Métodos no paramétricos análisis de datos ordenados por rango

Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados por rango

La prueba del signo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

La prueba del signo (Continuación) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Aproximación normal ,[object Object],[object Object],[object Object]

Ejemplo 1 ,[object Object],[object Object]

Ejemplo 1 (Continuación) Compañía 2000 2001 Diferencias Muestra Savoth Glass 20 16 4 + Ruisi Glass 14 13 1 + Rubin Inc. 23 20 3 + Vaught 24 17 7 + Lambert Glass 31 22 9 + Pimental 22 20 2 + Olson Glass 14 20 -6 - Flynn Glass 18 11 7 +

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 1 (Continuación)

Prueba de hipótesis acerc a de la mediana ,[object Object],[object Object]

Ejemplo 2 (Continuación) H 0 es rechazada si z es menor que –1.96 o mayor que 1.96. El valor de z es 2.252. H 0 es rechazada. Concluimos que la mediana no es $450.

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object]

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 3

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[object Object],Ejemplo 3 (Continuación)

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object],La prueba de suma de rangos de Wilcoxon se utiliza para determinar si dos muestras independientes provienen de la misma o igual población.

[object Object],[object Object],Prueba de suma de rangos de Wilcoxon

[object Object],Prueba de suma de rangos de Wilcoxon

Ejemplo 4 (Continuación) Ford ($) Rango Chevy($) Rango 25.31 3.0 14.89 1.0 33.68 5.5 20.31 2.0 46.89 7.0 25.97 4.0 51.83 8.0 33.68 5.5 87.65 13.0 68.98 9.0 87.90 14.0 78.23 10.0 90.89 15.0 80.31 11.0 120.67 16.0 81.75 12.0 157.90 17.0 81.5 71.5

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 4 (Continuación)

[object Object],Ejemplo 4 (Continuación)

Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de varianza por rangos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Esto se utiliza para comparar tres o más muestras para determinar si provienen de poblaciones iguales.

Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de varianza por rangos (Continuación) ,[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 5

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 5 (Continuación)

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Correlación rango-orden ,[object Object],[object Object],[object Object]

Coeficiente de correlación de rangos de Spearman ,[object Object],d es la diferencia entre los rangos de cada par. n es el número de pares de observaciones.

Prueba de la significancia de r s ,[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 6

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 6 (Continuación)

Ejemplo 6 (Continuación) Escuela Técnicos Reporteros d d 2 Maryland 2 3 -1 1 NC State 3 4 -1 1 NC 6 6 0 0 Virginia 5 5 0 0 Clemson 4 2 2 4 Wake Forest 7 8 -1 1 Duke 8 7 1 1 Florida State 1 1 0 0 Total 8

Ejemplo 6 (Continuación) Hay una correlación fuerte entre los rangos de los técnicos y los reporteros de deportes.

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