unidad tres
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Prueba de hipótesis Intervalos de confianza Lic. Edgar mata 2 ´´a´´ procesos industriales
Introducción:
Dentro del estudio de la inferencia estadística, se describe como
se puede tomar una muestra aleatoria y a partir de esta
muestra estimar el valor de un parámetro poblacional en la
cual se puede emplear el método de muestreo y el teorema del
valor central lo que permite explicar como a partir de una
muestra se puede inferir algo acerca de una población, lo cual
nos lleva a definir y elaborar una distribución de muestreo de
medias muestrales que nos permite explicar el teorema del
limite central y utilizar este teorema para encontrar las
probabilidades de obtener las distintas medias maestrales de
una población.
Tenemos que empezar por definir que es una hipótesis y que es prueba de
hipótesis.
Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de
poner aprueba, para verificar si la afirmación es razonable se usan datos.
En el análisis estadístico se hace una aseveración, es decir, se plantea una
hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para
determinar que no es verdadera.
Por tanto, la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia
muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es
una afirmación razonable.
Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un procedimiento sistemático de
cinco pasos:
Paso 1 paso 2 paso 3 paso 4 paso 5
no se rechazaSe plantea se selecciona se identifica se formula se toma una Ho se rechaza
La hipótesis el nivel de sig.- el estadista- la regla muestra y se Ho y se
Nula y alter- nificacia. co de prueba. de decisión. Decide. Acepta
Nativa
. Siguiendo este procedimiento sistemático, al llegar al paso cinco se puede o no rechazar
la hipótesis, pero debemos de tener cuidado con esta determinación ya que en la
consideración de estadística no proporciona evidencia de que algo sea verdadero. Esta
prueba aporta una clase de prueba más allá de una duda razonable
Objetivo:
El propósito de la prueba de hipótesis no es
cuestionar el valor calculado del estadístico
(muestral), sino hacer
un juicio con respecto a la diferencia entre
estadístico de muestra y un valor del parámetro.
En estadística, se llama intervalo de confianza a un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza. En estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación, esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación mediante tal intervalo.
El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían
conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio
tendrá más posibilidades de acierto (mayor nivel de
confianza), mientras que para un intervalo más
pequeño, que ofrece una estimación más precisa,
aumentan sus posibilidades de error.
Para la construcción de un determinado
intervalo de confianza es necesario conocer la
distribución teórica que sigue el parámetro a
estimar, θ. Es habitual que el parámetro
presente una distribución normal. También
pueden construirse intervalos de confianza con
la desigualdad de Chebyshov.
En definitiva, un intervalo de confianza al 1 - α por ciento para
la estimación de un parámetro poblacional θ que sigue una
determinada distribución de probabilidad, es una expresión del
tipo [θ1, θ2] tal que P[θ1 ≤ θ ≤ θ2] = 1 - α, donde P es la función
de distribución de probabilidad de θ.
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