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PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE UNA MUESTRA - Coggle Diagram
PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE UNA MUESTRA
Basándose en los datos de la muestra, la prueba determina cuando rechazar la hipótesis nula. Se utiliza un p-valor, para realizar esa determinación.
Se utiliza un p-valor, para realizar esa determinación. Si el p-valor es menos que el nivel de significación (conocido como α o alfa),
Dado que se fija que el nivel de significación sea pequeño antes del análisis (normalmente, un valor de 0.05 funciona correctamente),
Esto es debido a que no se ha fijado la probabilidad de que se acepte falsamente que la hipótesis nula sea pequeña.
Si –zα/2 < z < zα/2 no se rechaza H0. El rechazo de H0 implica la aceptación de H1. Con la definición de la región crítica habrá la probabilidad α de rechazar cuando, en realidad, μ = μ 0.
Es conveniente estandarizar e incluir de manera formal la variable aleatoria normal estándar Z, donde
Si z < z α no se rechaza H0. El rechazo de H0 implica la aceptación de H1, la señal que favorece H1 proviene de valores grandes de z.
La diferencia es que la región crítica sólo está en una cola de la distribución normal estándar.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE DOS MUESTRA
Es conveniente estandarizar e incluir de manera formal la variable aleatoria normal estándar Z, donde.
La diferencia es que la región crítica sólo está en una cola de la distribución normal estándar.
Se sabe que bajo H0 (si μ = μ 0), entonces T’ tiene una distribución t aproximada con v grados de libertad aproximados y, por lo tanto, se puede utilizar la expresión
CORRELACCIÓN Y REGRECIÓN LINEAL
Permite obtener información sobre el tipo de relación existente entre X e Y, además de ayudarnos a detectar posibles valores atípicos o extremos.
La regresión está dirigida a describir como es la relación entre dos variables X e Y, de tal manera que incluso se pueden hacer predicciones sobre los valores de la variable Y, a partir de los de X.
La regresión lineal simple permite cuantificar el cambio en el nivel medio de la variable Y conforme cambia la variable X.
La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas.
Permite evaluar decisiones que se tomen en una población
El coeficiente de correlación determina el grado de asociación lineal entre X e Y, sin establecer a priori ninguna direccionalidad en la relación entre ambas variables.
Carece de unidades de medida (adimensional).
Sólo toma valores comprendidos entre [-1,1].
Cuando r≈0, puede afirmarse que no existe relación lineal entre ambas variables. Se dice en este caso que las variables son incorreladas.
Determina posibles resultados como por ejemplo del éxito en un estudio de mercado
La región crítica se puede escribir en términos del promedio calculado .x1-x2
La región crítica se puede escribir en términos del promedio calculado .
Diremos que dos muestras son independientes cuando no se establece ninguna relación previa al análisis entre las unidades de una y otra muestra.
Una prueba de hipótesis es una regla que especifica cuando se puede aceptar o rechazar una afirmación sobre una población
