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Fórmulas de Estadística Inferencial II Unidad 1: Regresión lineal simple.

Enviado por   •  19 de Diciembre de 2017  •  1.130 Palabras (5 Páginas)  •  805 Visitas

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...

varianza intramuestra.

B) ANOVA con muestras de diferente tamaño:

Fuente de

Variación

Suma de Cuadrados

Grados de

libertad

Cuadrados Medios

Entre

Tratamientos

SSk = [pic 37]

k – 1

CMTrat. =[pic 38]

Dentro de

Tratamientos

SSE = [pic 39]

N – k

CME =[pic 40]

Total

SST=

[pic 41]

N – 1

FPrueba = [pic 42]

13) Fórmulas usando muestras de diferente tamaño.

Nota: funcionan también para muestras de igual tamaño.

[pic 43]

[pic 44]

[pic 45] ; [pic 46] ; [pic 47]

SST: suma total de cuadrados.

SSK: suma de cuadrados en tratamiento.

SSE: suma de cuadrados del error.

14) Comparación de parejas de medias de tratamientos.

Si [pic 48], Ho se rechaza.

[pic 49]

Fuente de

Variación

Suma de Cuadrados

Grados de

libertad

Cuadrados Medios

Tratamiento

SStrat.

k – 1

[pic 50]

Bloque

SSB

b – 1

[pic 51]

Error

SSE = SST – SSTRAT. – SSB

(k – 1)( b – 1)

[pic 52]

Total

SST

N – 1

Si los tamaños muestrales son iguales, la fórmula queda:

[pic 53]

15) Método de diferencia mínima significativa (LSD)

Se rechaza Ho : µi = µj , si ocurre que [pic 54]

16) Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en

investigaciones sociales.

Pob. Infinita

Pob. Finita

Var. Discreta

[pic 55]

[pic 56]

Var. Continua

[pic 57]

[pic 58]

17) Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en problemas

de manufactura.

En estas fórmulas, además de pedir el intervalo de confianza (1 – α), se debe dar el valor de la potencia de la prueba (1 – β)

[pic 59] si la variable es continua; [pic 60]

si la variable es discreta.

18) Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en problemas

de ANOVA de un factor.

[pic 61]

Unidad 4: Diseño de bloques.

Se diferencia del diseño factorial en que las variables que intervienen no tienen interacción entre sí.

Diseño en bloques completamente aleatorizados (DBCA)

Este método se aplica cuando el investigador desea neutralizar o bloquear variables que pudieran afectar el experimento. Las columnas y renglones pueden no ser necesariamente iguales. En este diseño puede ocurrir que una misma letra que identifica a un bloque aparezca más de una vez en un renglón o en una columna.

Las fórmulas que se usarán son las siguientes:

[pic 62] ; Y. . = Suma de todas las respuestas Y

[pic 63]

SSE = SST – SSTRAT. – SSB

Yi . = Suma de todas las respuestas de cada tratamiento.

Y . j = Suma de todas las respuestas de cada bloque.

Diseño en Cuadrados latinos.- En estos diseños intervienen dos variables que se desean bloquear, más la variable del tratamiento. Los datos se colocan en una tabla de doble entrada, donde las filas y las columnas representan cada uno de los factores de bloque y las celdillas los niveles del factor principal o tratamientos. El requerimiento anterior supone que cada tratamiento debe aparecer una y sólo una vez en cada fila y en cada columna.

Fuente de

Variación

Suma de

Cuadrados

Grados de

libertad

...

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