Decisiones estadisticas

2243 palabras 10 páginas
Decisiones Estadísticas

Muy a menudo, en la práctica, se tienen que tomar decisiones sobre poblaciones, partiendo de la información muestral de las mismas. Tales decisiones se llaman decisiones estadísticas. Por ejemplo, se puede querer decidir a partir de los datos del muestreo, si un suero nuevo es realmente efectivo para la cura de una enfermedad, si un sistema educacional es mejor que otro, si una moneda determinada está o no cargada. etc.
Hipótesis estadística, hipótesis nula

Para llegar a tomar decisiones, conviene hacer determinados supuestos o conjeturas acerca de las poblaciones que se estudian. Tales supuestos que pueden ser o no ciertos se llaman hipótesis estadísticas y, en general, lo son sobre las distribuciones de
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Mientras que la hipótesis nula representa siempre una afirmación enérgica (como por ejemplo H0: «Promedio μ = 0») la hipótesis alternativa, debido a que engloba todas las otras posibilidades, es generalmente de naturaleza global (por ejemplo H1: «Promedio μ ≠ 0» ). El gráfico de la derecha ilustra la probabilidad del error tipo II (rojo) en dependencia del promedio μ desconocido.
Nivel de significancia

Es un concepto integrado a la prueba de hipótesis, donde el investigador plantea una proposición la cual pretende considerarla como verdadera, al tomar tal decisión existe la probabilidad de equivocarse, de cometer un error, al cual denominamos error tipo I, entonces decide estimar la probabilidad de cometer ese error. El p-valor definida como la probabilidad de que la proposición aceptada sea falsa no debe ser mayor al valor del error establecido convencionalmente en la fase de planificación como el límite de error que estamos dispuestos a aceptar.

Distribuciones normales

En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de Gauss.
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar

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