Bioestadística sin dificultades matemáticas: En busca de

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Las gráficas recomendadas son residuos (estandarizados) en función ˆ yˆ en función de y, y una gráfica de de cada variable independiente, residuos en función de y, c13_p500-567.qxd 538 3/12/08 CAPÍTULO 13 4:34 AM Page 538 Regresión múltiple y no lineal probabilidad normal de los residuos estandarizados. La moda de un conjunto de datos numéricos es el valor que ocurre con más frecuencia en el conjunto. a. Suponga que el tiempo real de terminación de la clase de las 9:00 a.m. es una variable aleatoria normalmente distribuida X1 con media de 9:02 y desviación estándar de 1.5 min y que la hora de inicio de la siguiente clase también es una variable aleatoria normalmente distribuida X2 con media de 9:10 y desviación estándar de un min.

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Editor: Ediciones Díaz de Santos, S.A.; Edición

ISBN: 847978959X

Apuntes de Pruebas de Hipótesis para Medias: Matepedia

Si se elige al azar un estudiante, calcúlese la probabilidad de que: a) haya aprobado al menos una de las dos materias. 12 , cited: Análisis de datos en el diseño leer libro Análisis de datos en el diseño unifactorial de medidas repetidas (Cuadernos de Estadística) en línea. Una posibilidad es trabajar con los valores absolutos de las desviaciones y calcular la desviación absoluta promedio °xi  x°/n. Como la operación de valores absolutos conduce a dificultades teóricas, considérense en cambio las desviaciones al cuadrado (x1  x )2, (x2  x )2,. .. , (xn  x )2 ref.: Tablas de contingencia bidimensionales (Cuadernos de estadística) Tablas de contingencia bidimensionales (Cuadernos de estadística) pdf, azw (kindle), epub, doc, mobi. Asimismo, sea Yi el número de descomposturas del segundo sistema durante la semana i-ésima y suponga independencia con cada Yi extraída de una distribución de Poisson con parámetro 2 Series temporales y descargar aquí Series temporales y previsiones here. Encuentra la probabilidad de que en la planta haya (I) menos de 2 huevecillos, (II) exactamente cuatro huevecillos, (III) más de 8 huevecillos Una moneda corriente se lanza 400 veces. Hallar la probabilidad de que salga cara, (I) entre 100 y 125 veces inclusive, (II) más de 150 veces, (III) 120 veces o menos Inferencia Estadística Fácil descargar epub leer en línea Inferencia Estadística Fácil pdf, azw (kindle), epub. Applets Java sobre la funci�n cuadr�tica y el Teorema de Pit�goras. Selecci�n de recursos educativos recuperables a trav�s de b�squedas por nivel educativo o por materia. De gran inter�s para docentes y alumnos de Infantil, Primaria, Secundaria, BUP y FP. Colecci�n de enlaces clasificados en: 1) Estrategias de c�lculo. (muchos de ellos utilizando applets java) La calculadora. 2) Geometr�a Modelo General de Cox Modelo General de Cox here. El rechazo de, genera la aceptación de J especifique un valor exacto del parámetro, mientras que la hipótesis alternativa admite la posibilidad de estadística es decir, la media y después calcular la prueba estadística apropiada Manual Practico Del Paquete Estadistico Spss 9 Para Windows leer Manual Practico Del Paquete Estadistico Spss 9 Para Windows here. El procedimiento que aquí se presenta lo recomienda el excelente libro Beyond ANOVA: Basics of Applied Statistics (véase la bibliografía del capítulo) para usarse cuando los I tamaños de muestra J1, J2,. .. , JI están razonablemente cerca uno de otro (“desequilibrio leve”). Modifica el método de Tukey por medio de promedios de pares 1/Ji s en lugar de 1/J Iniciación a la estadística bayesiana (Cuadernos de estadística) leer Iniciación a la estadística bayesiana (Cuadernos de estadística) pdf.

Construya una gráfica con los puntos (xi, yi) y luego con los puntos (xi  x, yi). Use las gráficas para explicar intuitivamente cómo están relacionadas entre sí las dos líneas de mínimos cuadrados. b. Suponga que en lugar del modelo Yi  0  1xi  i (i  1,. .. , n), se desea ajustar un modelo de la forma Yi  *0  *1(xi  x)  i (i  1,. .. , n). ¿Cuáles son los estimadores de mínimos cuadrados de *0 y *1, y cómo están relacionados con ˆ 0 y ˆ 1 Sistema de Analisis Estadistico SAS. ANALISIS MULTIVARIANTE DE DATOS leer en línea Sistema de Analisis Estadistico SAS. ANALISIS MULTIVARIANTE DE DATOS pdf, azw (kindle), epub? Número de vigueta Gravedad específica (x1) Contenido de humedad (x2) Resistencia ( y) 0.499 0.558 0.604 0.441 0.550 0.528 0.418 0.480 0.406 0.467 11.1 8.9 8.8 8.9 8.8 9.9 10.7 10.5 10.5 10.7 11.14 12.74 13.13 11.51 12.38 12.60 11.13 11.70 11.02 11.41 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 0.418 0.002 0.242 3 4 5 6 7 8 0.079 0.292 0.417 0.274 0.136 0.019 0.604 0.046 0.243 0.273 0.197 0.252 0.181 0.128 0.187 0.038 0.111 0.148 0.128 0.041 0.126 0.168 0.030 0.042 0.262 0.222 0.033 0.044 0.022 0.019 0.117 0.145 0.154 9 10 0.050 0.242 0.035 0.004 0.153 0.004 0.275 0.028 0.010 0.010 0.012 0.111 0.277 0.174 0.120 0.168 0.315 0.148 0.187 Aquí, k  2 para que (k  1)/n  3/10  0.3; como h44  0.604  2(0.3), el cuarto punto de datos se identifica como potencialmente influyente. ■ Otra técnica para evaluar la influencia de la j-ésima observación, que toma en cuenta yj así como los valores predictores, comprende eliminar la j-ésima observación del conjunto de datos y efectuar una regresión con base en las observaciones restantes Introducción a las matemáticas para la economía (ETEA) hacer clic Introducción a las matemáticas para la economía (ETEA).

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La figura más sobresaliente de la estadística moderna es Ronald Arnol Fisher (1890-1962) fue pionero en numerosas técnicas de análisis estadísticos y en la introducción de métodos para la estimación de parámetros, además desarrollo la teoría de muestras pequeñas bajo normalidad con el nombre de análisis de varianza y vocalianza cuyo gran impacto de la teoría y aplicación de la estadística su libro statistical methods of regearch workes publicando en 1925 es el libro de estadística más utilizado Métodos estadísticos para descargar epub hacer clic Métodos estadísticos para actuarios (sin colección). Se extrae una canica, se observa su color y se devuelve. Se define el evento A= se obtiene siempre canica verde, B= se obtiene canica del mismo color. Determina la relación que existe entre los eventos A y B. 3 ref.: Análisis de series temporales leer libro hacer clic Análisis de series temporales (modelos Arima) (Psique) book. De forma parcial sigue instrucciones correctamente.(2) 2. Contesta tan solo 4 preguntas correctamente. (2) 3. Contesta tan solo 6 preguntas correctamente. (2) 3 Estadistica Estadistica here. A mis hijas, Allison y Teresa: Con gran orgullo admito sus logros que no conocen ningún límite. v Prels_p00i-xvi.qxd 3/12/08 10:17 AM Page vi Prels_p00i-xvi.qxd 3/12/08 10:17 AM Page vii Contenido 1 Generalidades y estadística descriptiva 1.1 1.2 1.3 1.4 Introducción 1 Poblaciones, muestras y procesos 2 Métodos pictóricos y tabulares en la estadística descriptiva 10 Medidas de localización 24 Medidas de variabilidad 31 Ejercicios suplementarios 42 Bibliografía 45 2 Probabilidad 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 Introducción 46 Espacios muestrales y eventos 47 Axiomas, interpretaciones y propiedades de probabilidad 51 Técnicas de conteo 59 Probabilidad condicional 67 Independencia 76 Ejercicios suplementarios 82 Bibliografía 85 3 Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 Introducción 86 Variables aleatorias 87 Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas 90 Valores esperados 100 Distribución de probabilidad binomial 108 Distribuciones hipergeométricas y binomiales negativas 116 Distribución de probabilidad de Poisson 121 Ejercicios suplementarios 126 Bibliografía 129 vii Prels_p00i-xvi.qxd viii 3/12/08 10:17 AM Page viii Contenido 4 Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 Introducción 130 Funciones de densidad de probabilidad 131 Funciones de distribución acumulativa y valores esperados 136 Distribución normal 144 Distribuciones exponencial y gama 157 Otras distribuciones continuas 163 Gráficas de probabilidad 170 Ejercicios suplementarios 179 Bibliografía 183 5 Distribuciones de probabilidad conjunta y muestras aleatorias 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 Introducción 184 Variables aleatorias conjuntamente distribuidas 185 Valores esperados, covarianza y correlación 196 Estadísticos y sus distribuciones 202 Distribución de la media muestral 213 Distribución de una combinación lineal 219 Ejercicios suplementarios 224 Bibliografía 226 6 Estimación puntual Introducción 227 6.1 Algunos conceptos generales de estimación puntual 228 6.2 Métodos de estimación puntual 243 Ejercicios suplementarios 252 Bibliografía 253 7 Intervalos estadísticos basados en una sola muestra Introducción 254 7.1 Propiedades básicas de los intervalos de confianza 255 7.2 Intervalos de confianza de muestra grande para una media y proporción de población 263 Prels_p00i-xvi.qxd 3/12/08 10:17 AM Page ix Contenido 7.3 Intervalos basados en una distribución de población normal 270 7.4 Intervalos de confianza para la varianza y desviación estándar de una población normal 278 Ejercicios suplementarios 281 Bibliografía 283 8 Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 Introducción 284 Hipótesis y procedimientos de prueba 285 Pruebas sobre una media de población 294 Pruebas relacionadas con una proporción de población 306 Valores P 311 Algunos comentarios sobre la selección de una prueba 318 Ejercicios suplementarios 321 Bibliografía 324 9 Inferencias basadas en dos muestras 9.1 9.2 9.4 9.5 Introducción 325 Pruebas z e intervalos de confianza para una diferencia entre dos medias de población 326 Prueba t con dos muestras e intervalo de confianza 336 Inferencias sobre una diferencia entre proporciones de población 353 Inferencias sobre dos varianzas de población 360 Ejercicios suplementarios 364 Bibliografía 368 10 Análisis de la varianza Introducción 369 10.1 ANOVA unifactorial 370 10.2 Comparaciones múltiples en ANOVA 379 10.3 Más sobre ANOVA unifactorial 385 Ejercicios suplementarios 395 Bibliografía 396 ix Prels_p00i-xvi.qxd x 3/12/08 10:17 AM Page x Contenido 11 Análisis de varianza con varios factores 11.1 11.2 11.3 11.4 Introducción 397 ANOVA bifactorial con Kij  1 398 ANOVA bifactorial con Kij  1 410 ANOVA con tres factores 419 Experimentos 2p factoriales 429 Ejercicios suplementarios 442 Bibliografía 445 12 Regresión lineal simple y correlación 12.1 12.2 12.3 12.4 12.5 Introducción 446 Modelo de regresión lineal simple 447 Estimación de parámetros de modelo 454 Inferencias sobre el parámetro de pendiente 1 468 Inferencias sobre Yx* y predicción de valores Y futuros 477 Correlación 485 Ejercicios suplementarios 494 Bibliografía 499 13 Regresión múltiple y no lineal 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 Introducción 500 Aptitud y verificación del modelo 501 Regresión con variables transformadas 508 Regresión con polinomios 519 Análisis de regresión múltiple 528 Otros problemas en regresión múltiple 550 Ejercicios suplementarios 562 Bibliografía 567 14 Pruebas de bondad de ajuste y análisis de datos categóricos Introducción 568 14.1 Pruebas de bondad de ajuste cuando las probabilidades categóricas se satisfacen por completo 569 14.2 Pruebas de bondad de ajuste para hipótesis compuestas 576 Prels_p00i-xvi.qxd 3/12/08 10:17 AM Page xi Contenido 14.3 Tablas de contingencia mutuas (o bidireccionales) 587 Ejercicios suplementarios 595 Bibliografía 598 15 Procedimientos sin distribución 15.1 15.2 15.3 15.4 Introducción 599 La prueba Wilcoxon de rango con signo 600 Prueba Wilcoxon de suma de rangos 608 Intervalos de confianza sin distribución 614 ANOVA sin distribución 618 Ejercicios suplementarios 622 Bibliografía 624 16 Métodos de control de calidad 16.1 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 Introducción 625 Comentarios generales sobre gráficas de control 626 Gráficas de control para ubicación de proceso 627 Gráficas de control para variación de proceso 637 Gráficas de control para atributos 641 Procedimientos CUSUM 646 Muestreo de aceptación 654 Ejercicios suplementarios 660 Bibliografía 661 Apéndice/Tablas A.1 A.2 A.3 A.4 A.5 A.6 A.7 A.8 A.9 A.10 Distribuciones binomiales acumulativas 664 Distribuciones acumulativas de Poisson 666 Áreas de la Curva normal estándar 668 La Función Gamma incompleta 670 Valores críticos para Distribuciones t 671 Valores críticos de tolerancia para distribuciones normales de población 672 Valores críticos para distribuciones chi-cuadrada 673 Curva t para áreas de cola 674 Valores críticos para distribuciones F 676 Valores críticos para distribuciones de rango estudentizado 682 xi Prels_p00i-xvi.qxd xii 3/12/08 10:17 AM Page xii Contenido A.11 A.12 A.13 A.14 A.15 A.16 A.17 Curvas chi-cuadrada para áreas de cola 683 Valores críticos para la prueba de normalidad Ryan-Joiner 685 Valores críticos para la prueba Wilcoxon de rangos con signo 686 Valores críticos para la prueba Wilcoxon de suma de rangos 687 Valores críticos para el intervalo Wilcoxon de rangos con signo 688 Valores críticos para el intervalo Wilcoxon de suma de rangos 689 Curvas  para pruebas t 690 Respuestas a ejercicios seleccionados de número impar 691 Índice 710 Prels_p00i-xvi.qxd 3/12/08 10:17 AM Page xiii Prefacio Propósito El uso de modelos de probabilidad y métodos estadísticos para analizar datos se ha convertido en una práctica común en virtualmente todas las disciplinas científicas , e.g. Estadística descriptiva con Microsoft Excel 2007 leer Estadística descriptiva con Microsoft Excel 2007 pdf, azw (kindle), epub.

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