Preguntas generadoras N0 4
La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado
(o conjunto de resultados) luego de llevar a cabo un experimento aleatorio, del
que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.
2. como determinar los limites
de confianza en una variable
En
el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es
un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el
verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.
3.que
pruebas de hipótesis existen como se aplican
1.
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional.
Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el
parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después
se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor
hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la
hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la
hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor
hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy
poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el
nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%,
entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan
diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor,
pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la
estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística
muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión
transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor
hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria
de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el
cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.
Consecuencias de las Decisiones en Pruebas de
Hipótesis.
Decisiones Posibles
|
Situaciones
Posibles
|
||
|
La hipótesis nula
es verdadera
|
La hipótesis nula
es falsa
|
|
Aceptar la
Hipótesis Nula
|
Se acepta
correctamente
|
Error tipo II
|
|
Rechazar la
Hipótesis Nula
|
Error tipo I
|
Se rechaza
correctamente
|
|
Etapa 4.- Establecer el
valor o valores críticos de la
estadística de prueba. Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de
significancia y la estadística de prueba que se van a utilizar, se produce a establecer
el o los valores críticos de estadística de prueba. Puede haber uno o más de esos valores,
dependiendo de si se va a realizar una prueba de uno o dos extremos.
Etapa 5.- Determinar el
valor real de la estadística de prueba. Por ejemplo, al probar un valor
hipotético de la media poblacional, se toma una muestra aleatoria y se
determina el valor de la media muestral. Si el valor crítico que se establece
es un valor de z, entonces se transforma la media muestral en un valor de z.
Etapa 6.- Tomar la
decisión. Se compara el valor observado de la estadística muestral con el valor
(o valores) críticos de la estadística de prueba. Después se acepta o se
rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza ésta, se acepta la alternativa; a su
vez, esta decisión tendrá efecto sobre otras decisiones de los administradores
operativos, como por ejemplo, mantener o no un estándar de desempeño o cuál de dos estrategias de mercadotecnia utilizar.
La distribución apropiada de la prueba estadística se divide en dos
regiones: una región de rechazo
y una de no rechazo. Si la
prueba estadística cae en esta última región no se puede rechazar la hipótesis
nula y se llega a la conclusión de que el proceso funciona
correctamente.
Al tomar la decisión con respecto a la hipótesis nula, se debe determinar
el valor crítico en la distribución estadística que divide la región del
rechazo (en la cual la hipótesis nula no se puede rechazar) de la región de
rechazo. A hora bien el valor crítico depende del tamaño de la región de
rechazo.
1. Expresar la hipótesis nula
2.
3. Expresar la hipótesis alternativa
4. Especificar el nivel de significancía
5. Determinar el tamaño de la muestra
6. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de
las de no rechazo.
7. Determinar la prueba estadística.
9. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de
no rechazo.
10. Determinar la decisión estadística.
11. Expresar la decisión estadística en términos del problema.
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