FORMULARIO SEGUNDO PARCIAL

Distribución Chi-cuadrado

Si son v.a. que siguen una distribución normal tipificada N(0,1), entonces X= sigue una distribución .

Distribución t de Student

Si X y Z son v.a. independientes, donde Z sigue una dist. normal N(0, 1), y X una , entonces, la v.a. sigue una distribución

Distribución F de Snedecor

Si X1 y X2 son v.a. independientes, con distribución Ji-cuadrado con n y m grados de libertad respectivamente, entonces sigue una dsitribución F con n y m grados de libertad.

DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Se supondrá muestreo aleatorio simple y población normal. Si es una muestra aleatoria de una población con media  y varianza 2

Media muestral con varianza conocida

Varianza muestral

.

Media muestral con varianza desconocida

~ tn-1

Si es una m.a de una población con media x y varianza x2 y es otra m.a. de otra población con media y y varianza y2

Diferencia de medias muestrales con varianza conocidas y muestras independientes

Diferencia de medias muestrales con varianzas desconocidas pero iguales y muestras independientes

Diferencia de medias muestrales, muestras relacionadas

n=m, Di=Xi-Yi y Sd su desviación típica

~ tn-1

Cociente de varianzas muestrales

ESTIMACION

Intervalos de confianza a nivel 1-:

* para la media de una población normal ( conocida)

* para la media de una población normal ( desconocida)

* para la proporción en una población Bernoulli

* para la varianza de una población normal ( y desconocidas)

* para la diferencia de medias de poblaciones independientes (varianzas conocidas)

* para la diferencia de medias de poblaciones independientes (varianzas desconocidas pero iguales)

* para la diferencia de medias con muestras relacionadas.

n=m, Di=Xi-Yi y Sd su desviación típica

* para la diferencia de proporciones.

* para el cociente entre varianzas de dos poblaciones normales

CONTRASTES DE HIPOTESIS

Estadísticos

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