Métodos estadísticos para medir, describir y controlar la

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En un contexto de manufacturas, no importa lo cuidadosamente que se hayan calibrado las máquinas, que se controlen los factores ambientales, se supervisen materiales y otros insumos, y se capaciten trabajadores, el diámetro variará de un tornillo a otro, algunas hojas de plástico serán más fuertes que otras, algunos fusibles serán defectuosos y otros no tendrán problemas, y así sucesivamente. Véase Gráficas de control Gráficas, lineales, 92 Gráficas para diagnóstico, 502-503 Gráficas residuales, 502-505 Gráficas X, 628-632 límites de probabilidad y, 640 parámetros estimados y, 628-632 reglas suplementarias para, 634-635 valores de parámetro conocidos y, 628-629 Gran media, 372 Gran total, 375 Hipótesis, 285 alternativa, 285-286 compuesta, 576 del investigador, 286 estadístico, 985 nula, 285-286 nula de homogeneidad, 588 simple, 576 Histograma(s), 13-18 bimodales, 18 datos continuos, 15, 17 datos discretos, 14 formas de, 18-19 multimodales, 19 negativamente asimétricos, 19 positivamente asimétricos, 19 probabilidad, 93 simétricos, 19 unimodales, 18 Hoaglin, David, 251 Hollander, Myles, 621 Homogeneidad comprobación de, 588-590 hipótesis nula de, 588 Identidad fundamental, 376 Igualdad de varianzas, 361 Independencia comprobación de, 590-592 definición de, 77 mutua, 79 Inferencias con muestras pequeñas, 358 Inferencias en regresión múltiple, 537-542 Insesgamiento, 230-235 Interacción, 411 de las sumas de cuadrados, 412 dos factores, 411-412 generalizada, 435 tres factores, 420 Interpretación de probabilidad, 53-54 objetiva, 54-55 subjetiva, 54 Intersección de eventos, 49 Intervalo aleatorio, 256 de confianza clásico, 258 de signo, 623 de Wilcoxon de rango con signo, 614-616, 687 de Wilcoxon de suma de rangos, 616-618, 688 Intervalos de Bonferroni, 481 Intervalos de clase, 15 Intervalos de confianza, 5, 254-283 bootstrap, 261 clásicos, 258 coeficiente de correlación, 492 comprobación de hipótesis e, 614 datos apareados e, 347-348 derivación de, 260-261 desviación estándar, 278-279 diferencias de proporción, 357-358 diferencias entre medias, 347-348 distribución de Poisson, 269 distribución exponencial, 260-261 distribución no normal, 276 distribución normal, 262, 270 distribución t, 270-273 distribución uniforme, 282 dos muestras t, 337 funciones paramétricas e, 384 interpretación de, 257-258 intervalo de signo, 623 límites, 260, 268, 272 media de población, 263-264, 347-348 muestra grande, 263-265, 268, 332, 357-358 niveles de confianza e, 254, 257-259 pendiente de línea de regresión, 471 precisión de, 259 predicción, 274-275 propiedades básicas de, 255-257 proporción de población, 265-266, 357-358 regresión lineal simple, 479-481 regresión múltiple, 538-539 regresión polinomial, 523-524 simultáneos, 379-380, 383 sin distribución, 614-618 tamaño de muestra e, 259-260 tolerancia, 275-276 unilateral, 267-268 varianza, 278-279, 363 Intervalos de confianza con muestra grande, 263-265, 268, 332, 357-358 715 índice_p710-720.qxd 716 3/12/08 4:44 AM Page 716 Índice Intervalos de confianza sin distribución, 614-618 intervalo de Wilcoxon de rangos con signo, 614-616 intervalo de Wilcoxon de suma de rangos, 616-618 Intervalos aleatorios, 256 clase, 15 confianza, 5, 254-283 predicción, 274-275, 481-482, 524, 538 signo, 623 tolerancia, 275-276 k-tuples, 61 Ley de probabilidad total, 72 Límite de calidad de salida promedio, 659 Límite de predicción inferior, 5 Límite en el error de estimación, 260 Línea de mínimos cuadrados, 455 regresión, 464 regresión de población, 450 regresión estimada, 455 regresión verdadera, 450 valores medios, 451 Marco de muestreo, 6 Mascarilla V, 646-649 Media, 25-26 comprobación de hipótesis, 294-304 datos apareados y, 247-248 desviaciones de, 32 factor de corrección de, 376 gran, 372 intervalo de confianza, 263-264 muestral, 25, 213-218 población, 26 recortada, 28, 237, 251 réplica, 436-437 Mediana, 26-28 distribución continua, 140 muestral, 27 población, 27 Medidas de ubicación, 24-30 de variabilidad, 31-39 Método bootstrap, 239 estimación de error estándar y, 239-240 intervalos de confianza y, 261 Método de Dunnett, 384 de eliminación inversa, 556 de momentos, 243-245 de selección hacia delante, 557 de Yates, 431 LOWESS, 513-514 T, 380-383 Métodos de control de calidad, 625-661 gráficas de control, 626-645 muestreo de aceptación, 654-660 procedimientos CUSUM, 645-646 Métodos de Taguchi, 626 Mínimos cuadrados ponderados, 505 Modelo aditivo, 399-400 Modelo de efectos aleatorios ANOVA multifactorial, 407-408, 416 ANOVA unifactorial, 392 Modelo de efectos combinados, 408, 416 de potencia, 509 de pronosticadora k, 554 de regresión múltiple de primer orden, 529-530 de regresión múltiple de segundo orden, 529-530 del “palo roto”, 141 intrínsecamente lineales, 509-510 multiplicativo de potencia, 509 multiplicativo exponencial, 509 no restringido, 416n probabilístico lineal, 450-452 restringido, 416n Modelos de efectos fijos ANOVA con dos factores, 399-401, 411-412 ANOVA con factor único, 391-392 ANOVA con tres factores, 420-421 Modo, 43, 128, 181 Momento de la población, 243 Momento muestral, 243 Momentos, método de, 243-245 Montgomery, Douglas, 423, 657 Muestra, 2 aleatoria simple, 7, 205 conveniencia, 7 estratificada, 7 Muestras aleatorias, 7, 205 Muestreo de aceptación, 654-660 planes de muestreo doble, 658-659 planes de un solo muestreo, 655-657 planes estándares de muestreo, 660 Muestreo estratificado, 7 Multicolinealidad, 559-560 Neter, John, 465, 505, 525 Nivel de calidad aceptable, 656 confianza, 254, 257-259 confianza conjunta, 383 confianza simultánea, 379-380, 383 significación, 292, 313, 319-320 significación observada, 313 Niveles de predicción, 274 Niveles de significación, 292, 313, 319-320 Niveles del factor, 369 Nomograma, 652-653 Nomograma de Kemp, 652-653 Notación factorial, 63 Observaciones influyentes, 557-559 retrospectivas, 329 Orden estándar, 431 Parámetros distribución de probabilidad, 94 escala, 160, 176 índice_p710-720.qxd 3/12/08 4:44 AM Page 717 Índice forma, 176 interacción, 411 no centralidad, 387 ubicación, 176 Pares de alias, 437 Pares ordenados, 60-61 Peligro de la extrapolación, 458 Pendiente, 447n inferencias sobre el parámetro, 468-475 intervalos de confianza, 471 procedimientos de prueba de hipótesis, 473-475 Percentiles, 28 distribución continua, 139 distribución normal, 147-148, 151 de muestra, 170-171 Permutaciones, 62 Pielou, E.

Páginas: 0

Editor: Editorial Universidad de Cantabria; Edición

ISBN: 8481023752

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En una muestra de 1000 individuos, ¿cuál es la distribución aproximada del número que porta este gen? Use esta distribución para calcular la probabilidad aproximada de que a. Entre 5 y 8 (inclusive) porten el gen. b. Suponga que sólo 0.10% de todas las computadoras de cierto tipo experimentan fallas del CPU durante el periodo de garantía Inferencia Estadística hacer clic aquí. En caso contrario diremos que los sucesos son incompatibles. Además se verifica lo siguiente: Por tanto un suceso y su contrario son incompatibles Curso elemental de Estadística leer epub Curso elemental de Estadística. Un modelo “restringido” alternativo requiere iGij  0 por cada j (de ahí que las Gij ya no son independientes). Los cuadrados de la media esperados y las razones F apropiadas para probar ciertas hipótesis dependen de la selección del modelo , source: SPSS 17. Extracción del hacer clic epub http://agnitech.in/?ebooks/spss-17-extraccion-del-conocimiento-a-partir-del-aa-dd. La comprobación implica expandir (X  X)(Y  Y) y luego considerar el valor esperado de cada término por separado ref.: Estadística de convocatorias de ingreso y aspirantes. Año 2000 (Planestadef) core-dist.co.uk. Una aplicación de la primera derivada es el análisis del cambio de una función, y de la segunda derivada el análisis de la tasa a la cual este cambio se verifica Apuntes de Estadística Básica: Matepedia soundofcopenhagen.dk. Sus artículos Mathematical contributions to the Theory of Evolution hay contribuciones al análisis de regresión, el coeficiente de correlación y se incluye el test de la X 2 para determinar el significado estadístico (decidir si los resultados observados son estadísticamente significativos pdf. A1  A2 [ Sugerencia: (A1  A2)  A1  A2] c. Una compañía de electricidad ofrece una tarifa de consumo mínimo a cualquier usuario cuyo consumo de electricidad c2_p046-085.qxd 58 3/12/08 CAPÍTULO 2 3:58 AM Page 58 Probabilidad sea de menos de 240 kWh durante un mes particular , source: Estimacion No Parametrica de Funciones de Varianza Generalizada http://agnitech.in/?ebooks/estimacion-no-parametrica-de-funciones-de-varianza-generalizada. Una enciclopedia de información sobre distribuciones discretas. Olkin, Ingram, Cyrus Derman y Leon Gleser, Probability Models and Applications (2a. ed.), Macmillan, Nueva York, 1994. Contiene una discusión a fondo tanto de las propiedades gene- rales de distribuciones discretas y continuas como los resultados para distribuciones específicas Sistema de Analisis leer pdf http://tdps.in.ua/library/sistema-de-analisis-estadistico-sas-lenguaje-de-programacion.

Supóngase, por ejemplo, que una prueba de H0:  100 contra Ha:  100 está basada en la distribución t de 8 grados de libertad. Si el valor calculado del estadístico de prueba es t  1.6, entonces el valor P para esta prueba de cola superior es 0.074. Como 0.074 excede de 0.05, H0 no podría ser rechazada a un nivel de significación de 0.05 Estadística Descriptiva y Probabilidad Estadística Descriptiva y Probabilidad. Para los propósitos, en este caso, tal interpolación no es necesaria porque una gráfica de probabilidad se basa sólo en los porcentajes 100(i  0.5)/n correspondientes a las n observaciones muestrales en línea. Matem�ticas Empresariales I (Licenciatura de Administraci�n y direcci�n de Empresas) , cited: SPSS. Analisis multivariante hacer clic en línea SPSS. Analisis multivariante de datos. Véase Distribuciones de probabilidad Ecuación de modelo ANOVA unifactorial, 385-386 regresión lineal simple, 450 Ecuación general del modelo de regresión múltiple aditivo, 528 Ecuaciones normales, 456, 532 Efecto de regresión, 464 Efectos aleatorios, 392, 407, 416 combinados, 408, 416 fijos, 391, 399, 411, 420 principales, 411 Eficiencia asintótica relativa, 606 Efron, Bradley, 151 Ensayos, 108 Error de medición, 172 en el cuadrado de la media, 230, 252, 373 estándar, 238-240 estándar estimado, 238-240 total de estimación esperado normalizado, 554 Errores comprobación de hipótesis, 287-288 cuadrados de la media, 230, 373 estándar, 238-240 medición, 172 predicción, 274-275 tipo I y II, 288 Errores de tipo I, 288 Errores de tipo II, 288 prueba t con dos muestras y, 340-341 tamaño de muestra y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 Escala de densidad, 17 Espacio muestral, 47 Estadística descriptiva, 3 inferencial, 5 ramas de la, 3-6 Estadístico definido, 204 prueba, 287 Estadístico de prueba ANOVA unifactorial, 373-374 comprobación de hipótesis, 287 Estadísticos inferenciales, 5 Estimación de máxima verosimilitud, 245-248 complicaciones potenciales con, 249-251 comportamiento con muestra grande de, 249 Estimación de parámetros regresión múltiple, 532-534 regresión polinomial, 520-522 Véase también Estimación puntual Estimación puntual, 227-253 coeficiente de correlación, 488 de máxima verosimilitud, 245-249 distribución de Cauchy, 237 distribución de Poisson, 247, 251 distribución de Rayleigh, 242, 251 distribución de Weibull, 248, 251 distribución exponencial, 246, 252 distribución gama, 244, 251 distribución normal, 237, 247, 251 distribución uniforme, 237 error estándar, 238-240 explicación de, 228-229 funciones de parámetros, 248-249 insesgada, 231-235 método “bootstrap”, 239-240 método de mínimos cuadrados, 455 método de momentos, 243-245 principio de invarianza, 248 procedimiento de censura, 237 robusta, 237 técnica de respuesta aleatorizada, 243 varianza mínima insesgada, 235-236 Estimaciones, 5 mínimos cuadrados, 455 parámetros, 520, 532 puntuales, 26, 204, 227-253 Estimaciones de intervalo, 5, 254 Véase Intervalos de confianza Estimaciones puntuales, 26, 204, 227 definición de, 228 reporte, 238-240 Estimador M, 251 agrupado, 340 consistente, 252 de Hodges-Lehmann, 252 insesgado con varianza mínima, 235 robusto, 237 Estimadores de máxima verosimilitud, 246, 249 Estimadores de momento, 244 Estimadores insesgados, 231-235 713 índice_p710-720.qxd 714 3/12/08 4:44 AM Page 714 Índice principio de, 232 varianza mínima, 235 Estimadores puntuales, 228 bootstrap, 239-240 consistentes, 252 de estimador M, 251 de verosimilitud máxima, 246, 249 error estándar, 238-240 Hodges-Lehmann, 252 insesgados, 231-235 media del error al cuadrado, 230, 252 momento de, 244 robustos, 237, 250 sesgados, 231 Estimadores sesgados, 231 Estimadores Apuntes de Estadística Básica: Matepedia descargar libro.

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Qual., 1984: 499-504) da la información siguiente (tabla 13.5) en y  índice de adsorción de fosfato, x1  cantidad de hierro extraíble y x2  cantidad de aluminio extraíble. c13_p500-567.qxd 3/12/08 4:34 AM Page 539 13.4 Análisis de regresión múltiple 539 Tabla 13.5 Datos para el ejemplo 13.15 Observación 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 x1  Hierro extraíble x2  Aluminio extraíble y Índice de adsorción 61 175 111 124 130 173 169 169 160 244 257 333 199 13 21 24 23 64 38 33 61 39 71 112 88 54 4 18 14 18 26 26 21 30 28 36 65 62 40 El artículo propuso el modelo Y  0  1x1  2x2   Un análisis de computadora dio la información siguiente: Parámetro ␤i Estimación ␤ˆ i DE sˆ estimada 0 1 2 7.351 0.11273 0.34900 3.485 0.02969 0.07131 R2  0.948 R2 ajustada  0.938 i s  4.379 ˆ Y160,39  yˆ  7.351  (0.11273)(160)  (0.34900)(39)  24.30 DE estimada de ˆ Y160,39  sYˆ  1.30 Un intervalo de confianza de 99% para 1, el cambio en adsorción esperada asociado con un aumento de una unidad en hierro extraíble mientras el aluminio extraíble se mantiene fijo, requiere t0.005,13(21) t0.005,10 3.169 Estadística Descriptiva y Probabilidad soundofcopenhagen.dk. Cada uno de los 445 estudiantes universitarios fue clasificado según su frecuencia de consumo de marihuana y si los padres consumían alcohol y drogas sicoactivas. ¿La información sugiere que la adicción de padres y de estudiantes son independientes en la población de la que se extrajo la muestra Repensar la ciencia leer aquí http://soundofcopenhagen.dk/freebooks/repensar-la-ciencia? Esta estadística se representa en la observación de una pequeña porción típica de una determinada población y después se usan los datos recogidos para ampliar las posibles conclusiones finales sobre el resto de los habitantes de la población , source: Introduccion a la Probabilidad leer libro clairerubman.com. Sea X1 el número de semáforos en los cuales me tengo que detener y suponga que la distribución X1 es como sigue: x1 p(x1) 0 1 2   1.1,  2  0.49 0.2 0.5 0.3 Sea X2 el número de semáforos en los cuales me tengo que detener camino a casa; X2 es independiente de X1 Introduccion a la probabilidad hacer clic pdf hacer clic pdf.

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Página de la Facultad de Ingeniería de la Pontífica Universidad Católica de Ecuador cuyo objetivo es evaluar la robustez de los algoritmos genéticos aplicados al problema de optimización de rutas de entrega de correspondencia, comparando estos con otros métodos de optimización matemática y desarrollar una aplicación para pc que optimice rutas de entrega de correspondencia, utilizando algoritmos genéticos Apuntes de Pruebas de Hipótesis para Medias: Matepedia http://tdps.in.ua/library/apuntes-de-pruebas-de-hipotesis-para-medias-matepedia. Un caso típico de eventos independiente es el muestreo con reposición, es decir, una vez tomada la muestra se regresa de nuevo a la población donde se obtuvo , cited: Probabilidad y estadistica en ingenieria: ejercicios resueltos http://soundofcopenhagen.dk/freebooks/probabilidad-y-estadistica-en-ingenieria-ejercicios-resueltos. El ajuste del modelo de primer orden con función de regresión Yx x  0  1x1  2 x2 produjo una SCE  894.95. Pruebe al nivel 0.05 la hipótesis nula que expresa que todos los términos cuadráticos se pueden eliminar del modelo. 52 INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD leer gratis leer gratis. Sin embargo, la potencia no sólo depende de esta diferencia máxima sino c10_p369-396.qxd 3/12/08 4:23 AM Page 389 10.3 Más sobre ANOVA unifactorial 389 de los valores de todas las i. En esta situación MINITAB calcula el valor de potencia más pequeño posible sujeto a 1  100 y 4  106, lo cual ocurre cuando las otras dos i se encuentran a la mitad entre 100 y 106. Si esta potencia es de 0.85, entonces se puede decir que la potencia es de por lo menos 0.85 y  es cuando mucho de 0.15 cuando las dos  están separadas por 6 (el tamaño de muestra común,  y  también deben ser especificados) Crítica y alternativas a la significación estadística en el contraste de hipótesis (CUADERNOS DE ESTADÍSTICA) soundofcopenhagen.dk. Si la muestra no contradice fuertemente a H0, se continuará creyendo en la verdad de la hipótesis nula. Las dos posibles conclusiones derivadas de un análisis de prueba de hipótesis son entonces rechazar H0 o no rechazar H0 Crítica y alternativas a la descargar gratis Crítica y alternativas a la. El estadístico de prueba se obtiene reemplazando 1 en la variable estandarizada T por el valor nulo 10, es decir, estandarizando el estimador de 1 conforme a la suposición de que H0 es verdadera. El estadístico de prueba tiene por lo tanto una distribución t con n  2 grados de libertad cuando H0 es verdadera, así que la probabilidad de error de tipo I permanece al nivel deseado  utilizando un valor crítico t apropiado Probabilidad y estadistica leer pdf clairerubman.com. Para ello, se diseña un estudio distribuyendo 100 enfermos en dos grupos, cada uno de los cuales recibe uno de los dos tratamientos. Al cabo de 1 mes, la tasa de curación en cada grupo es del 80% y del 70%, respectivamente. Ante esta información, ¿es correcto suponer que el tratamiento A es mejor que el tratamiento B para esta enfermedad en concreto? La respuesta a esta pregunta, como a la mayor parte de problemas que pueden plantearse en medicina, está sujeta a un cierto grado de incertidumbre que hacen muy complicado tomar una decisión al respecto , source: Elementos De Muestreo hacer clic aquí Elementos De Muestreo. Doy clases particulares hace más de 5 años. Licenciada en cs biológicas UBA, experiencia en clases y preparación de exámenes!, consultar horarios y precios por clases grupales. N. de San Luis, he trabajado como auxiliar en varias materias de la UNSL y he trabajado como profesor en la escuela secuandaria ref.: Anuario estadístico militar. descargar en línea clairerubman.com.

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