Diseño de Experimento Tarea #1

Universidad Tecnológica de Panamá[pic 1][pic 2]

Facultad de Ingeniería Industrial

Licenciatura en Ingeniería Industrial

Diseño de Experimento

Tarea #1

Estudiantes:

Arana, Karen                          E-8-110135

Castrellon, Alexandra                8-863-228

Gaete, Julie                        8-880-2245

Pineda, Isamary                 8-865-1340

Vásquez, Carmen                 6-716-1630

Grupo:

1 II 143

Profesora:

Teresa Moreno de Hines

Fecha de entrega:

Lunes 10 de agosto de 2015.

CUESTIONARIO

1. Qué es un parámetro y dé ejemplos

R/.

Es un valor, medida o indicador representativo de la población que se selecciona para ser estudiado.
Es función definida sobre valores numéricos de una población. Se llama parámetro a un valor representativo de una población, como la media aritmética, una proporción o su desviación típica.

Tipos de parámetros

• Medidas de centralización

 Indican a qué valor se distribuyen los datos.

Son:

Media aritmética: la media es el valor promedio de la distribución.

Mediana: la mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.

Moda: la moda es el valor que más se repite en una distribución.

• Medidas de dispersión

Informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.

Son:

Rango o recorrido: diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.

Desviación media: media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

Varianza: media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.

Desviación típica: raíz cuadrada de la varianza.

Ejemplos:

1. Las notas de los alumnos, la moda es Mo=5, pues es a esta nota a la que corresponde una mayor frecuencia. Si a dos o más valores les corresponde la misma frecuencia máxima, la distribución se llama bimodal o multimodal.

1.  Las notas de varios estudiantes de la siguiente manera calcularíamos la media aritmética:[pic 3]

[pic 4]

1. Varianza.- Se define la varianza de una distribución de frecuencias al número obtenido de la siguiente expresión:

A la raíz cuadrada de la varianza se la denomina desviación típica, o sea:[pic 5]

Cuanto mayor sea la desviación típica, más alejados están los valores de la distribución de su valor medio, o sea, mayor es el error que se comete al sustituirlos todos por su media aritmética. Para nuestro ejemplo 1, calcularíamos la desviación típica así:[pic 6][pic 7][pic 8]

1. Qué es un estadístico y dé ejemplos

R/

Es un valor numérico que se obtiene a partir de datos muéstrales. Describe alguna característica de la muestra, y la toma de decisiones respecto a la población contiene cierto grado de incertidumbre.

Tipo de estadísticos: 

[pic 9]

• Posición

Dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.

Para calcular las medidas es necesario que los datos estén de menor a mayor.

Son:

Cuartiles: Dividen la serie de datos en cuatro partes iguales. 

[pic 10]

Deciles: Dividen la serie de datos en diez partes iguales.

Percentiles: Dividen la serie de datos en cien partes iguales.

• Centralización: Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse.

Entre ellos están: Media, Mediana, Moda.

• Dispersión: Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las medidas de centralización.

Entre ellos están: Desviación Típica, coeficiente de variación, rango, varianza.

• Forma: Dan una idea de cómo se distribuyen los datos.

Entre ellos están: Asimetría, apuntamiento o curtosis.

EJEMPLOS DE ESTADISTICO:

[pic 11] [pic 12]

1. ¿Qué es Inferencia Estadística y como se divide?

R/. La inferencia estadística es el estudio de cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

La inferencia estadística puede dividirse en dos apartados de acuerdo con el conocimiento sobre la distribución en la población:

• Inferencia Paramétrica: Se conoce la forma de la distribución (Normal, binomial, Poisson,…, etc.) pero se desconocen sus parámetros. Se realizan inferencias sobre los parámetros desconocidos de la distribución conocida.
• Inferencia No Paramétrica: Forma y parámetros desconocidos. Se realizan inferencias sobre características que no tienen por qué ser parámetros de una distribución conocida (mediana, estadísticos de orden).

De acuerdo con la forma en que se estudian los parámetros o características desconocidas, la inferencia puede dividirse en dos apartados:

• Estimación: Se intenta dar estimaciones de los parámetros desconocidos sin hacer hipótesis previas sobre posibles valores de los mismos.

• Estimación puntual: Un único valor para cada parámetro.
• Estimación por intervalos: Intervalo de valores probables para el parámetro.

• Contraste de hipótesis: Se realizan hipótesis sobre los parámetros desconocidos y se desarrolla un procedimiento para comprobar la verosimilitud de la hipótesis planteada.

1. ¿Qué es un Intervalo de Confianza?

R/

 Es un rango de valores obtenidos a partir de datos muéstrales en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.

1. ¿Qué es una prueba de hipótesis?

R/.

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

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