Analisis De Varianza

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Analisis De Varianza

  1. 4. Se denomina así en honor a Sir Ronald Fisher, uno de los fundadores de la ciencia estadística moderna. Uso: Para probar si dos muestras provienen de poblaciones con varianzas iguales. Para comparar simultáneamente varias medias poblacionales (ANOVA) Para probar y comparar, las poblaciones deben ser normales, y los datos , por lo menos deben estar en nivel de intervalo.
  2. 5. Características <ul><li>Es continua </li></ul><ul><li>Es asintótica </li></ul><ul><li>Sus valores no pueden ser negativos </li></ul><ul><li>Tienen sesgo positivo </li></ul><ul><li>Existe una familia de distribuciones F. Cada vez que cambian los grados de libertad, ya sea en el numerador o en el denominador; se crea una nueva distribución. </li></ul>
  3. 6. <ul><li>Es continua </li></ul>Características (Cont.) Esto significa que puede tomar una cantidad infinita de valores entre 0 y más infinito
  4. 7. <ul><li>Es asintótica </li></ul>Características (Cont.) Conforme los valores de X aumentan, la curva de la distribución F se aproxima al eje X, pero nunca lo toca. Es la misma característica que describe una distribución normal.
  5. 8. <ul><li>Sus valores no pueden ser negativos </li></ul>Características (Cont.) El menor valor que puede asumir F es cero
  6. 9. <ul><li>Tiene sesgo positivo </li></ul>Características (Cont.) La cola larga de la distribución se encuentra a la derecha. Conforme el numero de grados de libertad aumenta, tanto en el numerador como en el denominador, la distribución se aproxima a una distribución normal.
  7. 10. <ul><li>Existe una familia de distribuciones F </li></ul>Características (Cont.) Un miembro específico de la familia queda determinado por dos parámetros: los grados de libertad en el numerador y los grados de libertad en el denominador.
  8. 11. <ul><li>Existe una familia de distribuciones F </li></ul>Características (Cont.) En la siguiente ilustración se muestran varias distribuciones F que pertenecen a la misma “familia”, sin embargo la forma de su curva cambia de acuerdo a las modificaciones de los grados de libertad
  9. 12. Uso: La distribución F se utiliza para probar la hipótesis de que la varianza de una población normal es igual a la varianza de otra población normal. La distribución F también se utiliza para validar los supuestos para algunas pruebas estadísticas.
  10. 13. Si se desea determinar si una población tiene mas variación que otra, o si es deseable validar un supuesto respecto a una prueba estadística, primero se establece la hipótesis nula. Esta hipótesis es que la varianza de una población normal, , es igual a la varianza de otra población también normal, . La hipótesis alternativa podría ser que las varianzas difieren. En tal caso la hipótesis nula y la hipótesis alternativa son:
  11. 14. <ul><li>Valor Estadístico de Prueba para la </li></ul><ul><li>Comparación de dos Varianzas </li></ul>
  12. 15. Bibliografía <ul><li>Estadística para Administración y Economía – Lind-Marchal-Mason – Capitulo 12(Texto) </li></ul><ul><li>Estadística para Administración y Economía – Lind-Marchal-Mason – Capitulo 12 Pag.414 Imagen de la familia de distribuciones F. </li></ul>
  13. 16. Docente Investigadora: <ul><ul><li>Ingeniera María del Carmen Cabrera Loayza </li></ul></ul>Profesional en Formación: <ul><ul><li>Gabriel Andrés Requelme Rodríguez (GARR) </li></ul></ul><ul><ul><li>[email_address] </li></ul></ul><ul><ul><li>garequelme.wordpress.com </li></ul></ul>2008 Loja – Ecuador

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