Contraste de Hipotesis: es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una pob...

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Contraste de Hipotesis: es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Karl Pearson by Mind Map: Contraste de Hipotesis: es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Karl Pearson

1. Hipótesis Estadística: es una afirmación respecto a alguna característica de una población. Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos

1.1. • La hipótesis emitida se suele designar por Ho y se llama Hipótesis nula porque parte del supuesto que la diferencias entre el valor verdadero del parámetro y su valor hipotético es debida al azar, es decir no hay diferencia. • La hipótesis contraria se designa por H1 y se llama Hipótesis alternativa

1.1.1. .

1.2. El método que seguiremos es el siguiente: 1. Enunciar la hipótesis 2. Elegir un nivel de significación a y construir la zona de aceptación, intervalo fuera del cual sólo se encuentran el a100% de los casos más raros. A la zona de rechazo la llamaremos región crítica, y su área es el nivel de significación. 3. Verificar la hipótesis extrayendo una muestra cuyo tamaño se ha decidido en el paso anterior y obteniendo de ella el correspondiente estadístico (media o proporción en nuestro caso). 4. Decidir. Si el valor calculado en la muestra cae dentro de la zona de aceptación se acepta la hipótesis y si no se rechaza.

2. Valor p

3. Tipos de Errores que se pueden cometer en un Contraste de Hipótesis:

3.1. DECISIÓN: Mantener Ho -> Ho verdadera: Decisión correcta -> Ho falsa : Decisión incorrecta Error de tipo II

3.2. DECISIÓN:Rechazar Ho: -> Ho verdadera : Decisión incorrecta Error de tipo I -> Ho falsa : Decisión correcta

4. Combinaciones de hipotesis Nula y Alternativa: 1. H0: θ = θ0 vs. H1: θ > θ0 2. H0: θ = θ0 vs. H1: θ < θ0 3. H0: θ = θ0 vs. H1: θ ≠ θ0 4. H0: θ ≤ θ0 vs. H1: θ > θ0 5. H0: θ ≥ θ0 vs. H1: θ < θ0

5. • La probabilidad de cometer un error de tipo I es el nivel de significación a, la probabilidad de cometer un error de tipo II depende del verdadero valor de µ y del tamaño de la muestra.

6. Comprueba que la probabilidad de cometer un error de tipo II disminuye al aumentar el tamaño de la muestra (n). Comprueba también lo que ocurre al variar la diferencia entre la media hipotética de la población (µo)y la verdadera (µ).