Estadística Empresarial

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UNIVERSIDAD DIGITAL DEL ESTADO DE MÉXICO

LICENCIATURA EN INFORMÁTICA ADMINISTRATIVA

ESTUDIANTE: Carmen Cristian Castañeda Muñoz

MATRÍCULA: UDX042120001

ASESOR (A): Karla Ariadna Contreras Mota

UNIDAD DE APRENDIZAJE: Estadística Empresarial

ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE:3

Número.1 Nombre Modelos probabilísticos

FECHA DE ENTREGA

16 de agosto del 2022

Contenido

INTRODUCCIÓN        3

SÍNTESIS        4

Prueba de hipótesis        4

Aplicación        4

Prueba de significación.        5

Pruebas Paramétricas        6

CONCLUSIONES        10

FUENTES CONSULTADAS        11

INTRODUCCIÓN

En referencia que continuación desarrollaremos sobre la prueba de hipótesis la cual permite establecer la veracidad de planteamientos hipotéticos en una población a partir de información de una muestra aleatoria.

De acuerdo con el enfoque de Fischer, la prueba de hipótesis se caracteriza únicamente por una hipótesis conocida como hipótesis nula y con base al estadístico de prueba se estima la probabilidad de una muestra de datos para decidir sobre el rechazo o no del supuesto o hipótesis. Sin embargo, para Neyman-Pearson y el enfoque propuesto se adiciona una hipótesis alternativa que se contrapone a la hipótesis nula y orienta a la definición de regiones (de rechazo y no rechazo).

SÍNTESIS

Prueba de hipótesis

Una hipótesis es un problema para encontrar una solución, las estadísticas utilizan este concepto, pero se modifican de acuerdo con los datos recopilados de una población en particular. Este curso introduce el concepto de hipótesis, una forma de aplicar la teoría a problemas estadísticos en la definición de poblaciones.

La llamada prueba de hipótesis, por otro lado, describe los pasos tomados para obtener una hipótesis. Supuestos: una declaración sobre el parámetro probado de la población. Los métodos estadísticos hacen afirmaciones que suponen que los datos se recopilan y analizan de una parte de la población de interés.

Esto se debe a que, si la población se encuentra dentro de cierto rango, la declaración de hipótesis se enfoca en una mayor investigación de una de las poblaciones.

Esto se debe a que no se pueden analizar completamente, para aplicar una prueba de hipótesis, primero debemos formular una hipótesis para analizar los datos principales.  

Prueba de hipótesis: un procedimiento que utiliza una muestra de evidencia y teoría de probabilidad para determinar si una hipótesis es una declaración válida, se usan indistintamente, comienza con declaraciones o hipótesis sobre parámetros de la población tales como: Media poblacional.

Aplicación

Hay un proceso de cinco pasos que constituye una prueba de hipótesis, la hipótesis nula puede o no ser rechazada, sin embargo, la prueba de hipótesis, tal como la usan los estadísticos, no prueba la validez de algo de la misma manera que los matemáticos prueban afirmaciones. Más bien, proporciona un tipo de evidencia más allá de toda duda razonable, se basa en el uso de cinco pasos, el último paso que decide si la hipótesis se acepta o rechaza dependiendo de los datos obtenidos del análisis estadístico.

Estos procedimientos se utilizan en el proceso de prueba estándar.

1. Se crean las hipótesis nula y alterna: En este paso se crean las hipótesis a probar y se identifica cuando se va a utilizar la hipótesis nula con índice 0 y la hipótesis alterna con índice 1.

HIPÓTESIS NULA Una declaración sobre el valor de un parámetro de población formulada para probar la evidencia numérica.

1. Selección de nivel de significancia: probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera
2. Las estadísticas de prueba determinadas a partir de la información de la muestra se identifican para determinar si se rechaza la hipótesis nula.
3. Se formula una regla de decisión. Esta es una declaración sobre las condiciones específicas bajo las cuales se rechaza la hipótesis nula y en qué condiciones no lo es. Una región de rechazo, o rango, define la ubicación de todos los valores que son demasiado pequeños o demasiado pequeños para ocurrir bajo la verdadera hipótesis nula.
4. Se toma una muestra y se llega a una decisión Como se indicó, en la prueba de hipótesis sólo es posible una de las dos decisiones: la hipótesis nula se acepta o se rechaza. En lugar de aceptar la hipótesis nula, 𝐻0, algunos investigadores prefieren expresar la decisión como “no se rechaza 𝐻0”, “se decide no rechazar 𝐻0” o “los resultados de la muestra no permiten rechazar 𝐻0 “.

Prueba de significación.

Previo a la aplicación o implementación de una hipótesis, se debe aprobar una prueba de significación que implica determinar los valores utilizados en la hipótesis y determinar si se aceptan o rechazan cuando se utiliza la hipótesis. Use su prueba para seguir la secuencia de cinco pasos, Cuando la hipótesis nula es verdadera, se dice que se llama nivel de significancia, es decir, cuando se publica la prueba de significancia o nivel de significación. El nivel de significación es la probabilidad de cometer un error tipo I dada la igualdad de las hipótesis nulas.

Este nivel de gravedad se considera el más importante de todos los errores de tipo 1.  Si el costo del error tipo I no es demasiado alto, se usa un valor más alto de α. Las aplicaciones para probar hipótesis que controlan solo los errores de tipo I se denominan pruebas de significancia. Tenga en cuenta que H0 no se rechaza por errores de tipo 2.

 La mayoría de las aplicaciones de prueba de hipótesis controlan la probabilidad de errores de Tipo I, pero este no es necesariamente el caso de los errores de Tipo II. Debido a la incertidumbre de cometer un error de tipo II al realizar una prueba de significancia, los estadísticos a menudo recomiendan decir "H0 inaceptable" en lugar de "H0 aceptable". La declaración "H0 no está vetada" implica una recomendación de reservar tanto el juicio como la acción.