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Ciencia
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Ciencia

El mundo científico contiene un gran cúmulo de conocimientos que permite a la humanidad a vivir de la manera en que lo hace. Explore la base de documentos y trabajos sobre las ciencias naturales y formales.

Documentos 187.051 - 187.125 de 496.627

Estadistica inferencial I

smnmonlaferteESTADISTICA INFERENCIAL I EJERCICIOS UNIDAD II 1. Un fabricante de cemento dice que el concreto preparado con su producto tiene resistencia relativamente estable a la compresión y que la resistencia, medida en kilogramos por centímetro cuadrado (kg/cm2), está dentro de un rango de 40 kg/cm2. Una muestra aleatoria de 10
Estadística Inferencial I Actividad practica de muestreo y estimación

Javier GómezTecnológico Nacional de México Instituto Tecnológico de Morelia “José María Morelos y Pavón” Ingeniaría Industrial Estadística Inferencial I Actividad practica de muestreo y estimación Imagen relacionada Profesora: De La Riva Marshall Claudia Agustina Integrantes: Gómez Ramírez Francisco Javier Camacho Rangel Rodolfo 01 de octubre de 2019 INTRODUCCIÓN La estadística es
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES DEL MUESTREO

soffalluESTADÍSTICA INFERENCIAL I DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES DEL MUESTREO UNIDAD I 1.1 INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL Es la parte de la estadística que se le denomina inductiva, ya que trata de las condiciones bajo las cuales las inferencias o predicciones a desarrollar sean válidas. Sin embargo, se harán inferencias en las
Estadistica Inferencial II

kdetuxInstituto Tecnológico Superior de Arandas Ingeniería Industrial 3° Estadística Inferencial I Unidad IV Proyecto Aplicativo “Pruebas de Bondad” Docente: Priscilla Garza Jiménez Integrantes: Aguilar Ramírez Marco Antonio Arriaga Arriaga Verónica Guadalupe Arriaga Torres Samuel Fecha de Entrega: 14 de Noviembre de 2011 INTRODUCCIÓN JUSTIFICACIÓN El presente proyecto aplicativo
Estadistica Inferencial II

MARIA DEL SOCORRO FELIPE CORNELIOPRUEBA DE DURBIN WATSON Ejercicio 11.5 WALPOLE H0=Los residuos son independientes H1= Los residuos son dependientes N=11 Estadístico de Durbin Watson = 2.038 Regla de decisión: Región Critica du=2.283 Región de aceptación dl= 0.444 CONCLUSION: Como podemos asegurar que no estamos en condiciones de llegar a ninguna conclusión definitiva, porque
Estadística inferencial II

dy lopezUNIDAD DE EDUCACIÓN A DISTANCIA SAN FERNANDO TAMAULIPAS. Nombre de la asignatura: Estadística inferencial II Unidad: 1 Actividad: Practica Nombre del profesor asesor: Ing. Selene Ortega Equipo: * Nohelia Berenice Ortiz Raya-18380882 * Evelin Del Carmen Araujo Flores-18380841 * Cristal García Olivo-18380857 * Dulce Yazmin López Jaramillo – 18380871 Fecha:
ESTADISTICA INFERENCIAL II

JULIECAST2000INGENIERÍA EN GESTIÓN EMPRESARIAL CURSO DE VERANO ESTADISTICA INFERENCIAL II Semana 2 ACTIVIDAD 4 Ejercicios extra para examen DOCENTE: ESPINOZA GUZMAN CLAUDIA ALUMNO (A): CASTILLO AVILA JULIA NERLIN 24/07/2020 ________________ Nombre del estudiante: ______________________________________ Fecha _______ Ejercicio 1. Resuelva correctamente Mike Godfrey, auditor de un sistema escolar de educación pública
ESTADISTICA INFERENCIAL II

Diana Arizbeth Sanchez JimenezNOMBRE DEL ALUMNO (A): DIANA ARIZBETH SANCHEZ JIMENEZ MATERIA: ESTADISTICA INFERENCIAL II CARRERA: GESTIÓN EMPRESARIAL NOMBRE DE LA ACTIVIDAD: ACTIVIDAD 1. EJERCICIOS REGRESIÓN MÚLTIPLE Ejercicio1. A continuación, se da la ecuación de regresión estimada obtenida a partir de 10 observaciones para un modelo con dos variables independientes. ŷ = 29.1270
Estadística Inferencial II

Ale Hernandez_______________________________________________________________ Diseño de Experimentos de un Factor http://www.itmatamoros.edu.mx/wp-content/uploads/2017/05/Logo-TecNM-2017-Ganador.png TECNOLOGICO NACIONAL DE MEXICO INSTITUTO TECNOLOGICO DE AGUASCALIENTES DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Imagen que contiene Diagrama Descripción generada automáticamente Estadística Inferencial II ACTIVIDAD 1 U3 30% Ejercicios en clases Maestro: M.C. José Armando Rodríguez Romo Alumno: Ana Laura Tenorio Chávez. Logotipo Descripción
Estadistica Inferencial II

PoolcarlosINSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE VALLADOLID ESTADÍSTICA INFERENCIAL II PROYECTO INTEGRADOR T3 INGENIERÍA INDUSTRIAL Nombre del Docente: * M.I.P Natalia Canche Och Integrantes del Equipo: * Pool Dzul Carlos Enrique 21160029 * Poot Estrada Jasiel Lisander 21160030 * Santoyo Buenfil José Jesús 21160035 * Solís Cach Verónica Isabel 21160036 * Uc
Estadística Inferencial II Examen

Abdiel Beltran CastilloINSTITUTO TECNOLÓGICO DE CULIACÁN DEPTO. DE ING. INDUSTRIAL Materia: Estadística Inferencial II Profesora: M.C. Edith Padilla Gasca Examen de la Unidad V. Series de tiempo. Nombre del alumno: _______________________________ Horario:_____________ No. de control: ____________________ Aula: __________ Fecha: ______________ Problema 1.- La siguiente tabla describe los precios trimestrales del correo en
ESTADISTICA INFERENCIAL II.

Cecy QuéINSTITUTO TECNOLÓGICO C:\Users\Cecy Contreras\Pictures\itvh2.png C:\Users\Cecy Contreras\Pictures\azul_20112.png DE VILLAHERMOSA UNIDAD 1 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN CARRERA: INGENIERÍA EN GESTIÓN EMPRESARIAL AULA: N_28 INTEGRANTES DEL EQUIPO: ARENAS CASTILLO JOSHUA JARET CABALLERO GARCIA BRISSA MARYELBA CONTRERAS QUÉ CECILIA GUERA ORTIZ ANA KAREN MORENO VILLEGAS LEIDY DEL CARMEN ASIGNATURA: Estadística Inferencial II CLAVE
Estadística inferencial II. 5to. Examen parcial.

Liam HernandezINSTITUTO TECNOLOGICO DE ENSENADA. Estadística inferencial II. 5to. Examen parcial. Nombre: ELIANG ROJAS ROBLES 19760328 1.- ¿Qué tan bien sirven a sus clientes las aerolíneas? En un estudio se observaron las siguientes evaluaciones por parte de los clientes. 3% excelentes, 28% bueno, 45% regular y 24% malo. En un estudio
ESTADÍSTICA INFERENCIAL II. ANOVA

pablogarduza1293INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CAMPECHE. INGENIERÍA INDUSTRIAL. ESTADÍSTICA INFERENCIAL II. Bocos Patrón Ramón Agustín. . UNIDAD 3: Diseño de bloques. ALUMNO: Garduza Garcia Isaias. GRUPO: VI4. 4 SEMESTRE. En una empresa lechera se tienen varios silos para almacenar le che (cisternas de 60 000 L). Un aspecto crítico para que se
ESTADISTICA INFERENCIAL II. SERIE DE TIEMPO

angel muñosINSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE ALAMO TEMAPACHE REPORTE DE PRÁCTICAS CARRERA: ING.INDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADISTICA INFERENCIAL II NOMBRE DE LA PRÁCTICA: SERIE DE TIEMPO NÚMERO DE LA PRÁCTICA: 3 INTEGRANTES DEL EQUIPO: C. ING. MIGUEL ANGEL MARTINEZ ESPINOZA C. ING.MARTIN CRISTOBAL MENDENDEZ C. ING.JOSE ALFREDO PONCE HERNANDEZ C. ING.FRANCISCO PULIDO SUSUNAGA C.
Estadística inferencial l Tema: prueba de hipótesis para la media

gabriel2018ingeniería Industrial Materia: estadística inferencial l Tema: prueba de hipótesis para la media Nombre del alumno: Luis Gabriel Aquino Bautista Tercer Semestre Grupo: 3UI Tlaxiaco Oaxaca, a 14 de noviembre del 2016 1. Se supone que los C.L de los alumnos de cierto grupo étnico está en promedio ocho puntos
Estadística Inferencial ll Análisis De Regresión Lineal

Antonio Gut GonzalezInstituto Tecnológico Superior De Misantla Ing. Gestión Empresarial Estadística Inferencial ll Tema: Análisis De Regresión Lineal Docente: Lic. Vicente Sánchez y Ramírez Alumno: Gutiérrez González Antonio ________________ Se supone que se puede establecer cierta relación lineal entre las exportaciones de un país y la producción interna de dicho país. En
Estadística inferencial ll Proyecto unidad l

Angelica OrdoñezImage result for itcj logo Estadística inferencial ll Proyecto unidad l Hora: 11-12 Alumnas: Ávila Domínguez Stephanie Alejandra Soto Ordonez Angelica Docente: Alanís Villaseñor José Cd. Juárez Chih. A septiembre de 2018 Los siguientes datos muestran la producción semanal de sensores de la planta system sensor, De 6 días trabajados
ESTADISTICA INFERENCIAL NRC 25285

alonsomunozAsignatura: ESTADISTICA INFERENCIAL NRC 25285 Taller sobre tamaño de la muestra Presentado por: Nombre ID Nombre ID Nombre ID Docente Lorena Alicia Duran Peláez Corporación Universitaria Minuto de Dios Administración de Empresas San José de Cúcuta 2021 FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES CURSO: ESTADÍSTICA INFERENCIAL UNIDAD 1 Taller: “Tamaño de la
Estadistica inferencial parcial

afuomarCátedra: Estadística Examen FINAL. Fecha: ___/___/____ Alumno:________________________ Documento:______________ 1. 2. En 2014 se realizó una encuesta a los gerentes de pymes de la provincia de La Pampa con el objeto de identificar la forma en que se toman las decisiones en la empresa. Para ello se le propuso a cada
Estadistica inferencial Pruebas de hipótesis de una muestra

Zenaida GarófaloESTADÍSTICA INFERENCIAL UNIDAD 2: Pruebas de hipótesis de una muestra TAREA 2.1 Fundamentos de las pruebas de hipótesis y Prueba sobre la media de muestras grandes Para los ejercicios 1, 2 y 3 responda lo siguiente: a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) Enuncie la regla de decisión. c)
ESTADÍSTICA INFERENCIAL Ps 15.20

elparUniversidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Humanidades Sede La Antigua Guatemala El error ejercicio 2a y 2b ESTADÍSTICA INFERENCIAL Ps 15.20 Lic. Héctor Adrian López Apellidos y nombre: Carné: Nota: MODULO TRES EL ERROR 2a 1. Instrucciones: Despeje las siguientes fórmulas de regresión-correlación, encuentre los resultados de las
Estadistica inferencial TALLER DE PROBABILIDADES

MonicaPerezalzatESTADISTICA INFERENCIAL MONICA JULIETH PEREZ ALZATE I.D. 000339227 RUSVERTH AMAURY PALACIO PINILLA I.D: 000324649 YURI LILIANA BARRAGAN I.D. 000338035 COORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS FACULTAD CIENCIAS EMPRESARIALES PROGRAMA ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL IBAGUÉ - TOLIMA 2015 TALLER DE PROBABILIDADES MONICA JULIETH PEREZ ALZATE I.D. 000339227 RUSVERTH AMAURY PALACIO PINILLA I.D:
ESTADÍSTICA INFERENCIAL TALLER PRESENCIAL 4

Ruth Mery BELTRAN VERANOESTADÍSTICA INFERENCIAL TALLER PRESENCIAL 4 Presentado por: Ruth Mery BELTRÁN ID 626346 Cielo PARRA CUERVO ID 228410 NCR 4337 Presentado a: LUIS EMILIO PERILLA TRIANA Corporación Universitaria Minuto de Dios Administración en Salud Ocupacional Bogotá D.C. Julio de 2019 ESTADÍSTICA INFERENCIAL TALLER PRESENCIAL 4 Respuestas 1. a). P (X <160)
ESTADiSTICA INFERENCIAL TALLER PRESENCIAL 5

BRIAN RICARDO VELAZQUEZ PEREZESTADiSTICA INFERENCIAL TALLER PRESENCIAL 5 NOMBRES Y APELLIDOS ID FECHA Guillermo AndresMorales Chaparro 586429 29/07/2019 Fabio HumbertoMelo 625196 1. A Joe Jackson, un meteor6logo que trabaja para la estaci6n de televisionWDUL, le gustaria infonn ar sobre la precipita ci6n pluvial promedio para ese dia en el noticiero de la tarde.
Estadística Inferencial Taller Probabilidad

esmesocorAsignatura: Estadística Inferencial Taller Probabilidad Presenta Esmeralda Diaz ID 553767 Juan David Alarcon ID 555120 Docente Deivi Adrian Velasquez Arroyo Colombia_ Pasto (Nariño) Febrero, 28 de 2019 TALLER PROBABILIDAD 1. * La pareja de eventos mutuamente excluyentes es la respuesta “b”. Debido a que las cartas de espadas son siempre
ESTADÍSTICA INFERENCIAL TALLER: DISTRIBUCIONES DE MUESTREO

juan jose mariqueESTADÍSTICA INFERENCIAL TALLER: DISTRIBUCIONES DE MUESTREO MILLER MAURICIO CALEÑO CALEÑO CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS SEDE VIRTUAL Y A DISTANCIA FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES SEDE GARZÓN- HUILA 2022 1. Dos fábricas de baterías para automóviles afirman que el promedio de duración de ellas es de 1.500 y 1.450 días, respectivamente,
Estadística inferencial Taller: Distribuciones de muestreo

caren galeanoAdministración de empresas Estadística inferencial Taller: Distribuciones de muestreo Actividad 3 Dos fábricas de baterías para automóviles afirman que el promedio de duración de ellas es de 1.500 y 1.450 días, respectivamente, con desviaciones típicas de 90 y 100 días. Si se compran 100 baterías de cada fábrica, ¿cuál es
ESTADISTICA INFERENCIAL TALLERES

Jose RoaESTADISTICA INFERENCIAL TALLERES GERALDINE LEONEL ARIAS Código 051100092015 CRISTIAN RICARDO PRIETO BUITRAGO Código 051100102015 YUDY ALEJANDRA VARON TOSCANO Presentado a: Docente DAGOBERTO SALGADO HORTA LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DEL TOLIMA IBAGUÉ - TOLIMA 2017 TALLER 2° ESTIMACIÓN DE PARAMETROS 2. Se sabe que la duración, en horas, de un foco
Estadística Inferencial Tarea: CASO PRÁCTICO

thaliagavilanezResultado de imagen para unemi png UNIVERSIDAD ESTATAL DE MILAGRO FACULTAD CIENCIAS SOCIALES, EDUCACIÓN COMERCIAL Y DERECHO CARRERA DE LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Estadística Inferencial Tarea: CASO PRÁCTICO GRUPO #2 Integrantes: * ALVARADO ROSADO LEONELA CRISTINA * ARIAS CHÁVEZ JOSUÉ ANTONIO * CASTRO NAVARRETE ANGIE LISBETH * CASTRO CHIFLA
Estadística Inferencial Trabajo Colaborativo

Aleja MartinezFACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS 2.jpg poli.png PROYECTO GRUPAL INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO TABLA DE CONTENIDO 1. Contexto 2. Objetivos 2.1 Objetivo general 2.2 Objetivos específicos 3. Semana 3 4. Semana 4 5. Semana 5 ________________ CONTEXTO Pulso: Una doctora quiere desarrollar criterios para determinar si el pulso de
Estadistica inferencial TRABAJO EN EQUIPO I

cristiantrianaTRABAJO EN EQUIPO I 1. La esperanza de vida en los Estados Unidos es de 75 años con una desviación estándar de siete (7) años. Se selecciona una muestra aleatoria de 49 individuos. 1. ¿Cuál es la probabilidad de que la media de la muestra será mayor de 77 años?
ESTADISTICA INFERENCIAL UNIDAD 5

Ricardo GarciaÍndice 5.1 Prueba Z para la diferencia entre dos proporciones. …………….. ……….2 5.2 Prueba para la diferencia entre dos proporciones. ………………………… 4 5.3 Pruebas de contingencia (ji-cuadrada). ……………………….……………...5 5.4 Pruebas de bondad de ajuste…………………………………………….…….7 Prueba Z para la diferencia entre dos proporciones Una prueba de dos muestras nos sirve para
Estadística inferencial Unidad 8 actividad 2

Allen328________________ OBJETIVO PARTICULAR Al terminar la unidad, el alumno identificará las pruebas no paramétricas más utilizadas. ACTIVIDAD 2 Adjuntar archivo. En una muestra, 15 alumnos se sometieron a un curso de nivelación de estadística durante el periodo intersemestral. A continuación, se muestran las calificaciones que obtuvieron en un examen de
ESTADISTICA INFERENCIAL UNIDAD II EJERCICIOS

SHG20011.- Un edificio de 7 pisos estudia los diferentes medidores de gas que tiene en cada piso. Lo hace con la finalidad de saber si el consumo de litros de gas LP es homogéneo y de esa forma cobrar una cuota estándar. Utilice alfa igual a 0.05. Las observaciones hechas
Estadística inferencial v1

Ricardo MartinezNombre completo: Ricardo Martínez Jiménez Matrícula: 18009680 Nombre del Módulo: Estadística inferencial v1 Nombre de la Actividad de Aprendizaje: Prueba de hipótesis título de la Evidencia de Aprendizaje: Inferencia estadística fecha de elaboración: 26-julio-2020 nombre del asesor. Jairo Arturo Ayala Desarrollo: incluye lo que se te solicita en cada planteamiento
Estadística Inferencial V1

1998676AD0080_M2AA1L1_ElementosBasicos Macintosh HD:Users:juespinal:uveg:dropbox:Dropbox:Propuesta formatos 2014:imagenes:background.jpeg Macintosh HD:Users:juespinal:uveg:dropbox:Dropbox:Propuesta formatos 2014:imagenes:image12_optimized.jpeg Aprender conceptos de estadística | Rápido y Fácil – Salamarkesa Datos de identificación Nombre completo: María Del Rosario Morales Martínez Matrícula: 18009413 Nombre del Módulo: Prueba de hipótesis Nombre de la Unidad: Estadística Inferencial V1 Nombre del asesor: Karina Liliane Rosado
ESTADISTICA INFERENCIAL Y PRUEBA DE HIPOTESIS

carlitos181994UNIDAD IV: ESTADISTICA INFERENCIAL Y PRUEBA DE HIPOTESIS ESTADISTICA INFERENCIAL La inferencia estadística es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra). La bondad de estas deducciones se mide
ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y PRUEBAS DE HIPÓTESIS

holi258423ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN II ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y PRUEBAS DE HIPÓTESIS PROBLEMARIO 1. En un estudio realizado con 54 corredores de bolsa con descuento, se encontró que la media de los precios cobrados por una transacción de 100 acciones a $50 la acción, fue $33.77 (AAII Journal, febrero de 2006). Este
ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y REGRESIONES

Wario123 UNIDAD: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y REGRESIONES La combinación de las calificaciones verbales y de matemáticas de mujeres que toman la prueba SAT-1 se distribuyen de manera normal, con una media de 998 y una desviación estándar de 202. El college of wesport incluye una calificación mínima de 1100 entre sus
ESTADISTICA INFERENCIAL.

Giancarlo1984upc Trabajo Final de Estadística Inferencial “Evaluación de Reclamos de Clientes del Scotiabank – Banca Empresa” Profesor: Blanca Laines Integrantes: Jamir Inga Roberto Murakami André Rondon Miriam Poma Samaniego Neff Camacho Bernal 2015 INDICE I. INTRODUCCION Reseña de la empresa Visión y Misión Planteamiento del problema Justificación del problema II.
ESTADISTICA INFERENCIAL.

Christian AltamiranoUNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI http://tramiteujcm.comyr.com/images/ujcm.JPG FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL ESTADISTICA INFERENCIAL INTEGRANTES: PONCE PIZARRO, VERÓNICA CCOSI ALATA, KATHERINE DOCENTE: MARCO ANTONIO QUISPE PACHO ILO-PERU PROBLEMAS 1. ■ Atlas Sporting Goods ha puesto en marcha una promoción especial para su estufa de propano
ESTADISTICA INFERENCIAL.

ivanirigoyenESTADISTICA INFERENCIAL I MARTINEZ GAMBOA LIZBETH ESTADISTICA INFERENCIAL El objetivo de la estadística es hacer una inferencia con respecto a la población basándose en la información contenida en una muestra. La estadística inferencial es una rama de la estadística que estudia el comportamiento y propiedades de una muestra para poder
Estadística inferencial. Análisis de un problema con herramientas de estadística

jesus984848Estadística inferencial. Análisis de un problema con herramientas de estadística. Conceptos de estadística y definición de problemas. 18/05/2019. Jorge Alonso Solano. Desarrollo. 1. ¿Cuál es el problema? Realiza la definición del mismo, considerando los requerimientos para plantearlo correctamente. ¿Quién? El factor humano y el ausentismo diario ¿Qué? Grave problema con
Estadística Inferencial. Conceptos básicos y definición de problemas. Análisis de un problema con herramientas estadísticas

474474Estadística Inferencial. Conceptos básicos y definición de problemas. Análisis de un problema con herramientas estadísticas. Desarrollo. ¿Cuál es el problema? ¿Quién? Factor humano. ¿Qué? Los trabajadores han dejado de trabajar para la empresa. ¿Dónde? En una empresa del sector automotriz. ¿Cuándo? Hace 12 meses. ¿Cuanto? De los 2000 trabajadores que
Estadística inferencial. Conceptos de la estadística

Javier SanchezMateria: Estadística inferencial Profesor: Ana Karen Villareal Quintanilla Estudiantes: Martha Judith Pérez Martínez Osvaldo Javier Sánchez Cruz Krystel Garza López Edson Gabriel Aragón Enríquez José Ricardo Blanco Mendoza Ingeniería en Gestión Empresarial Aula 35 Conceptos de la estadística Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley,
Estadistica inferencial. Distribución muestral

Katherin Barrios MolinaresESTADÍSTICA INFERENCIAL - VI3 20182 ACTIVIDAD SEMANA 4 TALLER 4 - DISTRIBUCIÓN MUESTRAL PRESENTADO POR: KATHERIN LUCIA BARRIOS MOLINARES PRESENTADO A: CLARA HERRERA CANTILLO CORPORACIÓN UNIVERSITARIA AMERICANA. BARRANQUILLA, NOVIEMBRE DE 2018. TALLER 4 Distribución muestral Después de haber estudiado el contenido, resuelve: 1. El costo promedio de un estudio en
Estadistica inferencial. Estadística descriptiva

janethittahttp://es.slideshare.net/maguieb/estadstica-inferencial-16313544 1. 1. Introducción a la estadística inferencial.1.1 Introducción a la estadística inferencialLa estadística Inferencia, es el proceso por el cual se deducen (infieren)propiedades o características de una población a partir de una muestrasignificativa. Uno de los aspectos principales de la inferencia es la estimaciónde parámetros estadísticos. Por ejemplo, para
Estadística inferencial. Repaso general

Chana8630Asignatura: Estadística inferencial Tema: Repaso general Presenta: NOMBRES Docente: Elver Leandro cholo Aguilar Zipaquirá, Cundinamarca Mayo xx de 2019 SOLUCIÓN Soluciona los siguientes problemas: 1. Se lanza un dado 100 veces. La tabla siguiente detalla los seis números y la frecuencia con la cual aparece cada número: Numero 1 2
Estadística Inferencial. Trabajo final para proyecto formativo

Roger Bilbao QuirozD:\Raquel\UPDS\AA Materias Docentes\Estad Inferencial\Imagenes\Sin títuloA .png Estadística Inferencial TRABAJO FINAL PARA PROYECTO FORMATIVO Mod 5/I/2023 Objetivos del PROYECTO FORMATIVO: * Realizar la investigación propuesta de los conceptos relevantes que permitan el desarrollo del presente trabajo * Aplicar los conceptos estadísticos vistos en la materia a un caso de la vida
ESTADÍSTICA INFERENCIAL.DEPENDENCIA DEL INTERNET EN LA POBLACIÓN LIMEÑA

Erwin Garcia UrviolaUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ ESTADÍSTICA INFERENCIAL TEMA: DEPENDENCIA DEL INTERNET EN LA POBLACIÓN LIMEÑA DOCENTE: Julio Aquino Asca INTEGRANTES: * Bautista López, Oscar - U19312197 * Campos Peña, Jhonny - U19216383 * Carhuaz Castillo, Janeth - U18211686 * Collazos Mogollón, Anderson Smith - U18307241 * Curi Robles, Pedro Fernando -
Estadistica Inferencial2unidad1

luisdemetrioIGE ESTADISTICA INFERENCIAL II GÉNESIS GARCÍA ACOSTA GUSTAVO REYES SANCHEZ [ESTADISTICA INFERENCIAL II] INGENIERÍA EN GESTIÓN EMPRESARIAL EJERCICIO 1 : (RESISTENCIA DEL BRAZO Y LEVANTAMIENTO DINÁMICO) EL ESTUDIO “Development of LIFTEST, A Dynamic Technique to Assess Individual Capability to Lift Material” se llevo a cabo, en 1982 en la
ESTADISTICA INFERENCIAL: ESTIMACIÓN

dhaniguitRepública Bolivariana de Venezuela Ministerio del Poder Popular para la Finanzas Escuela Nacional de Administración y Hacienda Pública –IUT Cátedra: Estadística II ESTADISTICA INFERENCIAL: ESTIMACIÓN Prof.: Carlos Fermín Elaborado por: Barrios Lorena Camargo Yexi Caracas, Diciembre de 2013 Índice Introducción Tabla de Contenido: 1. Estadística inferencial 1.1 Definición 2. Estimación
ESTADÍSTICA INFORME: CASO 2

Deuwuu23FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS ESTADÍSTICA – MA 444 INFORME: CASO 2 ÍNDICE Escenario: Caso 2 Interpretación Representación Cálculos Análisis Argumentación Fuentes Escenario: Según Moreno y Nieves (2019), al desarrollar proyectos de transporte e ingeniería, se encuentran frecuentemente datos de carácter aleatorio y que se deben
ESTADISTICA INSTRUMENTAL

ysmerymtAPUNTES DE ESTADISTICA INSTRUMENTAL Conceptos y Definiciones Básicas Carreras: Administración Comercial Gerencia Tributaria Mercadeo y Publicidad Recursos Humanos Profesor: Andrés Scott Según Syllabus del I.U.G.T. TÍTULO I Definiciones y Distribución de Frecuencias Capítulo I ESTADISTICA RESUMEN DE CONCEPTOS Y DEFINICIONES 1. Estadística Es la ciencia que establece los métodos para
Estadistica interferencial

fcogdoclsTrabajo grupal o individual Identificación del trabajo 1. Módulo: 3 2. Asignatura: Estadística inferencial 3. RA: Verifica estadísticamente la veracidad de hipótesis planteadas, tanto de forma manual como con el software estadístico R, relacionando sus ideas y conclusiones con el contexto, en un ámbito de test de hipótesis. 4. Docente
Estadistica Introduccion, Objetivos, Conclusiones

oscarjmarAsí como varias ciencias la estadística es una herramienta esencial y formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa para interpretar datos que afectan nuestro diario vivir. Las cifras y datos que la estadística estudia para la obtención de resultados son importantes a nivel
Estadistica Investigación

Magdalena CAPPADOROFacultad de Ciencias de la Educación y de la Comunicación Social Trabajo Práctico Final Alumnos: Paz María Bence Pieres, Magdalena Cappadoro, Clara Malbrán, Fabio Malena, Carmela Paglia y Juana Sandstede. Asignatura: Estadística Comisión: 2M - Miércoles Cátedra: Maximiliano Cassol Resumen Esta es una encuesta de investigación acerca del aumento del
ESTADÍSTICA I– (FC) EXAMEN FINAL

Cinthya Q-VelaESTADÍSTICA I– (FC) EXAMEN FINAL (2016 – 02) BLOQUE: DOCENTE: FECHA: Instrucciones: Está permitido el uso de calculadora, no está permitido el uso de celular o laptops, la prueba debe contestarse con lapicero azul o negro (no rojo). Trabaje con cuatro decimales. Resuelva el examen en orden y en el
Estadistica La aplicación de la estadística en las empresas

arse69Estadistica La aplicación de la estadística en las empresas Introducción No se puede gestionar lo que no se mide. Las mediciones son la clave. Si no puede medirlo, no puede controlarlo. Si no puede controlarlo, no puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede mejorarlo. La falta sistemática o ausencia
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Valeria Centurion ValverdeSemana 2 – Sesión 2 Trucos y plantillas de Excel para cualquier situación - UniMOOC Logro: Al finalizar la sesión, el estudiante podrá realizar pruebas de hipótesis para una media y pruebas de hipótesis para una proporción. Laboratorio Nº 02 La base de datos que se encuentra en el AV
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Erick Murillo24 de agosto de 2017 Problema 3 página 88 del libro. Los valores en una muestra son 27, 25, 20, 15, 30, 34, 28 y 25. Calcule los percentiles 20, 25, 65 y 75 Muestra Muestra ordenados percentil 27 1 15 20 1.6 25 25 2 20 25 2 22.5
Estadística lineal

Karol Mendozaa. ¿En promedio, qué edad tienen los mexicanos con un perfil internauta? La edad que tienen los mexicanos con un perfil de internauta es de 29 años. b. De acuerdo con los resultados, ¿es más probable que interactúes en internet con una persona mayor o menor de edad? De acuerdo
Estadistica LISTAS DE FIGURAS

Katty KringsINDICE RESUMEN 1. DATOS 1. LISTAS DE FIGURAS 2. LISTA DE TABLAS 1. INTRODUCCION 1. ANTECEDENTES 2. OBJETIVOS Y METAS 1. OBJETIVO GENERAL 2. OBJETIVO ESPECIFICO 1. JUSTIFICACION 2. ALCANCES Y LIMITES 1. MARCO TEORICO 1. TEORIA BASE 2. HERRAMIENTAS DE ANALISIS 3. EVALUACION DEL SISTEMA 1. DESARROLLO DEL PROYECTO
Estadistica Luis Rincon

danielmavila91Esperanza. La esperanza de una variable aleatoria X es un n´umero denotado por E(X) y que se calcula como sigue: si X es discreta con valores x0, x1, . . ., entonces E(X) = 1X i=0 xiP(X = xi), suponiendo que esta suma es absolutamente convergente. El n´umero de sumandos
Estadistica Manejo De Tablas Aleatorias.

luigichin2001¿Cuál es la población de estudio? Estudiantes de la esad. ¿Cuáles son los individuos de esa población? Estudiantes de primer ingreso. ¿De cuántos individuos consta la población? Nombra el rango que abarca la población (numéralos comenzando por el 1 y ocupa la cantidad de ceros necesaria para completar los dígitos
Estadistica mario triola

ladebakTaller 1 Estadistica Mario F triola 30) p= 34/59 E= 2,575/51 E= 0.1259 15.3% P= 0.7647 I.C= 6120.9 99%=2.575 El intervalo de confianza es satisfactorio, por lo tanto si es posible tener un buen análisis. 31) N= 12600 E= 1.960.5051 X 0.444/12000 X= 6662 E= 894566-10 - 3% 95% 1.96
ESTADÍSTICA MAT212 TALLER 4

Carolina Pastenes\\NCRP11JOHNFREI6\Users\Johnny Freraut\Desktop\PROCESO 2019-1\Logotipo\JPG\Logo Oficial AIEP [Color].jpg Instituto Profesional AIEP EVALUACIÓN SUMATIVA CONOCIMIENTOS ESTADÍSTICA MAT212 TALLER 4 NOTA: NOMBRE DEL ESTUDIANTE: RUN: FECHA: sábado, 18 de abril de 2020 PUNTAJE TOTAL ESPERADO: 38 PUNTOS PUNTAJE DE LOGRO NOTA 4.0. 23 PUNTOS PUNTAJE TOTAL OBTENIDO: PUNTOS NIVEL DEL EXIGENCIA DEL 60 %
Estadística matemática

Oliver CentenoHoja de trabajo no. 1 Estadística matemática Sección A Oliver Francisco Centeno Pastora 17004743 1. Dado el siguiente conjunto de datos: ABC ABC ABC NBC CBS ABC CBS ABC ABC NBC NBC NBC CBS ABC NBC CBS ABC CBS NBC ABC CBS NBC NBC CBS NBC CBS CBS CBS NBC
Estadistica Mecatronica

AntoniomtzprzEstimación de una Proporción Un estimador puntual de la proporción P en un experimento binomial está dado por la estadística P=X/N, donde x representa el número de éxitos en n pruebas. Por tanto, la proporción de la muestra p =x/n se utiuñlizará como estimador puntual del parámetro P. Si no
Estadistica Media Arismetica

pafuorIlustre con dos ejemplos aplicados el uso de la media aritmética. Buenas tardes, de acuerdo a lo solicitado, es la suma de datos divididos por el total de los datos se calcula ■(-@X)=∑_(i=1)^n▒〖x i〗 Se necesita saber la estatura media anatómica de un curso con 8 alumnos 1,70 1,73 1,55
ESTADISTICA MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

AYMJUMEDIDADAS DE TENDENCIA CENTRAL 3.1 Estadística Sumaria Son medidas precisas respecto a una tabla de distribución de frecuencias; en estos casos se utilizan magnitudes numéricas, que constituyen la estadística sumaria para describir las características del conjunto de datos. Son de particular interés las medidas de tendencia central y las medidas
Estadística Meteorológica

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