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Estadistica Estadistica Presentation Transcript

  • UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN
     
    Estadística Inferencial
     
    TEMA
    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
     
    EQUIPO: Restaurantes 2
    ESTADISTICA
    INFERENCIAL
  • UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    Aguilar Hernández Leticia
    Avila Ortega Gabriela
    Barcelata Beltrán Ana María
    Domínguez Rivera Laura María
    Durán Fabián Luis Selin
    García Velázquez Anahí
    González Cabañas Lizeth
    Pacheco Betancourt Adriana Nohemi
     
     PROGRAMA EDUCATIVO: Lic. Admón. Turística
    Veracruz, Ver., a 10 de mayo del 2010
    ESTADISTICA INFERENCIAL
  • UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS EN MÁS DE DOS POBLACIONES
     
    Algunas veces se consideran problemas en que debemos decidir si las diferencias observadas entre más de dos medias se pueden atribuir al azar o si existen diferencias reales entre las medias de las poblaciones de las que se obtuvieron las muestras.
    Y esto se estudia cuando por ejemplo lo que queremos conocer sobre la base de datos muéstrales, si en realidad existe alguna diferencia:
    ESTADISTICA INFERENCIAL
  • UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    • en la efectividad de 3 métodos de enseñanza de una lengua extranjera, o quizás
    • queremos comparar la producción promedio por caballería de distintas variedades de arroz.
    • Un investigador agrícola pudiera estar interesado en saber que tipo de fertilizante da mejores rendimientos,
    • ó sí en determinado laboratorio médico se desea evaluar el efecto de diferentes medicamentos en la presión sanguínea.
     
    El método que utilizamos para este propósito es un instrumento estadístico poderoso conocido como ANALISIS DE VARIANZA.
    ESTADISTICA INFERENCIAL
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    ESTADISTICA INFERENCIAL
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    ESTADISTICA INFERENCIAL
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    ESTADISTICA INFERENCIAL
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    INTRODUCCION
    Una hipótesis estadística es una asunción relativa a una o varias poblaciones, que puede ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se pueden contrastar con la información extraída de las muestras y tanto si se aceptan como si se rechazan se puede cometer un error.
    La hipótesis formulada con intención de rechazarla se llama hipótesis nula y se representa por H0. Rechazar H0 implica aceptar una hipótesis alternativa (H1). Fisher realizó muchos avances en la estadística, siendo una de sus más importantes contribuciones, la inferencia estadística creada por él en 1920.
    Student y Ronald Fisher iniciaron una nueva era en el estudio de las distribuciones muestrales. Ronald Aylmer Fisher encontró en muestras procedentes de una población normal
    ESTADISTICA INFERENCIAL
  • UNIVERSIDAD VERACRUZANA
    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    La distribución del coeficiente de correlación, los coeficientes de regresión, los coeficientes de correlación múltiple y de proporción de variables conocida por el nombre de F.
    Esta distribución de probabilidad se usa como estadística prueba en varias situaciones. Se emplea para probar si dos muestras provienen de poblaciones que poseen varianzas iguales. Esta prueba es útil para determinar si una población normal tiene una mayor variación que la otra y también se aplica cuando se trata de comparar simultáneamente varias medias poblacionales.
    La comparación simultánea de varias medias poblacionales se conoce como análisis de varianza (ANOVA). En ambas situaciones, las poblaciones deben ser normales y los datos tener al menos la escala de intervalos.
    ESTADISTICA INFERENCIAL
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    Características de la distribución F
    Existe una "familia" de distribuciones F. Un miembro específico de la familia se determina por dos parámetros: los grados de libertad en el numerador y en el denominador . Existe una distribución F para la combinación de 29 grados de libertad en el numerador y 28 grados en el denominador. Existe otra distribución F para 19 grados en el numerador y 6 en el denominador.
     
    • La distribución F es una distribución continua.
    • F no puede ser negativa
     
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    • La distribución F tiene un sesgo positivo
     
    • A medida que aumentan los valores, la curva se aproxima al eje x, pero nunca lo toca
    En este trabajo se abordara el tema de F Fisher esperando así cumplir con las expectativas requeridas. Así también se presentaran de manera simultánea las formulas utilizadas, las tablas a utilizar, con el fin de hacer más fácil el entendimiento del tema planteado.
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    ANÁLISIS DE VARIANZA
     
    El análisis de varianza, como técnica de lo que trata es: si se está estudiando la característica cuyos valores dependen de varias clases de efectos que operan simultáneamente, poder decidir si tales efectos son debido al azar o si realmente son diferentes.
    Esta técnica de lo que trata es de expresar una medida de la variación total de un conjunto de datos como una suma de términos, que se pueden atribuir a fuentes o causas específicas de variación; pues bien esta descomposición de la varianza total se denomina: Identidad fundamental.
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    Por todo lo anterior, la prueba estadística se basa en la razón de estas dos varianzas: CME/CMD. Si la hipótesis nula es cierta, esta razón debe estar cercana a uno; si la hipótesis nula es falsa entonces el numerador debe ser mayor que el denominador y la razón debe ser mayor que uno
    Como se aprecia el problema se reduce a buscar un valor a partir del cuál el estadístico de prueba resulte significativamente mayor que 1, y así se rechazará la hipótesis de que no hay diferencias entre las medias de los grupos cuando la razón entre las varianzas CME/CMD F k – 1;n – k)
    De aquí se infiere que las hipótesis nula y alternativa que se plantearán serán las siguientes:
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    Vamos a ver un Ejemplo:
    Los datos siguientes corresponden al Costo de Producción de un producto fabricado bajo tecnologías diferentes. Realice una prueba estadística a un= 0.05 para decidir si existen diferencias entre las tecnologías, que puedan afectar los Costos
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    Planteamiento de Hipótesis en más de dos Poblaciones
    Hay que tener en cuenta que el subíndice i, representa las filas, y el j las columnas.
    Se prepara la tabla atendiendo a lo que se necesita a partir de las formulas abreviadas planteadas, únicamente hay que tener en cuenta que los niveles se deben planteara en el sentido de fila.
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    UTILIDAD
    Esta distribución de probabilidad se usa en estadística como prueba en varias situaciones. Se emplea para probar si dos muestras provienen de poblaciones que poseen varianzas iguales. Esta prueba es útil para determinar si una población normal tiene una mayor variación que la otra y también se aplica cuando se trata de comparar simultáneamente varias medias poblacionales. La comparación simultánea de varias medias poblacionales se conoce como análisis de varianza (ANOVA). En ambas situaciones, las poblaciones deben ser normales y los datos tener al menos la escala de intervalos.
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    FUENTE
    http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap03c.html
    http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_F_de_Fisher
    http://www.itchihuahuaii.edu.mx/academico/CB/MEG/documentos/1.9.htm
    http://dcb.fi-c.unam.mx/profesores/irene/Notas/tablas/Fisher.pdf
    http://www.fec.uh.cu/estadisticam2/guia/Tema%20II%20PlanCEMII.doc
    ESTADISTICA INFERENCIAL