Análisis estadístico en psicopedagogía (Materials didàctics)

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Editor: Edicions UIB; Edición

ISBN: 8476327242

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La probabilidad mide las posibilidades de que cada uno de los posibles resultados en un suceso que depende del azar sea finalmente el que se de. Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa. Utilice esta información para probar la hipótesis nula de que es igualmente probable que un candidato político, proveniente de una de estas familias, esté en cualquiera de las cuatro posiciones ordinales. 38.

Un intervalo de confianza se refiere a un parámetro, o característica de una población, cuyo valor es fijo pero desconocido ref.: Estadística de centros de hacer clic pdf allnationsfamily.org. Con cada combinación de 1 y 2, la tabla F da sólo cuatro valores críticos que capturan las áreas 0.10, 0.05, 0.01 y 0.001. La figura 9.10 muestra lo que se puede decir sobre el valor P según donde quede f con respecto a los cuatro valores críticos. v1 v2  6 0.10 0.05 0.01 0.001 1. .. 4. .. 3.18 4.53 9.15 21.92 valor P > 0.10 0.01 < valor P < 0.05 0.001 < valor P < 0.01 valor P < 0.001 0.05 < valor P < 0.10 Figura 9.10 Obtención de información sobre el valor P en la tabla F para un prueba F de cola superior. c9_p325-368.qxd 3/12/08 4:21 AM Page 363 9.5 Inferencias sobre dos varianzas de población 363 Por ejemplo, para una prueba con 1  4 y 2  6, f  5.70 ‰ 0.01  valor P  0.05 ‰ valor P  0.10 f  25.03 ‰ valor P  0.001 f  2.16 Sólo si f es igual a un valor tabulado se obtiene un valor P exacto (p. ej., si f  4.53, entonces el valor P  0.05) Selección de modelos en leer epub allnationsfamily.org. Se hacen análisis estadísticos y críticos de la realidad, para toma de conciencia y cambios. Aquellos sucesos en los que no podemos predecir el resultado, decimos que depende del azar. Los sucesos pueden ser seguros, probables o imposibles Puedes Adivinar? (Yellow Umbrella Books (Spanish)) allnationsfamily.org. Recorremos cada tópico en forma lenta y detallada, con complejidad creciente y a través de ejemplos clásicos, totalmente explicados, de hasta lo que para muchos resultará obvio , source: Comprensión de Ideas descargar en línea http://911.vc/lib/comprension-de-ideas-fundamentales-de-estocasticos-en-el-bachillerato-un-analisis-exploratorio-en. Considérese ahora el estadístico Z obtenido estandarizando X  de conformidad con la suposición de que H0 es verdadera: X  Z  0 /n Al sustituir la media muestral calculada x se obtiene z, la distancia entre x y 0 expresada en “unidades de desviación estándar” ref.: Estadistica con s-plus http://allnationsfamily.org/books/estadistica-con-s-plus. Demuestre que los estimadores de máxima verosimilitud de p está dada por pˆ  ( xi  n) /xi, y calcule pˆ para la información dada. 1 n i c14_p568-598.qxd 586 3/12/08 4:37 AM Page 586 Pruebas de bondad de ajuste y análisis de datos categóricos CAPÍTULO 14 b , source: PREDICCIÓN ECONÓMICA Y hacer clic pdf allnationsfamily.org.

El papel de la Computadora en el proceso Enseñanza-aprendizaje de las matemáticas , cited: Ejercicios resueltos de matematicas I allnationsfamily.org. Ejemplo 5.30 El ingreso total por la venta de los tres grados de gasolina en un día particular fue Y  21.2X1  21.35X2  21.5X3, y se calculó Y  4125 y (suponiendo independencia) Y  322.53. Si las Xi están normalmente distribuidas, la probabilidad de que el ingreso sea de más de 4500 es (continuación del ejemplo 5.28) 4500  4125 P(Y  4500)  P Z  322.53   ■  P(Z  1.16)  1  (1.16)  0.1230 El teorema del límite central también puede ser generalizado para aplicarlo a ciertas combinaciones lineales ref.: Inferencia estadística allnationsfamily.org. En un análisis de regresión de y en relación con x, ¿qué proporción de la variación del cambio del nivel de globulina afín al cortisol podría ser explicado por la variación de la edad del paciente dentro de la muestra? d Matemáticas aplicadas a la leer pdf dickiesmeadow.co.uk. Por ejemplo, si Xij tiene una distribución de Poisson con parámetro i (aproximadamente normal si i 10), entonces i  i y  2i   i, de modo que g(i)  i es la función conocida Análisis multivariante, series hacer clic libro allnationsfamily.org.

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La hipótesis nula en esta situación es que los dos factores son independientes dentro de la población. 14.1 Pruebas de bondad de ajuste cuando las probabilidades categóricas se satisfacen por completo Un experimento binomial consiste en una secuencia de intentos independientes en la que cada intento puede resultar en uno de dos posibles resultados, E (por éxito) y F (por fracaso) Control Estadístico De La Calidad http://allnationsfamily.org/books/control-estadistico-de-la-calidad. X es, desde luego, una variable aleatoria de Bernoulli y p(x) es una función masa de probabilidad de Bernoulli. p(x) 1 x 0 Figura 3.2 Ejemplo 3.10 1 Gráfica lineal de la función de masa de probabilidad en el ejemplo 3.9. ■ Considere un grupo de cinco donadores de sangre potenciales, a, b, c, d y e, de los cuales sólo a y b tienen sangre tipo O pdf. Ya sea desde la mera abstracción de su utilidad por definición o la revisión de los procesos analíticos; por ejemplo, la teoría de grafos para las redes bayesianas temporales y sus planteamientos respecto a variables discretas, etc Tratamiento de datos con R. Statistica y SPSS lifeprotex.com. F (x) 1 A Figura 4.7 B x Función de distribución acumulativa de una distribución uniforme. ■ Utilización de F(x) para calcular probabilidades La importancia de la función de distribución acumulativa en este caso, lo mismo que para variables aleatorias discretas, es que las probabilidades de varios intervalos pueden ser calculadas con una fórmula o una tabla de F(x) epub. Considere la siguiente muestra de tamaño n  18 observaciones de tenacidad de concreto de alta resistencia (compatible con uno de los histogramas); también se dan los valores de pi  (i  0.5)/18. 300 Observación 0.47 0.58 0.65 0.69 0.72 0.74 0.0278 0.0833 0.1389 0.1944 0.2500 0.3056 pi 250 Observación 0.77 0.79 0.80 0.81 0.82 0.84 0.3611 0.4167 0.4722 0.5278 0.5833 0.6389 pi 200 Percentil z –2 0 –1 1 2 88 , source: Introduccion a la probabilidad y estadistica http://allnationsfamily.org/books/introduccion-a-la-probabilidad-y-estadistica.

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El libro Ars Conjectandi de Jakob Bernoulli (póstumo 1713) y Doctrinas de las probabilidades (1718) de Abraham de Moivre trataron el tema como una rama de las matemáticas , e.g. MODELOS PREDICTIVOS Y leer epub allnationsfamily.org. Fractales en el aula: sistemas de coordenadas, notación científica, aritmética, números negativos, multiplicación y propiedad distributiva. Error del mes, archivo de errores, errores en noticias, problemas y puzzles clasificados en aritmética, álgebra y geometría. Dudas y cuestiones clasificadas según niveles educativos y contenido en línea. Centro de Bachillerato Tecnológico, industrial y de servicios No. 120 Propósito de la secuencia didáctica por Asignatura ó Competencia Profesional del Módulo: (2) Facilitar la comprensión del educando sobre la aplicación y manejo de la estadística descriptiva en la resolución de problemas en la escuela y en la vida cotidiana, es decir, que permitan al educando relacionar estos conceptos en su entorno social mediante actividades de aprendizaje para reafirmar sus conocimientos previos y su formación pdf. Contiene una lista de enlaces sobre matem�ticas Historia de la probabilidad y la estadistica (III) dickiesmeadow.co.uk. Recursos, enlaces, agenda y trabajos. Mathplets (applets matem�ticos: fracciones, integrales, vectores, transformaciones geom�tricas, trigonometr�a, reglas de c�lculo, c�lculo del d�a juliano, representaci�n de funciones, geometr�a s�lida constructiva, Descartes, Distribuci�n Normal, c�lculo simb�lico, estad�stica) Análisis inferencial de datos leer libro http://allnationsfamily.org/books/analisis-inferencial-de-datos-en-educacion-manuales-de-metodologia-de-investigacion-educativa. Por ejemplo, para integrar e4x-3 podemos poner v = 4x - 3 y dv = (4x - 3)', dx ó dv = 4dx. Entonces: Si se conoce un valor de la función integrada es posible determinar el valor correspondiente para la constante C. En términos generales podemos decir que si y = F (x) + C es la integral de una función, y sabiendo que (x0, y0) es un punto de la curva integral, entonces y0 = F (x0) + C, y C = y0 - F (x0); así, y - y0 = F (x0) da la curva que satisface las condiciones del problema , source: Regresión no paramétrica: hacer clic pdf http://meinehelis.org/?ebooks/regresion-no-parametrica-desde-la-dimension-uno-hasta-la-dimension-infinita. Tipo 2 Tipo 1 Resistencia 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100 3200 3300 3400 Figura 9.3 Gráfica de caja comparativa de los datos de resistencia a la tensión. c9_p325-368.qxd 3/12/08 4:21 AM Page 339 9.2 Prueba t con dos muestras e intervalo de confianza 339 1 Introducción a la Probabilidad Imposible: Estadística de la probabilidad o probabilidad estadística http://allnationsfamily.org/books/introduccion-a-la-probabilidad-imposible-estadistica-de-la-probabilidad-o-probabilidad-estadistica. Y en este caso se puede aplicar la Regla de Laplace. Nº de casos favorables al suceso S Probabilid ad (S)  Nº de casos posibles - Para cada suceso A: 0  P(A)  1. - La probabilidad del suceso seguro E es P(E) =1. - Si A y B son incompatibles P(AUB) = P(A) + P(B). - La probabilidad del suceso contrario es: P( A)  1  P( A) -La probabilidad del suceso imposible es: P() =0. -Si A y B son dos sucesos cualesquiera: P(AUB) = P(A) + P(B) – P(AB). -La suma de las probabilidades de todos los sucesos elementales de un espacio muestral E es siempre 1 , cited: Estadistica Descriptiva Y Nociones De Probabilidad allnationsfamily.org. Se seleccionó una muestra de 20 ratas equiparadas por edad y otras características y a cada rata se le administró una inyección oral con una concentración particular de etanol por peso corporal. Luego se registró el periodo de sueño de movimiento rápido de ojos (REM, por sus siglas en inglés) de cada rata durante 24 horas, con los siguientes resultados: c10_p369-396.qxd 382 3/12/08 CAPÍTULO 10 4:23 AM Page 382 Análisis de la varianza Tratamiento (concentración de etanol) 0 (control) 1 g/kg 2 g/kg 4 g/kg 88.6 63.0 44.9 31.0 73.2 53.9 59.5 39.6 91.4 69.2 40.2 45.3 68.0 50.1 56.3 25.2 75.2 71.5 38.7 22.7 xi xi 396.4 307.7 239.6 163.8 79.28 61.54 47.92 32.76 x  1107.5 x  55.375 ¿Indican los datos que el periodo de sueño REM depende de la concentración de etanol? (Este ejemplo está basado en el experimento reportado en “Relationship of Ethanol Blood Level to REM and Non-REM Sleep Time and Distribution in the Rat”, Life Sciences, 1978: 839-846.) Las xi difieren sustancialmente una de otra, aunque también existe una gran cantidad de variabilidad dentro de cada muestra, por lo que para responder la pregunta con precisión se debe realizar el ANOVA Curso básico de Estadística descargar pdf http://allnationsfamily.org/books/curso-basico-de-estadistica-para-economia-y-administracion-de-empresas-manuales.

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