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ESTADÍSTICA INFERENCIAL, UNIDAD 3 "Pruebas no parametricas",…
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
UNIDAD 3 "Pruebas no parametricas"
ver antes de empezar
Prueba de Rangos Wilcoxon: es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar dos muestras independientes y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.
https://www.youtube.com/watch?v=aCQpzT3zMGU
Prueba de aleatoriedad o Rachas: es una prueba no paramétrica que se utiliza para determinar si una serie de datos es aleatoria o no. Se basa en la identificación de patrones o rachas en los datos..
https://www.youtube.com/watch?v=Dr0ey1OvbgI
Pruebas Chi Cuadrado: son pruebas no paramétricas que se utilizan para determinar si hay una relación entre dos variables categóricas o para determinar si los datos siguen una distribución específica.
https://www.youtube.com/watch?v=Vzqha_RO4ZY
Pruebas de Normalidad de datos: son pruebas que se utilizan para determinar si los datos siguen una distribución normal. Se utilizan para decidir si se deben utilizar pruebas paramétricas o no paramétricas.
https://www.youtube.com/watch?v=1FrKeIsfnrI
Pruebas no paramétricas: son pruebas estadísticas que no requieren que los datos sigan una distribución normal. Se utilizan cuando las asunciones de las pruebas paramétricas no se cumplen o cuando los datos son categóricos u ordinales.
https://www.youtube.com/watch?v=4KZAVj5cVwQ
Prueba Friedman: es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar tres o más muestras pareadas y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.
https://www.youtube.com/watch?v=Nk0rb2s4Kb4
Prueba U Mann Witney: es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar dos muestras independientes y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas..
https://www.youtube.com/watch?v=vetDaoj7LhQ
Prueba H de Kruskal Wallis: es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar tres o más muestras independientes y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.
https://www.youtube.com/watch?v=AAtNl-c2Qn0
Prueba de independencia: es una prueba Chi Cuadrado que se utiliza para determinar si hay una relación entre dos variables categóricas.
https://www.youtube.com/watch?v=sbf7qt0ys2Q
Prueba de homogeneidad y prueba de proporciones: son pruebas Chi Cuadrado que se utilizan para determinar si hay una diferencia significativa entre las proporciones de dos o más poblaciones o si las muestras provienen de poblaciones homogéneas
https://www.youtube.com/watch?v=tF20eUAKwGM
Prueba de Signos: es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar dos muestras pareadas y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.
UNIDAD 2 "Prueba de Hipótesis
Paramétricas"
Prueba de hipótesis para la proporción: se utiliza para determinar si dos proporciones poblacionales son iguales o diferentes. El estadístico de prueba para la prueba de hipótesis para la proporción sigue una distribución normal estándar.
https://www.youtube.com/watch?v=EsTm9MGZacI
Prueba de hipótesis para la varianza: se utiliza para determinar si hay una diferencia significativa entre las varianzas de dos poblaciones. El estadístico de prueba para la prueba de hipótesis para la varianza sigue una distribución chi-cuadrado.
https://www.youtube.com/watch?v=qrtBrueW_sE
Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones: se utiliza para determinar si hay una diferencia significativa entre las proporciones de dos poblaciones. El estadístico de prueba para la prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones sigue una distribución normal estándar.
https://www.youtube.com/watch?v=vTYYEXG0jWo
Prueba de hipótesis para la diferencia de medias con varianza conocida y desconocida: se utiliza para determinar si las medias de dos poblaciones son iguales o diferentes. Cuando la varianza de la población es conocida, se utiliza la distribución normal para realizar la prueba de hipótesis. Cuando la varianza de la población es desconocida, se utiliza la distribución t de Student para realizar la prueba de hipótesis.
UNIDAD 1 "Introducción a la
estadística inferencial"
Conceptos Básicos
Muestra: Una muestra es un subconjunto de la población que se utiliza para hacer inferencias sobre la población completa. La muestra debe ser representativa de la población para que las conclusiones obtenidas a partir de ella sean válidas. La selección de la muestra debe ser aleatoria para evitar sesgos y garantizar que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
Tipos de muestreo:
Muestreo aleatorio o probabilístico: se seleccionan los elementos de la muestra de manera aleatoria, lo que garantiza que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser elegidos.
Muestreo estratificado: se divide la población en estratos y se selecciona una muestra de cada estrato.
Muestreo por conglomerados: se divide la población en conglomerados y se selecciona una muestra de algunos de ellos.
Muestreo intencional o de juicio: se seleccionan los elementos de la muestra de manera subjetiva, según la decisión del investigador.
Población: La población es el conjunto completo de elementos que se desea estudiar. Las conclusiones obtenidas a partir de la muestra se generalizan a la población completa. La población debe estar claramente definida para que la muestra sea representativa de ella. El tamaño de la población puede ser grande o pequeño, y puede ser finita o infinita.
Distribución muestral
Distribución muestral: Distribución de las estadísticas de una muestra aleatoria de una población. Se utiliza para hacer inferencias sobre la población completa a partir de la muestra. El teorema del límite central establece que, a medida que el tamaño de la muestra aumenta, la distribución muestral se aproxima a una distribución normal.
Teorema del límite central: Resultado matemático que establece que, a medida que el tamaño de la muestra aumenta, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal. Permite hacer inferencias sobre la población completa a partir de una muestra aleatoria.
Distribución muestral de la media: Distribución que se utiliza para hacer inferencias sobre la media de una población a partir de una muestra aleatoria. La distribución muestral de la media con varianza conocida es una distribución normal, mientras que la distribución muestral de la media con varianza desconocida sigue una distribución t de Student.
Distribución muestral de la diferencia de dos medias: Distribución que se utiliza para hacer inferencias sobre la diferencia entre las medias de dos poblaciones a partir de dos muestras aleatorias. La distribución muestral de la diferencia de dos medias con varianza conocida es una distribución normal, mientras que la distribución muestral de la diferencia de dos medias con varianza desconocida sigue una distribución t de Student.
Distribución muestral de la proporción: Distribución que se utiliza para hacer inferencias sobre la proporción de una población a partir de una muestra aleatoria. La distribución muestral de la proporción sigue una distribución normal si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande.
Intervalos de confianza
Intervalos de confianza para la diferencia de medias con varianza conocida y desconocida: Los intervalos de confianza para la diferencia de medias se utilizan para estimar el intervalo en el que se encuentra la verdadera diferencia entre las medias de dos poblaciones. El intervalo de confianza para la diferencia de medias con varianza conocida es calculado utilizando la distribución normal, mientras que el intervalo de confianza para la diferencia de medias con varianza desconocida se calcula utilizando la distribución t de Student.
Intervalo de confianza para la proporción: El intervalo de confianza para la proporción se utiliza para estimar el intervalo en el que se encuentra la verdadera proporción de una población. El intervalo de confianza se calcula utilizando la distribución normal si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande.
Intervalo de confianza para la diferencia de proporcione: Los intervalos de confianza para la diferencia de proporciones se utilizan para estimar el intervalo en el que se encuentra la verdadera diferencia entre las proporciones de dos poblaciones. El intervalo de confianza se calcula utilizando la distribución normal si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande.
Intervalo de confianza para la varianza: El intervalo de confianza para la varianza se utiliza para estimar el intervalo en el que se encuentra la verdadera varianza de una población. El intervalo de confianza se calcula utilizando la distribución chi-cuadrado.
INFORMACION ADICIONAL.
https://www.youtube.com/watch?v=N_Bnk9Wq7E4
https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=YuiihgsrAo8&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fcoggle.it%2F&feature=emb_title
https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=9_IOs5MzI2g&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fcoggle.it%2F&feature=emb_title
https://www.youtube.com/watch?v=tCb7Mpcvj6c
https://www.youtube.com/watch?v=ofTOldXbTro
https://www.youtube.com/watch?v=3Rozok2NjNY&pp=ygVUcHJ1ZWJhIGRlIGhpcG90ZXNpcyBwYXJhIGxhIGRpZmVyZW5jaWEgZGUgbWVkaWFzIGNvbiB2YXJpYW56YSBjb25vY2lkYSB5IGRlc2Nvbm9jaWRh
SEMANA 1
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SEMANA 2
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SEMANA 3
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SEMANA 5
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SEMANA 6
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SEMANA 7
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SEMANA 8
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SEMANA 10
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SEMANA 11
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SEMANA 12
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PARA EMPEZAR
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CONCEPTOS PREVIOS
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PASA Y REPASA
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