Funciones R para el muestreo bajo diferentes distribuciones

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Creaciones de las distribuciones de muestreo

Creaciones de las distribuciones de muestreo

llevaron a realizar este estudio, considerando que existe libros con la misma temática (distribuciones de muestro) pero con objetivos diferentes a los nuestros. En el segundo capítulo, es presentada la distribución normal, comenzando con sus características como su forma acampanada y su función de densidad, es contada una breve historia de la probabilidad desde sus primeros inicios: porque sin ella no fuera posible construir las distribuciones, para después enfocarse en los documentos de Moivre (1756) sobre la aproximación de la distribución binomial. Luego se describe contribuciones de autores sobre la teoría de errores para finalizar con la deducción de la función de densidad teniendo en cuenta la justificación realizada por Gauss.
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2. Distribuciones de Muestreo

2. Distribuciones de Muestreo

Imagine que decidiéramos seleccionar una muestra simple aleatoria para nuestro propósito, ésto significaría que podría darse el caso que la mayoría de las familias seleccionadas para formar parte de la muestra fueran de un sitio de clase alta donde quizás las casas tienen múltiples habitaciones y cada una de ellas con un televisor, de manera que podríamos concluir que el promedio de televisores por familia es mucho mayor que el que realmente es en promedio por vivienda en una familia venezolana. En este ejemplo, quizás fuese más conveniente construir algunos estratos, que representen las diferentes zonas de Caracas, y de cada uno de ellos escoger de manera aleatoria un grupo de familia para realizar el estudio.
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CAPÍTULO 7. Muestreo y distribuciones de muestreo CONTENIDO

CAPÍTULO 7. Muestreo y distribuciones de muestreo CONTENIDO

El muestreo de conveniencia es una técnica de muestreo no probabilística. Como el nombre lo indica, la muestra se determina principalmente por conveniencia. Los elementos se incluyen sin que haya una probabilidad previamente especifi cada o conocida de que sean incorporados en la muestra. Por ejemplo, un profesor que realiza una investigación en una universidad puede usar estudiantes voluntarios para que constituyan una muestra simplemente porque los tiene al alcance y participarán como sujetos a un costo bajo o sin costo. De manera similar, un inspector puede muestrear un cargamento de naranjas seleccionándolas al azar de varias cajas. Marcar cada naranja y usar un método probabilístico de muestreo puede no resultar práctico. Muestras como capturas en la vida salvaje y paneles de voluntarios en investigaciones del consumidor son también de conveniencia.
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Didáctica de la estadística: distribuciones de muestreo

Didáctica de la estadística: distribuciones de muestreo

Esta investigación aborda distribución muestral del estadístico X y sus propiedades. Muchos son los elementos que intervienen para formar este concepto; como variable aleatoria. Por ejemplo, el de la distribución normal como modelo teórico al que converge la distribución de los promedios de las muestras seleccionadas bajo las condiciones establecidas por el Teorema Central del Límite, y características esenciales como su valor esperado y la variabilidad de los promedios. De la teoría se sabe que la media de la distribución de los promedios de las muestras coincide con la media de la población original sin importar el tamaño de la muestra, no así la variabilidad que se ve afectada por el número de elementos en las muestras seleccionadas y con ello la tendencia de la distribución. El tamaño de muestras que componen una distribución muestral, finalmente, será de suma importancia en la estimación y pruebas de hipótesis; temas centrales de la inferencia estadística.
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9 Muestreo y Distribuciones c

9 Muestreo y Distribuciones c

MUESTREO ALEATORIO.- Realizado bajo ciertas condiciones y sometido a ciertos requisitos, se constituye en un procedimiento práctico, económico y rápido para generalizar conclusiones obtenidas a través de una muestra, aplicables a toda la población de la que forma parte, dentro de ciertos límites de confiabilidad, establecidas de antemano.

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RAMO: ESTADÍSTICA II UNIDAD I MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

RAMO: ESTADÍSTICA II UNIDAD I MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Instituto Profesional Iplacex 12 combustión del agente propulsor sea igual a 50 cm/s. Sin embargo, para todos los especimenes bajo prueba, bien puede observarse un valor del estadístico de prueba X que cae en la región crítica, en este caso, la hipótesis nula Η 0 será rechazada en favor de la alternativa Η 1 cuando, de hecho, Η 0 en realidad es verdadera. Este tipo de conclusión equivocada se conoce como error tipo I.

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Transformaciones integrales de Watson en espacios de funciones y de distribuciones

Transformaciones integrales de Watson en espacios de funciones y de distribuciones

≤ C , para cada ω > 0. En la primera parte presentamos algunas condiciones sobre los par´ametros in- volucrados en la definici´on de la funci´on H de Fox que permiten extender la trans- formaci´on IH al espacio L γ , r como un operador acotado de L γ , r en L 1−γ , s . Ahora mejoramos aquellos resultados estableciendo condiciones bajo las cuales la transfor- maci´on puede ser extendida a L γ , v , r como un elemento de [L γ , v , r , L 1−γ , u , s ]. Proposici´ on I.7.5 Sea 1 < r ≤ s < ∞ , ξ > 0 y α < 1 − γ < β. Supongamos
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Tamaños de prueba para no inferioridad y superioridad bajo distribuciones poisson

Tamaños de prueba para no inferioridad y superioridad bajo distribuciones poisson

Combinando los dos teoremas es posible un c´ alculo pr´ actico de tama˜ nos de prueba para una amplia variedad de funciones margen. Como ilustraci´ on del uso de estos teoremas se present´ o el an´ alisis del comportamiento de tres pruebas estad´ısticas, la estad´ıstica de raz´ on de vero- similitudes, la estad´ıstica score y la estad´ıstica exacta condicional. Para las configuraciones analizadas se aprecia que la estad´ıstica de raz´ on de verosi- militudes, T 1 , es la que present´ o un tama˜ no de prueba m´ as cercano al nivel nominal.

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Administración y control de servicios de infraestructura TI bajo distribuciones Linux.

Administración y control de servicios de infraestructura TI bajo distribuciones Linux.

4) File Server y Print Server: Para realizar la temática planteada se debe tener en cuenta las herramientas necesarias para desarrollar cada una de las actividades planteadas, en este caso trabajaremos con la versión de Ubuntu 16.04, el Sistema Zentyal 5.0 y la herramienta de virtualización VirtualBox. El primer paso que realizaremos será el de configurar la herramienta de virtualización, para este caso se tienen en cuenta los requisitos mínimos como lo son 1GB de Memoria y 10GB de Disco, la tarjeta de red se configura en adaptador Puente, procedemos a descargar el software de servidor Zentyal desde la dirección www.zentyal.org/server, el archivo está en formato ISO y se procede a montarlo en la máquina virtual lo que se describirá a continuación corresponde a la instalación del Zentyal. En este paso iniciamos seleccionando el idioma del Sistema, para este caso lo instalamos en español, la opción a instalar es la de Zentyal development, a continuación nos pregunta por el lenguaje que deseamos para la instalación, el sistema también nos consulta la ubicación la cual puede ser seleccionada de una lista de países, territorios o área, seguido a esto y a la configuración del teclado procedemos a darle nombre a la máquina, este nombre identificara el servidor en la red, creamos un nombre de usuario y le asignamos la contraseña correspondiente con la que accederemos al Sistema, configuramos la zona horaria y con este paso termina la instalación del software Zentyal, lo que se describirá a continuación corresponde a la configuración del servidor, lo primero que encontraremos al iniciar el Sistema es que nos ubica en el navegador por defecto con la ruta https://localhost:8443 y allí nos solicitara la autenticación para acceder al panel desde donde realizaremos las diferentes configuraciones, en este punto seleccionamos los paquetes a instalar para esta temática se requiere seleccionar en roles del servidor la opción Domain Controller and File Sharing, el Sistema nos confirmara los paquetes a instalar, seguido a esto nos encontraremos con la opción de seleccionar la interfaz de red, para este caso la seleccionada es
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Administración y control de servicios de infraestructura TI bajo distribuciones Linux

Administración y control de servicios de infraestructura TI bajo distribuciones Linux

4) File Server y Print Server: Para realizar la temática planteada se debe tener en cuenta las herramientas necesarias para desarrollar cada una de las actividades planteadas, en este caso trabajaremos con la versión de Ubuntu 16.04, el Sistema Zentyal 5.0 y la herramienta de virtualización VirtualBox. El primer paso que realizaremos será el de configurar la herramienta de virtualización, para este caso se tienen en cuenta los requisitos mínimos como lo son 1GB de Memoria y 10GB de Disco, la tarjeta de red se configura en adaptador Puente, procedemos a descargar el software de servidor Zentyal desde la dirección www.zentyal.org/server, el archivo está en formato ISO y se procede a montarlo en la máquina virtual lo que se describirá a continuación corresponde a la instalación del Zentyal. En este paso iniciamos seleccionando el idioma del Sistema, para este caso lo instalamos en español, la opción a instalar es la de Zentyal development, a continuación nos pregunta por el lenguaje que deseamos para la instalación, el sistema también nos consulta la ubicación la cual puede ser seleccionada de una lista de países, territorios o área, seguido a esto y a la configuración del teclado procedemos a darle nombre a la máquina, este nombre identificara el servidor en la red, creamos un nombre de usuario y le asignamos la contraseña correspondiente con la que accederemos al Sistema, configuramos la zona horaria y con este paso termina la instalación del software Zentyal, lo que se describirá a continuación corresponde a la configuración del servidor, lo primero que encontraremos al iniciar el Sistema es que nos ubica en el navegador por defecto con la ruta https://localhost:8443 y allí nos solicitara la autenticación para acceder al panel desde donde realizaremos las diferentes configuraciones, en este punto seleccionamos los paquetes a instalar para esta temática se requiere seleccionar en roles del servidor la opción Domain Controller and File Sharing, el Sistema nos confirmara los paquetes a instalar, seguido a esto nos encontraremos con la opción de seleccionar la interfaz de red, para este caso la seleccionada es
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Estudio y evaluación de distribuciones y herramientas bajo software libre

Estudio y evaluación de distribuciones y herramientas bajo software libre

Samba configura directorios Unix/Linux (incluyendo sus subdirectorios) como recursos para compartir a través de la red. Para los usuarios de Microsoft Windows, estos recursos aparecen como carpetas normales de red. Los usuarios de Linux pueden montar en sus sistemas de archivos estas unidades de red como si fueran dispositivos locales, o utilizar la orden smbclient para conectarse a ellas muy al estilo del cliente de la línea de órdenes ftp. Cada directorio puede tener diferentes permisos de acceso sobrepuestos a las protecciones del sistema de archivos que se esté usando en Linux. Por ejemplo, las carpetas home pueden tener permisos de lectura y escritura para cada usuario, permitiendo que cada uno acceda a sus propios archivos; sin embargo, deberemos cambiar los permisos de los archivos localmente para dejar al resto ver nuestros archivos, ya que con dar permisos de escritura en el recurso no será suficiente.
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Revista. Construcción de Portafolios. bajo distribuciones hiperbólicas generalizadas. va r. co m. m x. Artículo. No

Revista. Construcción de Portafolios. bajo distribuciones hiperbólicas generalizadas. va r. co m. m x. Artículo. No

Adicionalmente, en las siguientes tablas se presen- tan medidas de interés para los rendimientos diarios de los índices de cada una de las series. Destaca que para la serie A, los rendimientos de los respectivos índices presentan un exceso de curtosis, lo que indica que la distribución de los rendimientos es leptocúrtica por lo que, ajustar una distribución normal a estos datos resulta inapropiado. Para la serie B, por el contrario, la curtosis es menor a tres para los rendimientos de todos los índices a excepción del índice DAX, de manera que, la distribución de los rendimientos para los diferentes índices de esta serie es platocúr- tica. Por otro lado, asumir que la función de densi- dad que describe el comportamiento de los activos con riesgo es simétrica, no es del todo válida si comparamos los valores obtenidos para los coefi- cientes de asimetría con los rendimientos diarios que se observan para los índices.
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Evaluación del muestreo por recuento angular de Bitterlich en distintas distribuciones espaciales y diamétricas generadas por simulación

Evaluación del muestreo por recuento angular de Bitterlich en distintas distribuciones espaciales y diamétricas generadas por simulación

lentine 2007, Eastaugh y Hasenauer 2014) y por aproxi- maciones teóricas (Palley y Horwitz 1961, Sukwong et al. 1971, Eastaugh y Hasenauer 2014). Dado que la probabili- dad de que un árbol sea incluido es proporcional a su área basal, este procedimiento presenta una mayor intensidad de muestreo para los árboles de mayor tamaño que para los más pequeños (Kangas y Maltamo 2006, Gregoire y Va- lentine 2007). Si bien los árboles de menor diámetro a 1,30 m de altura (DAP) son los que aportan menor área basal, aún cuando sean importantes numéricamente, la diferen- cia en las probabilidades de inclusión podrían determinar que la precisión del muestreo y tal vez su propiedad de insesgado, dependan de la distribución diamétrica del bos- que muestreado. Además, es esperable que la incidencia de la distribución diamétrica en estimación del área basal por recuento angular, dependa del patrón de distribución espacial de los árboles. La inclusión de los árboles en el muestreo depende de su diámetro, del ángulo de conteo y su distancia al punto de conteo. Es un hecho conocido que en los métodos para determinar la densidad, basados en mediciones de las distancias entre los puntos de muestreo y los árboles, tienden a producir estimaciones sesgadas cuando el patrón de distribución espacial de los árboles no es aleatorio (Batcheler 1971, Pollard 1971, Engeman et al. 1994, Hijbeek et al. 2013). Si en el muestreo por recuento angular, el ángulo proyectado es amplio (mayor factor de área basal del instrumento) los árboles pequeños sólo se incluyen si resultan muy cercanos al punto de muestreo. En consecuencia, en cada punto, se estima el área basal del entorno muy cercano de la estación de conteo para los árboles pequeños y de un entorno mayor para los árboles mayores. Esta diferencia en la escala espacial del muestreo para árboles de diferentes tamaños plantea la necesidad de conocer cómo se ven afectadas las estimaciones ante dife- rentes distribuciones diamétricas y diferentes patrones de distribución espacial de los árboles. La distribución espa- cial regular, con una distribución diamétrica normal, repre- sentaría la situación más homogénea mientras que una dis- tribución espacial agregada con una distribución diamétri- ca irregular (de “j” invertida”) representaría una situación de alta variabilidad. Especialmente compleja podría ser la situación en la que los árboles de mayor tamaño presenten una distribución espacial aleatoria o regular y los menores lo estén en una agrupada, como fue descrito en para dife- rentes bosques (Li et al. 2009, Burns et al. 2010).
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Analisis de tendencia en el modelo autoregresivo bajo innovaciones con distribuciones normal y otras

Analisis de tendencia en el modelo autoregresivo bajo innovaciones con distribuciones normal y otras

El uso del análisis de regresión lineal para detectar una tendencia asume que el cambio en abundancia es lineal, o ha sido hecho lineal por transformaciones adecuadas de los ejes. Frecuentemente, sin embargo, el proceso fundamental de la tendencia son oscuramente percibidas. Los dos modelos simples de cambio considerados aquí, lineal y exponencial, son dos formas en las cuales la abundancia de una cantidad pudo cambiar regularmente sobre el tiempo y el espacio. En la ausencia de información más detallada al contrario, el modelo lineal es usualmente asumido en la práctica. El modelo exponencial es frecuentemente utilizado para procesos de decadencia o crecimiento. Si otro modelo es conocido ser más apropiado para una situación particular, un análisis de potencia similar al presentado aquí será llevado para otro modelo. La situación usual, sin embargo, es que poco es conocido acerca de que tanto interés esté cambiando sobre el tiempo o espacio, esta es la motivación del muestreo.
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Indicadores multivariados de capacidad de procesos  Su eficiencia bajo distribuciones normales

Indicadores multivariados de capacidad de procesos Su eficiencia bajo distribuciones normales

Resultados. Intensos estudios de simulación 1 permitieron evaluar el comportamiento de los índices considerados frente a una amplia variedad de situaciones. Los procesos de simulación fueron diseñados de modo de poder realizar las comparaciones en dos sentidos: comparar el comportamiento de cada índice frente a escenarios diferentes, con el objetivo de evaluar la bondad de la medida para señalar correctamente el estado real del proceso al variar los factores considerados; y comparar como responden los diferentes índices frente a un escenario particular.
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Propiedades distribucionales de índices de capacidad de procesos bajo distribuciones no normales

Propiedades distribucionales de índices de capacidad de procesos bajo distribuciones no normales

El trabajo se organiza en 4 secciones de las cuales la Introducción es la primera. En la Sec- ción 2 se presentan diferentes indicadores de capacidad en relación a la variabilidad y se analizan sus propiedades poblacionales; mientras que en la Sección 3 se presentan sus estimadores y se estudian por simulación sus propiedades distribucionales. En la Sección 4 se analizan conjuntamente los resultados obtenidos en las Secciones 2 y 3 y se sustancian las conclusiones más importantes, indicando los aportes que se derivan de este trabajo para el planteo y el estudio de las propiedades de indicadores multidimensionales.
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PROPIEDADES DISTRIBUCIONALES DE INDICES DE CAPACIDAD DE PROCESOS BAJO DISTRIBUCIONES NO NORMALES

PROPIEDADES DISTRIBUCIONALES DE INDICES DE CAPACIDAD DE PROCESOS BAJO DISTRIBUCIONES NO NORMALES

El trabajo se organiza en 4 secciones de las cuales la Introducción es la primera. En la Sec- ción 2 se presentan diferentes indicadores de capacidad en relación a la variabilidad y se analizan sus propiedades poblacionales; mientras que en la Sección 3 se presentan sus estimadores y se estudian por simulación sus propiedades distribucionales. En la Sección 4 se analizan conjuntamente los resultados obtenidos en las Secciones 2 y 3 y se sustancian las conclusiones más importantes, indicando los aportes que se derivan de este trabajo para el planteo y el estudio de las propiedades de indicadores multidimensionales.
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INDICADORES MULTIVARIADOS DE CAPACIDAD DE PROCESOS. SU EFICIENCIA BAJO DISTRIBUCIONES NORMALES.

INDICADORES MULTIVARIADOS DE CAPACIDAD DE PROCESOS. SU EFICIENCIA BAJO DISTRIBUCIONES NORMALES.

Resultados. Intensos estudios de simulación 1 permitieron evaluar el comportamiento de los índices considerados frente a una amplia variedad de situaciones. Los procesos de simulación fueron diseñados de modo de poder realizar las comparaciones en dos sentidos: comparar el comportamiento de cada índice frente a escenarios diferentes, con el objetivo de evaluar la bondad de la medida para señalar correctamente el estado real del proceso al variar los factores considerados; y comparar como responden los diferentes índices frente a un escenario particular.
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Distribuciones en el muestreo

Distribuciones en el muestreo

Si la población es normal con media µ y desviación típica σ , la media muestral para una m.a.s.. de tamaño n es también normal con..[r]

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Muestreo y. Distribuciones Muestrales

Muestreo y. Distribuciones Muestrales

„ Muestra el histograma del promedio muestral, en el caso hipotético que se pudiesen obtener una gran cantidad de muestras de la misma población. „ Si n=25 (tamaño de la muestra) el h[r]

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