Tamaño de muestra y precisión estadística (Ciencia y

Formato: Paperback

Idioma: Español

Formato: PDF / Kindle / ePub

Tamaño: 9.07 MB

Descarga de formatos: PDF

Páginas: 0

Editor: Editorial Universidad de Almería; Edición

ISBN: 8482407112

Tablas de contingencia bidimensionales (Cuadernos de estadística)

Véase ANOVA Análisis de regresión, 447, 464-465 Análisis de residuos, 501-505 ANOVA (análisis de la varianza), 369 cuadrados de la media esperada, 403 diseños de cuadrados latinos, 424-426 dos factores, 398-419 ecuación de modelo, 385-386 experimentos de bloques aleatorios, 404-407 factor único, 369, 370-379, 385-394 modelo de efectos aleatorios, 392, 407-408, 416 modelo de efectos fijo, 391-392, 399-401, 411-412, 420-421 multifactorial, 397-445 notación y suposiciones, 372-373 parámetro de no centralidad, 387 procedimiento de comparaciones múltiples, 379-384, 404, 415416 procedimientos de prueba, 373-374, 401-403, 412-415 prueba F, 374-375, 387-389 regresión y, 475 sin distribución, 618-621 sumas de los cuadrados, 375-378 tamaños de muestra, 389-391 transformaciones, 391 tres factores, 419-429 ANOVA bifactorial, 398-419 cuadrados de la media esperada, 403-404 experimentos de bloque aleatorizado, 404-407 modelo de efectos aleatorios, 407-408, 416 modelo de efectos fijos, 399-401, 411-412 procedimiento de comparaciones múltiples, 404, 415-416 procedimientos de prueba, 401-403, 412-415 Véase también ANOVA multifactorial ANOVA de factor único, 374-375, 387-388 bondad de las pruebas de ajuste, 570, 578 distribución F, 360 distribución ji cuadrada, 162 distribución t, 271 experimento apareado en función de no apareado, 350 igualdad de varianzas, 361 prueba de homogeneidad, 589 prueba de independencia, 591-592 prueba t con dos muestras, 336 pruebas t y, 389 regresión, 461 regresión múltiple, 540-542 710 valores P para, 362-363 varianza muestral, 34 ANOVA multifactorial, 397-445 análisis de experimento, 421-423, 430-432 ANOVA de dos factores, 398-419 ANOVA de tres factores, 419-429 cuadrados de la media esperados, 403-404 diseños de cuadrados latinos, 424-426 experimentos de bloque aleatorizado, 404-407 modelo de efectos aleatorios, 407-408, 416 modelo de efectos fijos, 399-401, 411-412, 420-421 procedimiento de comparaciones múltiples, 404, 415-416 procedimientos de prueba, 401-403, 412-415 Véase también ANOVA unifactorial ANOVA sin distribución, 618-621 prueba de Friedman, 620-621 prueba de Kruskal-Wallis, 618-620 ANOVA trifactorial, 419-429 análisis de experimento, 421-423 diseños de cuadrados latinos, 424-426 modelos de efectos fijos, 420-421 Véase también ANOVA multifactorial ANOVA unidireccional, 369 ANOVA unifactorial, 369, 370-379, 385-394 ecuación de modelo, 385-386 estadística de prueba, 373-374 explicación de, 369 modelo de efectos aleatorios, 392 modelo de efectos fijos, 391-392 notación y suposiciones, 372 parámetro de no centralidad, 387 prueba F, 374-375, 387-389 sumas de los cuadrados, 375-378 tamaños de muestra, 389-391 transformaciones, 391 Véase también ANOVA multifactorial Axiomas de probabilidad, 51 Bloque principal, 436 Bloqueo, 407 confusión y, 434-436 experimentos aleatorios y, 404-407, 620-621 Bondad de las pruebas de ajuste, 569-587 distribuciones continuas y, 582-583 distribuciones discretas y, 580-582 hipótesis compuestas y, 576-587 normalidad y, 584-585 probabilidades de categoría y, 569-576 Box, George, 626 índice_p710-720.qxd 3/12/08 4:44 AM Page 711 Índice Calibración, 495 Calidad de salida promedio, 659 Cantidades de celdas esperadas, 570 esperadas estimadas, 578, 579 observadas, 570 Causas asignables, 626 Censo, 2 Censura, 237 Centrado del valores x, 524-525 Chatterjee, S., 505 Clases, 15 Coeficiente ajustado de determinación múltiple, 522 Coeficiente de correlación, 485-492 comprobación de hipótesis, 489 estimación puntual, 488 intervalos de confianza, 492 muestral, 485-488 múltiple, 534 población, 488-492 variables aleatorias, 200-201 Coeficiente de determinación, 462-464 Coeficiente de determinación múltiple, 522, 534 Coeficiente de variación, 42 Coeficiente de variación muestral, 42 Coeficientes de regresión, 528, 535 Coeficientes de regresión de población, 528 Colas gruesas, 102, 174, 505 Colas livianas o delgadas, 174 Combinación lineal, 219-221 Combinaciones, 62 Complemento de un evento, 49 Comprobación de hipótesis, 284-324 bondad del ajuste, 571, 578 coeficiente de correlación, 489 cola inferior, 289, 295, 315-316 cola superior, 288, 295, 315-316 determinación de tamaño de muestra, 297-298, 302-303, 308 diferencias de medias, 345-347 diferencias de proporción, 354-355 distribución de Poisson, 323 distribución exponencial, 324 distribución normal, 300-301, 323-324 dos colas, 296, 315-316 errores en, 287-288 estadístico de prueba, 287 explicación de, 285-286 homogeneidad de poblaciones, 589 independencia de factores, 592 intervalos de confianza y, 614 libre de distribución, 321 media de población, 294-304, 346-347 muestra grande, 299-300, 306-307, 331, 354 muestra pequeña, 309 nivel de significación, 292, 319-320 pasos en el proceso de, 318-319 potencia de, 303-304 principio de razón de verosimilitud, 320-321 probabilidad de error de tipo II, 288, 298, 308, 329-330, 340-341 procedimientos para, 286-287 proporción de población, 306-310, 354-355 prueba de Ansari-Bradley, 624 prueba de Fisher-Irwin, 358 prueba de Friedman, 620-621 prueba de Kruskal-Wallis, 618-620 prueba de McNemar, 368 prueba de Siegel-Tukey, 623 prueba de signos, 623 prueba Wilcoxon de rango con signo, 602 prueba Wilcoxon de suma de rangos, 610 región de rechazo, 287 regresión lineal simple, 473-475, 481 regresión múltiple, 536-537, 538, 539-540 regresión polinomial, 523 temas relacionados con, 319 valores P y, 311-317 varianza, 323 Comprobaciones de hipótesis con muestras grandes, 299-300, 306-307, 331, 354 Comprobaciones de hipótesis con muestras pequeñas, 309 Confusión, 434-436 Conteos de celdas esperadas, 570 Conteos de celdas esperadas estimadas, 578, 579 Contrastes, 430 Corrección de continuidad, 152 Covarianza, 198-199 Cuadrado de la media de tratamientos, 373 Cuadrados de la media esperada, 403-404 Cuartiles, 28 Cuarto inferior, 35 Cuarto medio, 44 Cuarto superior, 35 Curva característica de operación, 115, 655 Curva de densidad, 132 Curva normal estándar, 146, 667-668 Curvas z, 146, 296 Datos, 2 bivariantes, 3 cualitativos, 19 defectuosos fraccionarios, 641-642 del número de defectos, 642-644 multivariantes, 3 recopilación, 7-9 univariantes, 3 Datos apareados, 344-350 experimentos y, 349-350 intervalos de confianza y, 347-348 procedimientos t con dos muestras y, 349 prueba de Wilcoxon de rangos con signo y, 603-604 prueba t apareada y, 345-347 Datos categóricos, 29 análisis de, 568-598 proporciones muestrales y, 29 Datos de atributo explicación de, 641 gráficas de control de, 641-645 Deming, W.

Comenzando con la muestra 11, la media ha cambiado hacia arriba a   40.3. Tabla 16.4 Observaciones, x y sumas acumulativas para el ejemplo 16.8 Número de muestra 1 2 3 Observaciones 40.77 38.94 40.43 39.95 39.70 40.27 40.86 40.37 40.91 x 39.21 39.88 40.05 (xi 40) 40.20 39.72 40.42 0.20 0.08 0.34 (continúa) c16_p625-662.qxd 648 3/12/08 CAPÍTULO 16 4:42 AM Page 648 Métodos de control de calidad Tabla 16.4 Observaciones, x y sumas acumulativas para el ejemplo 16.8 (Cont.) Número de muestra 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Observaciones 39.55 41.01 39.06 39.63 41.05 40.28 39.28 40.57 39.90 40.70 39.58 40.16 40.46 40.10 39.07 39.90 39.42 40.74 40.89 40.49 40.04 40.67 40.54 40.90 40.69 40.21 39.39 39.85 39.84 40.04 40.43 39.61 38.88 40.85 40.51 40.73 39.62 40.37 40.09 40.89 40.32 40.22 39.50 39.40 40.48 40.72 40.51 40.53 40.45 39.83 39.69 40.58 x (xi 40) 39.98 40.06 39.76 39.65 40.41 40.32 39.84 40.49 40.40 40.61 39.98 40.23 40.34 0.32 0.38 0.14 0.21 0.20 0.52 0.36 0.85 1.25 1.86 1.84 2.07 2.41 La figura 16.8 muestra una gráfica X  con línea de centro a una altura 40 y límites de control en 0! 3 X  40! 3  (0.5/4)  40! 0.75 x Límite superior de control 40.20 39.60 Límite inferior de control 39.00 3 Figura 16.8 6 9 12 15 Número de muestra Gráfica de control  X para los datos del ejemplo 16.8 , cited: SPSS. Estadistica matematica hacer clic gratis SPSS. Estadistica matematica. Recursos educativos de todo tipo (libros, vídeos,...). El contenido está clasificado en: Unidades Didácticas (Relación entre actividades de Azar. Geometría, álgebra y fórmulas notables 1. Geometría, álgebra y fórmulas notables 2. Ejercicios (problemas curiosos, acertijos, anécdotas entretenidas. Libros, videos, taller de matemáticas, problemas y juegos Estadistica Aplicada a la leer epub Estadistica Aplicada a la Educacion Con.

Además, la captura, tanto de una flota comercial como de un barco de investigación, puede ser también considerada como una muestra de la población. Los métodos usuales de muestreo son aplicables directamente, por ejemplo el muestreo estratificado, mediante la división de la región en subáreas suficientemente uniformes, pero surgen problemas especiales cuando se trata de obtener estimaciones no sesgadas de la abundancia y de la composición de la población Diseño de experimentos: leer aquí Diseño de experimentos: Taguchi y. Calcule un límite de confianza superior utilizando un nivel de confianza de 99% para la proporción de todos esos nacimientos que dieron por resultado niños de bajo peso al nacer. 23. El artículo “An Evaluation of Football Helmets Under Impact Conditions” (Amer. Sports Medicine, 1984: 233237) reporta que cuando cada casco de fútbol en una muestra aleatoria de 37 cascos de tipo suspensión se sometieron a una prueba de impacto, 24 mostraron daños , cited: SPSS. Estadistica matematica hacer clic aquí SPSS. Estadistica matematica. Se ha producido un error en este gadget. 1. ¿cuantas diferentes quintas de baloncesto pueden formarse con 7 jugadores disponibles para jugar cualquier posición? Se pueden formar 2520 quintas diferentes. 2. En una empresa, 5 ejecutivos asisten a una junta donde hay 9 sillas. Calcula de cuantas formas pueden ser ocupadas las sillas. n Pr = n! Sustituimos con: Las sillas pueden ocuparse de 15120 maneras. 3.- Determina cuantas combinaciones de $5 con las siguientes monedas $1,$2,$3,$4 y $5 sin repetir ninguna moneda. 4.- En una familia con 7 integrantes tienes una mesa e 3 lugres. ¿Cuantas formas de combinarse en las sillas tienen Diseño de experimentos: Taguchi y tradicional Diseño de experimentos: Taguchi y?

Estadistica basica aplicada a la educacion (Campus)

Regresión no paramétrica: desde la dimensión uno hasta la dimensión infinita

Muestreo: diseño y analisis

Métodos Estadísticos En Ingeniería

CONTEXTO De los estudiantes de la escuela por grado se obtendrá: genero, edad, peso y estatura, la cual se registrara y procesara, primero manualmente y después con el software de Fathom Control estadístico de los hacer clic pdf Control estadístico de los procesos. SPC. Ejemplo 16.8 Una compañía de productos de madera manufactura briquetas de carbón vegetal para barbacoas. Empaca estas briquetas en bolsas de varios tamaños, el más grande de los cuales se supone que contiene 40 libras descargar. Con un valor fijo de x, x*, ˆ 0  ˆ 1x* (la altura de la línea sobre x*) da 1) una estimación puntual del valor esperado de Y cuando x  x* o 2) una predicción puntual del valor Y que dará por resultado una nueva observación realizada con x  x*. Ejemplo 12.5 Remítase a los datos de peso unitario-porosidad dados en el ejemplo anterior. Una estimación puntual de la porosidad promedio verdadera de todos los especímenes cuyo peso unitario es 110 es ˆ Y110  ˆ 0  ˆ 1(110)  118.91  0.905(110)  19.4% Si se tiene que seleccionar un solo espécimen cuyo peso unitario es de 110 pcf, 19.4% también es una predicción puntual de la porosidad de este espécimen. ■ La línea de mínimos cuadrados no deberá ser utilizada para predecir un valor de x mucho más allá del rango de los datos, como x  90 o x  135 en el ejemplo 12.4 , source: Teoría de la probabilidad Teoría de la probabilidad. Cuando X1,. .. , Xn es una muestra aleatoria de una distribución normal, se puede demostrar (ejercicio 6.37) que E(S)  an   donde 2(n/2) an  n [(n 1  1)/2] y () denota la función gama (vea la sección 4.4) , source: Tamaño de muestra y precisión hacer clic aquí Tamaño de muestra y precisión. Si el experimento se repite un número grande de veces, el valor de FR se aproximará a la medición probabilística P del evento A , cited: Analisis Multivariante leer gratis Analisis Multivariante Aplicado. Demuestre que B(x; n, 1  p)  1  B(n  x  1; n, p). [Sugerencia: Cuando mucho x éxitos (S) equivalen a por lo menos (n  x) fracasos (F).] c. ¿Qué implican los incisos a) y b) sobre la necesidad de incluir valores de p más grandes que 0.5 en la tabla A.1 del apéndice? 64 Inventario de Maguey Papalote, (Agave Cupreata Trel Et Berger) Inventario de Maguey Papalote, (Agave. Unos meses antes de la aprobación de la Ley de Función Pública Estadística (noviembre, 2001), oficialmente la institución adquiere el nombre del Instituto Nacional de Estadística (INE) en 2001 (julio) y actualmente se encuentra adscrito al Ministerio del Poder Popular del Despacho de la Presidencia y Seguimiento de la Gestión del Gobierno La delincuencia en la ciudad hacer clic gratis La delincuencia en la ciudad de.

Estadística para ingenieros

Introduccion a la probabilidad y estadistica

Perspectivas en estadística e investigación operativa (Colección Techné)

Fundamentos de Estadística y probabilidad

Conceptos basicos de estadistica para ciencias sociales

Spss analisis estadistico simplificado

Metodologías para la toma de decisiones apoyadas en modelos difusos

Estadística aplicada a las ciencias sociales (Biblioteca Comillas, Ciencias Sociales)

MODELOS PREDICTIVOS a través de STATGRAPHICS CENTURION

Administracion de Ventas: Relaciones y Sociedades con el Cliente

Evaluación de riesgos aplicando lógica difusa

Guia de los metodos estadisticos en calidad y seguridad alimentaria

Cálculo De Probabilidades I (GRADO)

Procedimientos estadísticos con statgraphics (Libros profesionales)

Monte Sigma. El secreto de la estadística (cálculo de probabilidades) (Innovación educativa)

En el ejercicio 66, el peso de viga contribuye al momento de flexión. Suponga que la viga es de espesor y densidad uniformes, de modo que la carga resultante esté uniformemente distribuida en la viga La búsqueda de la certeza - hacer clic epub La búsqueda de la certeza - La. Una caja contiene seis pelotas rojas y cuatro verdes y una segunda caja contiene siete pelotas rojas y tres verdes. Se selecciona una pelota al azar de la primera caja y se le coloca en la segunda caja. Luego se selecciona al azar una pelota de la segunda caja y se le coloca en la primera caja. a. ¿Cuál es la probabilidad de que se seleccione una pelota roja de la primera caja y de que se seleccione una pelota roja de la segunda caja? b Lecciones De Cálculo De leer libro Lecciones De Cálculo De Probabilidades. Si el sistema de muestreo aplicado es bueno el valor estimado diferirá muy poco del valor real. Los méritos o inconvenientes de un sistema de muestreo pueden, por tanto, ser medidos por dos cantidades relacionadas con los valores estimados que se han obtenido (estas medidas no se refieren a ninguna estimación individual, sino al conjunto de estimaciones que pueden obtenerse por muestras repetidas); en primer lugar, la varianza, que, como se ha definido antes para cualquier distribución estadística, es la medida de la dispersión de los valores estimados alrededor de su valor medio; en segundo lugar, el sesgo, que es el grado de diferencia entre el valor medio de la serie de posibles valores y el valor verdadero. (El término sesgo se usa también para designar los procesos que conducen a esta diferencia.) Debido a que, cuando existe un sesgo, éste existe en todas las muestras, y tiende a hacer las estimaciones siempre mayores (o menores) que el valor real, este sesgo no puede ser detectado valiéndose de la diferencia entre muestras repetidas; por esto, en general, el sesgo es muy difícil de descubrir y, por consiguiente, de eliminar, en subsiguientes análisis Introduccion a la estadistica hacer clic epub Introduccion a la estadistica para la. Es de muy f�cil aprendizaje y presenta un entorno de trabajo agradable. Los gr�ficos se pueden exportar con facilidad tanto a p�ginas web interactivas en las que la construcci�n funciona como un applet de Java, como a documentos de texto descargar. Ahora la materia de Razonamiento complejo, que será el eje transversal entre las anteriores, permite llegar a un pensamiento de excelencia, sustentado en hábitos regulares, que fortalezcan habilidades y competencias matemáticas en el siguiente sentido: • • • • Estrategias didácticas sustentadas en la decodificación de información Introduccion a la Inferencia Estadistica Para Datos de Supervivencia Introduccion a la Inferencia Estadistica. Entonces el i-ésimo residuo es ei  yi  (ˆ 0  ˆ 1xi). Para deducir propiedades de los residuos, se representa con ei  Yi  Yˆ i el i-ésimo residuo como una variable aleatoria (va) (antes que en realidad se hagan observaciones). Entonces E(Yi  Yˆ i)  E(Yi)  E(ˆ 0  ˆ 1xi)  0  1xi  (0  1xi)  0 (13.1) Debido a que Yˆ i ( ˆ 0  ˆ 1xi) es una función lineal de las Yj, así lo es Yi  Yˆ i (los coeficientes dependen de las xj) Fundamentos de Estadística (El Libro Universitario - Manuales) Fundamentos de Estadística (El Libro. Sean a y b constantes y sea yi  axi  b con i  1, 2,. .. , n. ¿Cuáles son las relaciones entre x y y y entre s 2x y s 2y? b. Una muestra de temperaturas para iniciar una cierta reacción química dio un promedio muestral (°C) de 87.3 y una desviación estándar muestral de 1.04. ¿Cuáles son el promedio muestral y la desviación estándar medidos 9 en °F? [Sugerencia: F  5 C  32.] 70 SPSS. Estadistica matematica leer pdf SPSS. Estadistica matematica.

Clasificado 4.2/5
residencia en 412 opiniones de los usuarios