Estadisitica Basica

d. ¿Cuáles son las suposiciones de la distribución Binomial y de la Poisson y en qué difieren?

Las distribución binomial es utilizada para variables discretas y sus supuestos son los siguientes: solo hay dos posibles resultados, o éxito o fracaso, los resultados de un evento son independientes a la anterior y la probabilidad del resultado de cualquier evento permanece fija con respecto al tiempo. Por otro lado la distribución Poisson que también se usa para variables aleatorias discretas pero que toma valores enteros cuenta con los siguientes supuestos: la probabilidad de un evento es pequeña y constante para cada intervalo, la probabilidad de que dos eventos ocurran en el mismo intervalo es tan pequeña que se le asigna valor de cero, los eventos son independientes el uno del otro y por último el número de eventos ocurridos en un intervalo no depende del número de eventos en cualquier otro intervalo (Levin & Rubin, 2004). Una diferencia entre ambas es que la aunque ambas se utiliza para variables discretas para utilizar la distribución de Poisson está diseñada para distribuciones que cumplen ciertas características además de ser discretas las mismas deben ocurrir en un intervalo limitado (ya sea cantidad, tiempo o espacio) y que la cantidad de eventos es infinita, sin embargo la distribución binomial es útil solo cuando el tamaño de la muestra es uno reducido.

e. ¿Cuáles son algunas de las propiedades que distinguen a la distribución Normal?

Según exponen Berensons & Levine, (1996), las propiedades que distinguen una distribución normal son las siguientes; son simétricas, por lo cual tanto la media como la mediana tiene el mismo valor, tienen forma de campana, su rango es infinito por lo tanto cualquier valor es teóricamente posible y por último su rango intercuartil es 1.33 desviaciones estándar.

f. ¿Cuál es la diferencia entre la hipótesis nula y la hipótesis alterna?

Una hipótesis nula, H0, es una suposición acerca de un parámetro o parámetros de una población, pero siempre mostrando un estatus quo, es decir es una suposición que se cree verdadera hasta que prueba estadística demuestre lo contrario. Por otro lado y como muy bien su nombre lo sugiere, la hipótesis alterna (H1) la cual es formulada al mismo tiempo que la hipótesis nula será aceptada en caso de que la hipótesis nula sea rechazada pero siempre y cuando se tenga prueba estadística de que es la correcta. Aunque no siempre, la mayoría de las veces, la hipótesis alterna simplemente consiste en negar la afirmación de la hipótesis nula. Según Freud & Simon, (1994), la hipótesis alterna establece que cualquier parámetro pertinente de una población es menor, mayor o simplemente distinto al valor supuesto en la hipótesis nula.

g. ¿Cuál es la diferencia entre un error Tipo I y un error Tipo II?

Un error tipo I, es

...