PDF superior Comparación de Intervalos de Confianza para el Coeficiente de Correlación

Comparación de Intervalos de Confianza para el Coeficiente de Correlación

Comparación de Intervalos de Confianza para el Coeficiente de Correlación

Observamos que en la gr´ afica para el caso ρ = 0 en el primer punto de cada m´ etodo, es decir, cuando la muestra es de tama˜ no 5, se tienen las longitudes de intervalo m´ as amplias, siendo el m´ etodo LR el m´ as corto en este caso. Tambi´ en se observa en que el m´ etodo Bootstrap es el de menor probabilidad de cobertura, cercana al 90 %, y que de hecho se encuentra muy alejado de las coberturas de los dem´ as m´ etodos en el menor tama˜ no de muestra simulado en el estudio. Observamos que en los tama˜ nos muestrales grandes, es decir, 50 y 100, los m´ eto- dos se comportan de forma muy similar en cuanto a longitud de intervalo y nivel real; siendo este ´ ultimo superior al 95 % en todos los m´ etodos excepto Bootstrap y Pivote Generalizado. En t´ erminos generales, de las gr´ aficas y las tablas observamos que las longitudes m´ as amplias en los intervalos se encuentran en los tama˜ nos de muestra m´ as peque˜ nos, siendo n = 5 el caso en donde los nueve tipos de intervalo alcanzan las mayores longitudes para el respec- tivo valor de ρ. Adem´ as, vemos que a medida que se ampl´ıa el valor de ρ en un tama˜ no de muestra particular, las longitudes son cada vez menores lo que sugiere que los intervalos de confianza alcanzan menores longitudes cuando el valor verdadero de ρ se va acercando a 1. Con respecto al nivel real alcanzado por cada intervalo se observa que cada uno de los m´ etodos cuando el tama˜ no muestral es bastante peque˜ no por ejemplo, n = 5, tienen una probabilidad de cobertura diferente a la deseada 95 %, y no es homog´ enea en cada valor de
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Coeficiente de homogamia: tamaño muestral y nivel de confianza

Coeficiente de homogamia: tamaño muestral y nivel de confianza

RESUMEN: El coeficiente de homogamia ( H ) mide la correlación entre variantes de los dos sexos (carácter: nativo del lugar). Partiendo de la estructura de parejas de la población de Cachi, se fijaron diferentes valores de error para cada categoría y se calculó el tamaño de la muestra. Asimismo, se definió el tamaño de la muestra y se estimó el error para cada caso. Se exploró la alternativa de fijar el error máximo. Se puso a prueba la propuesta validando los resultados obtenidos a partir de la muestra comparándolos con los de la po- blación. Se generaron 1000 repeticiones sin reposición que permitieron estimar: media e intervalo de confianza para cada categoría de pareja y de H . Para evaluar los resultados del procedimiento se simuló la toma de una muestra aleatoria (193 parejas) en la población de Cachi y a partir de ésta se obtuvieron 10.000 muestras del mismo tamaño con reposi- ción (bootstrap). Se estimaron la frecuencia media y los intervalos de confianza de las ca- tegorías y de H . El coeficiente de homogamia se construyó a partir de la diferencia entre valores observados y esperados de las categorías de parejas. Una prueba de significación adecuada sería la de Chi cuadrado y si la muestra es pequeña, el test exacto de Fisher. Se propone la utilización de software para la evaluación de la significación de H . Rev. Arg. Antrop. Biol. 10(2): 71-83, 2008.
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Comparación de Cuatro Métodos Diferentes para Aproximar Intervalos de Confianza para la Probabilidad de Exito en el Modelo Binomial Única

Comparación de Cuatro Métodos Diferentes para Aproximar Intervalos de Confianza para la Probabilidad de Exito en el Modelo Binomial Única

Una segunda restricción estaría dada en el sentido de preferir un intervalo más corto, esto es, un intervalo cuya probabilidad de falsa cobertura fuera minima Debido a que existe una relacion directa entre probabilidad de cobertura y longitud de un intervalo (o probabilidad de falsa cobertura), se tiene que a mayor coeficiente de confianza la longitud es mayor, de modo que para los intervalos de confianza cuyo coeficiente esta por encima de la probabilidad nominal (0 95 en este caso) se obtienen intervalos mas largos, tal como se aprecia en las gráficas 3(a-m). Para elegir el intervalo óptimo reconciliando estos cntenos, se busca el intervalo mas corto entre aquellos con un coeficiente de confianza satisfactorio (IB e IM).
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Comparación de poblaciones independientes con STATGRAPHICS -Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis-

Comparación de poblaciones independientes con STATGRAPHICS -Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis-

La lectura del test pasaría, según la información que se muestra, por rechazar la hipótesis nula siempre que el p-valor sea inferior al coeficiente de significación. En el resultado anterior, el p-valor es prácticamente 0 con lo que al ser claramente inferior a 0.05, que es el nivel de significación habitual, permitiría rechazar la hipótesis nula de que los valores medios de ambos calibres sean iguales. En definitiva, la muestra no permite apoyar la idea de que ambos calibres midan por término medio lo mismo. La pantalla también nos informa del valor del estadístico empleado en el contraste, en este caso t = -6.47869, y que al compararlo con la distribución t Student de los grados de libertad correspondientes se ha obtenido el p-valor que se indica en la pantalla.
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Intervalos de Confianza Jackknife para Cuantiles en Muestreo con Probabilidades Desiguales

Intervalos de Confianza Jackknife para Cuantiles en Muestreo con Probabilidades Desiguales

variables P85 y P75 que tienen un coeficiente de correlación cercano a uno se tienen probabilidades de cobertura inferiores al nivel de confianza nominal cuando se emplea el jackknife clásico, excepto cuando se tiene el estimador de regresión y un tamaño de muestra de 50. Para la población Lucy las probabilidades de cobertura empleando el jackknife clásico superan el nivel de confianza nominal. Para el caso del jackknife para muestreo con probabilidades desiguales, los intervalos de confianza construidos con la varianza de esta metodología no exceden el nivel de significancia nominal para un tamaño de muestra de 25 y una correlación media. También presenta niveles de significancia inferiores al nivel de confianza nominal cuando se emplea el estimador ̂ . Para el resto de casos se tienen probabilidades de cobertura superiores al nivel nominal.
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Procedimientos para la estimacin por intervalos de confianza en las investigaciones biomdicas

Procedimientos para la estimacin por intervalos de confianza en las investigaciones biomdicas

Se debe precisar que mientras más pequeña sea la distancia entre el límite inferior y el límite superior (intervalos más estrechos), más preciso es, y por ende menos probable de que pueda contener el valor nulo. Del mismo modo, si se trabaja con menor seguridad, el intervalo también será más estrecho, y viceversa de nuevo; pero utilizar un IC como mero sustituto del valor p no es correcto. Así no se saca ningún partido: para eso ya está el valor p. Por tanto a la hora de informar un resultado se hace necesario también informar el valor p para el análisis realizado. 12,13
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Intervalos de Confianza en coeficientes beta de regresión PLS

Intervalos de Confianza en coeficientes beta de regresión PLS

En este trabajo se introduce la matriz de covarianza para el estimador de los coeficientes beta en PLSR, basado en la definición de covarianza para un vector aleatorio. Este importante resultado mostrado en el teorema 1 permite encontrar la varianza del estimador y a su vez se puede determinar en una forma directa los errores estándar y por consiguiente los intervalos de confianza para los coeficientes beta de PLSR. De igual manera se podrán realizar pruebas de hipótesis referidas a los coeficientes beta de PLSR. Comparando el nuevo estimador propuesto con el estimador basado en la modificación del método jackknife, se evidencia a través de aplicaciones numéricas la ventaja del nuevo estimador frente al estimador basado en la modificación del método jackknife, pues no es necesario realizar n regresiones para construir los intervalos de confianza para los coeficientes beta de PLSR.
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VENTAS EFECTIVAS EN UN CALL CENTER CON INTERVALOS DE CONFIANZA

VENTAS EFECTIVAS EN UN CALL CENTER CON INTERVALOS DE CONFIANZA

Se tiene que una operadora que vende cursos por teléfono realizo 890 llamadas en el mes de los cuales tiene un promedio poblacional de llamadas efectivas de 9,2 por día con una desviación estándar de 2,91 llamadas. ¿Cuál será el intervalo de confianza con una estimación del 95% de que un día cualquiera de sus llamadas telefónicas efectivas?

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LECTURA 06: INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO DE MUESTRA (PARTE II) TEMA 12: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCION POBLACIONAL

LECTURA 06: INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO DE MUESTRA (PARTE II) TEMA 12: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCION POBLACIONAL

Un fabricante asegura que el porcentaje de ordenadores defectuosos es el 5%. El distribuidor decide comprobar la afirmación del fabricante seleccionando 100 ordenadores al azar y probándolos ¿Deberá sospechar el distribuidor de la afirmación del fabricante si se descubren un total de 19 unidades defectuosas de la muestra? Utilice un nivel de confianza del 99%.

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Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo

Supongamos que X1, ... ,Xn es una muestra aleatoria de una distribución exponencial de parámetro λ , Xi ~ ε(λ). Sabemos que E(Xi)=1/λ, luego la media muestral ∑Xi / n es un estimador insesgado y consistente de 1/λ. Para obtener un intervalo de confianza para 1/λ es necesario recordar que

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Prob. resueltos: estimación estadística; intervalos de confianza

Prob. resueltos: estimación estadística; intervalos de confianza

5. Se quiere conocer la permanencia media de los pacientes de un hospital, con el fin de estudiar una posible ampliación del mismo. Se tienen datos referidos a la estancias, expresada en días, de 800 pacientes, obteniéndose los siguientes resultados: x = 8,1 días; s = 9 días. Se pide obtener un intervalo de confianza del 95 % para la estancia media.

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Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas.

Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas.

1. Pruebas de estimación . A partir del parámetro de la muestra hacemos una estimación de ese parámetro en la población calculando el intervalo de confianza. 2. Pruebas de conformidad , que permiten verificar si el parámetro calculado en una muestra puede proceder de una población determinada. Puede proceder si ese parámetro está dentro del intervalo de probabilidad de la población. Estas pruebas contestan a las preguntas: ¿Puede proceder...de...?, ¿Es conforme...con...?

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Intervalos de confianza Bootstrap en regresión p spline con errores autocorrelacionados

Intervalos de confianza Bootstrap en regresión p spline con errores autocorrelacionados

Se considera un tamaño de muestra 100, y se seleccionan 200 muestras del modelo plan- teado para distintos valores de : 0.2, 0.4, 0.6, y 0.8. Para cada uno de los valores de x’s, se obtiene y ˆ , y se construye en cada una de las 200 repeticiones el intervalo de confianza por los cinco métodos presentados en el punto 3: clásico, Bootstrap Paramétrico, Bootstrap Empírico, Bootstrap Wild, y Bootstrap Correlacionado. Se define la cobertura de cada uno de los métodos como el porcentaje de intervalos que cubren al verdadero valor que surge del modelo teórico.

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Una aplicación de intervalos de confianza para la mediana de supervivencia en el modelo de regresión de Cox

Una aplicación de intervalos de confianza para la mediana de supervivencia en el modelo de regresión de Cox

2. Borgan y Liestol (1990) mostraron que tanto los intervalos de confianza log-transformados como los arcoseno-ra´ız cuadrada transformados para S tienen un mejor rendimiento que el usual intervalo de confianza lineal. Ambos dan una probabilidad de cobertura para un intervalo del 95 % para muestras tan peque˜ nas como de 25 datos que tienen como mucho 50 % de censura, excepto en el extremo del lado derecho en donde habr´ an poco datos. El tama˜ no de muestra necesario para que el intervalo de confianza lineal est´ andar tenga la probabilidad de cobertura correcta es mucho m´as grande.
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Visión artificial mediante el coeficiente de correlación para exámenes de retinoscopía

Visión artificial mediante el coeficiente de correlación para exámenes de retinoscopía

Resumen—Se diseñó e implementó un sistema automatizado para realizar exámenes de retinoscopía empleando visión artificial con el coeficiente de correlación para el procesamiento de imágenes de la retina. Se empleó la técnica de observación y experimentación, para identificar las condiciones necesarias que intervienen en la realización del examen de retinoscopía, se estableció un diseño del sistema mecánico, electrónico y de visión artificial para la selección e instalación de los componentes requeridos para la automatización. Para el funcionamiento del sistema automatizado se desarrolló un algoritmo de procesamiento y comparación de imágenes programadas en el
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Intervalos de confianza bootstrap bajo incumplimiento de supuestos en regresiones splines penalizadas

Intervalos de confianza bootstrap bajo incumplimiento de supuestos en regresiones splines penalizadas

El método Bootstrap es un método de replicación desarrollado por Efron (1979). Consiste en la reutilización de la muestra original. De ésta se seleccionan un número determinado de veces muestras con reposición de igual tamaño (denominadas bootstrap), a partir de la cual se obtienen estimaciones de los parámetros de interés aplicando el mismo estimador a cada una de ellas. Luego se podrán obtener estima- ciones de variancia e intervalos de confianza.

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Estudio de capacidad de sistemas de medida utilizando intervalos de confianza generalizados

Estudio de capacidad de sistemas de medida utilizando intervalos de confianza generalizados

Es claro que, en el contexto de aplicación práctica de este tipo de estimación, la importancia real recae sobre la propiedad P2). No obstante, el cumplimiento de P1) es importante en el sentido de que implica el cumplimiento de P2). Sin embargo son muchas las situaciones en las que la propiedad 1 no se cumple. Es por ello que la propuesta inicial de construcción de lo que luego se denominaría intervalo de confianza generalizado fue ideada de manera que pudiera garantizarse la verificación de esta segunda propiedad, independientemente del cumplimiento o no de la primera.
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Concepciones de profesores de matemáticas en formación respecto a los intervalos de confianza

Concepciones de profesores de matemáticas en formación respecto a los intervalos de confianza

 Estudiantes y expertos asocian el nivel de confianza con el porcentaje de datos poblacionales que están contenidos en el intervalo de confianza. Es decir, un intervalo con un nivel de confianza del 95% contiene el 95% de los valores posibles de la población en estudio.

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CO 3321 Clase 7 Intervalos de confianza pdf

CO 3321 Clase 7 Intervalos de confianza pdf

c Construya un intervalo de confianza del 90 % para la media de los resultados del examen de matem´ aticas que presentaron los estudiantes de ´ ultimo grado de la preparatoria. ¿Incluye este intervalo el valor 474, la media real de los resultados de matem´ aticas de 1991? ¿Qu´ e puede concluir de esto?

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ESTADÍSTICA I Tema 4: Estimación por intervalos de confianza

ESTADÍSTICA I Tema 4: Estimación por intervalos de confianza

Ejemplo: Se desea obtener un “intervalo cre´ıble” para el par´ ametro λ de una distribuci´ on de Poisson a partir de una muestra x 1 ,.[r]

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