ING. SISTEMAS
Enviado por lpadillaz • 14 de Agosto de 2012 • 385 Palabras (2 Páginas) • 435 Visitas
TRABAJO COLABORATIVO 2
LILIANA CATHERINE PADILLA ZAMBRANO
CODIGO 53161204
PRESENTADO A: VICTOR MANUEL BOHORQUEZ
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD
INGENIERIA DE SISTEMAS
BOGOTA
2012
INTRODUCCION
En este trabajo desarrollamos la temática dada en la guía, desarrollando cada uno delos ejercicios propuestos afianzado los conocimientos teórico prácticos de las pruebas de hipótesis, comparándolas en dos parámetros, se reforzó el análisis de varianza que es un valor que se supone es verdadero y se pone a prueba a través de la evidencia lo que permite probar que tan dispersos están los datos y permite aceptar o rechazar una hipótesis teniendo los criterios devaluación y analizamos los errores de tipo I y II.
OBJETIVO GENERAL
Afianzar los conocimientos obtenidos a través del trabajo realizado en forma individual y grupal
OBJETIVOS ESPECIFICOS
• Interpretar de manera adecuada el concepto de prueba de hipótesis estadístico y aplicarlo en toma de decisiones.
• Analizar e identificar los conceptos básicos del análisis de varianza
• Comprender las pruebas paramétricas y no paramétricas
TABLA DE CONTENIDO
7. Explique la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas:
PARAMETRICAS NO PARAMETRICAS
Pruebas de hipótesis estadísticas que asumen cierto comportamiento de:
• Muestras obtenidas aleatoriamente
• Distribución normal de las observaciones.
• Existe un parámetro de interés que buscamos estimar. No asumen el comportamiento de las paramétricas total o parcialmente.
Se deben usar con:
• Las variables tienen que ser cuantitativas y estar medidas en escalas de intervalo o razón.
• Los datos siguen una distribución normal.
• Las varianzas son iguales.
• Muestras grandes (n>30) Se deben usar con:
• Datos de distribución libre (no necesariamente normal). Si un grupo tiene distribución normal mientras el otro no.
• Si se trata de datos de datos cuantitativos, ordinales o nominales.
• Con varianza grande, un grupo con varianza 0 y el otro no.
• Al trabajar con muestras pequeñas.
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