Suma De Los años Digitos
nafy5066 de Agosto de 2013
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Ensayo de ingeniería
• 1. Método de la suma de los dígitos de los añosEn el método de depreciación de la suma de los dígitos de los años se rebaja el valor de desecho del costo del activo. El resultado se multiplica por una fracción, con cuyo numerador representa el número de los años de vida útil que aún tiene el activo y el denominador que es el total de los dígitos para el número de años de vida del activo.
• 2. Ejemplo:Utilizando el camión como ejemplo el cálculo de la depreciación, mediante el método de la suma de los dígitos de los años, se realiza en la forma siguiente:Año 1 + año 2 + año 3 + año 4 + año 5 = 15 (denominador)
• 3. Puede usarse una fórmula sencilla para obtener el denominador.
• 4. La depreciación para el año 1 puede ser calculada mediante las siguientes cifras:
• 6. En el siguiente cuadro se muestra el cálculo del gasto anual por depreciación, de acuerdo con el método de la suma de los dígitos de los años, para los cinco años de vida útil del camión de los ejemplos anteriores.MÈTODO: SUMA DE LOS DÍGITOS DE LOS AÑOS
• 7. El método de la suma de los dígitos de los años da como resultado un importe de depreciación mayor en el primer año y una cantidad cada vez menor en los demás años de vida útil que le quedan al activo. Este método se basa en la teoría de que los activos se deprecian más en sus primeros años de vida.
Estadistica
M
ETODO
L
OGIA DE
L
A PRUEBA DE HIPOTESISHIPOTESIS NU
L
A Y A
L
TERNATIVA
La prueba de hipótesis suele comenzar con alguna teoría, afirmación, o aseveración sobreun parámetro especifico de una población. Por ejemplo, su hipótesis inicial sobre elejercicio del cereal es que el proceso está funcionando adecuadamente, lo que significa queel promedio de llenado es de 368 gramos, y que no es necesario emprender accionescorrectivas.La hipótesis de que el parámetro poblacional es igual a la especificación de la empresadenomina hipótesis nula. Una
hipótesis nula
siempre es una de status quo, y se denotamediante el símbolo
PRUEBA DE HIPÓTESIS
ALEJO SALAZAR YAZMIN.ESTRADA MARTINEZ JOSE LUISHERNANDEZ HERNANDEZ ANTONIO ADRIAN.NERI CANTIA JHUDITH Página 5
2010
A pesar de que solo se cuenta con información de la muestra, la hipótesis nula se escribecon término de la población. El estadístico de muestra se utiliza para hacer inferenciassobre todo el proceso de llenado. Una inferencia podría ser que los resultados observados a partir de los datos de la muestra indican que la hipótesis es falsa, entonces habrá otraafirmación que debe ser cierta.Siempre que se especifican una hipótesis nula, también se determinan una hipótesisalternativa que debe ser cierta si la hipótesis nula es falsa. La
hipótesis alternativa
esopuesta a la hipótesis nula
Esto se determina:
:
REGIÓN DE RECHAZO Y ACEPTACIÓN.
La distribución muestral del estadístico de muestra se divide en dos regiones, una derechazo (a veces llamada región de crítica) y una de aceptación.
región de rechazo
Región de no rechazo
Región de rechazo
valor critico
valor critico
Si el estadístico de prueba queda en la aceptación, no rechace la hipótesis nula.
PRUEBA DE HIPÓTESIS
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Si el estadístico de prueba queda en la región de rechazo, usted rechaza la hipótesis nula.En este caso concluye que la media población es de 368 gramos.La región de rechazo se compone de los valores del estadístico de prueba con muy pocas posibilidades de presentarse en caso de que la hipótesis nula sea cierta. Es más probableque tales valores se representen si la hipótesis nula es falsa. Por lo tanto, si un valor delestadístico de prueba queda dentro de la región de rechazo, la hipótesis nula se rechaza porque ese valor tiene pocas posibilidades de presentarse si la hipótesis nula es cierta.La hipótesis alternativa representa la conclusión obtenida al rechazar la hipótesis nula.Cuando a partir de la información de la muestra existe suficiente evidencia de que es falsa,se rechaza la hipótesis nula.En la metodología de prueba de hipótesis, la hipótesis nula se rechaza cuando la evidenciamaestral sugiere que es más probable que sea cierta que la hipótesis alternativa. Sinembargo, el no poder rechazar la hipótesis nula no comprueba que sea cierta.
VA
L
OR CRÍTICO DE
L
ESTADÍSTICO DE PRUEBA.
La lógica subyacente a la metodología de prueba de hipótesis radican en determinada quetan probable es que la hipótesis nula sea cierta, considerando la información recabada enmuestra.
RIEGOS DE
L
A TO
M
A DE DECISIONES A
L
UTI
L
IZAR
L
A
M
ETODO
L
OGÍA DE
L
A PRUEBA.
Al utilizar el estadístico de muestra para tomar decisiones sobre el parámetro poblacional,existe el riesgo de llegar una conclusión equivocada. Al aplicar la metodología de pruebade hipótesis, puede cometer dos tipos de error: error tipo I y el error tipo II.El nivel de significancia (). La probabilidad de cometer un error tipo I, denotado por (laletra griega alfa minúscula), se denomina como nivel de significancia del estadístico de prueba. Tradicionalmente, el error tipo I se controla a decidir el nivel de riesgo que est
ESTADISTICA INFERENCIAL UNISANGIL
prueba de hipotesis
La inferencia estadística, como ya se mencionó, está relacionada con los métodos para obtener conclusiones o generalizaciones acerca de una población. Estas conclusiones sobre la población pueden estar relacionadas ó con la forma de la distribución de una variable aleatoria, ó con los valores de uno o varios parámetros de la misma.
El campo de la inferencia estadística se divide en dos: Por un lado tenemos el problema de la estimación de los parámetros de una distribución, y por el otro, las pruebas de hipótesis. En el problema de estimación se trata de elegir el valor de un parámetro de la población, mientras que en las pruebas de hipótesis se trata de decidir entre aceptar o rechazar un valor especificado (por ejemplo, si el nivel de centramiento de un proceso es m0 o no lo es).
El problema de la estimación ya ha sido tratado en los capítulos anteriores. Ahora estudiaremos lo relacionado con las pruebas de hipótesis. El campo de las pruebas de hipótesis se pueden considerar dos áreas: Pruebas de hipótesis sobre parámetros, para determinar si un parámetro de una distribución toma o no un determinado valor, y Pruebas de Bondad de Ajuste, para definir si un conjunto de datos se puede modelar mediante una determinada distribución.
Si sobre la base de una muestra se tiene que decidir si un proceso está produciendo una determinada media, digamos m = 100, o si hay que decidir si una determinada droga sirve a un grupo específico de pacientes, lo anterior, puede traducirse en el lenguaje de “Pruebas e Hipótesis”.
Una hipótesis estadística es una proposición o conjetura con respecto a una o más poblaciones. Estas aseveraciones o suposiciones pueden ser con respecto a uno o varios parámetros, ó con respecto a la forma de las respectivas distribuciones de probabilidad. También es posible considerar una hipótesis estadística como una proposición sobre la distribución de probabilidad de una variable aleatoria ya que emplea distribuciones de probabilidad para representar poblaciones.
Introducción: Prueba de hipótesis En esta unidad nos concentraremos en la prueba de hipótesis, otro aspecto de la inferencia estadística que al igual que la estimación del intervalo de confianza, se basa en la información de la muestra. Se desarrolla una metodología paso a paso que le permita hacer inferencias sobre un parámetro poblacional mediante el análisis diferencial entre los resultados observados (estadístico de la muestra) y los resultados de la muestra esperados si la hipótesis subyacente es realmente cierta. En el problema de estimación se trata de elegir el valor de un parámetro de la población, mientras que en las pruebas de hipótesis se trata de decidir entre aceptar o rechazar un valor especificado (por ejemplo, si el nivel de centramiento de un proceso es o no lo es). Prueba de hipótesis: Estadísticamente una prueba de hipótesis es cualquier afirmación acerca de una población y/o sus parámetros.
Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos: - Ho: hipótesis nula - H1: hipótesis alternativa Partes de una hipótesis 1-La hipótesis nula “Ho” 2-La hipótesis alternativa “H1” 3-El estadístico de prueba 4-Errores tipo I y II 5-La región de rechazo (crítica) 6-La toma de decisión 1. Concepto: Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera.
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