INFERENCIA ESTADISTICA

Plan your projects and define important tasks and actions

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
Rocket clouds
INFERENCIA ESTADISTICA by Mind Map: INFERENCIA ESTADISTICA

1. UNIDAD 2 - PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y ANOVA

1.1. En esta unidad 2 desarrollaremos los elementos de las pruebas de hipótesis, hipotesis nula, alternativa y la analisis de varianza dando asi cada uno de los conceptos para colocarlos en practica

1.1.1. PRUEBAS DE HIPOTESIS : Es una regla que especifica si se puede aceptar o rechazar una afirmación acerca de una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos.

1.1.2. HIPOTESIS NULA: Indica que un parámetro de población (tal como la media, la desviación estándar) es igual a un valor hipotético. La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado

1.1.3. HIPOTESIS ALTERNATIVA: La hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto.

1.1.4. ANALISIS DE VARIANZA (ANOVA): La varianza prueba la hipótesis de que las medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores.

2. UNIDAD 3 - PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS

2.1. En esta unidad 3 veremos las pruebas no paramétricas las cuales se encuentran en la inferencia estadistica

2.1.1. Es una prueba de hipótesis que no requiere que la distribución de la población sea caracterizada por ciertos parámetros.

3. UNIDAD 1 – INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

3.1. De acuerdo en la introducción a la estadística resuelve el problema de establecer previsiones y conclusiones generales sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra. Los modelos estadísticos actúan como puente entre lo observado (muestra) y lo desconocido (población). Su construcción y estudio están basados en el cálculo de probabilidades.

3.1.1. Conceptos básicos de la inferencia estadística: Inferencia: Deduce algo, saca una consecuencia de otra cosa, conduce a un nuevo resultado.

3.1.2. Población:Es un conjunto homogéneo de individuos sobre los que se estudia una o varias características que son, de alguna forma, observables.

3.1.3. Muestra: Es un subconjunto de la población. El número de elementos de la muestra se denomina tamaño muestral.

3.1.4. Parámetro: Es cualquier característica medible de la función de distribución de la variable en estudio media, varianza.

3.1.5. Estadística:Es una rama de las matemáticas y una herramienta que estudia usos y análisis provenientes de una muestra representativa de datos, que busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.