PDF superior tamaño muestra e intervalos de confianza

tamaño muestra e intervalos de confianza

tamaño muestra e intervalos de confianza

Ejm: un proceso automatico llena latas de palmito. Si el peso medio de las lata llenas es de 400gr. Se afirma que el proceso esta controlado, en caso contrario el proceso no esta controlado. En el proceso de estado se ha determinado que los pesos de las latas llenas tiene una desviación estándar de 20gr. Si una muestra aleatoria de 100 latas llenas de palmito a dado el peso medio de 395gr, a la interrogación se podría concluir que el proceso esta fuera de control al nivel de significación del 5 %.

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Los intervalos de confianza: confianza vs. precisión

Los intervalos de confianza: confianza vs. precisión

La complejidad inherente a los intervalos de confianza es producto de la gran cantidad de conceptos y de procesos necesarios para su construcción, hecho que obliga a realizar un pormenorizado análisis del nivel de comprensión y de las concepciones que los estudiantes tienen sobre todos estos conceptos. Los resultados de este análisis, utilizando los criterios de la teoría APOE, serán objeto de una publicación más extensa que la aquí presentada.

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Intervalos de confianza para la comparación de dos proporciones

Intervalos de confianza para la comparación de dos proporciones

con el nivel de confianza nominal usado, 0.95. El nivel de confianza real es una estimaci´ on de la probabilidad de cobertura P (L inf ≤ π 1 − π 2 ≤ L sup ) que esperamos sea del 95%. Aqu´ı L inf y L sup son las variables aleatorias que indi- can el l´ımite inferior y superior, respectivamente, del correspondiente intervalo de confianza. Tambi´ en comparamos los promedios de las longitudes de los in- tervalos calculados con los distintos m´ etodos. Buscamos m´ etodos que dieran intervalos con niveles de confianza real iguales o mayores que el nominal, pero cuyas longitudes fueran peque˜ nas.
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Intervalos de confianza

Intervalos de confianza

se tiene una muestra aleatoria de tamaño n, X 1 , X 2 ,...,Xn y que X y S 2 son la media y la varianza muéstrales, respectivamente. Una posibilidad sería remplazar σ en las fórmulas del intervalo de confianza para µ con varianza conocida (ecuaciones 3-1, 3-3 y 3-4) con el valor calculado de la desviación muestral s. Si el tamaño de la muestra, n, es relativamente grande (por ejemplo, n >30), entonces éste es un procedimiento aceptable. En consecuencia, a menudo los intervalos de confianza de las secciones 3 y 4 reciben el nombre de intervalos de confianza para muestras grandes, debido a que son aproximadamente válidos incluso si las varianzas no conocidas de la población se reemplazan con las varianzas muéstrales correspondientes. Nótese que en el problema
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01-taller Intervalos de Confianza(SOLUCIÓN)

01-taller Intervalos de Confianza(SOLUCIÓN)

El valor 10.20% se encuentra fuera de los intervalos de confianza al 95% y 99 % de confianza 5.- Diez mediciones de la relación entre las áreas de dos picos en un experimento de cromatografía líquida dieron los siguientes valores: Mediciones 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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¿Confía en los intervalos de confianza?

¿Confía en los intervalos de confianza?

Por último, el cálculo de un solo intervalo de confianza debe estar asociado a que el sentido de la aproximación frecuencial del nivel de confianza es coherente en el momento previo a la construcción del intervalo, es decir, cuando de manera a priori se establece la probabilidad que conforma el nivel de confianza. Una vez calculado el intervalo, hablar de la probabilidad (1-a) 100% determina la cantidad de intervalos que contienen el parámetro que se estima, lo cual no parece decir mucho sobre la estimación que se está haciendo. En consecuencia, construir un solo intervalo de confianza es poco preciso e incluso inoficioso para una estimación, no obstante, un intervalo de confianza ayuda en la toma de decisiones ante la incertidumbre, por ejemplo, cuando se ha fijado una media que sería deseable y la estimación mediante el intervalo lleva a otra conclusión dependiendo de si el intervalo la contiene o no. También construir un intervalo de confianza es de utilidad para la estimación cuando se usa en el mismo sentido de pruebas de hipótesis, es decir, cuando se conjetura acerca del valor del parámetro antes de construir el intervalo de confianza, para luego de construirlo, verificar su pertenencia al intervalo y de esta manera rechazar o no la conjetura.
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Intervalos de Confianza

Intervalos de Confianza

P&E 1. Usando las 100 muestras aleatorias que se encuentran en el archivo Ejercicios IC.xlsx construya los intervalos de confianza del 95% para la estimación de la media poblacional si se sabe que σ es 703.72 minutos/mes , y encuentre la proporción de veces que dicho intervalo contiene a la media.

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Tamaños de muestra para estimar prevalencia animal que aseguran cortos intervalos de confianza

Tamaños de muestra para estimar prevalencia animal que aseguran cortos intervalos de confianza

En lo que respecta a determinar el tamaño de muestra, tradicionalmente, estadísticos han formulado sus requerimientos en términos de potencia. Este enfoque es consistente con las pruebas de hipótesis para inferencia y presentan los resultados en términos de valores p (p-values). Recientemente, ha crecido mucho el interés en el uso de intervalos de confianza (ICs) en lugar de pruebas de hipótesis para la realización de inferencias (6) . De hecho, algunas revistas, reconociendo posibles problemas con las pruebas de hipótesis, últimamente han adoptado políticas editoriales o emitido declaraciones editoriales alentando el uso de ICs en los artículos que en ellas se publican, cuando dichos intervalos son justificados. Una gran ventaja de los ICs en la presentación de resultados en comparación con los valores p (p values que proporcinan las pruebas de hipótesis) es que son relativamente cercanos a los datos, estando en la misma escala de medida, mientras que los valores p (p-values) son una probabilidad abstracta (7) . Además, los ICs ayudan a asegurarse no sólo de que la magnitud del efecto puede ser evaluado, si no que el efecto en cuestión puede ser fácilmente identificado por un lector. Es
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Comparación de Intervalos de Confianza para el Coeficiente de Correlación

Comparación de Intervalos de Confianza para el Coeficiente de Correlación

La construcci´ on de intervalos de confianza para la estimaci´ on del coeficiente de correlaci´ on en la distribuci´ on normal bivariada, digamos ρ, es un problema importante en el trabajo es- tad´ıstico aplicado. Uno de los prop´ ositos principales de este trabajo es realizar una revisi´ on de los diferentes procedimientos para su construcci´ on, en la distribuci´ on normal bivariada. Mediante un estudio de simulaci´ on se analiza el comportamiento de los niveles de confianza reales y se comparan con los te´ oricos. Se estudia adem´ as el comportamiento de las longitudes de los intervalos de confianza logrados por nueve m´ etodos considerados en la Estad´ıstica cl´ asica y dos Intervalos de credibilidad construidos mediante el enfoque Bayesiano para as´ı determinar cu´ al metodolog´ıa provee los intervalos m´ as cortos y de nivel real m´ as cercano al nominal.
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U3.3. Intervalos de confianza

U3.3. Intervalos de confianza

En muchos problemas no es posible encontrar intervalos de confianza de nivel exacto 1 - α, o bien son de muy difícil construcción. En otros casos disponemos de muy poca información sobre la distribución de las variables aleatorias en estudio. En estos dos tipos de situaciones es posible obtener intervalos de confianza de nivel aproximado cuando el tamaño de la muestra es grande, utilizando los resultados aportados por el Teorema Central del Límite.

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

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

diariamente informaciones clínicas y epidemiológicas, por lo que es necesario tener bien claro qué es lo que se debe presentar y cómo se tiene que hacer. El objetivo de este artículo es describir las ventajas del cálculo de los intervalos de confianza para la correcta interpretación de los resultados en las investigaciones biomédicas. Se realizó una revisión de libros de texto de bioestadística y estadística para salud pública, además de artículos científicos recogidos en bases de datos como Scielo, MedLine y PubMed, todos publicados en el período desde 2004-2014. Para la búsqueda
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Comparación de intervalos de confianza para la distribución multinomial

Comparación de intervalos de confianza para la distribución multinomial

Uno de los problemas m´ as importantes en la inferencia estad´ıstica es encontrar los in- tervalos de confianza para los par´ ametros de la distribuci´ on multinomial. En este trabajo se eval´ uan y se comparan diferentes metodolog´ıas propuestas en la literatura, analizando para cada intervalo el nivel de confianza, la longitud y el ´ındice, el cual es una combinaci´ on de los dos conceptos anteriores. La comparaci´ on de los intervalos se desarrolla mediante simulaciones utilizando el paquete estad´ıstico R. En este proceso, adem´ as de la verificaci´ on de conclusiones conocidas se determinan aspectos relevantes como es el caso de los inter- valos encontrados con el m´ etodo del Teorema del L´ımite Central, ya que en algunos libros de estad´ıstica b´ asica, los proponen como la metodolog´ıa m´ as utilizada y de acuerdo a este an´ alisis no presentan el mejor desempe˜ no.
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Intervalos de Confianza en coeficientes beta de regresión PLS

Intervalos de Confianza en coeficientes beta de regresión PLS

Numerosos esfuerzos teóricos se han hecho para derivar intervalos de confianza en los coeficientes estimados de PLSR, como lo afirman Wold et al. (2001); por ejemplo, se pueden destacar los esfuerzos de (Phatak et al. 2002), (Romera 2010) y (Lin et al. 2013) entre otros. Adicionalmente, (Martens & Martens 2000) aplican el método de remuestreo jackknife para encontrar intervalos de confianza en PLSR. En su desarrollo de la estructura estadística de PLSR Höskuldsson (1988) asumió que el estimador de los coeficientes PLSR, ˆ β pls , es aproximadamente lineal en el vector de respuestas y. Debido a esto, nosotros proponemos el nuevo estimador basado en la definición de covarianza para un vector aleatorio, como ocurre en la regresion OLS.
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VENTAS EFECTIVAS EN UN CALL CENTER CON INTERVALOS DE CONFIANZA

VENTAS EFECTIVAS EN UN CALL CENTER CON INTERVALOS DE CONFIANZA

Intervalos de Confianza: Un intervalo de confianza tiene un límite inferior y un límite superior. Estos límites se hallan calculando la media muestral o poblacional. Luego se suma una cierta cantidad a la media para hallar el límite superior y restando esa misma cantidad se halla el límite inferior.

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Los intervalos de confianza en las pruebas de selectividad andaluzas

Los intervalos de confianza en las pruebas de selectividad andaluzas

RESUMEN: En este trabajo se analizan 144 pruebas de acceso a la universidad en Andalucía durante los últimos 12 años. De los tres bloques de contenidos que contiene la prueba, se han caracterizado los problemas sobre intervalos de confianza. Se observa un balance entre la construcción e interpretación de intervalos y la determinación del tamaño de muestra para una precisión o una amplitud de intervalo dados. Las poblaciones suelen ser binomiales o normales y el parámetro a estimar la media o la proporción. Se encuentra una proporción importante de ejercicios descontextualizados. Los resultados pueden ser tenidos en cuenta por los profesores a la hora determinar los temas en los que deben hacer énfasis con el fin de propiciar una mejor preparación de los estudiantes para asegurar el éxito en la prueba, que determina que el alumno pueda cursar la carrera deseada.
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V. COEFICIENTES DE VARIACIÓN E INTERVALOS DE CONFIANZA

V. COEFICIENTES DE VARIACIÓN E INTERVALOS DE CONFIANZA

Hasta 10% ........................................................................ Buena De 11% a 20% ........................................................................ Aceptable Más de 20% ........................................................................ No confiable A continuación, se presentan los coeficientes de variación e intervalos de confianza de las principales variables obtenidas en la encuesta a nivel de total país, urbano, rural y por regiones, las cuales fueron obtenidos en base al software CENVAR (Sistema de cálculo de la varianza) bajo IMPS.
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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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Intervalos de confianza: una aproximacin intuitiva para el no estadstico

Intervalos de confianza: una aproximacin intuitiva para el no estadstico

En una investigación clínica es frecuente que se pretenda conocer una media o promedio de una variable cuantitativa o numérica. La media que se estima en una muestra está sujeta a la variabilidad muestral (Figura 2). si se estudian muestras distintas del mismo tamaño, se espera observar ciertas diferencias entre ellas. La variabilidad esperada será mayor si el tamaño de las muestras disminuye o menor si el tamaño de las muestras aumenta. Con cada incremento del tamaño de las muestras, la variabilidad muestral dis- minuye hasta el punto en que el estimador se encuentre sobre el verdadero parámetro poblacional y la variabilidad muestral sea nula. En la realidad, se tiene oportunidad de estudiar una sola muestra y con base en ésta se calcula la variabilidad posible del estimador. para realizar el cálculo del iC y conocer la variabilidad posible del estimador se requiere: 1) Establecer el nivel de confianza que se desea observar y 2) Conocer el error estándar del estimador,
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Muestra aleatoria e Intervalos de Confianza. Su conceptualización en el ámbito de los profesionales de la salud  :: Números: revista de Didáctica de las Matemáticas

Muestra aleatoria e Intervalos de Confianza. Su conceptualización en el ámbito de los profesionales de la salud :: Números: revista de Didáctica de las Matemáticas

Ejercicio 8 de Verdadero y Falso, destinado a evaluar el conocimiento relativo a precisión y confianza en el calculo del Tamaño Muestral para realizar estimaciones, pone de manifiesto que el uso de la estadística por usuarios no estadísticos se basa, considerablemente, en el empleo de reglas mecanizadas e interpretaciones estereotipadas (instauradas, evidentemente, como obstáculos epistemológicos) que desvirtúan el significado real del objeto estadístico. A las proposiciones a y b no las respondieron bien ninguno de los entrevistados. Al ítem c, solo lo contestaron bien, tres personas, pero remitiéndose al objeto matemático: al deducir que si disminuían el valor del denominador en la “fórmula” el resultado del cociente daba un número más grande. Claramente, una conceptualización determinista.
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