Dyane.diseño y analisis de encuestas en investigacion social

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Editor: Pirámide (27 de junio de 1997)

ISBN: 8436811100

Modelos Estadisticos De Meta Anal

Valoracion Estadistica de Enfermedades Endemicas

Curso elemental de Estadística Descriptiva (Economía Y Empresa)

Véase Procedimientos sin distribución Procedimientos sin distribución, 321, 599-624 ANOVA y, 618-621 intervalos de confianza y, 614-618 prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 Procedimientos t agrupados, 339-340 Procedimientos t con dos muestras, 337, 349, 389 Proceso de nacimiento puro, 252 Proceso de Poisson, 124 distribuciones exponenciales y, 158 no homogéneo, 129 Proceso de Poisson no homogéneo, 129 Promedio del número total inspeccionado, 659 Propiedad de amnesia, 159 Proporción de error asociado con un experimento, 383 Proporción de error familiar, 383 Proporciones comprobación de hipótesis, 306-310, 354-355 diferencias entre, 353-354 intervalo de confianza, 265-267, 357-358 muestrales, 29-30 Prueba de Ansari-Bradley, 624 cola inferior, 289, 295, 315-316 Fisher-Irwin, 358 Friedman, 620-621 hipótesis, 285 Kruskal-Wallis, 618-620 Mann-Whitney, 608 McNemar, 368 nivel , 292 Ryan-Joiner, 584-585, 684 Siegel-Tukey, 623 signo, 623 Prueba de utilidad de modelo regresión lineal simple, 473-474 regresión múltiple, 536-537 Prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 aproximación de muestra grande y, 604-606 descripción general de, 602-604 eficiencia de, 606-607 observaciones apareadas y, 603-604 valores críticos para, 685 Prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 aproximación normal, 611-612 descripción general de, 609-611 eficiencia de, 612-613 valores críticos para, 686 Prueba en una cola inferior, 289, 295, 315-316, 572 superior, 288, 295 Pruebas en las dos colas, 296, 315-316 Pruebas F, 389 Pruebas t, 301, 689 apareadas, 345-347 dos muestras, 337, 349, 389 pruebas F y, 389 valores P para, 315-317 717 índice_p710-720.qxd 718 3/12/08 4:44 AM Page 718 Índice Pruebas z, 327-328 muestra grande, 299, 306 regiones de rechazo para, 296, 312 valores P para, 314-315, 327 Rango, 31 Rango intercuartil, 635 Rango medio, 44 Razón de probabilidad, 516 Razón t, 474, 540 Rectificación, 659 Región de rechazo, 287 cola inferior, 295, 299 cola superior, 288, 295 dos colas, 296 Regla de multiplicación para probabilidades, 69-70, 77-78 Regla de producto k-tuples, 61 pares ordenados, 60-61 Regla empírica, 151 Regresión adecuación de modelo, 501-505, 542-543 análisis residual, 501-505 a través del origen, 234 ANOVA y, 475 calibración y, 495 cuadrática, 519, 521-522 cúbica, 519 de potencia, 509 definición de, 464 exponencial, 509 intrínsecamente lineal, 509-510 lineal simple, 447-485 logística, 515-517 LOWESS, 513-514 multicolinealidad, 559-560 múltiple, 528-560 no lineal, 508-517 observaciones influenciales, 557-559 polinomial, 519-528 selección de variables, 553-557 transformaciones, 508-513, 550-551 Regresión cuadrática, 519, 521-522 Regresión cúbica, 519 Regresión lineal simple, 447-485 estimaciones de parámetros de modelo, 454-468 inferencias sobre el parámetro de pendiente, 468-475 modelo probalístico lineal, 450-452 Regresión logística, 515-517 Regresión MAD, 505 Regresión múltiple, 528-560 comprobación de hipótesis, 536-540 ecuación de modelo aditivo general, 528 estimación de parámetros, 532-534 evaluación de adecuación de modelo, 542-543 inferencias en, 537-542 intervalos de confianza, 538-539 intervalos de predictores, 538-539 modelos con predictores, 529-532 multicolinealidad, 559-560 observaciones influenciales, 557-559 prueba de utilidad de modelo, 536-537 prueba F para un grupo de predictores, 540-542 selección de variable, 553-557 transformaciones, 550-551 variables de estandarización, 551-553 Regresión no lineal, 508-517 Regresión polinomial, 519-528 centrado de valores x, 524-525 coeficiente de determinación múltiple, 522 ecuación de modelo, 519 estimación de parámetros, 520-522 intervalos estadísticos, 523-524 procedimientos de prueba, 523-524 Regresión por pasos, 556-557 Relación determinística, 446 Relación lineal, 200 Replicación fraccionaria, 436-440 Residuos, 459, 501, 534 estandarizados, 501-502 suma de los cuadrados, 534 Resultados igualmente probables, 57 Rice, John, 240 Rocke, David M., 635 Ryan, Thomas, 626 Selección variable, 553-557 criterios para, 554 eliminación inversa, 556-557 selección directa, 557 Serie de tiempo, 44, 494 Significación estadístico vs. práctico, 319-320 nivel observado de, 313 Significación estadística, 319-320 Significación práctica, 319-320 Sistema k de n, 126 Suma de los cuadrados del error, 376, 460 Suma de los cuadrados para tratamiento, 376 Suma de regresión de los cuadrados, 464 Suma total de los cuadrados, 376, 462 Sumas acumulativas, 646 Sumas de los cuadrados, 375-378 experimento con cuadrados latinos, 425 interacción de las sumas de los cuadrados, 412 suma de cuadrados debido a la regresión, 464 suma de los cuadrados del error, 376, 460 suma de los cuadrados del tratamiento, 376 suma total de los cuadrados, 376, 462 Tabla de ANOVA, 377 Tabla de probabilidad conjunta, 185 Tablas, 662-689 Tablas binomiales, 111-112 Tablas de contingencia, 587-595 Tablas de contingencia mutuas, 587-595 prueba de homogeneidad, 588-590 prueba de independencia, 590-592 Tamaño de muestra, 10 ANOVA unifactorial y, 389-391 comprobaciones de hipótesis y, 297-298, 302-303, 308 índice_p710-720.qxd 3/12/08 4:44 AM Page 719 Índice errores de tipo II y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 inferencias con muestras pequeñas y, 358 intervalos de confianza y, 259-260, 357-358 Técnica de respuesta aleatorizada, 243 Técnicas de conteo, 59-65 Teorema de Bayes, 72-73 Teorema del límite central, 215-218 Teorema fundamental del cálculo, 139 Término de error aleatorio, 450 Tibshirani, Robert, 240 Transformación de Fisher, 491 Transformaciones ANOVA, 391 gráfica de control, 644-645 regresión, 508-513, 550-551 Tratamientos, 397 media de los cuadrados para, 373 Ubicación gráficas de control de, 627-635 medidas de, 24-30 Unión de eventos, 49 Valor apartado, 37 Valor apartado extremo, 37 Valor medio, 101, 141, 451 Valor nulo, 286, 295 Valores ajustados, 403, 459, 534 Valores apartados, 36-37 extremos, 37 moderados, 37 Valores críticos, 148 distribución F, 360, 675-680 distribución normal, 671 intervalo de Wilcoxon, 687-688 ji cuadrada, 279, 570, 672 prueba de Ryan-Joiner, 684 prueba de Wilcoxon, 685-686 rango estudentizado, 380, 681 t, 271, 670 tolerancia, 275 z, 148 Valores críticos z, 148, 312 Valores esperados, 100-106 definición de, 101 reglas de, 104 relacionados con funciones, 103 variable aleatoria continua, 141 variable aleatoria discreta, 101 variables aleatorias conjuntamente distribuidas, 196-197 varianza y, 104-106 Valores P, 311-317 definiciones de, 313-314 F prueba F, 362-363 prueba ji cuadrada, 572-573 prueba t, 315-317 prueba z, 314-315, 327 Valores pronosticados, 403, 459, 534 Valores t críticos, 271, 670 Variable aleatoria de Bernoulli, 88 Variable aleatoria normal estándar, 146 Variable imaginaria, 531 Variable independiente estandarizada, 527 Variable indicadora, 531 Variables, 3 aleatorias, 87 continuas, 13 de respuesta, 447 dependientes, 447 discretas, 13 estandarizadas, 149, 551-553 explicativas, 447 independientes, 447 predictores, 447 Variables aleatorias, 87 Bernoulli, 88 binomiales, 110-111 binomiales negativas, 119 coeficiente de correlación de, 200-201 conjuntamente distribuidas, 185-193 continuas, 89, 186 covarianza entre, 198-199 dependientes, 190 diferencia entre, 220 discretas, 89, 185 geométricas, 119 independientes, 190, 192 no correlacionadas, 201 normales, 220-221 normales estándar, 146 normalmente distribuidas, 220-291 valor esperado de, 101, 141, 196-197 Variables aleatorias binomiales, 110-111 Variables aleatorias binomiales negativas, 119 Variables aleatorias continuas, 89 conjuntamente distribuidas, 186-189 distribuciones de probabilidad, 131-132 función de distribución acumulativa, 136 valores esperados, 141 varianza, 142 Variables aleatorias dependientes, 190 Variables aleatorias discretas, 89 conjuntamente distribuidas, 185-186 distribuciones de probabilidad, 90-91 función de distribución acumulativa, 95 valor esperado, 101 varianza, 105 Variación coeficiente de, 42 gráficas de control para, 637-640 Varianza, 105 combinación lineal, 219-220 dos poblaciones, 360-363 estimador agrupado, 340 fórmula abreviada, 105-106 intervalo de confianza, 278-279 muestral, 32 poblacional, 33 prueba de hipótesis, 323 reglas de, 106 719 índice_p710-720.qxd 720 3/12/08 4:44 AM Page 720 Índice valor esperado y, 104-105 variable aleatoria continua, 142 variable aleatoria discreta, 105 Véase también ANOVA Varianza de la población, 33 Varianza muestral, 32 cálculo de fórmula, 34-35 motivación para, 33-34 Véase también Comprobación de hipótesis Verdadera función de regresión, 528 Verdaderos coeficientes de regresión, 529 Visualizaciones de tallo y hojas, 10-12 comparativas, 21 pasos para la construcción de, 10 Weíbull, Waloddi, 163 Winkler, Robert, 54 Wolfe, Douglas, 621 guardas_001-003.qxd 3/12/08 Tabla A.3 4:44 AM Page 721 Áreas de la Curva normal estándar Φ(z)  P(Z  z) Función de densidad normal estándar Área sombreada = Φ(z) 0 z z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 0.0013 0.0003 0.0005 0.0007 0.0009 0.0013 0.0003 0.0005 0.0006 0.0009 0.0013 0.0003 0.0004 0.0006 0.0009 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0007 0.0010 0.0002 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 0.0019 0.0026 0.0035 0.0047 0.0062 0.0018 0.0025 0.0034 0.0045 0.0060 0.0017 0.0024 0.0033 0.0044 0.0059 0.0017 0.0023 0.0032 0.0043 0.0057 0.0016 0.0023 0.0031 0.0041 0.0055 0.0016 0.0022 0.0030 0.0040 0.0054 0.0015 0.0021 0.0029 0.0039 0.0052 0.0015 0.0021 0.0028 0.0038 0.0051 0.0014 0.0020 0.0027 0.0037 0.0049 0.0014 0.0019 0.0026 0.0036 0.0038 2.4 2.3 2.2 2.1 2.0 0.0082 0.0107 0.0139 0.0179 0.0228 0.0080 0.0104 0.0136 0.0174 0.0222 0.0078 0.0102 0.0132 0.0170 0.0217 0.0075 0.0099 0.0129 0.0166 0.0212 0.0073 0.0096 0.0125 0.0162 0.0207 0.0071 0.0094 0.0122 0.0158 0.0202 0.0069 0.0091 0.0119 0.0154 0.0197 0.0068 0.0089 0.0116 0.0150 0.0192 0.0066 0.0087 0.0113 0.0146 0.0188 0.0064 0.0084 0.0110 0.0143 0.0183 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 0.0287 0.0359 0.0446 0.0548 0.0668 0.0281 0.0352 0.0436 0.0537 0.0655 0.0274 0.0344 0.0427 0.0526 0.0643 0.0268 0.0336 0.0418 0.0516 0.0630 0.0262 0.0329 0.0409 0.0505 0.0618 0.0256 0.0322 0.0401 0.0495 0.0606 0.0250 0.0314 0.0392 0.0485 0.0594 0.0244 0.0307 0.0384 0.0475 0.0582 0.0239 0.0301 0.0375 0.0465 0.0571 0.0233 0.0294 0.0367 0.0455 0.0559 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.0808 0.0968 0.1151 0.1357 0.1587 0.0793 0.0951 0.1131 0.1335 0.1562 0.0778 0.0934 0.1112 0.1314 0.1539 0.0764 0.0918 0.1093 0.1292 0.1515 0.0749 0.0901 0.1075 0.1271 0.1492 0.0735 0.0885 0.1056 0.1251 0.1469 0.0722 0.0869 0.1038 0.1230 0.1446 0.0708 0.0853 0.1020 0.1210 0.1423 0.0694 0.0838 0.1003 0.1190 0.1401 0.0681 0.0823 0.0985 0.1170 0.1379 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.1841 0.2119 0.2420 0.2743 0.3085 0.1814 0.2090 0.2389 0.2709 0.3050 0.1788 0.2061 0.2358 0.2676 0.3015 0.1762 0.2033 0.2327 0.2643 0.2981 0.1736 0.2005 0.2296 0.2611 0.2946 0.1711 0.1977 0.2266 0.2578 0.2912 0.1685 0.1949 0.2236 0.2546 0.2877 0.1660 0.1922 0.2206 0.2514 0.2843 0.1635 0.1894 0.2177 0.2483 0.2810 0.1611 0.1867 0.2148 0.2451 0.2776 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.3446 0.3821 0.4207 0.4602 0.5000 0.3409 0.3783 0.4168 0.4562 0.4960 0.3372 0.3745 0.4129 0.4522 0.4920 0.3336 0.3707 0.4090 0.4483 0.4880 0.3300 0.3669 0.4052 0.4443 0.4840 0.3264 0.3632 0.4013 0.4404 0.4801 0.3228 0.3594 0.3974 0.4364 0.4761 0.3192 0.3557 0.3936 0.4325 0.4721 0.3156 0.3520 0.3897 0.4286 0.4681 0.3121 0.3482 0.3859 0.4247 0.4641 (continúa) guardas_001-003.qxd Tabla A.3 3/12/08 4:44 AM Page 722 (z)  P(Z  z) Áreas de la Curva normal estándar (continuación) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.6554 0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.5199 0.5596 0.5987 0.6368 0.6736 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.6915 0.7257 0.7580 0.7881 0.8159 0.6950 0.7291 0.7611 0.7910 0.8186 0.6985 0.7324 0.7642 0.7939 0.8212 0.7019 0.7357 0.7673 0.7967 0.8238 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.7088 0.7422 0.7734 0.8023 0.8289 0.7123 0.7454 0.7764 0.8051 0.8315 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.7190 0.7517 0.7823 0.8106 0.8365 0.7224 0.7549 0.7852 0.8133 0.8389 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 0.8413 0.8643 0.8849 0.9032 0.9192 0.8438 0.8665 0.8869 0.9049 0.9207 0.8461 0.8686 0.8888 0.9066 0.9222 0.8485 0.8708 0.8907 0.9082 0.9236 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.8531 0.8749 0.8944 0.9115 0.9265 0.8554 0.8770 0.8962 0.9131 0.9278 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.8599 0.8810 0.8997 0.9162 0.9306 0.8621 0.8830 0.9015 0.9177 0.9319 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 0.9332 0.9452 0.9554 0.9641 0.9713 0.9345 0.9463 0.9564 0.9649 0.9719 0.9357 0.9474 0.9573 0.9656 0.9726 0.9370 0.9484 0.9582 0.9664 0.9732 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9394 0.9505 0.9599 0.9678 0.9744 0.9406 0.9515 0.9608 0.9686 0.9750 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9429 0.9535 0.9625 0.9699 0.9761 0.9441 0.9545 0.9633 0.9706 0.9767 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 0.9772 0.9821 0.9861 0.9893 0.9918 0.9778 0.9826 0.9864 0.9896 0.9920 0.9783 0.9830 0.9868 0.9898 0.9922 0.9788 0.9834 0.9871 0.9901 0.9925 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9798 0.9842 0.9878 0.9906 0.9929 0.9803 0.9846 0.9881 0.9909 0.9931 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9812 0.9854 0.9887 0.9913 0.9934 0.9817 0.9857 0.9890 0.9916 0.9936 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 0.9938 0.9953 0.9965 0.9974 0.9981 0.9940 0.9955 0.9966 0.9975 0.9982 0.9941 0.9956 0.9967 0.9976 0.9982 0.9943 0.9957 0.9968 0.9977 0.9983 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9946 0.9960 0.9970 0.9978 0.9984 0.9948 0.9961 0.9971 0.9979 0.9985 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 0.9987 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9994 0.9995 0.9997 0.9988 0.9991 0.9994 0.9996 0.9997 0.9988 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9998 guardas_001-003.qxd Tabla A.5 3/12/08 4:44 AM Page 723 Valores críticos para Distribuciones t t curva de densidad Área sombreada =  t, 0 ␣ v 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001 0.0005 1 2 3 4 3.078 1.886 1.638 1.533 6.314 2.920 2.353 2.132 12.706 4.303 3.182 2.776 31.821 6.965 4.541 3.747 63.657 9.925 5.841 4.604 318.31 22.326 10.213 7.173 636.62 31.598 12.924 8.610 5 6 7 8 9 1.476 1.440 1.415 1.397 1.383 2.015 1.943 1.895 1.860 1.833 2.571 2.447 2.365 2.306 2.262 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 4.032 3.707 3.499 3.355 3.250 5.893 5.208 4.785 4.501 4.297 6.869 5.959 5.408 5.041 4.781 10 11 12 13 14 1.372 1.363 1.356 1.350 1.345 1.812 1.796 1.782 1.771 1.761 2.228 2.201 2.179 2.160 2.145 2.764 2.718 2.681 2.650 2.624 3.169 3.106 3.055 3.012 2.977 4.144 4.025 3.930 3.852 3.787 4.587 4.437 4.318 4.221 4.140 15 16 17 18 19 1.341 1.337 1.333 1.330 1.328 1.753 1.746 1.740 1.734 1.729 2.131 2.120 2.110 2.101 2.093 2.602 2.583 2.567 2.552 2.539 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 3.733 3.686 3.646 3.610 3.579 4.073 4.015 3.965 3.922 3.883 20 21 22 23 24 1.325 1.323 1.321 1.319 1.318 1.725 1.721 1.717 1.714 1.711 2.086 2.080 2.074 2.069 2.064 2.528 2.518 2.508 2.500 2.492 2.845 2.831 2.819 2.807 2.797 3.552 3.527 3.505 3.485 3.467 3.850 3.819 3.792 3.767 3.745 25 26 27 28 29 1.316 1.315 1.314 1.313 1.311 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 2.060 2.056 2.052 2.048 2.045 2.485 2.479 2.473 2.467 2.462 2.787 2.779 2.771 2.763 2.756 3.450 3.435 3.421 3.408 3.396 3.725 3.707 3.690 3.674 3.659 30 32 34 36 38 1.310 1.309 1.307 1.306 1.304 1.697 1.694 1.691 1.688 1.686 2.042 2.037 2.032 2.028 2.024 2.457 2.449 2.441 2.434 2.429 2.750 2.738 2.728 2.719 2.712 3.385 3.365 3.348 3.333 3.319 3.646 3.622 3.601 3.582 3.566 40 50 60 120 ' 1.303 1.299 1.296 1.289 1.282 1.684 1.676 1.671 1.658 1.645 2.021 2.009 2.000 1.980 1.960 2.423 2.403 2.390 2.358 2.326 2.704 2.678 2.660 2.617 2.576 3.307 3.262 3.232 3.160 3.090 3.551 3.496 3.460 3.373 3.291

Mediante la teor�a de la probabilidad analiza y explora la estructura matem�tica subyacente al fen�meno del que estos datos provienen y, mediante el conocimiento de tal estructura, trata de sacar conclusiones y predicciones que ayuden al mejor aprovechamiento del fen�meno para los fines que de �l se pueden pretender , e.g. Análisis de series temporales (modelos Arima) (Psique) Análisis de series temporales (modelos. Dado que por lo menos uno de los dos seleccionados no es de 75 W, ¿cuál es la probabilidad de que los dos focos seleccionados sean de la misma clase? 50 , cited: Tecnicas de Estimacion E hacer clic gratis Tecnicas de Estimacion E Inferencia de. Mediafire - PEP 3 - Probabilidad y Estadística: Mega Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión: Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. ( Cerrar sesión / Cambiar ) Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. ( Cerrar sesión / Cambiar ) Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. ( Cerrar sesión / Cambiar ) Algoblemas (Torres de Janoi, Caminos de Euler, entre otros). Problemas y ex�menes de los siguientes temas: Notaciones asint�ticas. Software: introducci�n en ingl�s al MathLab. Diccionario alfab�tico en ingl�s de algoritmos Aplicaciones de Estadistica Circular a Problemas de Ciencias Naturales Aplicaciones de Estadistica Circular a. Calcule e interprete el coeficiente de correlación muestral. 70. Con frecuencia, a los científicos forenses les interesa realizar alguna clase de medición en un cuerpo (vivo o muerto) y luego utilizarla como base para inferir algo sobre la edad del cuerpo. Considere los datos adjuntos sobre edad (años) y % de ácido aspértico D (de aquí en adelante %DAA) de una pieza dental particular (“An Improved Method for Age at Death Determination from the Measurements of D-Aspertic Acid in Dental Collagen”, Archaeometry, 1990: 61-70.) Edad: 9 10 11 12 13 14 33 39 52 65 69 %DAA: 1.13 1.10 1.11 1.10 1.24 1.31 2.25 2.54 2.93 3.40 4.55 Suponga que una pieza dental de otro individuo tiene 2.01%DAA. ¿Podría ser que el individuo tenga menos de 22 años , source: Introducción al diseño y análisis de experimentos Introducción al diseño y análisis de?

Las cantidades esperadas aparecen abajo de las cantidades observadas, y MINITAB exhibe la contribución a 2 desde cada celda. Exprese y pruebe las hipótesis apropiadas usando   0.05. 1 35 25.48 2 147 156.52 Total 182 2 101 102.20 629 627.80 730 3 28 35.00 222 215.00 250 4 4 5.32 34 32.68 38 Total 168 1032 1200 1 ChiSq  3.557  0.579  0.014  0.002  1.400  0.228  0.328  0.053  6.161 df  3 25 , e.g. Dimensión de medidas homogeneas racionales con solapamiento Dimensión de medidas homogeneas. Tercera etapa: Estadística y cálculo de probabilidades. La estadística recibió un gran impulso por los trabajadores Jakolo Bernoulli y Simeon Denis Poisson sobre las leyes de los grandes números ref.: El Paquete Estadistico R (Cuadernos Metodológicos) El Paquete Estadistico R (Cuadernos. La figura 7.1 254 c7_p225-283.qxd 3/12/08 4:15 AM Page 255 7.1 Propiedades básicas de los intervalos de confianza 255 muestra intervalos de confianza de 95% de resistencias a la ruptura promedio verdaderas de dos marcas diferentes de marcas de toallas de papel , cited: Prediccion Estadistica En Condiciones de Incertidumbre Prediccion Estadistica En Condiciones de.

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Algunas propiedades de la distribución normal son: Es simétrica respecto de su media, μ; La moda y la mediana son ambas iguales a la media, μ; Los puntos de inflexión de la curva se dan para x = μ − σ y x = μ + σ Introducción a la Inferencia descargar en línea Introducción a la Inferencia Estadística. ESTADÍSTICO DE PRUEBA 12J Fr  I(I  1) I I1 12  R i    R 2i  3J(I  1)  i1  2 2 IJ(I  1) Al igual que con la prueba Kruskal-Wallis, la prueba de Friedman rechaza H0 cuando el valor calculado del estadístico de prueba es demasiado grande Historia de la probabilidad y hacer clic en línea Historia de la probabilidad y la. Se muestreó una caja de 10 stones (1 stone = 6,35 kg.) de cada una de las categorías de merluza grande, media y pequeña en cada uno de los arrastreros. El número de individuos registrado en cada grupo de 10 cm. y los pesos desembarcados fueron: Aun cuando la ARE no caracteriza una operación de prueba para tamaños muestrales, se puede demostrar que se cumplen los siguientes resultados: 1. Cuando la distribución fundamental es normal, la ARE de la prueba Wilcoxon con respecto a la prueba t es aproximadamente 0.95. 2. Para cualquier distribución, la ARE será al menos 0.86 y para muchas distribuciones será mucho mayor a 1. c15_p599-624.qxd 3/12/08 4:39 AM Page 607 15.1 La prueba Wilcoxon de rango con signo 607 Se pueden resumir estos resultados diciendo que, en problemas de muestras grandes, la prueba Wilcoxon nunca es mucho menos eficiente que la prueba t y puede ser mucho más eficiente si la distribución fundamental está lejos de ser normal Fundamentos de Estadística y descargar aquí Fundamentos de Estadística y. Enlaces en portugués, inglés, geometría para profesores, problemas y actividades. Resolución de Problemas Sencillos relacionados con el Área de la Matemática. Página dedicada a la resolución de problemas , e.g. Estadística descriptiva con Microsoft Excel 2010 Estadística descriptiva con Microsoft. Como la suma de las desviaciones respecto de la media da cero lo que se toma son las diferencias en valor absoluto. Se� define como la media de las desviaciones cuadr�ticas respecto de la media. Se define como la r�iz cua-drada de la varianza: 1. Si se suma una constante a todos los valores de la variable la desviaci�n t�pica no var�a. 2. Si se multiplican todos los valores de la variable por el mismo n�mero, la desviaci�n t�pica queda multiplicada por el mismo n�mero f�rmula que simplifica su c�lculo Como Escoger Estrategias Robustas Para Valorar Medidas Repetidas? Como Escoger Estrategias Robustas Para.

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La figura 13.7b) muestra que la curva LOWESS producida por MINITAB, usando un espacio de 50% [el ajuste en (x*, y*), está determinada por el 50% más cercano de la muestra]. La curva parece estar formada por dos segmentos de recta unidos arriba de aproximadamente x  38 pdf. De manera arbitraria se utiliza E para denotar el resultado H (caras) y F para denotar el resultado T (cruces). Entonces este experimento satisface las condiciones 1–4 Modelación de Demanda leer libro Modelación de Demanda Incorporando. Fujimori cayó en fuertes extremos dictatoriales como clausurar el Congreso del Perú y tuvo grandes líos de derechos humanos por los que hoy purga una condena en su país , source: Estadistica Elemental - 7b: Edicion Estadistica Elemental - 7b: Edicion. Si la decisión de rechazar la pretensión p  0.5 se hace como en el inciso c), ¿cuál es la probabilidad de que la pretensión no sea rechazada cuando p  0.6? ¿Cuándo p  0.8? e. ¿Qué regla de decisión escogería para rechazar la pretensión de que p  0.5 si desea que la probabilidad en el inciso c) sea cuando mucho de 0.01? 103. Considere una enfermedad cuya presencia puede ser identificada por medio de un análisis de sangre Dependencia no lineal entre variables aleatorias Dependencia no lineal entre variables. Los últimos dos valores de x, 103 y 142, son mucho más grandes que los demás. ¿Cómo se ven afectados la ecuación de la línea de mínimos cuadrados y el valor de r2 por la supresión de las dos observaciones correspondientes de la muestra Crítica y alternativas a la significación estadística en el contraste de hipótesis (CUADERNOS DE ESTADÍSTICA) Crítica y alternativas a la? La prueba estadística suele seguir una distribución estadística conocida normal, t-student, ji cuadrado ( ) cae en la región de rechazo, se rechaza la hipótesis nula ref.: Monte Sigma. El secreto de la hacer clic pdf Monte Sigma. El secreto de la. C. [Sugerencia: Desde la punta de cada rama de primera generación en un diagrama de árbol, trace tres ramas de segunda generación identificadas, respectivamente, como, 0 demorado, 1 demorado y 2 demorado.] 69. En el ejercicio 59, considere la siguiente información adicional sobre el uso de tarjetas de crédito: El 70% de todos los clientes que utilizan gasolina regular y que llenan el tanque usan una tarjeta de crédito ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA a través de R ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA a través de R. Puedes obtener más info o saber cómo cambiar la configuración en nuestra Política de Cookies ref.: Analisis de Intervencion hacer clic aquí Analisis de Intervencion. El primer estudio sistemático de un juego de azar lo realizaron en Francia Pascal y Fermat en el siglo XVII. Aunque en esa época el juego estaba prohibido en casi toda Europa, había mucha práctica. El caballero de Meré era un asiduo jugador muy amigo de Pascal y tenía la intuición que las reglas de reparto de las apuesta de los juegos de lanzamiento de dados no era adecuado, por ejemplo en el lanzamiento de dos dados, ciertas suman salían con más frecuencia que otras , cited: Lecciones de estadística descriptiva Lecciones de estadística descriptiva. Un saludo y me alegra que te sea de ayuda el contenido que exponemos en este blog. hola buenas tardes necesito de su ayuda para resolver este caso: Dada una distribución normal estándar, encuentre el área bajo la curva que está: En el apartado de Tablas, concretamente la tabla correspondiente a la Normal, podrás encontrar ejemplos y la explicación de cómo trabajar con dicha distribución. 24 de diciembre de 2011, 10:57 Hola, en problemas del tema 2 de estadistica no soy capaz de ver algunas fórmulas matemáticas, me sale un cuadrito con una x roja ref.: Estadistica hacer clic epub Estadistica.

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