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PRUEBA CHI-CUADRADA
Busca determinar si los números del conjunto se
distribuyen uniformemente en el intervalo. Por lo tanto,
es una prueba de uniformidad.
Términos a utilizar:
 m = subintervalos
 Oi = frecuencia observada
 Ei= frecuencia esperada
 n= cantidad total de números de ri
Pasos para ejecutar la prueba:
Ejemplo:
Use la prueba Chi-Cuadrada con x=0.05 para probar si
los datos dados a continuación están uniformemente
distribuidos.
 H0=No existe diferencia entre la distribución de la
muestra y la distribución uniforme
 Hi=Existe diferencia entre la distribución de la
muestra y la distribución uniforme
 pruebas de uniformidad.xlsx
X²0.05(10-1)
X²0.05(9)
El valor de 3.4 es < 16.910 se acepta la hipótesis nula
Ejemplo:
En una investigación de mercado se realiza una pregunta
cerrada con dos opciones de respuesta sobre cuán
importante es para ud cierto tipo de artículo (x,y) a 5000
personas, sus respuestas fueron:
 X=2441
 Y=2551
PRUEBA DE POKER
 examina en forma individual los dígitos del número
pseudoaleatorio generado
 se realiza tomando 5 dígitos a la vez y los clasifica
como : Par, dos pares, tercia, póker quintilla full y
todos diferentes
 se utiliza para analizar la frecuencia con la que se
repiten los dígitos en números aleatorios individuales.
 Para determinar si los números aleatorios generados
cumplen con las propiedades especificadas (
uniformidad e independencia ) se tendrán las
hipótesis siguientes :
H0 si X2
confiabilidad > S (Oi – Ei )2 / Ei ; se aprueba que los dígitos están ordenados al
azar.
H1 si X2
confiabilidad < S (Oi – Ei )2 / Ei ; se rechaza que los dígitos están ordenados al
azar.
 Todos diferentes = 0.3024
 Un par = 0.504
 Dos pares = 0.108
 Tercia = 0.072
 Full = 0.009
 Póker = 0,0045
 Quintilla = 0.0001
PASO 1
Se calcula las probabilidades esperadas para un juego de
póker con 5 cartas numeradas del O al 9 con remplazo, se
tienen 7 eventos:
PASO 2
 Calcular la frecuencia esperada de cada uno de los
eventos (FE) multiplicando la probabilidad de
cada evento por el número de números aleatorios
generados
• Por cada número generado verificar qué es,
tomando los primeros 5 dígitos de la derecha
del punto decimal. Esta frecuencia de
eventos observados se llama (FO)
PASO 3
PASO 4
 Calcular el estadístico C con la ecuación
EJEMPLO:
Realice la prueba de póker a los siguiente números con
un nivel de confianza del 95%
Encontramos el valor de FE
Agrupando los números de acuerdo a sus dígitos
Como la frecuencia es menor a 5 se agrupan a su
inmediato superior
 x=0.05 y numero de intervalos es igual a 3, la( X²)Tabla
=(X²)0.05,2=5.99;
 entonces como 3.63 < 5.99 se acepta la hipótesis de que
los números están ordenados al azar.
EJEMPLO:
Realice la prueba de póker a los siguiente números con
un nivel de confianza del 90%, de la siguiente tabla:
metodos para generar números aleatorios.xlsx
Este valor es el de X²
pruebas de uniformidad.xlsx
 Este es el valor de tabla
Nuestro valor obtenido de 6,79 es < 10,6446, por ende nuestra
Tabla de valores es aceptable

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Metodos para comprobar numeros aleatorios

  • 1.
  • 2. PRUEBA CHI-CUADRADA Busca determinar si los números del conjunto se distribuyen uniformemente en el intervalo. Por lo tanto, es una prueba de uniformidad.
  • 3. Términos a utilizar:  m = subintervalos  Oi = frecuencia observada  Ei= frecuencia esperada  n= cantidad total de números de ri
  • 4. Pasos para ejecutar la prueba:
  • 5. Ejemplo: Use la prueba Chi-Cuadrada con x=0.05 para probar si los datos dados a continuación están uniformemente distribuidos.  H0=No existe diferencia entre la distribución de la muestra y la distribución uniforme  Hi=Existe diferencia entre la distribución de la muestra y la distribución uniforme
  • 6.
  • 7.  pruebas de uniformidad.xlsx X²0.05(10-1) X²0.05(9) El valor de 3.4 es < 16.910 se acepta la hipótesis nula
  • 8. Ejemplo: En una investigación de mercado se realiza una pregunta cerrada con dos opciones de respuesta sobre cuán importante es para ud cierto tipo de artículo (x,y) a 5000 personas, sus respuestas fueron:  X=2441  Y=2551
  • 9. PRUEBA DE POKER  examina en forma individual los dígitos del número pseudoaleatorio generado  se realiza tomando 5 dígitos a la vez y los clasifica como : Par, dos pares, tercia, póker quintilla full y todos diferentes
  • 10.  se utiliza para analizar la frecuencia con la que se repiten los dígitos en números aleatorios individuales.  Para determinar si los números aleatorios generados cumplen con las propiedades especificadas ( uniformidad e independencia ) se tendrán las hipótesis siguientes : H0 si X2 confiabilidad > S (Oi – Ei )2 / Ei ; se aprueba que los dígitos están ordenados al azar. H1 si X2 confiabilidad < S (Oi – Ei )2 / Ei ; se rechaza que los dígitos están ordenados al azar.
  • 11.  Todos diferentes = 0.3024  Un par = 0.504  Dos pares = 0.108  Tercia = 0.072  Full = 0.009  Póker = 0,0045  Quintilla = 0.0001 PASO 1 Se calcula las probabilidades esperadas para un juego de póker con 5 cartas numeradas del O al 9 con remplazo, se tienen 7 eventos:
  • 12. PASO 2  Calcular la frecuencia esperada de cada uno de los eventos (FE) multiplicando la probabilidad de cada evento por el número de números aleatorios generados • Por cada número generado verificar qué es, tomando los primeros 5 dígitos de la derecha del punto decimal. Esta frecuencia de eventos observados se llama (FO) PASO 3
  • 13. PASO 4  Calcular el estadístico C con la ecuación
  • 14. EJEMPLO: Realice la prueba de póker a los siguiente números con un nivel de confianza del 95%
  • 16. Agrupando los números de acuerdo a sus dígitos
  • 17. Como la frecuencia es menor a 5 se agrupan a su inmediato superior
  • 18.  x=0.05 y numero de intervalos es igual a 3, la( X²)Tabla =(X²)0.05,2=5.99;  entonces como 3.63 < 5.99 se acepta la hipótesis de que los números están ordenados al azar.
  • 19. EJEMPLO: Realice la prueba de póker a los siguiente números con un nivel de confianza del 90%, de la siguiente tabla: metodos para generar números aleatorios.xlsx
  • 20. Este valor es el de X² pruebas de uniformidad.xlsx
  • 21.  Este es el valor de tabla Nuestro valor obtenido de 6,79 es < 10,6446, por ende nuestra Tabla de valores es aceptable