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1. INSTITUTO TECNOLÓGICO DE MEXICALI.
ANÁLISIS DE DATOS EXPERIMENTALES.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS.
RIVERA PASOS NORMAN EDILBERTO.
JOVANY SARAHY RIVERA SOLORIO.
DOMINGO 25 DE OCTUBRE DE 2015.

2.  Intervalo de confianza.
Un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará
cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de asiento. Estos
números determinan el intervalo se calcula a partir de datos de una muestra.
Margen de error depende del valor critico y valor critico esta asociado con el
valor de la tabla z.
Margen de error:
E=Z alpha /2 raíz pq/n.
Intervalo de confianza para una proporción poblacional.
Verificar que las condiciones se satisfacen.
Muestra aleatoria simple np>=5
Determinar el valor critico

3. Evaluar el margen de error.
Determinar el intervalo de confianza.
Sean 2 muestras, una de tamaño nx que pertenece a una población con
media x y desviación x y otra de tamaño ny que pertenece a una población
con media Y y desviación Y, para un nivel de confianza 100(1-alpha)% el
intervalo de confianza es:
X- Y mas menos Z alpha entre 2 raíz desviación al cuadrado de X entre
nx mas desviación cuadrada de Y entre nY.

4.  Que es una prueba de hipótesis?
Es una prueba estadística que se utiliza para determiner si existe suficiente
evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es valida para
toda la población.
Tipos de hipótesis.
Hipótesis de Investigación.
Hipótesis Nulas.
Hipótesis Alternativas.

5. Cuando tenemos mas de 30 datos decimos que es una muestra grande y
utilizamos la tabla de distribución binomial z.
Cuando tenemos menos de 30 datos es una muestra pequeña y utilizamos la
tabla t-student.
El p valor es pequeño si es menor a 0.05 si el p valor es pequeño H0 se
rechaza y todo lo que implica es cero y H1 se acepta.

6.  Ejercicio.
Verdadero o Falso.
A)Si se rechaza Ho, entonces se concluye que Ho es falsa: Verdadero
B) Si no se rechaza Ho,entonces se llega a la conclusión de que Ho es
verdadera y eso es: Falso
C)Si se rechaza Ho entonces se llega a la conclusión de que H1 es
verdadera: Verdadero
D)Si no se rechaza Ho, entonces se concluye que H1 es falso: Falso.

7. Grados de libertad.
Son el numero de piezas independientes de datos usados en cálculos. El numero
de grados de libertad es usado para medir que tan exacta es la muestra de la
población usada en la investigación para representar a la población por entero. Los
grados de libertad con frecuencia se representan en estadística con la letra griega
un.
Como calcular grados de libertad.
Determina qué tipo de cálculo harás que involucre los grados de libertad. Éstos se
calculan de manera diferente dependiendo del tipo de prueba que realices, que se
determina por el número de muestras que estás juntando.
Toma n-1 como una muestra simple, donde n es el número de observaciones. Esto
se utiliza para estimar la variabilidad, que se refiere a la extensión donde la
puntuación en una distribución difiere de la media o del promedio. Este es el uso
más sencillo y común de los grados de libertad en las estadísticas de cada día.

8. Utiliza la fórmula n1 + n2 para dos muestras, donde hay dos medias a estimar.
Una vez más, n es el número de observaciones en cada grupo de la muestra.
Esto deja a la fórmula n1 + n2 - 2 grados de libertad para estimar la variabilidad
Utiliza la fórmula n-p-1 cuando hay n observaciones y p+1 parámetros que
necesitan estimarse. Esto considera el error de medición al utilizar la tabla
ANOVA que es un método estadístico para hacer más de una comparación al
mismo tiempo entre dos o más medias.