Resumen de exposicion: Diagrama S

Diagrama S

Experimento fact. 2^k: Ejercicio 6

ejercicio 6

Experimento fact. 2^k: Ejercicio 4

ejercicio 4

Ultimo reporte de ANOVA

Problema 16

ANOVA: Reporte 5

Problema 14

UNIDAD 3 (ANOVA): Reporte 4

Problema 7

Reporte 3: Problema 6, Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 3

Reporte 3: Problema 5, Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 3

Reporte 3: Problema 4, Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 3

Reporte 2: Problema 3, Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 2

Reporte 2: Problema 2, Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 2

Reporte 1: Prueba con Ji cuadrada

REPORTE 1

Prueba de hipótesis con datos apareados y P.H. con distribuciones libres

Prueba de hipótesis con datos apareados 

P.H. con distribuciones libres

Prueba de hipótesis para la diferencia con muestras pequeñas

Pruebas de hipótesis para la diferencia entre 2 proporciones

Pruebas de hipótesis para la diferencia de medias con muestras grandes

Pruebas de hipotesis para proporcion poblacional

Ejercicios de sección 6.3:

Ejercicios de la sección 6.2: Concluir a partir de pruebas de hipotesis

Problema 3 del Libro Navidi, para la diferencia entre dos medias para muestras grandes

Diferencia entre dos proporciones sin ajuste y con ajuste.

Problemas de tarea con diagrama de caja para estimación de 99% y 95%

Diagrama de caja

Pasos para armar un diagrama de caja:

1) Organizar los datos, del mas pequeño al mas grande.

2) Encontrar la mediana del conjunto de datos.

3) Encontrar el primer y tercer cuartil.

4) Dibujar una gráfica, después marcar el primer, segundo y tercer cuartil en el diagrama.

5) Hacer una caja dibujando lineas horizontales que conecten los cuartiles.

6) Marcar los valores extremos y  unir los valores máximos a la caja con una recta horizontal.

Unidad 2

Grados de libertad

   Esta expresión fue introducida por Ronald Fisher y se refiere al numero de observaciones de muestra que pueden tomar cualquier valor posible , o sea, que son ¨libres¨ de tomar cualquier valor; una vez que se ha calculado previamente y de forma independiente la estimación de un determinado parámetro en la muestra o en la población de origen.

Se define como: g.l = n - 1

La importancia de los grados de libertad es saber que por ejemplo: en un punto fijo no se tiene dimensiones y si no puede moverse, por lo tanto, no tiene grados de libertad; si en una recta tenemos este mismo punto y le damos un grado de libertad, ahora podrá moverse libremente sobre la recta, de esta manera cuando se calcula tal prueba el numero de datos son libres de variar.

Distribución normal

Ejercicios en clase

Resumen de la semana, del 03 al 05 de febrero del 2015

   El día 03 de febrero empezamos a ver los tipos de eventos existentes que son: excluyentes, no excluyentes, independientes y dependientes; se menciono que la adición se utiliza para eventos excluyentes y  no excluyentes y la multiplicación para eventos dependiente e independientes. 

    También observamos que el espacio muestral es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento y lo aplicamos en clase, y que las formas de conteo pueden ser permutaciones (donde el orden importa) y en combinaciones donde: (el orden no importa).

  La manera mas sencilla de trabajar con los ejercicios, es simplificando, opinando en clase y resolviendo ejemplos de repaso; y esto se hizo notar en el transcurso de la semana.

Ejercicio 2, Datos agrupados

Ejercicio 1, media, varianza y desv. std. muestral.