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Instrucciones: Anote en cada casilla los puntos obtenidos por el estudiante en cada criterio por evaluar. 1. En lugar de hacer que el valor medio de y sea una función lineal de x, ahora se considera un modelo en el que alguna función del valor medio de y es una función lineal de x. Se desea probar H0:  a El estadístico de prueba es Y  el número de observaciones que exceden de 25. a. Si no hay una clasificación definida en dos o más categorías, son improbables las diferencias sistemáticas entre las cajas y, en tal caso, es justificable un método conveniente, aunque no sea aleatorio, de muestreo, por ejemplo, el tomar las cajas de uno de los extremos.

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Leer Tablas de contingencia bidimensionales (Cuadernos de estadística) PDF, azw (Kindle)

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Valero Angel Serrano Mercadal, Me voy x tiempo. Cuando la media de la distribuci�n es 0 y la varianza es 1 se denomina "normal tipificada", y su ventaja reside en que hay tablas donde se recoge la probabilidad acumulada para cada punto de la curva de esta distribuci�n. Contiene una lista de enlaces sobre matem�ticas. Ponga límites en el valor P y luego llegue a una conclusión al nivel 0.01. 82. Aptitudes: liderazgo, toma de decisiones, proactivo, trabajo bajo presión. Si p(A È B) = 1/2, Cuánto valen p(A) y p(B)? 13.

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Leer en línea Estadística básica para educadores PDF, azw (Kindle), ePub, doc, mobi

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Eso da lugar a que surjan una serie de experimentos que giren entorno a la misma. Sean Y1 y Y2 las observaciones de resistencia después de 28 días cuando x  x1 y x  x2, respectivamente. ¿Por cuánto tendría que exceder x2 a x1 para que P(Y2  Y1)  0.95? 9. Los valores de densidad relativa anexos de varios tipos de madera utilizados en la construcción aparecieron en el artículo (“Bolted Connection Design Values Based on European Yield Model”, J. of Structural Engr., 1993: 2169-2186): 0.31 0.41 0.45 0.54 0.35 0.41 0.46 0.55 0.36 0.42 0.46 0.58 0.36 0.42 0.47 0.62 0.37 0.42 0.48 0.66 0.38 0.42 0.48 0.66 0.40 0.42 0.48 0.67 0.40 0.43 0.51 0.68 0.40 0.44 0.54 0.75 Construya una gráfica de tallos y hojas con tallos repetidos (véase el ejercicio previo) y comente sobre cualquier característica interesante de la gráfica. 13.

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Leer en línea Curso básico de Estadística para Economía y Administración de Empresas (Manuales) PDF, azw (Kindle), ePub, doc, mobi

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Por las razones antes mencionadas, es importante una rápida reseña de las funciones potenciales, exponenciales y logarítmicas, así como de los cálculos diferencial e integral. El evento A es clavar un dardo en los números que son múltiplos de dos, por lo tanto el espacio de los eventos elementales son: Entonces la probabilidad de que ocurra S, es: Si lo vemos como porcentaje, existe el 50% de que ocurra el evento S, es decir que el dardo le pegue a un número par. ¿Cuál es la probabilidad de clavar un dardo en un número mayor que 5?

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Fue uno de los fundadores de la geometría analítica (la combinación de la geometría con el cálculo y el álgebra. 280 284 292 295 298 305 308 315 17.13 13.13 5.13 2.13 0.87 7.87 10.87 17.87 770 800 840 810 735 640 590 560 Un análisis de computadora dio los resultados que se ilustran en la tabla 13.4. Como  0.01,23  41.637, el valor calculado es muy significativo, y la hipótesis nula tiene un rotundo rechazo. Para un asegurado seleccionado al azar, sea X  el número de meses entre pagos sucesivos.

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Véase Distribuciones de probabilidad Ecuación de modelo ANOVA unifactorial, 385-386 regresión lineal simple, 450 Ecuación general del modelo de regresión múltiple aditivo, 528 Ecuaciones normales, 456, 532 Efecto de regresión, 464 Efectos aleatorios, 392, 407, 416 combinados, 408, 416 fijos, 391, 399, 411, 420 principales, 411 Eficiencia asintótica relativa, 606 Efron, Bradley, 151 Ensayos, 108 Error de medición, 172 en el cuadrado de la media, 230, 252, 373 estándar, 238-240 estándar estimado, 238-240 total de estimación esperado normalizado, 554 Errores comprobación de hipótesis, 287-288 cuadrados de la media, 230, 373 estándar, 238-240 medición, 172 predicción, 274-275 tipo I y II, 288 Errores de tipo I, 288 Errores de tipo II, 288 prueba t con dos muestras y, 340-341 tamaño de muestra y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 Escala de densidad, 17 Espacio muestral, 47 Estadística descriptiva, 3 inferencial, 5 ramas de la, 3-6 Estadístico definido, 204 prueba, 287 Estadístico de prueba ANOVA unifactorial, 373-374 comprobación de hipótesis, 287 Estadísticos inferenciales, 5 Estimación de máxima verosimilitud, 245-248 complicaciones potenciales con, 249-251 comportamiento con muestra grande de, 249 Estimación de parámetros regresión múltiple, 532-534 regresión polinomial, 520-522 Véase también Estimación puntual Estimación puntual, 227-253 coeficiente de correlación, 488 de máxima verosimilitud, 245-249 distribución de Cauchy, 237 distribución de Poisson, 247, 251 distribución de Rayleigh, 242, 251 distribución de Weibull, 248, 251 distribución exponencial, 246, 252 distribución gama, 244, 251 distribución normal, 237, 247, 251 distribución uniforme, 237 error estándar, 238-240 explicación de, 228-229 funciones de parámetros, 248-249 insesgada, 231-235 método “bootstrap”, 239-240 método de mínimos cuadrados, 455 método de momentos, 243-245 principio de invarianza, 248 procedimiento de censura, 237 robusta, 237 técnica de respuesta aleatorizada, 243 varianza mínima insesgada, 235-236 Estimaciones, 5 mínimos cuadrados, 455 parámetros, 520, 532 puntuales, 26, 204, 227-253 Estimaciones de intervalo, 5, 254 Véase Intervalos de confianza Estimaciones puntuales, 26, 204, 227 definición de, 228 reporte, 238-240 Estimador M, 251 agrupado, 340 consistente, 252 de Hodges-Lehmann, 252 insesgado con varianza mínima, 235 robusto, 237 Estimadores de máxima verosimilitud, 246, 249 Estimadores de momento, 244 Estimadores insesgados, 231-235 713 índice_p710-720.qxd 714 3/12/08 4:44 AM Page 714 Índice principio de, 232 varianza mínima, 235 Estimadores puntuales, 228 bootstrap, 239-240 consistentes, 252 de estimador M, 251 de verosimilitud máxima, 246, 249 error estándar, 238-240 Hodges-Lehmann, 252 insesgados, 231-235 media del error al cuadrado, 230, 252 momento de, 244 robustos, 237, 250 sesgados, 231 Estimadores sesgados, 231 Estimadores.

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Leer en línea Estadística y evaluación de la evidencia para expertos forenses. PDF, azw (Kindle), ePub, doc, mobi

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Introducción y estadística descriptiva, 2. Ahora los docentes tienen que apegarse al enfoque llamado "resolución de problemas en contexto real", en el que deben privilegiarse los ejemplos con casos reales y el análisis, no solo resolver formulas, explicó Carlos Salazar, asesor Nacional de Matemáticas del MEP. "Teníamos un enfoque en el que el estudiante era menos participativo, las clases eran más magistrales y dirigidas por el docente. Las áreas completas pueden compararse siguiendo las líneas limítrofes del azul, el rojo y el negro. 30 La Estadística Moderna: 1888 A finales del siglo XIX, Sir Francis Galton introdujo el concepto de correlación,.

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Leer en línea Estadistica - 2: Edicion (Spanish Edition) PDF, azw (Kindle), ePub

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Entonces (70 – 40)/4  7.5 da un valor razonable para s. Si se eleva al cuadrado cada contraste y se divide entre 8n se obtienen entonces las siete sumas de cuadrados. Ejemplo 11.5 Una organización de prueba de productos de consumo deseaba comparar el consumo de energía anual de cinco marcas diferentes de deshumidificadores. Preventive and Social Medicine, 1953: 43-59) habla de 1186 tiempos de inicio, que se clasificaron en k  24 intervalos de 1 hora que principiaban a la medianoche, y resultaron en cuentas de celda de 52, 73, 89, 88, 68, 47, 58, 47, 48, 53, 47, 34, 21, 31, 40, 24, 37, 31, 47, 1 34, 36, 44, 78 y 59.

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Leer Análisis multivariante, series temporales y fiabilidad: aplicaciones con SPSS: 2 PDF, azw (Kindle), ePub

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Por ejemplo, si en el ejemplo 15.1 x8  498.2 se cambia a 498.4, entonces dos valores diferentes de (xi  500) tendrían magnitud absoluta de 1.6. Zona Parque Las Heras Apoyo escolar primario y secundario. Si, como casi siempre es el caso, el valor de  es desconocido, la estimación ˆ  s  1.462 se sustituye en  X para obtener el error estándar estimado ˆ X  sX  s/n   1.462/2 0  0.327. ■ El error estándar de pˆ  X/n es pˆ  V (X /n )   Vn(X )   nnp q   pnq  2 2 Como p y q  1  p son desconocidas (¿de otro modo por qué estimar?), se sustituye pˆ  ˆ ˆ n  x/n y qˆ  1  x/n en ˆp para obtener el error estándar estimado ˆ pˆ  p q/ c6_p227-253.qxd 3/12/08 4:13 AM Page 239 6.1 Algunos conceptos generales de estimación puntual 239 (0.6)(0.4)/25  0.098.

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Descargar Estadística de asuntos económicos 1998 (Planestadef) PDF, azw (Kindle), ePub

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El valor estadístico de prueba es entonces t  [ˆ 0  ˆ 1(45)  15]/sˆ ˆ (45) y la prueba es de cola superior, inferior o de dos colas de acuerdo con la desigualdad en Ha. 0 1 Intervalo de predicción para un valor futuro de Y Análogo al intervalo de confianza (12.6) para Yx*, con frecuencia se desea obtener un intervalo de valores factibles para el valor de Y asociado con alguna observación futura cuando la variable independiente tiene el valor x*.

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