INFERENCIA ESTADISTICA

INFERENCIA ESTADISTICA

TRABAJO COLABORATIVO 2

Grupo 100403-18

PRESENTADO POR:

ORLANDO CHAVARRO R

Código: 83165437

TUTOR, DIRECTOR:

DANYS BRITO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

UNAD

1. Establezca la diferencia entre: Nivel de significación y potencia de una prueba, pruebas paramétricos y pruebas No parametricas.

La diferencia entre Nivel de significancia y la potencia de una prueba: Es que el Nivel de Significación es la probabilidad de error que estamos dispuestos aceptar, mientras en la Potencia está la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

Las pruebas paramétricas son aquellas que comprenden los procedimientos estadísticos y de decisión y están basados en datos reales. Estas son determinadas utilizando un número finito de parámetros; en cambio las no paramétricas estudian las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios parametritos, la utilización de este método se emplea cuando no se puede asumir que los datos se ajustan a una distribución conocida.

Las pruebas no paramétricas son aplicables a casi todos los casos, mientras que las pruebas paramétricas solo son aplicables bajo ciertas condiciones.

2. el tamaño de una muestra para realizar inferencia estadística depende de unos factores, (la confiabilidad, la varianza y el error de estimación), que la determinan. Explique los criterios que tiene un investigador para la determinación de estos factores.

a. LA VARIANZA: Es cuando el investigador necesita tomar una muestra y realizar reemplazamiento de n valores de esta de entre todos los estimadores posibles de la varianza de la población.

b. ERROR DE ESTIMACIÓN: El investigador debe tener en cuenta la amplitud del intervalo de confianza, y si se desea tener un resultado más preciso, más estrecho deberá ser el intervalo de confianza, y si se quiere disminuir el error, mas ocurrencias o información deberán incluirse dentro de la muestra estudiada.

c. LA CONFIABILIDAD: Los criterios mencionados anteriormente por lo general convencionales, es decir, la confianza se deja al 95% o lo que es lo mismo el valor alfa de 5% que se fija para considerar significativas las diferencias que se encuentren (si valor de p < 0.05) o para considerar en los intervalos de confianza; la varianza se manejan solamente cuando viene agregado a una estimación de una variable cuantitativa, es decir, un promedio pero se presenta a la raíz cuadrada, como la desviación estándar, algo así: promedio más menos la desviación estándar.

3. ¿Qué significa el error tipo I y el error tipo II?. Explique su interpretación con un ejemplo.

Cuando se tiene una hipótesis esta puede ser verdadera o falsa y la decisión que se toma en la prueba es aceptar o rechazar la hipótesis. Si la decisión que se toma está de acuerdo con la realidad, no se cometen errores, en este caso las dos buenas decisiones son: aceptar la hipótesis nula cuando es cierta o rechazarla cuando es falsa.

Pero cuando la decisión no está de acuerdo con la realidad, se pueden cometer dos tipos de errores:

ERROR TIPO I: Es rechazar la hipótesis nula cuando ésta es realmente cierta. (Declarar al acusado culpable cuando en realidad es inocente.

ERROR TIPO II: Es no rechazar la hipótesis nula cuando ésta es realmente falsa. (Declarar al acusado inocente cuando en realidad

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