Apuntes de estadística y optimización

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Editor: Godel Editorial; Edición

ISBN: 8415873271

Estadística aplicada a las Ciencias Sociales con R y R-Commander (Texto (garceta))

Regresión lineal simple para el deporte y el ejercicio (TEXTOS DOCENTES)

Cuanto más cerca de 0 se encuentren los residuos, mejor será el trabajo que haga la ecuación estimada para predecir los valores y correspondientes a valores de los predictores de la muestra. No es ya una cuestión reservada al estado. La probabilidad de que P(Ai) aparezca en la rama i-ésima inicial, en tanto que las probabilidades condicionales P(B Por ejemplo: Si lanzas un dado, puede salir cualquiera de las 6 caras, cada número tendrá una probabilidad de 1/6 de salir; que salga un número impar será de 1/2; ahora si el dado lo lanzaste 100 veces y tomaste nota de los números que salieron en cada ocasión, puedes decir que el 1 salió en 12 oportunidades, el 2 en 17, el 3 en 23, el 4 en 21, el 5 en 19 y el 6 en 8, eso es estadística.

Con cualquier  entre 0 y 1, se ve que las constantes a y b satisfacen P(a  h(X1,. .. , Xn; )  b)  1   (7.6) A causa de la segunda propiedad, a y b no dependen de ref.: PREDICCIÓN ECONÓMICA Y descargar aquí allnationsfamily.org. Se realizó un experimento para estudiar cómo la velocidad de flujo dependía de tres factores: la longitud de la armadura, la fuerza del resorte y la profundidad de la bobina. Se eligieron dos niveles diferentes (alto y bajo) de cada factor y se realizó una sola observación del flujo por cada combinación de niveles. a. ¿De cuántas observaciones consistió el conjunto de datos resultante? b. ¿Este estudio es enumerativo o analítico Inferencia estadística hacer clic aquí http://911.vc/lib/inferencia-estadistica? Una varianza grande, por el contrario, aparece inmediatamente en las diferencias entre muestras. Por lo tanto, un sesgo grande es todavía menos deseable que una varianza grande, debido a que pueda hacer que lo que aparenta ser un conjunto de datos de garantía y coherentes dé resultados que sean coherentes sólo en el grado en que están errados Apuntes de estadística y optimización http://allnationsfamily.org/books/apuntes-de-estadistica-y-optimizacion. El programa determinará también el tamaño de muestra común si la diferencia máxima y la potencia mínima están especificadas. Relación de la prueba F con la prueba t Cuando el número de tratamientos o poblaciones es I  2, todas las fórmulas y resultados conectados con la prueba F siguen teniendo sentido, así que se puede utilizar ANOVA para probar H0: 1  2 contra Ha: 1  2 , e.g. Estadistica con s-plus hacer clic epub allnationsfamily.org. Sea d un espacio muestral en donde se ha definido un evento E, donde p(E)>0, si deseamos determinar la probabilidad de que ocurra un evento A (el que también es definido en el mismo espacio muestral), dado que E ya ocurrió, entonces deseamos determinar una probabilidad de tipo condicional, la que se determina como se muestra; Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas. En el capítulo siguiente trataremos extensamente las variables aleatorias continuas (v. a. c.), pero de momento, con el objeto de visualizar la diferencia entre ellas, podemos decir que las discretas surgen generalmente al contar, mientras que las continuas aparecen cuando se mide. na variable aleatoria continua teóricamente puede asumir cualquier valor entre dos límites dados, o sea que sus variaciones son infinitesimales, mientras que en las variables aleatorias discretas existen “saltos” o “interrupciones” entre los valores que puede tomar Evaluación de riesgos leer epub http://911.vc/lib/evaluacion-de-riesgos-aplicando-logica-difusa.

EJERCICIOS Sección 9.4 (47-56) 47. ¿Es menos probable que alguien que cambia de marca por cuestiones financieras permanezca leal, que alguien que cambia sin pensar en cuestiones financieras? Sean p1 y p2 las proporciones verdaderas de los que cambian a cierta marca con o sin pensar en cuestiones financieras, respectivamente, que después repiten una compra MODELOS ECONOMETRICOS. hacer clic aquí http://polyonwheels.com/library/modelos-econometricos-ejercicios-resueltos-con-statgraphics. VARIABLE DEPENDIENTE:Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes. la poblacion de san mateo atenco consta de 1 486 000 mil de los cuales el 52% son hombres y el resto son mujeres. el precidente municipal de la localidad desea saber como y cuando construira una escuela secundaria,un bachillerato y una facultad. haciendo censos o encuestas para poder saber la edad Matematica moderna aplicada leer libro dickiesmeadow.co.uk. Los puntos Contraste 0 0.8 G  Diámetro de alambre 1.6 E  Tipo de trenzado de alambre Percentil z 1.6 Figura 11.15 0.8 0 0.8 1.6 Diagrama de probabilidad normal de contrastes del ejemplo 11.18. c11_p397-445.qxd 440 3/12/08 CAPÍTULO 11 4:27 AM Page 440 Análisis de varianza con varios factores discrepantes corresponden a los efectos E  tipo de trenzado de alambre y G  diámetro del alambre, lo que sugiere que dos factores son los únicos que afectan la cantidad de contracción. ■ No se discutieron los temas de experimentación factorial, confusión y réplica fraccional que involucran a muchos modelos y técnicas ref.: Estadística aplicada a las Ciencias Sociales con R y R-Commander (Texto (garceta)) allnationsfamily.org.

Legado De Darwin,El (difusión)

Signos matem�ticos ( breve historia sobre los signos), curiosidades (mujeres matem�ticas, historia de los n�meros, lo dijo...). Taller de Matem�ticas: objetivos y fotos. Entre otras cosas, contiene un apartado con biograf�as de matem�ticos acompa�adas de fotos o retratos: Arqu�medes, Fibonnacci, Thales, Barrow, Galileo, Torricelli, Boole, Galois, Weirstrass, Cop�rnico, Gauss, Zenon, Descartes, Kepler, Einstein, Newton, Erat�stenes, Pascal, Euler y Pit�goras , e.g. Probabilidad y estadistica descargar en línea polyonwheels.com. La l�gica es la ciencia que estudia los mecanismos del pensamiento l�gico y la representaci�n por medio de un lenguaje, con vocabulario, sintaxis y sem�ntica , e.g. Análisis estadístico en psicopedagogía (Materials didàctics) http://allnationsfamily.org/books/analisis-estadistico-en-psicopedagogia-materials-didactics. El estadístico de prueba es, desde luego, F  CMTr/CME, basado en I  1  2 grados de libertad asociados con el numerador y n  I  22  3  19 grados de libertad asociados con el denominador. Las cantidades pertinentes incluyen 983.72 CF   43 984.80 22  x2ij  43 998.73 STC  43 998.73  43 984.80  13.93 273.52 357.72 352.52 STCr     43 984.80  7.93 8 8 6 SCE  13.93  7.93  6.00 Los cálculos restantes se muestran en la tabla ANOVA adjunta , e.g. Matemática para las decisiones financieras allnationsfamily.org. Estas dos ramas de las matemáticas en conjunto, tienen una gran aplicación en el mundo actual, e incluso en la vida cotidiana; nos pueden servir para determinar nuestras posibilidades de ganar un juego de azar en un casino, por citar un ejemplo, y de modo general podríamos decir que nos sirven para tomar decisiones , e.g. Modelo General de Cox allnationsfamily.org. Véase Procedimientos sin distribución Procedimientos sin distribución, 321, 599-624 ANOVA y, 618-621 intervalos de confianza y, 614-618 prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 Procedimientos t agrupados, 339-340 Procedimientos t con dos muestras, 337, 349, 389 Proceso de nacimiento puro, 252 Proceso de Poisson, 124 distribuciones exponenciales y, 158 no homogéneo, 129 Proceso de Poisson no homogéneo, 129 Promedio del número total inspeccionado, 659 Propiedad de amnesia, 159 Proporción de error asociado con un experimento, 383 Proporción de error familiar, 383 Proporciones comprobación de hipótesis, 306-310, 354-355 diferencias entre, 353-354 intervalo de confianza, 265-267, 357-358 muestrales, 29-30 Prueba de Ansari-Bradley, 624 cola inferior, 289, 295, 315-316 Fisher-Irwin, 358 Friedman, 620-621 hipótesis, 285 Kruskal-Wallis, 618-620 Mann-Whitney, 608 McNemar, 368 nivel , 292 Ryan-Joiner, 584-585, 684 Siegel-Tukey, 623 signo, 623 Prueba de utilidad de modelo regresión lineal simple, 473-474 regresión múltiple, 536-537 Prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 aproximación de muestra grande y, 604-606 descripción general de, 602-604 eficiencia de, 606-607 observaciones apareadas y, 603-604 valores críticos para, 685 Prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 aproximación normal, 611-612 descripción general de, 609-611 eficiencia de, 612-613 valores críticos para, 686 Prueba en una cola inferior, 289, 295, 315-316, 572 superior, 288, 295 Pruebas en las dos colas, 296, 315-316 Pruebas F, 389 Pruebas t, 301, 689 apareadas, 345-347 dos muestras, 337, 349, 389 pruebas F y, 389 valores P para, 315-317 717 índice_p710-720.qxd 718 3/12/08 4:44 AM Page 718 Índice Pruebas z, 327-328 muestra grande, 299, 306 regiones de rechazo para, 296, 312 valores P para, 314-315, 327 Rango, 31 Rango intercuartil, 635 Rango medio, 44 Razón de probabilidad, 516 Razón t, 474, 540 Rectificación, 659 Región de rechazo, 287 cola inferior, 295, 299 cola superior, 288, 295 dos colas, 296 Regla de multiplicación para probabilidades, 69-70, 77-78 Regla de producto k-tuples, 61 pares ordenados, 60-61 Regla empírica, 151 Regresión adecuación de modelo, 501-505, 542-543 análisis residual, 501-505 a través del origen, 234 ANOVA y, 475 calibración y, 495 cuadrática, 519, 521-522 cúbica, 519 de potencia, 509 definición de, 464 exponencial, 509 intrínsecamente lineal, 509-510 lineal simple, 447-485 logística, 515-517 LOWESS, 513-514 multicolinealidad, 559-560 múltiple, 528-560 no lineal, 508-517 observaciones influenciales, 557-559 polinomial, 519-528 selección de variables, 553-557 transformaciones, 508-513, 550-551 Regresión cuadrática, 519, 521-522 Regresión cúbica, 519 Regresión lineal simple, 447-485 estimaciones de parámetros de modelo, 454-468 inferencias sobre el parámetro de pendiente, 468-475 modelo probalístico lineal, 450-452 Regresión logística, 515-517 Regresión MAD, 505 Regresión múltiple, 528-560 comprobación de hipótesis, 536-540 ecuación de modelo aditivo general, 528 estimación de parámetros, 532-534 evaluación de adecuación de modelo, 542-543 inferencias en, 537-542 intervalos de confianza, 538-539 intervalos de predictores, 538-539 modelos con predictores, 529-532 multicolinealidad, 559-560 observaciones influenciales, 557-559 prueba de utilidad de modelo, 536-537 prueba F para un grupo de predictores, 540-542 selección de variable, 553-557 transformaciones, 550-551 variables de estandarización, 551-553 Regresión no lineal, 508-517 Regresión polinomial, 519-528 centrado de valores x, 524-525 coeficiente de determinación múltiple, 522 ecuación de modelo, 519 estimación de parámetros, 520-522 intervalos estadísticos, 523-524 procedimientos de prueba, 523-524 Regresión por pasos, 556-557 Relación determinística, 446 Relación lineal, 200 Replicación fraccionaria, 436-440 Residuos, 459, 501, 534 estandarizados, 501-502 suma de los cuadrados, 534 Resultados igualmente probables, 57 Rice, John, 240 Rocke, David M., 635 Ryan, Thomas, 626 Selección variable, 553-557 criterios para, 554 eliminación inversa, 556-557 selección directa, 557 Serie de tiempo, 44, 494 Significación estadístico vs. práctico, 319-320 nivel observado de, 313 Significación estadística, 319-320 Significación práctica, 319-320 Sistema k de n, 126 Suma de los cuadrados del error, 376, 460 Suma de los cuadrados para tratamiento, 376 Suma de regresión de los cuadrados, 464 Suma total de los cuadrados, 376, 462 Sumas acumulativas, 646 Sumas de los cuadrados, 375-378 experimento con cuadrados latinos, 425 interacción de las sumas de los cuadrados, 412 suma de cuadrados debido a la regresión, 464 suma de los cuadrados del error, 376, 460 suma de los cuadrados del tratamiento, 376 suma total de los cuadrados, 376, 462 Tabla de ANOVA, 377 Tabla de probabilidad conjunta, 185 Tablas, 662-689 Tablas binomiales, 111-112 Tablas de contingencia, 587-595 Tablas de contingencia mutuas, 587-595 prueba de homogeneidad, 588-590 prueba de independencia, 590-592 Tamaño de muestra, 10 ANOVA unifactorial y, 389-391 comprobaciones de hipótesis y, 297-298, 302-303, 308 índice_p710-720.qxd 3/12/08 4:44 AM Page 719 Índice errores de tipo II y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 inferencias con muestras pequeñas y, 358 intervalos de confianza y, 259-260, 357-358 Técnica de respuesta aleatorizada, 243 Técnicas de conteo, 59-65 Teorema de Bayes, 72-73 Teorema del límite central, 215-218 Teorema fundamental del cálculo, 139 Término de error aleatorio, 450 Tibshirani, Robert, 240 Transformación de Fisher, 491 Transformaciones ANOVA, 391 gráfica de control, 644-645 regresión, 508-513, 550-551 Tratamientos, 397 media de los cuadrados para, 373 Ubicación gráficas de control de, 627-635 medidas de, 24-30 Unión de eventos, 49 Valor apartado, 37 Valor apartado extremo, 37 Valor medio, 101, 141, 451 Valor nulo, 286, 295 Valores ajustados, 403, 459, 534 Valores apartados, 36-37 extremos, 37 moderados, 37 Valores críticos, 148 distribución F, 360, 675-680 distribución normal, 671 intervalo de Wilcoxon, 687-688 ji cuadrada, 279, 570, 672 prueba de Ryan-Joiner, 684 prueba de Wilcoxon, 685-686 rango estudentizado, 380, 681 t, 271, 670 tolerancia, 275 z, 148 Valores críticos z, 148, 312 Valores esperados, 100-106 definición de, 101 reglas de, 104 relacionados con funciones, 103 variable aleatoria continua, 141 variable aleatoria discreta, 101 variables aleatorias conjuntamente distribuidas, 196-197 varianza y, 104-106 Valores P, 311-317 definiciones de, 313-314 F prueba F, 362-363 prueba ji cuadrada, 572-573 prueba t, 315-317 prueba z, 314-315, 327 Valores pronosticados, 403, 459, 534 Valores t críticos, 271, 670 Variable aleatoria de Bernoulli, 88 Variable aleatoria normal estándar, 146 Variable imaginaria, 531 Variable independiente estandarizada, 527 Variable indicadora, 531 Variables, 3 aleatorias, 87 continuas, 13 de respuesta, 447 dependientes, 447 discretas, 13 estandarizadas, 149, 551-553 explicativas, 447 independientes, 447 predictores, 447 Variables aleatorias, 87 Bernoulli, 88 binomiales, 110-111 binomiales negativas, 119 coeficiente de correlación de, 200-201 conjuntamente distribuidas, 185-193 continuas, 89, 186 covarianza entre, 198-199 dependientes, 190 diferencia entre, 220 discretas, 89, 185 geométricas, 119 independientes, 190, 192 no correlacionadas, 201 normales, 220-221 normales estándar, 146 normalmente distribuidas, 220-291 valor esperado de, 101, 141, 196-197 Variables aleatorias binomiales, 110-111 Variables aleatorias binomiales negativas, 119 Variables aleatorias continuas, 89 conjuntamente distribuidas, 186-189 distribuciones de probabilidad, 131-132 función de distribución acumulativa, 136 valores esperados, 141 varianza, 142 Variables aleatorias dependientes, 190 Variables aleatorias discretas, 89 conjuntamente distribuidas, 185-186 distribuciones de probabilidad, 90-91 función de distribución acumulativa, 95 valor esperado, 101 varianza, 105 Variación coeficiente de, 42 gráficas de control para, 637-640 Varianza, 105 combinación lineal, 219-220 dos poblaciones, 360-363 estimador agrupado, 340 fórmula abreviada, 105-106 intervalo de confianza, 278-279 muestral, 32 poblacional, 33 prueba de hipótesis, 323 reglas de, 106 719 índice_p710-720.qxd 720 3/12/08 4:44 AM Page 720 Índice valor esperado y, 104-105 variable aleatoria continua, 142 variable aleatoria discreta, 105 Véase también ANOVA Varianza de la población, 33 Varianza muestral, 32 cálculo de fórmula, 34-35 motivación para, 33-34 Véase también Comprobación de hipótesis Verdadera función de regresión, 528 Verdaderos coeficientes de regresión, 529 Visualizaciones de tallo y hojas, 10-12 comparativas, 21 pasos para la construcción de, 10 Weíbull, Waloddi, 163 Winkler, Robert, 54 Wolfe, Douglas, 621 guardas_001-003.qxd 3/12/08 Tabla A.3 4:44 AM Page 721 Áreas de la Curva normal estándar Φ(z)  P(Z  z) Función de densidad normal estándar Área sombreada = Φ(z) 0 z z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 0.0013 0.0003 0.0005 0.0007 0.0009 0.0013 0.0003 0.0005 0.0006 0.0009 0.0013 0.0003 0.0004 0.0006 0.0009 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0007 0.0010 0.0002 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 0.0019 0.0026 0.0035 0.0047 0.0062 0.0018 0.0025 0.0034 0.0045 0.0060 0.0017 0.0024 0.0033 0.0044 0.0059 0.0017 0.0023 0.0032 0.0043 0.0057 0.0016 0.0023 0.0031 0.0041 0.0055 0.0016 0.0022 0.0030 0.0040 0.0054 0.0015 0.0021 0.0029 0.0039 0.0052 0.0015 0.0021 0.0028 0.0038 0.0051 0.0014 0.0020 0.0027 0.0037 0.0049 0.0014 0.0019 0.0026 0.0036 0.0038 2.4 2.3 2.2 2.1 2.0 0.0082 0.0107 0.0139 0.0179 0.0228 0.0080 0.0104 0.0136 0.0174 0.0222 0.0078 0.0102 0.0132 0.0170 0.0217 0.0075 0.0099 0.0129 0.0166 0.0212 0.0073 0.0096 0.0125 0.0162 0.0207 0.0071 0.0094 0.0122 0.0158 0.0202 0.0069 0.0091 0.0119 0.0154 0.0197 0.0068 0.0089 0.0116 0.0150 0.0192 0.0066 0.0087 0.0113 0.0146 0.0188 0.0064 0.0084 0.0110 0.0143 0.0183 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 0.0287 0.0359 0.0446 0.0548 0.0668 0.0281 0.0352 0.0436 0.0537 0.0655 0.0274 0.0344 0.0427 0.0526 0.0643 0.0268 0.0336 0.0418 0.0516 0.0630 0.0262 0.0329 0.0409 0.0505 0.0618 0.0256 0.0322 0.0401 0.0495 0.0606 0.0250 0.0314 0.0392 0.0485 0.0594 0.0244 0.0307 0.0384 0.0475 0.0582 0.0239 0.0301 0.0375 0.0465 0.0571 0.0233 0.0294 0.0367 0.0455 0.0559 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.0808 0.0968 0.1151 0.1357 0.1587 0.0793 0.0951 0.1131 0.1335 0.1562 0.0778 0.0934 0.1112 0.1314 0.1539 0.0764 0.0918 0.1093 0.1292 0.1515 0.0749 0.0901 0.1075 0.1271 0.1492 0.0735 0.0885 0.1056 0.1251 0.1469 0.0722 0.0869 0.1038 0.1230 0.1446 0.0708 0.0853 0.1020 0.1210 0.1423 0.0694 0.0838 0.1003 0.1190 0.1401 0.0681 0.0823 0.0985 0.1170 0.1379 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.1841 0.2119 0.2420 0.2743 0.3085 0.1814 0.2090 0.2389 0.2709 0.3050 0.1788 0.2061 0.2358 0.2676 0.3015 0.1762 0.2033 0.2327 0.2643 0.2981 0.1736 0.2005 0.2296 0.2611 0.2946 0.1711 0.1977 0.2266 0.2578 0.2912 0.1685 0.1949 0.2236 0.2546 0.2877 0.1660 0.1922 0.2206 0.2514 0.2843 0.1635 0.1894 0.2177 0.2483 0.2810 0.1611 0.1867 0.2148 0.2451 0.2776 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.3446 0.3821 0.4207 0.4602 0.5000 0.3409 0.3783 0.4168 0.4562 0.4960 0.3372 0.3745 0.4129 0.4522 0.4920 0.3336 0.3707 0.4090 0.4483 0.4880 0.3300 0.3669 0.4052 0.4443 0.4840 0.3264 0.3632 0.4013 0.4404 0.4801 0.3228 0.3594 0.3974 0.4364 0.4761 0.3192 0.3557 0.3936 0.4325 0.4721 0.3156 0.3520 0.3897 0.4286 0.4681 0.3121 0.3482 0.3859 0.4247 0.4641 (continúa) guardas_001-003.qxd Tabla A.3 3/12/08 4:44 AM Page 722 (z)  P(Z  z) Áreas de la Curva normal estándar (continuación) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.6554 0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.5199 0.5596 0.5987 0.6368 0.6736 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.6915 0.7257 0.7580 0.7881 0.8159 0.6950 0.7291 0.7611 0.7910 0.8186 0.6985 0.7324 0.7642 0.7939 0.8212 0.7019 0.7357 0.7673 0.7967 0.8238 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.7088 0.7422 0.7734 0.8023 0.8289 0.7123 0.7454 0.7764 0.8051 0.8315 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.7190 0.7517 0.7823 0.8106 0.8365 0.7224 0.7549 0.7852 0.8133 0.8389 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 0.8413 0.8643 0.8849 0.9032 0.9192 0.8438 0.8665 0.8869 0.9049 0.9207 0.8461 0.8686 0.8888 0.9066 0.9222 0.8485 0.8708 0.8907 0.9082 0.9236 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.8531 0.8749 0.8944 0.9115 0.9265 0.8554 0.8770 0.8962 0.9131 0.9278 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.8599 0.8810 0.8997 0.9162 0.9306 0.8621 0.8830 0.9015 0.9177 0.9319 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 0.9332 0.9452 0.9554 0.9641 0.9713 0.9345 0.9463 0.9564 0.9649 0.9719 0.9357 0.9474 0.9573 0.9656 0.9726 0.9370 0.9484 0.9582 0.9664 0.9732 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9394 0.9505 0.9599 0.9678 0.9744 0.9406 0.9515 0.9608 0.9686 0.9750 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9429 0.9535 0.9625 0.9699 0.9761 0.9441 0.9545 0.9633 0.9706 0.9767 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 0.9772 0.9821 0.9861 0.9893 0.9918 0.9778 0.9826 0.9864 0.9896 0.9920 0.9783 0.9830 0.9868 0.9898 0.9922 0.9788 0.9834 0.9871 0.9901 0.9925 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9798 0.9842 0.9878 0.9906 0.9929 0.9803 0.9846 0.9881 0.9909 0.9931 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9812 0.9854 0.9887 0.9913 0.9934 0.9817 0.9857 0.9890 0.9916 0.9936 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 0.9938 0.9953 0.9965 0.9974 0.9981 0.9940 0.9955 0.9966 0.9975 0.9982 0.9941 0.9956 0.9967 0.9976 0.9982 0.9943 0.9957 0.9968 0.9977 0.9983 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9946 0.9960 0.9970 0.9978 0.9984 0.9948 0.9961 0.9971 0.9979 0.9985 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 0.9987 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9994 0.9995 0.9997 0.9988 0.9991 0.9994 0.9996 0.9997 0.9988 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9998 guardas_001-003.qxd Tabla A.5 3/12/08 4:44 AM Page 723 Valores críticos para Distribuciones t t curva de densidad Área sombreada =  t, 0 ␣ v 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001 0.0005 1 2 3 4 3.078 1.886 1.638 1.533 6.314 2.920 2.353 2.132 12.706 4.303 3.182 2.776 31.821 6.965 4.541 3.747 63.657 9.925 5.841 4.604 318.31 22.326 10.213 7.173 636.62 31.598 12.924 8.610 5 6 7 8 9 1.476 1.440 1.415 1.397 1.383 2.015 1.943 1.895 1.860 1.833 2.571 2.447 2.365 2.306 2.262 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 4.032 3.707 3.499 3.355 3.250 5.893 5.208 4.785 4.501 4.297 6.869 5.959 5.408 5.041 4.781 10 11 12 13 14 1.372 1.363 1.356 1.350 1.345 1.812 1.796 1.782 1.771 1.761 2.228 2.201 2.179 2.160 2.145 2.764 2.718 2.681 2.650 2.624 3.169 3.106 3.055 3.012 2.977 4.144 4.025 3.930 3.852 3.787 4.587 4.437 4.318 4.221 4.140 15 16 17 18 19 1.341 1.337 1.333 1.330 1.328 1.753 1.746 1.740 1.734 1.729 2.131 2.120 2.110 2.101 2.093 2.602 2.583 2.567 2.552 2.539 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 3.733 3.686 3.646 3.610 3.579 4.073 4.015 3.965 3.922 3.883 20 21 22 23 24 1.325 1.323 1.321 1.319 1.318 1.725 1.721 1.717 1.714 1.711 2.086 2.080 2.074 2.069 2.064 2.528 2.518 2.508 2.500 2.492 2.845 2.831 2.819 2.807 2.797 3.552 3.527 3.505 3.485 3.467 3.850 3.819 3.792 3.767 3.745 25 26 27 28 29 1.316 1.315 1.314 1.313 1.311 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 2.060 2.056 2.052 2.048 2.045 2.485 2.479 2.473 2.467 2.462 2.787 2.779 2.771 2.763 2.756 3.450 3.435 3.421 3.408 3.396 3.725 3.707 3.690 3.674 3.659 30 32 34 36 38 1.310 1.309 1.307 1.306 1.304 1.697 1.694 1.691 1.688 1.686 2.042 2.037 2.032 2.028 2.024 2.457 2.449 2.441 2.434 2.429 2.750 2.738 2.728 2.719 2.712 3.385 3.365 3.348 3.333 3.319 3.646 3.622 3.601 3.582 3.566 40 50 60 120 ' 1.303 1.299 1.296 1.289 1.282 1.684 1.676 1.671 1.658 1.645 2.021 2.009 2.000 1.980 1.960 2.423 2.403 2.390 2.358 2.326 2.704 2.678 2.660 2.617 2.576 3.307 3.262 3.232 3.160 3.090 3.551 3.496 3.460 3.373 3.291

La búsqueda de la certeza - La cuantificación en medicina ( Humanidades médicas )

La certeza absoluta y otras ficciones (DIVULGACIÓN)

Métodos de investigación y análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (Psicología)

Estadistica Administradores

Dependencia no lineal entre variables aleatorias

Manual Practico Del Paquete Estadistico Spss 9 Para Windows

Cuestiones y problemas resueltos de estadística

El problema de la predicción en series temporales (Tesis doctorales)

Técnicas de cokrigeado para el análisis económico

Estadística y matemáticas aplicadas: edición dirigida a los estudios de farmacia (Síntesis farmacia)

Métodos estadísticos aplicados a la ingeniería

Análisis multivariable: teoría y práctica en la investigación social (Manuales científico-técnicos)

La Novedad Estadística (Pasaje América)

Modelo metaheurístico aplicado al problema de enrutamiento

Estadística para ingenieros

Sistema de Analisis Estadistico SAS. MODELOS PREDICTIVOS

SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del AA.DD

Problemas de funciones de varias variables

Regresion Lineal y No Lineal En Contexto.

Valuación de opciones a través de distribuciones sub-gaussianas

Si la razón t con el valor absoluto más pequeño es menor que una constante especificada previamente tsalida, es decir, si ˆ i mín  tsalida i1,. .. , m sˆ i   i entonces el predictor que corresponde a la razón más pequeña se elimina del modelo , cited: Bioestadística sin dificultades matemáticas: En busca de tesoros escondidos http://allnationsfamily.org/books/bioestadistica-sin-dificultades-matematicas-en-busca-de-tesoros-escondidos. Los datos de salida de MINITAB se dan a continuación. Power and Sample Size Testing mean  null (versus  null) Calculating power for mean  null  0.1 Alpha  0.05 Sigma  0.1 Sample Size 10 Power 0.8975 c8_p284-324.qxd 304 3/12/08 CAPÍTULO 8 4:17 AM Page 304 Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra Power and Sample Size 1-Sample t Test Testing mean  null (versus  null) Calculating power for mean  null  0.1 Alpha  0.05 Sigma  0.1 Sample Size 13 Target Power 0.9500 Actual Power 0.9597 Obsérvese en la segunda parte de los datos de salida que el tamaño de muestra necesario para obtener una potencia de 0.95 (  0.05) para una prueba de cola superior con   0.05 cuando  0.1 y  es 0.1 más grande que 0 es de sólo n  13, mientras que las curvas  dieron 15 pdf. La probabilidad de obtener dos números cuya suma sea 5 ó 12 es Se trata de la probabilidad de una unión de eventos mutuamente excluyentes, pues no hay dos números cuya suma sea 5 y 12 a la vez , e.g. MODELOS PREDICTIVOS Y descargar libro allnationsfamily.org. El espacio muestral asociado al lanzamiento de un dado es Ω={1, 2, 3, 4, 5, 6}, siendo 1, 2, 3, 4, 5 y 6 los seis sucesos elementales asociados al experimento. El espacio muestral asociado al experimento aleatorio consistente en el lanzamiento de una moneda es Ω={Cara, Cruz}, siendo Cara y Cruz los sucesos elementales asociados al experiemento , source: Estadística aplicada: Una visión instrumental. Teoría y mas de 500 problemas resueltos o propuestos con solución allnationsfamily.org. Como el consumo de energía depende del nivel de humedad prevaleciente, se decidió monitorear cada marca a cuatro niveles distintos desde humedad moderada hasta intensa (formando así un bloque con el nivel de humedad) Análisis de series temporales (modelos Arima) (Psique) allnationsfamily.org. La fórmula para determinar el número de combinaciones es: La expresión anterior nos explica como las combinaciones de r objetos tomados de entre n objetos pueden ser obtenidas a partir de las permutaciones de r objetos tomados de entre n objetos, esto se debe a que como en las combinaciones no nos importa el orden de los objetos, entonces si tenemos las permutaciones de esos objetos al dividirlas entre r!, les estamos quitando el orden y por tanto transformándolas en combinaciones, de otra forma, también si deseamos calcular permutaciones y tenemos las combinaciones, simplemente con multiplicar estas por el r! obtendremos las permutaciones requeridas. nPr = nCr r en línea! Proyectos de Matemáticas para diferentes niveles educativos. Olimpiadas: problemas planteados en formato html, olimpiadas en el mundo. Podemos encontrar entre otras cosas, una sección de problemas con solución (El abuelo de Evaristo, El abuelo y la abuela de Evaristo, El País de las Maravillas, Homenaje a Fermat, El Teorema de Tales) , e.g. Como Escoger Estrategias leer en línea http://allnationsfamily.org/books/como-escoger-estrategias-robustas-para-valorar-medidas-repetidas. Ejemplo 3.3 El ejemplo 2.3 describe un experimento en el cual se determinó el número de bombas en uso en cada una de dos gasolinerías. Defina las variables aleatorias X, Y y U como X  el número total de bombas en uso en las dos gasolinerías. Y  la diferencia entre el número de bombas en uso en la gasolinería 1 y el número en uso en la gasolinería 2 Métodos estadísticos avanzados con SPSS http://allnationsfamily.org/books/metodos-estadisticos-avanzados-con-spss.

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