TALLER COMPUTACIONAL Nº2 ANALISIS ESTADISTICO PARA QUIMICOS
Enviado por klimbo3445 • 12 de Septiembre de 2018 • 1.720 Palabras (7 Páginas) • 355 Visitas
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- La funcion de distribución: pchisq(q, df, ncp=0, lower.tail = T, log.p = F)
La probabilidad : p: Vector de probabilidades.
Los cuantiles : qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = T, log.p = F)
-
- DISTRIBUCION F
- Aplica para datos continuos
- La distribución F se construye de la siguiente manera:
[pic 10]
- Donde:
N1: N de datos de la muestra 1
N2: N de datos de la muestra 2
: Varianza muestral del grupo 1[pic 11]
: Varianza muestral del grupo 2[pic 12]
: Varianza del grupo 1[pic 13]
Varianza del grupo 2[pic 14]
- Su principal aplicación se basa en la investigación agrícola y biológica, con una terminología típica de (tratamiento, bloques y parcelas), pero su aplicación es universal.
- La funcion de distribución: pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = T, log.p = F)
La probabilidad : p: Vector de probabilidades.
Los cuantiles : qf(p, df1, df2, ncp, lower.tail = T, log.p = F)
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- DISTRIBUCION T (ESTO ES UN EJEMPLO CRISTIAN DE LO QUE HAY QUE HACER EN LOS ULTIMOS PUNTOS) LO ENCONTRE EN INTERNET
- Aplica para datos continuos
- La función de densidad de T es:
[pic 15]
- Dónde: v es igual a n-1
El parámetro v representa el número de grados de libertad. La distribución depende de v, pero no de µ o σ, lo cual es muy importante en la práctica.
- Entre los usos más frecuentes de las pruebas t se encuentran:
- El test de locación de muestra única por el cual se comprueba si la media de una población distribuida normalmente tiene un valor especificado en una hipótesis nula.
- El test de locación para dos muestras, por el cual se comprueba si las medias de dos poblaciones distribuidas en forma normal son iguales. Todos estos test son usualmente llamados test t de Student, a pesar de que estrictamente hablando, tal nombre sólo debería ser utilizado si las varianzas de las dos poblaciones estudiadas pueden ser asumidas como iguales; la forma de los ensayos que se utilizan cuando esta asunción se deja de lado suelen ser llamados a veces como Prueba t de Welch. Estas pruebas suelen ser comúnmente nombradas como pruebas t desapareadas o de muestras independientes, debido a que tienen su aplicación más típica cuando las unidades estadísticas que definen a ambas muestras que están siendo comparadas no se superponen.
- El test de hipótesis nula por el cual se demuestra que la diferencia entre dos respuestas medidas en las mismas unidades estadísticas es cero. Por ejemplo, supóngase que se mide el tamaño del tumor de un paciente con cáncer. Si el tratamiento resulta efectivo, lo esperable sería que el tumor de muchos pacientes disminuyera de tamaño luego de seguir el tratamiento. Esto con frecuencia es referido como prueba t de mediciones apareadas o repetidas.
- El test para comprobar si la pendiente de una regresión lineal difiere estadísticamente de cero.
- Comando en R
> x=seq(-3,3,0.1)
> y=dt(x,0.3)
> plot(x,y, type="l", col="blue", lwd="10")
>
> y=dt(x,0.4)
> lines(x,y, type="l", col="pink", lwd="10")
>
> y=dt(x,0.5)
> lines(x,y, type="l", col="red", lwd="10")
- Grafica
[pic 16]
SEGUNDA PARTE INTERVALOS DE CONFIANZA
Ejercicio Nº 15
Si los datos no son apareados.
- Realice un boxplot para los datos de cada conjunto. Identifique si existen valores atípicos.
[pic 17]
Figura 1. Boxplot de los datos por el método enzimático.
[pic 18]
Figura 2. Boxplot de los datos por el método de permanganato.
- Según su criterio, decida si remueve o no algun valor atipico del conjunto.
No se observan datos atípicos en ninguna de las dos pruebas.
- Calcule la media y la desviación estándar para cada conjunto.
DATOS
MEDIA mean(x)
DESVICIÓN ESTÁNDAR sd(x)
Método enzimático
30.32143
0.5437457
Método del permanganato.
30.7
0.7348469
- Calcule la proporción entre las varianzas de los conjuntos.
DATOS
VRIANZA var(x)
Método enzimático
0.2956593
Método del permanganato.
0.54
- Construya un intervalo de confianza al 95% para la proporción entre
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