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¿Qué aprendí?

En sencillas palabras la hipótesis se compone de dos variables, que sería  la hipótesis nula, que sería la premisa a verificar con  los datos que proporciona la muestra poblacional que se debate con la segunda parte de la hipótesis que es la hipótesis alternativa, que es la segunda premisa que viene a refutar la hipótesis nula; comprobándose con el contraste de hipótesis que es una técnica que viene a analizar la información proporcionada por la muestra.

En el ámbito de las distribuciones encontramos la distribución normal que aplica para muestras mayores de 30 datos, para muestras menores de esta cantidad se utiliza la distribución T de Student cuyo uso idóneo es determinar el intervalo de confianza de una muestra pequeña, probar hipótesis y para comprobar que dos muestras vienen de la misma población.

La regresión y la correlación simple muestra la relación entre dos o más variables cuyo objetivo principal es descubrir el modo en que se relacionan sin indicar el grado de relación ni las relaciones causa-efecto, para representación grafica de la relación entre dos variables encontramos el diagrama de dispersión o nube de puntos en un sistema de ejes coordenados o planos cartesianos cuyo método es el de los mínimos cuadrados que sirven para encontrar la ecuación de las desviaciones verticales alrededor de la línea. Para medir la fuerza de la relación de las variables encontramos el coeficiente de Pearson que se muestra como una línea recta.

La estadística no paramétrica estudia pruebas y modelos cuya distribución no se ajusta a los criterios paramétricos es decir los datos no están conformados de forma regular, el chi cuadrado representa los grados de libertad y se utiliza para el análisis de conteo en frecuencias.

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