCIÓN NORMAL
La tabla de distribución normal presenta las soluciones a esta integral paradistintos valores de X, hay varios modelos de tabla de este tipo, así, algoritmos para su calculo por ordenar, podemos ver un ejemplo de este tipo de tablas.
DISTRIBUCION T DE STUDENT
Para el cálculo de esta integral existen distintos tipos de tabla de distribución t de student, en la que para distintos valores de n y x se pueden buscar su probabilidad acumulada p.

24 51 60 77 68...