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Demuestre que el estimador de máxima verosimilitud de 2 es ˆ 2  (Xi  Yi)2/(4n). [Sugerencia: Si z  (z1  z2)/2, entonces (zi  z)2  (z1  z2)2/2.] b. ¿Es el estimador de máxima verosimilitud ˆ 2 un estimador insesgado de 2? Las Tecnolog�as Audiovisuales en el Curr�culo de Matem�ticas, Taller de Matem�ticas. By why does this class of techniques work? Se estudiarán las propiedades de x/n como una estimación de p para ver cómo se puede utilizar x/n para responder otras preguntas inferenciales.

Páginas: 388

ISBN: B014OMZ090

Estadística de asistencia al personal: año 1998 (Planestadef)

VARIABILIDAD ABSOLUTA Y RELATIVA EN DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS

Del mismo modo, puede haber interés en probar si una muestra provino de una familia particular de distribuciones sin especificar ningún miembro particular de la familia ref.: Estadistica descriptiva para economia y admnon de empresas Estadistica descriptiva para economia y. La figura que sigue indica la posición de la línea recta para diferentes valores de b. Otra forma de expresar la función lineal es: y - yc = b (x - x0), en la que (x0, y0) es un punto de la línea. Esta forma es especialmente útil cuando se conocen dos puntos de la línea y se quiere formular la ecuación. Así, si un punto es (x0, y0) y el otro es (x1 y1), la línea pasará por ambos si b satisface la ecuación y1 - y0 = b (x1 - x0), es decir, b = (y1 - y0)/ (x1 - x0) SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, hacer clic en línea SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, ANALISIS. 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 , e.g. Análisis de los ítems (Cuadernos de estadística) Análisis de los ítems (Cuadernos de? 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 Reduccion de Items: leer aquí Reduccion de Items: Cuestionario de.

En un banco de sangre se experimenta un nuevo sistema para aumentar el per�odo de conservaci�n de la misma. En este caso cada bolsa de sangre es un individuo; la poblaci�n es el conjunto de todas las bolsas del banco y una muestra se obtiene tomando un cierto n�mero de bolsas para su an�lisis SPSS. Estadistica descriptiva SPSS. Estadistica descriptiva. Calcular la ecuación de la recta que pasa por los puntos A (2, -5) y B (- 1, 3). Calcular los puntos en que corta al eje de las coordenadas. Escribir la ecuación de una paralela a esta recta. 3. Trazar una línea recta con pendiente negativa. 4. Calcular la línea recta que tiene como abscisa -2 y como ordenada 3. ¿Qué valor de y corresponde a x = 6? ¿A qué valor de x corresponde y = 3? 14 , source: Apuntes de estadística y leer en línea Apuntes de estadística y optimización. En esta entrada tenemos el índice de los temas que desarrollará el curso si queréis acceder a ellos solo tenéis que hacer click en lo azul. Recordar que necesito vuestro apoyo y que me lo podéis dar de muchas maneras Ayudándome a publicitar mi blog con me gusta, tanto en facebook como en youtube CALCULO DE PROBABILIDADES e INFERENCIA ESTADISTICA a través de R en línea.

Estadística para investigación social (Texto (garceta))

Un parámetro de ubicación puede ser introducido como tercer parámetro (se hizo esto para la distribución de Weibull) para desplazar la función de densidad de modo que sea positiva si x  y cero de lo contrario. c4_p130-183.qxd 3/12/08 4:05 AM Page 177 4.6 Gráficas de probabilidad 177 Cuando la familia considerada tiene sólo parámetros de ubicación y escala, el tema de si cualquier miembro de la familia es una distribución de población factible puede ser abordado vía una gráfica de probabilidad única de fácil construcción , source: PREDICCION ECONOMICA y leer gratis PREDICCION ECONOMICA y EMPRESARIAL:. Rel. 2 16 27 35 39 39 40 0.050 0.400 0.675 0.875 0.975 0.975 1.000 33. a. x  192.57, ~x  189.0 b. Nueva x  189.71; ~ x sin cambio c. 191.0, 7.14% d. 122.6 35. a. x  12.55, ~x  12.50, xtr(12.5)  12.40. Borrar la observación más grande (18.0) hace que ~x y xtr sean un poco menores que x. b. No; multiplique los valores de x y ~x por el factor de conversión 1/2.2. 37. xtr(10)  11.46 39. a. x  1.0297, ~x  1.009 b. 0.383 41. a. 0.7 b descargar CALCULO DE PROBABILIDADES e INFERENCIA ESTADISTICA a través de R epub. No se requiere tener ning�n conocimiento previo. Bastar� con las indicaciones que se hagan en la propia p�gina en la que se habr�n se�alado las actividades que se deben realizar. En este caso se necesita tener experiencia con alg�n editor de p�ginas web, puede ser un procesador de textos que permita editar este tipo de p�ginas Analisis Multivariante hacer clic pdf Analisis Multivariante Aplicado. Los Diagramas de Venn se basan fundamentalmente en representar los conjuntos matemáticos con unas “circunferencias”. Con estas circunferencias el estudiante realiza una serie de operaciones como la unión, la intersección, etc , cited: Series de fourier Series de fourier. De gran utilidad para elaborar resúmenes o tener definiciones y fórmulas agrupadas, además de contar con ejemplos aclaratorios leer CALCULO DE PROBABILIDADES e INFERENCIA ESTADISTICA a través de R pdf, azw (kindle), epub, doc, mobi.

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La Ense�anza de las Matem�ticas en los pa�ses europeos) y conferencias en congresos (NN. Tecnolog�as en la Ense�anza de las Matem�ticas en Secundaria). El contenido est� clasificado en: Unidades Did�cticas (Relaci�n entre actividades de Azar. Geometr�a, �lgebra y f�rmulas notables 1. Geometr�a, �lgebra y f�rmulas notables 2 descargar CALCULO DE PROBABILIDADES e INFERENCIA ESTADISTICA a través de R pdf. Lo que a menudo sucede es que un estimador tendrá una media del error al cuadrado más pequeña con algunos valores de y una media del error al cuadrado más grande con otros valores. En general no es posible determinar un estimador con el error cuadrático medio mínimo. Una forma de librarse de este dilema es limitar la atención sólo en estimadores que tengan una propiedad deseable específica y luego determinar el mejor estimador en este grupo limitado ref.: Estadistica con s-plus Estadistica con s-plus. Enumeramos algunas de sus ventajas: � Permiten liberar a los alumnos de los c�lculos largos, orientando m�s bien los ejercicios a la toma de decisiones y an�lisis. � Con ellas se pueden resolver problemas mediante m�todos muy distintos a los usados con los instrumentos tradicionales. � Son muy r�pidos, lo que los hace �tiles para cuestiones en las que lo importante es el planteo y no los c�lculos. � Facilitan la investigaci�n de casos y su generalizaci�n. � Los modelos constituyen tablas "vivas" de datos, en las que cualquier peque�o cambio se ve reflejado inmediatamente en las tablas, c�lculos y gr�ficos, abriendo as� un camino muy interesante a las investigaciones de tipo estad�stico. � Son muy atractivos visualmente, pues se puede incluso reproducir cualquier tabla de datos de los libros o la prensa conservando la est�tica y dot�ndolas del c�lculo autom�tico del que carecen. � El trabajo de resumir una situaci�n en variables, f�rmulas y procesos es ya de por s� educativo, independientemente de la utilidad posterior del modelo. � Se incide en las estrategias de resoluci�n y no en los c�lculos, con lo que se profundiza m�s en las cuestiones y se relativiza la importancia del dominio de los algoritmos. � Permiten planificar mejor las resoluciones, logrando tambi�n m�s orden en la cuesti�n tratada. � Se pueden abordar con ellos problemas m�s complejos, que de otra forma consumir�an mucho tiempo de clase. � Es el �nico modo de acceder a muestras grandes en los centros de ense�anza , e.g. SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, ANALISIS FACTORIAL, CORRESPONDENCIAS y ESCALAMIENTO SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, ANALISIS. N(, 2) N(0, 1)  x 0 (x  )/ Figura 4.21 Igualdad de áreas de curvas normales estándar y no estándar. c4_p130-183.qxd 150 3/12/08 CAPÍTULO 4 4:04 AM Page 150 Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad Ejemplo 4.16 El tiempo que requiere un conductor para reaccionar a las luces de freno de un vehículo que está desacelerando es crítico para evitar colisiones por alcance , source: Estadística inferencial hacer clic gratis Estadística inferencial. Sea S un espacio muestral en donde se ha definido un evento E, donde P(E)> 0, Si deseamos determinar la probabilidad de que ocurra en evento a (el que también es definido en el mismo espacio muestral), dado que E ya ocurrió, entonces deseamos determinar una probabilidad de tipo condicional. 1.- Sean A y B sucesos aleatorios con P(A)= 1/2, P(B)= 1/3, P(B)=1/3, P(A∩B)=1/4, Determinar p(A/B) P(B/A). 2.- Sean aA yB dos sucesos aleatorios con P(A)=1/3, P(B)=1/4, P(A∩ B) =1/5, Determinar P(AU B), P(B/A) 3.- se tienen las siguientes probabilidades: 90% alumnos que estudian ingles, el resto estudian francés , e.g. IBM SPSS STATISTICS. Estadística Descriptiva y Modelo Lineal de Regresión Múltiple IBM SPSS STATISTICS. Estadística.

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