PDF superior PROBLEMAS DE DISTRIBUCIÓN NORMAL Y INTERVALOS DE CONFIANZA

PROBLEMAS DE DISTRIBUCIÓN NORMAL Y INTERVALOS DE CONFIANZA

PROBLEMAS DE DISTRIBUCIÓN NORMAL Y INTERVALOS DE CONFIANZA

6.-Se sabe que la desviación típica del peso de los individuos de una población es 6 kilos. Calcula el tamaño de la muestra que se ha de tomar para que se pueda estimar con un nivel de confianza del 95 % el peso medio en la población con un error inferior a 1 kilo. Explica los pasos seguidos para obtener la respuesta.

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Tratamiento de los intervalos de confianza en textos universitarios

Tratamiento de los intervalos de confianza en textos universitarios

En el estudio de la Estadística con estudiantes universitarios es importante abordar el tratamiento de objetos matemáticos asociados a la inferencia estadística que sean de utilidad y aplicación en la solución de problemas sujetos a incertidumbre, que involucren la toma de decisiones o la comprobación de hipótesis. Es bien conocido que los dos procedimientos generales en la inferencia estadística son los Intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Sin embargo, el detalle con el que se tratan estos métodos varía en la profundidad con que se abordan de un texto a otro. En particular, la presentación que hacen los textos de estadística inferencial aplicada a ramas como la ingeniería, acerca de los Intervalos de confianza, ha sido objeto de revisión por autores como Olivo (2008), quienes encuentran una gran variedad de lenguaje (verbal, simbólico y gráfico), de argumentos y propiedades asociadas al intervalo u objetos relacionados como las distribuciones de muestreo. Además concluyen que “la enseñanza de este tema debiera ser organizada de tal manera que el estudiante aprenda a reconocer los diferentes campos de problemas y relacione cada uno de ellos a las distribuciones de muestreo y procedimientos computacionales apropiados, así como también adquiera la lógica general subyacente detrás de la construcción e interpretación de todos esos intervalos. (p. 269)”
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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

Con estas estimaciones puntuales, se procedió a realizar la estimación por intervalo con el recurso de intervalos de confianza generalizados. Dado que la obtención de los límites de confianza se realiza por medio de un estudio de simulación y, como ya se mencionara, su aplicación reiterada podría conducir a diferentes límites de confianza, debe optarse por un número adecuado de simulaciones que garanticen que dicha divergencia sea muy pequeña. En este caso, se decidió la realización de 100.000 simulaciones, valor recomendado en la literatura para esta clase de problemas. Esto significa que el procedimiento simulará 100.000 valores de cada una de las tres variables aleatorias chi- cuadrado especificadas en la fórmula (4), cuya combinación con los valores de los cuadrados medios obtenidos en el ANOVA, dará origen a 100.000 valores de la CPG dada por (5).
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Intervalos de confianza: una aproximacin intuitiva para el no estadstico

Intervalos de confianza: una aproximacin intuitiva para el no estadstico

La razón de momios es otro estimador que se calcula a partir de una muestra. Volviendo a la pregunta sobre la variabilidad muestral, si la muestra de 860 adoles- centes hubiese sido conformada por distintos sujetos ¿se mantendría el mismo número de varones y mujeres fumadores y no fumadores? Lo más probable es que no. El número y la proporción de hombres y de mujeres fumadores mostrarán variación y, por ende, la razón de momios también variará ¿Qué variabilidad se puede esperar de la razón de momios de acuerdo al tamaño de la muestra? para contestar esta pregunta, se construye un iC para la razón de momios. para construir el iC para la razón de momios se requiere: 1) Establecer el nivel de confianza que se desea observar y 2) Conocer el error estándar de la razón de momios. para asignar el nivel de confianza en el cálculo se emplean los valores de z, como se mencionó antes. Una desventaja de la razón de momios es que no se apega a la distribución normal, por lo que el cálculo del iC debe realizarse usando una transformación logarítmica, usando el logaritmo natural (ln) de la razón de momios en lugar de la razón de momios directa. El error estándar del ln de la RM y el iC del ln de la RM se obtienen con las fórmulas que aparecen en el cuadro I.
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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 cumplimiento de los supuestos en los modelos de regresión garantiza que las es- timaciones obtenidas a través del método de mínimos cuadrados ordinarios sean los mejores estimadores lineales insesgados (BLUP). Cuando tales supuestos son vio- lados, se generan problemas en los resultados alcanzados, haciendo que las esti- maciones obtenidas no cumplan con algunas de las propiedades deseables.

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Descargar fichero de ejercicios

Descargar fichero de ejercicios

7. El tiempo en minutos dedicado cada día a escuchar música por los estudiantes de secundaria de una cierta ciudad se supone que es una variable aleatoria con distribución normal de desviación típica igual a 15 minutos. Se toma una muestra aleatoria simple de 10 estudiantes y se obtiene los siguientes tiempos (en minutos): 91, 68, 39, 82, 55, 70, 72, 62, 54 y 67. a) Determinar un intervalo de confianza al 90% para el tiempo medio diario dedicado a escuchar música por un estudiante. b) Calcular el tamaño muestral mínimo necesario para conseguir una estimación de la media del tiempo diario dedicado a escuchar música con un error menor que 5 minutos, con un nivel de confianza del 95%.
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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

7 de los 15 estudiantes consideran que el inciso a) es verdadero, 8 de los 15 estudiantes asumieron como verdadero la afirmación de los incisos b) y d) y sólo 6 de los 15 estudiantes asumieron como verdadera la afirmación del inciso c). En general las justificaciones ofrecidas a cada inciso muestran la falta de claridad en cuanto al significado de un intervalo de confianza y el efecto del nivel de confianza en la construcción e interpretación del mismo.

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Distribuciones de probabilidad Pág : 2

Distribuciones de probabilidad Pág : 2

donde la letra µ representa la media la distribución. Este valor es el valor medio que podemos esperar, si realizaramos este experimento un nº infinito de veces (por eso a veces se le denomina valor esperado o esperanza), pero no obtendremos así el valor que se espera que se repita más a menudo. De hecho el valor obtenido no tiene porqué tener sentido (por ejemplo, para el ejemplo inicial obtenemos 1,8 vuelos en su hora que no es un valor posible).Tanto la media como la desviación típica, tienen una interpretación análoga a la dada ya en el capítulo....... Puedes realizar su cálculo haciendo uso de la calculadora de forma similar a la explicada en dicho capítulo escribiendo probabilidades en lugar de frecuencias.
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CRITERIOS EVALUACIÓN Y ESTÁNDARES DE APRENDIZAJE EVALUABLES

CRITERIOS EVALUACIÓN Y ESTÁNDARES DE APRENDIZAJE EVALUABLES

1.1. Determina las regiones de aceptación y de rechazo de la hipótesis nula en un contraste de hipótesis, unilateral o bilateral, sobre la media de una distribución Normal con varianza conocida, y decidir, a partir de una muestra aleatoria adecuada, si se rechaza o se acepta la hipótesis nula a un nivel de significación dado.

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CO 3321 Clase 7 Intervalos de confianza pdf

CO 3321 Clase 7 Intervalos de confianza pdf

b Construya un intervalo de confianza de 95 % para la diferencia de medias entre las calificaciones que obtuvieron en el examen de matem´ aticas los es- tudiantes que planean especializarse en ingenier´ıa y las que obtuvieron los que se van a especializar en lengua y literatura.

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Aportes del pensamiento matemático en la propuesta de investigación formativa en educación superior, un estudio de caso

VICERRECTORIA ACADEMICA Y DE INVESTIGACIONES www.cun.edu.co viceacademcun.edu.co Bogotá D.C. - Colombia Plan de curso –Sílabo-

Evaluar la distribución de probabilidad Normal, el manejo de los métodos, técnicas de inferencia estadística (intervalo de confianza para estimar la media poblacional, conociendo la varianza), aplicando a situaciones reales.

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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

Tanto los intervalos clásicos como los intervalos Bootstrap Empírico, Paramétrico y Wild ofrecen comportamientos similares, observándose mejor cobertura muy leve para los inter- valos Bootstrap. En cambio, los intervalos Bootstrap Correlacionados sugieren intervalos de con un mayor poder de cobertura lo que habla a las claras que el supuesto de independen- cia que es a menudo ignorado, puede tener consecuencias indeseables cuando se utilizan métodos que no suponen un ajuste causado por el incumplimiento del mismo.

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Repaso de la distribución normal

Repaso de la distribución normal

– El estudiante A tiene una calificación de 8 en un sistema donde la calificación de los alumnos se comporta como N(6,1). – El estudiante B tiene una calificación de 80 en un sistem[r]

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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

Sean a y b los elementos m´as peque˜ no y m´as grande de U respectivamente. Con g (a) < 0 y g (b) > 0, se puede utilizar el m´etodo de bisecci´ on para encontrar dos elementos adyacentes de U donde g cambia de signo. Entonces se interpola linealmente entre estos dos puntos para encontrar la soluci´ on de g (t) = 0, o simplemente se toma el elemento m´as grande para ser el l´ımite de confianza. Notar que este procedimiento tambi´en se puede utilizar para calcular pruebas basadas en intervalos de confianza bootstrap para los cuantiles ξ p en ausencia de

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Problemas binomial y normal

Problemas binomial y normal

c) Si los estudiantes son 200, ¿cu´ antos cabe esperar que pesen m´ as de 57 kg y menos de 64kg?. 21. Consid´ erense las tres distribuciones binomiales Bin(10; 0 1), Bin(200; 0 1) y Bin(2000; 0 1) y explicar cu´ al de ellas se puede aproximar mejor y cu´ al peor por una distribuci´ on normal, justi- ficando la respuesta.

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Estudio de la mortalidad en España y sus provincias: estimación e intervalos de confianza en subpoblaciones

Estudio de la mortalidad en España y sus provincias: estimación e intervalos de confianza en subpoblaciones

La publicación de las tablas de mortalidad para la serie 2002-2013 incorpora la última actualización de la metodología INE (2013). El resto de la serie desde 1991 calcula las tablas de mortalidad siguiendo la metodología INE (2009) a partir de 2010. Una metodología sujeta a los principios del protocolo metodológico de la Base de Datos de Mortalidad Humana (Human Mortality Database), adaptados a la demanda de los usuarios y las limitaciones de las fuentes de información disponibles en España. Puestos a pedir, los usuarios quieren tablas de mortalidad a cualquier nivel de desagregación territorial, ciudad e incluso barrio. Ocurre que la estadística en general, y las estimaciones de las tablas de mortalidad en particular, son una ciencia para grandes números. Tiene poco sentido calcular la tabla de mortalidad de una población de pequeño tamaño. Sea {X(t,x)} el proceso estocástico de variables aleatorias definidas como el número de muertos de edad x el año t en una población. X(t,x) sigue una distribución de Poisson de parámetro m ( t , x )  E ( t , x ) , producto de la
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PRUEBA DE ACCESO A CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR DE LA FORMACIÓN PROFESIONAL ESPECÍFICA

PRUEBA DE ACCESO A CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR DE LA FORMACIÓN PROFESIONAL ESPECÍFICA

- No se tendrán en cuenta en la calificación incorrecciones debidas a cálculos anteriores erróneos siempre que sean coherentes tanto la respuesta final como el.. desarrollo d[r]

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Distribución Normal

Distribución Normal

Por definición el modelo normal estándar tiene una media igual a cero y una varianza igual a 1. El programa pone por defecto estos valores. Dado que es posible transformar cualquier variable aleatoria continua a una normal estándar, es posible calcular áreas bajo la curva que nos informan el porcentaje comprendido entre esos valores. Para utilizar un ejemplo sencillo; sabemos que entre los valores Z=±1,96 se encuentra el 95% de la distribución. Para llegar a este dato podríamos proceder calculando los valores de ​ X acumulados hasta -1,96. Luego repetimos el proceso para obtener los valores acumulados mayores a 1,96. La resta nos indicará el porcentaje de área cubierto entre ambos.
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El proyecto SafetyNet para la obtención de Indicadores de velocidad de flujo libre: contribuciones metodológicas y aplicación al caso español.

El proyecto SafetyNet para la obtención de Indicadores de velocidad de flujo libre: contribuciones metodológicas y aplicación al caso español.

Para la obtención de los SPI el número total de mediciones contempladas (debido a los criterios de filtrado de SafetyNet aplicados: día, hora, condiciones meteorológicas, intervalo de 5 segundos), ha sido de 83.550, que supone el 1,02% del volumen total de datos medidos. Un resumen de los principales indicadores de la distribución de velocidad de flujo libre (valores puntuales e intervalos de confianza para la velocidad media, desviación típica y percentil 85%), así como la proporción de vehículos que superan la velocidad máxima permitida por la ley y de vehículos que superan la velocidad máxima permitida por la ley en 10 km/h.) en autopistas y autovías se muestran en Tabla 1 y Tabla 2 respectivamente.
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Validación de la tormenta de diseño para la presa Los Molinos-Jujuy- utilizando técnicas de regionalización .

Validación de la tormenta de diseño para la presa Los Molinos-Jujuy- utilizando técnicas de regionalización .

En la Tabla 18 se compara en forma relativa el porcentaje de variación de los distintos valores estimados para el mismo periodo de retorno de la función LogNormal con método de ajuste de Máxima Verosimilitud, ya que como se mencionó anteriormente, debido a que este trabajo busca extender un análisis de regionalización de lluvias máximas diarias realizado en otras regiones de Argentina, es que se adopta a priori la función de distribución LogNormal con parámetros ajustados por el método de Máxima Verosimilitud para representar las muestras de valores de lluvias diarias máximas anuales. Aun así se realizó un análisis de sensibilidad a esta decisión al comparar los resultados obtenidos con las otras funciones de distribución ajustadas con distintos métodos.
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