Top PDF Prueba de Hipótesis Para La Media

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA Cuando las Cuando las ventas ventas  medias, por establecimiento autorizado, de una  medias, por establecimiento autorizado, de una marca marca  de  de relojes caen por debajo de las 170,000 unidades mensuales, se considera relojes caen por debajo de las 170,000 unidades mensuales, se considera razón sufcie

Paso 3. E  E  l  l  egi  egi  r  r  ee l  l  est  est  adí  adí  stic  stic  o o d  d  e e p p ru  ru  ee ba ba . El estadístico de prueba es el . El estadístico de prueba es el estadístico muestral o una versión estandarizada del estadístico muestral. estadístico muestral o una versión estandarizada del estadístico muestral. Por ejemplo, con objeto de probar un valor hipotético de la media Por ejemplo, con objeto de probar un valor hipotético de la media poblacional, como estadístico de prueba puede emplearse la media de una poblacional, como estadístico de prueba puede emplearse la media de una muestra aleatoria tomada de esa población. Sin embargo, si la distribución muestra aleatoria tomada de esa población. Sin embargo, si la distribución de muestreo para la media tiene d

muestral. Si el valor crítico se fijó como un valor Z, entonces la media muestral se convierte a un valor Z. Paso 6. Tomar la decisión. El valor del estadístico muestral obtenido se compara con los valores críticos del estadístico de prueba. A continuación la hipótesis nula se acepta o se rechaza. Si se rechaza la hipótesis nula, se acepta la alternativa. A su vez, esta decisión tendrá relevancia en otras decisiones que tienen que tomar los administradores de operación, por ejemplo si se mantiene o no un estándar de rendimiento o cual de dos estrategias de mercado se debe utilizar

Figura 3.8 Regla de decisión para una prueba de hipótesis a dos colas y pertenecen a una distribución X 2 con (n-1) grado de libertad. Si el valor de la estadística de trabajo (T) está entre y no se rechaza la hipótesis nula, en caso contrario se rechaza H 0 lo cual implica aceptar H 1 . Es decir, si < T < no se rechaza H 0.

Como máx Lo y máx L son valores de una función de verosimilitud, y por consiguiente nunca son negativos, se deduce que X > 0; asimismo, como W es un subconjunto del espacio de parámetros Q se sigue que X < 1. Cuando la hipótesis nula es falsa, esperaríamos que máx Lo sea chico comparado con máx L y en este caso X estaría próximo a cero. Por otra parte, cuando la hipótesis nula es verdadera y 0 8 W, se esperaría que máx Lo esté próximo a máx L y en este caso X estaría próximo a 1. Por tanto, una prueba de razón de verosimilitud expresa que la hipótesis nula; Ho se rechaza si y sólo si X está en una región crítica de la forma X < k, donde 0 < k < 1. Para resumir, tenemos:

La regla de decisión indica que se rechace la hipótesis nula, si el valor de la estadística de prueba, que se calcule con los datos de la muestra, se localiza en la región de rechazo y que no se rechace la hipótesis nula si el valor de la estadística de prueba calculado, es ubicado en la región de no rechazo. Los valores de la estadística de prueba que forman la región de rechazo (en el o los extremos), son los que tienen la menor probabilidad de ocurrir, si la hipótesis nula es falsa y los que forman la región de no rechazo tienen la mayor probabilidad de ocurrir si la hipótesis nula es verdadera.

Ejercicios resueltos de prueba de hipótesis 1) Una empresa está interesada en lanzar un nuevo producto al mercado. Tras realizar una campaña publicitaria, se toma la muestra de 1 000 habitantes, de los cuales, 25 no conocían el producto. A un nivel de significación del 1% ¿apoya el estudio las siguientes hipótesis?

4.1 Elementos de una prueba de hipótesis Otra manera de hacer inferencia es haciendo una afirmación acerca del valor que el parámetro de la población bajo estudio puede tomar. Esta afirmación puede estar basada en alguna creencia o experiencia pasada que será contrastada con la evidencia que nosotros obtengamos a través de la información contenida en la muestra. Esto es a lo que llamamos Prueba de Hipótesis

Cuando el tamaño de la muestra de la cual se obtuvo la estimación de la media poblacional es grande (≥30) y se conoce el valor de la varianza, se utiliza la distribución Z (normal estandarizada) para realizar pruebas de hipótesis referidas a µ. Esto surge a partir del Teorema Central del Límite, que afirma que la media muestral tendrá una distribución normal, independientemente de la distribución de la variable original.

Algunas veces, la probabilidad del error tipo I, recibe el nombre de nivelo tamaño de significancia de la prueba. En el ejemplo de la rapidez promedio de combustión del agente propulsor, se presenta un error tipo I cuando x > 51.5 o x < 48.5 y la verdadera rapidez promedio de combustión es µ =50 cm/s. Supóngase que la desviación estándar de la rapidez de combustión es σ√ n = 2.5 cm/s y que la rapidez de combustión tiene una distribución para la que se aplican las condiciones del teorema del limite central, de modo que la distribución de la media muestral es aproximadamente normal con media µ =50 y desviación estándar σ√ n = √ 2.5/10 = 0.79. La probabilidad de cometer un error tipo I es igual la suma de las áreas que aparecen sombreadas las colas de la distribución normal de la siguiente figura. Esta probabilidad puede calcularse de la siguiente manera:

4.6. Prueba de hipótesis sobre una proporción poblacional La segunda prueba que se abordará en esta unidad es la relacionada con la proporción poblacional (P). Para estimar este parámetro, se emplea la proporción muestral (𝒑). En la segunda unidad, se estudió que la distribución muestral de la proporción se acerca a una normal; en este caso, el estadístico de prueba a utilizar es el siguiente:

Al realizar una investigación, el investigador usualmente se plantea una hipótesis; si estudia a toda la población podrá aceptar o rechazar dicha hipótesis con toda certeza, pero si no puede estudiar la población total sino una muestra, entonces deberá seguir un proceso por medio del cual decidirá si aceptar o no su hipótesis con un riesgo conocido de estar equivocado. En eso consiste el proceso de Contraste de Hipótesis, aspecto cuyo aprendizaje reviste gran importancia no solo para quienes realizan investigación sino también para los profesionales que, para actualizar sus conocimientos, requieren de lecturas de artículos científicos en su especialidad. En este material se hace una breve explicación de los fundamentos del contraste de hipótesis y se exponen los elementos que deben ser considerados para seleccionar la prueba estadística adecuada a los datos, acompañando la lectura de ejercicios que deberán ser resueltos y discutidos con el facilitador para asegurar el aprendizaje deseado. Se anexa a la guía un material complementario donde se presentan varios casos de investigaciones con sus datos respectivos y se detallan para cada uno de ellos, todos los pasos realizados para verificar si la hipótesis planteada puede o no ser aceptada.

De igual manera, se observa que para procesos simulados con componente media móvil, cuyo coeficiente toma valores negativos, y los valores del paráme- tro de diferenciación fraccional más alejados de la hipótesis inicial (d = 0.6, 0.7, 1.3 y 1.4), la prueba Cas-Lem tiene el mejor desempeño presentando las mayores potencias promedio de todas la metodologías consideradas; esta situación se va deteriorando a medida que el valor del parámetro d se encuentra más cerca de la raíz unitaria, donde la prueba propuesta exhibe una gran disminución en su capacidad de detectar las raíces fraccionales no estacionarias presentes en las series temporales simuladas.

3. Prueba de hipótesis basada en experimentación El trabajo final del proyecto será presentado de manera digital e impreso, y como requisito para enviar la parte final del artículo, deberá haberse evidenciado del envío del trabajo en una revista.

13) Noah Fence Company piensa que el número medio de días necesarios para realizar un trabajo debe ser 27. Si la media es menor que 27, Noah teme que el trabajo se ejecute con descuido de la calidad, mientras que una medida encima de 27 puede dar lugar a unos gastos innecesarios. Se eligen al azar 50 trabajos con objeto de contrastar esta afirmación, se encuentra que la media es 25,3 días, con una desviación típica de 2,1 días. Mr. Noah desea contrastar la hipótesis a nivel de significación del 1%. Determinar el sistema de hipótesis y realizar la prueba; si se rechaza la hipótesis Mr. Noah tendrá que volver a valorar el proceso de trabajo para garantizar que se siguen procedimientos adecuados.

&  µ  es, por ipótesis, la media de la población de la cual proviene la muestra. La razón de traba3ar con unidades estándar, o valores de /, es que permite !ormular criterios que se pueden aplicar a una amplia variedad de problemas y no solo a uno. 1i se apro"ima la distribución de muestreo de la media, con una distribución normal, se pueden aplicar los criterios de prueba que se muestran en el siuiente cuadro simbolico, se6n la elección de la ipótesis unilateral o  bilateral. 7na vez mas,  Z  α   ..  y .. Z  α   2  son valores de / tal que el área situada a su dereca

Key words: Significance, p-value, confidence level. ! Introducción El análisis inferencial es una herramienta fundamental en las investigaciones de muchas disciplinas científicas. Sin embargo, es común observar que se desconoce cuándo o porqué utilizar alguna técnica en particular. Por ejemplo, se usa indiscriminadamente tanto un intervalo de confianza como una prueba de hipótesis, o bien una prueba de significancia. Más aún, estas técnicas se llevan a cabo de manera mecánica y los resultados obtenidos muchas veces se interpretan de una manera ligera, lo que conduce a tomar decisiones equivocadas. Pocas veces se advierte que el uso de una u otra técnica depende del objetivo del estudio y que los alcances y limitaciones de los resultados obtenidos, están estrechamente ligados con la técnica utilizada.

1. Expresar las hipótesis nula y alternativa en términos estadísticos 2. Especificar el nivel de significación, α 3. Determinar el tamaño de la muestra, N 4. Establecer los valores críticos que delimitan las regiones de aceptación y rechazo 5. Determinar la prueba estadística

Para la interpretación de este contraste, primero se observa la columna ‘Prueba de Levene para la igualdad de varianzas’. En este caso, con α = 0,05 se acepta que las varianzas son iguales. Posteriormente, en la fila inferior aparecen los dos contrastes sobre la igualdad de medias para la variable ‘fallos’: uno con varianzas iguales y otro con diferentes. En este caso, hay que fijarse en la fila correspondiente a varianzas iguales. El p-valor es menor que 0,05 por lo que se rechaza la hipótesis nula.

Estad. Rolando R. Romero Paredes Logro de la semana Conoce y calcula los diferentes conceptos relacionados con prueba de hipótesis de la diferencia de medias poblacionales con varianza conocida y desconocida llegando a finalizar el proceso de la prueba.