Comparación de la media (X) y desviación estándar (DE) de los valores Z

Top PDF Comparación de la media (X) y desviación estándar (DE) de los valores Z:

Desviación estándar

Desviación estándar

CV de la variable peso = CV de la variable TAS = A la vista de los resultados, observamos que la variable peso tiene mayor dispersión. Cuando los datos se distribuyen de forma simétrica (y ya hemos dicho que esto ocurre cuando los valores de su media y mediana están próximos), se usan para describir esa variable su media y desviación típica. En el caso de distribuciones asimétricas, la mediana y la amplitud son medidas más adecuadas. En este caso, se suelen utilizar además los cuartiles y percentiles .

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Estimación por intervalos de la media poblacional con desviación estándar desconocida

Estimación por intervalos de la media poblacional con desviación estándar desconocida

normalmente. Asuman los siguientes datos sobre la variable: Asuman también que la muestra de donde se obtuvieron los valores está distribuida de forma normal, que se trata de una muestra grande y que se usó una tabla de distribución normal estándar para obtener los valores. A continuación repitan el ejercicio cambiando el nivel de confianza a 90. Luego interpreten y expliquen todos los valores expresados en la tabla de intervalos de confianza inmediatos y las diferencias que se producen al cambiar el nivel de confianza. ¿Por qué cambian los resultados? ¿Cómo se interpreta que los intervalos de confianza sean distintos?
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MATERIAL Y MÉTODOS. * media ± desviación estándar (N=3)

MATERIAL Y MÉTODOS. * media ± desviación estándar (N=3)

DISCUSIÓN Los resultados de este ensayo mostraron respecto al crecimiento de las plantas un crecimiento de planta significativo con una inoculación con G. intraradices. Los demás tratamientos incluida la fertilización no mostraron un efecto significativo en comparación con las plantas control tanto en tallo como en raíz. Los contenidos de fósforo foliar se elevaron con la enmienda con P. mendocina, lo que muestra su capacidad como rizobacteria solubilizadora de fósforo, como se mostró ya en ensayos anteriores, pero P. mendocina no fue capaz aumentar otros nutrientes foliares como el hierro, a pesar de que en otros ensayos sí fue incrementado en plantas de lechuga (Kohler et al., 2006). Es más, con la inoculación combinada de P. mendocina y G.
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Estimación de la desviación estándar

Estimación de la desviación estándar

La “desviación estándar” se define como la raíz cuadrada de la varianza de una población o de una variable aleatoria que la representa. Tiene una gran importancia en la inferencia clásica, sobre todo en relación con el estudio de la distribución normal como uno de los parámetros que determinan la distribución además de la media poblacional, pero su interés es más reducido en la inferencia tradicional en poblaciones finitas (un estudio de ambos tipos de inferencia ha sido hecho por Ruiz Espejo, 2014). La “desviación estándar
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Desviación media

Desviación media

S 4 {“En los dos dados no se obtiene simultáneamente un número par”} El suceso S 1 es imposible porque la suma de los valores obtenidos no es nunca mayor que 12. Los sucesos S 2 y S 3 son incompatibles, no pueden darse al mismo tiempo. Los sucesos S 2 y S 4 son contrarios. Para comprobarlo se pueden escribir todos los valores de ambos y verificar que S 2 S 4 E.

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Prueba de desviación estándar para 1 muestra

Prueba de desviación estándar para 1 muestra

Por lo tanto, las reglas para evaluar el peso de la cola de la distribución para esta prueba también deben considerar el tamaño de la muestra. Un enfoque para hacer esto es calcular un intervalo de confianza para la medición del peso de la cola; sin embargo, la distribución del estadístico SJ es extremadamente sensible a la distribución original de la muestra. Un enfoque alternativo consiste en evaluar el peso de las colas de la distribución con base en la fuerza del rechazo de la hipótesis nula de la prueba SJ y en el tamaño de la muestra. Más específicamente, los valores p más pequeños indican colas más pesadas y los valores p más grandes indican colas más livianas. Sin embargo, las muestras más grandes tienden a tener valores p más pequeños que las muestras más pequeñas. Por lo tanto, con base en los niveles de potencia simulada, los tamaños de las muestras y los valores p promedio de la tabla 3, ideamos un conjunto general de reglas para evaluar las colas de una distribución para cada muestra usando la prueba SJ.
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ESTADISTICA Y PROBABILIDAD. 1. Encuentra la media, moda, mediana, desviación estándar y varianza de la siguiente distribución de números

ESTADISTICA Y PROBABILIDAD. 1. Encuentra la media, moda, mediana, desviación estándar y varianza de la siguiente distribución de números

b. A dos pacientes se les registra su presión, el paciente A tiene una presión promedio de 125 con una desv estándar de 8.3, mientras que el paciente B tiene una presión promedio de 145 con una desviación estándar de 10.8 Determine ¿cuál de los pacientes tiene mayor variación en su presión? c. Determine la variación existente en el contenido de un refresco, si al envasar se tiene un

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GLOSARIO. La desviación estándar de una muestra, s, se calcula a partir de

GLOSARIO. La desviación estándar de una muestra, s, se calcula a partir de

Especificación: Documento aplicable a un material, sustancia o producto, que indica los CTQ´s con sus Criterios de Aceptación así como el Método aprobado para su verificación. Expertise: pericia, destreza, habilidad, práctica, sobre algún tema o situación particular. Histogramas y distribuciones de frecuencia; En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos. En términos matemáticos, puede ser definida como una función inyectiva (o mapeo) que acumula (cuenta) las observaciones que pertenecen a cada subintervalo de una partición, es decir, el histograma, como es tradicionalmente entendido, es la representación gráfica de dicha función.
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Para el cálculo de la media y la desviación típica se ha utilizado la fórmula:

Para el cálculo de la media y la desviación típica se ha utilizado la fórmula:

Por otro lado, comparando las curvas obtenidas con las existentes en la biografía para adultos [2,3], se aprecia cómo las formas de las curvas resultan bastante similares. Igualmente los valores en flexión coinciden, aunque los valores en aducciones y rotaciones internas resultan mucho mayores en adultos. Esta diferencia puede deberse a la ya enorme variación entre los niños medidos, siendo sus articulaciones bastante más flexibles que las de los adultos. Además deben considerarse nuevamente las limitaciones ya mencionadas en la cinemática sobre la medida en niños, y los posibles errores que puede acarrear el modelo, mencionados en el apartado 4.
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Impacto en el inventario de seguridad por la utilización de la desviación estándar de los errores de pronóstico

Impacto en el inventario de seguridad por la utilización de la desviación estándar de los errores de pronóstico

datos se utilice para calcular este estadístico; esto entre los datos históricos y los datos de los errores de los pronósticos. En la determinación del inventario de seguridad, los resultados que se obtienen al utilizar la serie de los datos históricos para el cálculo de la desviación estándar, son frecuentemente distintos a los resultados cuando se utiliza la serie de los datos de los errores de los pronósticos, y pueden llegar a presentar variaciones significativamente diferentes que afectan la inversión en inventario y, por ende, el flujo de caja de la empresa. La principal diferencia está relacionada con la mejora en el error de pronóstico obtenida mediante el uso de un mejor modelo para el cálculo de los valores futuros de la demanda.
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1.2 Medidas de variación: Rango, desviación estándar y coeficiente de variación

1.2 Medidas de variación: Rango, desviación estándar y coeficiente de variación

La varianza es una medida de dispersión promedia de un conjunto de datos. Para una población se construye al tomar la diferencia entre cada valor observado y la media poblacional, elevando al cuadrado cada una de estas desviaciones y luego hallando la media aritmética de los valores cuadrados. Para una muestra, una expresión casi análoga se construye con la ayuda de su media.

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ANEXO I SIMULACIÓN. requirió la realización de un premuestreo en el cual se tuvo una desviación estándar de

ANEXO I SIMULACIÓN. requirió la realización de un premuestreo en el cual se tuvo una desviación estándar de

Error (min.) 1.33 0.63 Confianza % 95 95 Fuente: Elaboración propia El tamaño de muestra para la camioneta fue de 35; para los clientes, de 49 y para los traileres, de 7. Una vez realizado el muestreo se obtuvieron los siguientes valores:

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Distribución Normal. 5) Si X está distribuida normalmente con media 5 y desviación típica 2, hallar P (X > 8). Sol: 0,0668

Distribución Normal. 5) Si X está distribuida normalmente con media 5 y desviación típica 2, hallar P (X > 8). Sol: 0,0668

b) ¿Cuál es la probabilidad P(107,5 < x < 109)? Sol: 0,0428 18) Un equipo de salvamento de submarino se prepara para explorar un sitio mar adentro, frente a la costa de Florida donde se hundió una flotilla entera de 45 galeones españoles. A partir de registros históricos, el equipo espera que estos buques naufragados generen un promedio de 225000 dólares de ingresos cada uno cuando exploren, con una desviación estándar de 39000 dólares. El patrocinador del equipo, sin embargo, se muestra escéptico, y ha establecido que si no se recuperan los gastos de exploración que suman 2100000 dólares con los primeros nueve galeones naufragados, cancelará el resto de la exploración. ¿Cuál es la probabilidad de que la exploración continúe una vez explorados los nueve primeros barcos?
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Número Profesionales Encuestados 468. Desviación estándar. Nivel de confianza 95%

Número Profesionales Encuestados 468. Desviación estándar. Nivel de confianza 95%

Perfil de Consumo A continuación se presenta el detalle del perfil de consumo asociado a los valores presentados en este reporte. Es decir, cuál sería el perfil de gastos mensuales de una persona con un nivel de ingreso como el indicado en este reporte. Item Porcentaje Monto

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La desviación media: estrategias empleadas por estudiantes de secundaria en una situación didáctica

La desviación media: estrategias empleadas por estudiantes de secundaria en una situación didáctica

Se le consultó la opinión al grupo curso, ¿Qué opinan al respecto?, ¿Alguno escri- bió algo diferente?, un estudiante levantó la mano solicitando la palabra, señalando que “es la media de la diferencia de cada dato, respecto a la media aritmética del conjunto de datos”. Otro le rebatió diciendo “no puede ser la diferencia, porque también podría tomar valores negativos”. Tomando en cuenta este aspecto, los estudiantes afirmaron que la diferencia debe ser siempre un valor positivo, a lo que se les preguntó ¿Qué debe pasar para que la diferencia sea siempre positiva?, esto les permitió recordar el concepto de valor absoluto.
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Diferencias entre el error estándar y desviación estándar de la disposición a pagar: aplicación del método bootstrap en la valoración contingente de un bien o servicio ambiental

Diferencias entre el error estándar y desviación estándar de la disposición a pagar: aplicación del método bootstrap en la valoración contingente de un bien o servicio ambiental

Es común observar que en los estudios de valoración contingente se muestren las estadísticas descriptivas de las disposiciones a pagar (DAP) estimadas por individuo u observación, en donde la media es considerada como el valor referencial de estudio. Asimismo, se presenta la desviación estándar como un indicador de dispersión de la variable. No obstante, la desviación estándar no reflejaría la dispersión del valor económico obtenido, medido como la DAP promedio, debido a que no mide la dispersión que se presenta en la distribución empírica de la DAP promedio, como si lo hace el error estándar. La aplicación del método bootstrap en el proceso de estimación de la DAP, en el marco de la valoración contingente, permite obtener fácilmente la distribución empírica de la DAP y, por lo tanto, la posibilidad de estimar su error estándar y/o intervalo de confianza (Ver McLeod y Bergland, 1989; Cooper, 1994 y Yoo, 2011) de manera inmediata y directa.
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2. Lleve los siguientes programas a su forma estándar. máx x y + 2z, s. a 1 2x + y 3, x + z = 2, x, y, z 0. s. a x + y + z = 2, x 1, y 0.

2. Lleve los siguientes programas a su forma estándar. máx x y + 2z, s. a 1 2x + y 3, x + z = 2, x, y, z 0. s. a x + y + z = 2, x 1, y 0.

Q4 X X X Q5 X X X X Q6 X X Usando el algoritmo de Egerv´ ary-K˝ onig determine si es posible hacer seis parejas que tengan el mejor desempe˜ no o, en su defecto, cu´ al es el conjunto de las Q tal que no se satisface la condici´ on de Hall.

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8. ANEXOS. Variable Mínimo Máximo Media Desviación Mediana Rango Curtosis Asimetría estándar interquartílico

8. ANEXOS. Variable Mínimo Máximo Media Desviación Mediana Rango Curtosis Asimetría estándar interquartílico

Figura 1.B Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) y riesgo absoluto de Macrosomía fetal respecto a edad gestacional obstétrica (en categorías según tabla adjunta) en 3721 embara[r]

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1. Si X x Z=8, Y x M=12, Z x M=24, Z x Y= 8 cuánto es X x Z x Y x M? 2. Si X + Z= 8, Y + M=10, Z + M=11, Z + Y=9 Cuánto es X + Z + Y + 6?

1. Si X x Z=8, Y x M=12, Z x M=24, Z x Y= 8 cuánto es X x Z x Y x M? 2. Si X + Z= 8, Y + M=10, Z + M=11, Z + Y=9 Cuánto es X + Z + Y + 6?

Alberto, Andres y Martha, compraron 100 celulares para iniciar su negocio independiente a 50.000 la decena; deciden vender cada celular a 10.000 para obtener un buen margen de ganancia[r]

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w 1 Sean w, x, y, z números tales que x = 0, y+z = 0, x+y+z = 0, x+y+z = 2015

w 1 Sean w, x, y, z números tales que x = 0, y+z = 0, x+y+z = 0, x+y+z = 2015

( x 3 + y 3 + (− 10 ) 3 − 3 · x · y · (− 10 )) + (( x + y ) 3 − 10 3 ) = 0 ( x + y − 10 )( x 2 + y 2 + 100 − xy + 10x + 10y ) + ( x + y − 10 )(( x + y ) 2 + 10 ( x + y ) + 100 ) = 0 ( x + y − 10 )( x 2 + y 2 + 100 − xy + 10x + 10y + x 2 + 2xy + y 2 + 10x + 10y + 100 ) = 0 ( x + y − 10 )( 2x 2 + 2y 2 + xy + 20x + 20y + 200 ) = 0 Como x, y son números reales positivos, entonces el segundo factor es positivo, luego el primer factor es cero. Por lo tanto, x + y = 10.

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