Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es:

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es:"

Transcripción

1 Hoja 6: Cotraste de hipótesis 1. U laboratorio farmacéutico ha elaborado u fármaco e forma de comprimidos cuyo peso sigue ua distribució Normal co ua desviació típica de 0.12 mg. Se sabe que ua dosis de comprimido cuyo peso medio sea superior a 0.6 mg, produce efectos muy perjudiciales. Por este motivo, el hospital comprueba el peso medio de ua partida de 150 comprimidos, que resulta ser de 0.64 mg. Hacer u cotraste de hipótesis co u ivel de sigificació del 0.05 para averiguar si es posible admiistrar la medicació al efermo si riesgo. Sol.: Sí, hay riesgo de admiistrar la mediació al efermo. Solució Teemos que la desviació típica poblacioal es σ 0.12 mg, 150 es el tamaño de la muestra y x 0.64 es la media muestral. Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 0.6 µ 0 es decir o hay riesgo de admiistrar la medicació, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ > 0.6 sí hay riesgo. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: Z X µ 0 σ/ N0, 1. 1 Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. Se trata de u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es z α, +. El valor crítico para este cotraste es z α y se determia de tal forma que P Z z α 1 α Mirado e la tabla de la Normal, obteemos que z α 1.64, de modo que la regió crítica es 1.64, +. Paso 4: Iformació muestral. Sustituyedo los datos e 1 obteemos el siguiete valor del estadístico: z / Paso 5: Decisió. Se tiee que , +, es decir que el valor del estadístico de cotraste perteece a la regió crítica. Por tato, la hipótesis H 0 se rechaza y se acepta la hipótesis alterativa H 1 µ > 0.6. E cosecuecia, se puede afirmar que co el ivel de sigificació del 5 % que hay riesgo sumiistrado ese fármaco. 2. La edad de la població que vive e residecias de mayores de cierta provicia sigue ua distribució Normal de media y desviació típica descoocidas. Se toma ua muestra aleatoria simple de tamaño 50, y se obtiee ua media muestral de 69 años y ua desviació típica muestral de 7.3 años. Se puede asegurar que la edad media de la població que vive e residecias de mayores de esa provicia es meor que 70 años co u ivel de sigificació del 5 %? Sol.: No se puede asegurar. Solució Teemos 50 es el tamaño de la muestra, x 69 años, la media muestral y s 7.3 años la desviació típica de la muestra. Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 70, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ < 70. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: T X µ0 /, que sigue u T-studet co -149 grados de libertad. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. Se trata de u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es, t α. El valor crítico para este cotraste es t α y se determia de tal forma que P T t α 1 α Mirado e la tabla de la T-studet para 50 grados de libertad, obteemos que t α , de modo que la regió crítica es, Paso 4: Iformació muestral. Para ello recordemos que: E uestro caso, teemos que calcular primero la cuasidesviació típica. Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

2 Hoja 6: Cotraste de hipótesis s 1, de dode s t x µ 0 / Paso 5: Decisió. Se tiee que /, , es decir que el valor del estadístico de cotraste o perteece a la regió crítica, perteece a la regió de aceptació. Por tato, la hipótesis H 0 µ 70 o se puede rechazar y e cosecuecia o podemos asegurar que la edad sea meor que 70 años. 3. El peso medio de las mujeres de 30 a 40 años es de 53 Kg co ua desviació típica de 5 Kg. U estudio realizado e 16 mujeres de tales edades que sigue ua dieta vegetariaa da u peso medio de 51 Kg. Supoiedo que la població sigue ua distribució Normal, se puede afirmar co u ivel de sigificació del 1 % que la dieta modifica el peso? Sol.: No se puede afirmar. Solució Teemos que la desviació típica poblacioal es σ 5 Kg, 16 es el tamaño de la muestra y x 51 Kg. Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 53 la dieta o modifica el peso, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ 53. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: Z X µ 0 σ/ N0, 1. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, z α/2 z α/2, +. El valor crítico es z α/2 es tal que P Z z α/2 1 α/ Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos z x µ 0 σ/ / Paso 5: Decisió. Se tiee que 1.6 /, , +, es decir o perteece a la regió crítica. Por tato, a partir de los datos o se puede rechazar H 0 µ 53 y o se puede deducir de esa muestra co el ivel de sigificació del 1 %, que la dieta modifique el peso. 4. La elimiació por oria de aldosteroa está valorada e idividuos ormales e 12 mg/24h por térmio medio. E 50 idividuos co isuficiecia cardíaca se observó ua elimiació media de aldosteroa de 13 mg/24h y ua desviació típica muestral de 2.5 mg/24h. Para las siguietes valoracioes, usar el ivel de sigificació α 0.1. a So compatibles estos resultados co los de los idividuos ormales? b La isuficiecia cardíaca aumeta la elimiació de aldosteroa por oria? Sol.: a: No; b: Sí aumeta. Solució Teemos que la desviació típica muestral es s 2.5 mg/24 h, 50 es el tamaño de la muestra y x 13 mg/24 h. Apartado a: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Para ver si los datos obteidos e la muestra cotradice los valores establecidos, cosideramos como hipótesis ula H 0 : µ 12, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ 12. Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

3 Hoja 6: Cotraste de hipótesis Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: T X µ0 / sigue ua T-studet co 49 grados de libertad. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α 0.1. La regió crítica es, t α/2 t α/2, +. El valor crítico es t α/2 es tal que P T t α/2 1 α/ Usado la tabla de la T-studet co 50 grados de libertad, obteemos que t α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos que calcular primero la cuasidesviació típica, a partir de la desviació típica muestral: s 1, t x µ 0 / / Paso 5: Decisió. Se tiee que 2.80, , +, es decir perteece a la regió crítica. Por tato, se rechaza H 0 µ 12 y se acepta la hipótesis H 1 µ 12. Luego co el ivel de sigificació del 10 % se puede decir que la elimiació de aldosteroa por oria e las persoas co isuficiecia cardíaca o es la de las persoas ormales. Apartado b: Para ver si la isuficiecia cardíaca aumeta la elimiació de aldosteroa, cosideramos como hipótesis ula H 0 : µ 12 o aumeta, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ > 12. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste es el mismo que e el apartado aterior. El cotraste es u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es t α, +. El valor crítico es t α es tal que P T t α 1 α Usado la tabla de la T-studet, obteemos que t α y la regió crítica es , +. Se tiee que , +, es decir perteece a la regió crítica, luego se rechaza la hipótesis ula H 0 µ 12 y se acepta la hipótesis alterativa H 1 µ > 12, es decir, podemos afirmar co u 10 % de error, que la isuficiecia cardiaca aumeta la elimiació de aldosteroa por la oria. 5. E ua ciudad, dode la proporció de fumadores co edad compredida etre 18 y 20 años es del 30 %, el ayutamieto ha realizado ua campaña cotra el cosumo de tabaco. Dos meses después de termiar dicha campaña, se ha realizado ua ecuesta a 400 persoas de estas edades elegidas al azar, y se ha ecotrado etre ellas a 100 fumadores. a Podemos afirmar co u ivel de sigificació α 0.05, que esta campaña ha modificado la proporció de fumadores? b Comprobar la eficacia de la campaña: co el ivel de sigificació del 5 % se puede afirmar que la proporció de fumadores ha dismiuido? Sol.: a Sí; b Sí. Solució Teemos que la proporció de la muestra es ˆp y 400 es el tamaño de la muestra. Apartado a: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Para comprobar si hay modificació, establecemos como hipótesis ula H 0 : p 0.30 p 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : p Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. proporció, el estadístico de cotraste adecuado es: Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la Z ˆP p 0 p 01 p 0 N0, 1. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, z α/2 z α/2, +. El valor crítico es z α/2 es tal que P Z z α/2 Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

4 Hoja 6: Cotraste de hipótesis 1 α/ Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos z ˆp p 0 p 01 p / Paso 5: Decisió. Se tiee que , , +, es decir que perteece a la regió crítica, así que rechazamos la hipótesis ula H 0 p 0.3 y aceptamos la hipótesis H 1 p 0.3, es decir, se admite que la proporció de fumadores ha variado co u error del 5 %. Apartado b: E segudo lugar, si se quiere comprobar la eficacia de la campaña, se establece como hipótesis ula H 0 : p 0.30 frete a H 1 : p < El cotraste es u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es, z α siedo z α tal que P Z z α 1 α De la tabla de la Normal, se deduce que el valor crítico para este cotraste es z α 1.65 y la regió crítica es, Como el valor calculado e el apartado aterior , 1.65 perteece a la regió crítica, se rechaza H 0 p 0.30 y se acepta H 1 p < Luego se puede afirmar que co ese ivel de sigificació la campaña ha sido eficaz, ya que la proporció de fumadores ha sido meor. 6. El 40 % de los escolares de u país suele perder al meos u día de clase a causa de gripes y catarros. Si embargo, u estudio sobre 1000 escolares revela que e el último curso hubo 450 e tales circustacias. Las autoridades defiede que el porcetaje del 40 % para toda la població de escolares se ha mateido. Cotrastar co u ivel de sigificació del 5 % la hipótesis defedida por las autoridades saitarias, frete a que el porcetaje ha aumetado, como parece idicar los datos, explicado a qué coclusió se llega. Sol.: No es cierta la afirmació de las autoridades saitarias co u ivel se sigificació del 5 %. Solució Teemos que la proporció de la muestra es ˆp y 1000 es el tamaño de la muestra Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : p 0.40 p 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : p Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. proporció, el estadístico de cotraste adecuado es: Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la Z ˆP p 0 p 01 p 0 N0, 1. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, z α/2 z α/2, +. El valor crítico es z α/2 es tal que P Z z α/2 1 α/ Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos z ˆp p 0 p 01 p Paso 5: Decisió. Se tiee que , , + perteece a la regió crítica. Por tato se rechaza H 0 p 0.40 y se acepta H 1 p 0.40 co lo que se puede afirmar que co ese ivel de sigificació o es cierta la afirmació de las autoridades saitarias de que para toda la població el porcetaje de escolares se ha mateido. Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

5 Hoja 6: Cotraste de hipótesis 7. Muchos autores afirma que los pacietes co depresió tiee ua fució cortical por debajo de lo ormal debido a u riego saguíeo cerebral por debajo de lo ormal. A dos muestras de idividuos, uos co depresió y otros ormales, se les midió u ídice que idica el flujo saguíeo e la materia gris dado e mg/100 g/mi obteiédose Datos muestra\ Grupo Depresivos Normales Media Desviació típica Tamaño muestral Aceptado que las desviacioes típicas poblacioes coicide co las desviacioes típicas muestrales y que las poblacioes sigue ua distribució Normal, co u ivel de sigificació del 5 %, hay evidecia sigificativa a favor de la afirmació de los autores arriba mecioada? Es decir si hay evidecia estadística que los pacietes co depresió tiee u flujo saguíeo e la materia gris por debajo de lo ormal. Sol.: Sí Solució Se trata de cotraste de hipótesis para la diferecia de medias. Sea X 1 y X 2 las variables aleatorias que describe el ídice e el flujo saguíeo e la materia gris e los pacietes depresivos y ormales respectivamete. Sabemos que X 1 Nµ 1, σ 1 y X 2 Nµ 2, σ 2, co σ y σ Las medias muestrales y los tamaños de la muestra so x 1 47, x y 1 19, 2 22, respectivamete. Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 1 µ 2 0 µ 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ 1 µ 2 < 0. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la diferecia de las medias, co desviacioes típicas poblacioes coocidas, el estadístico de cotraste adecuado es: Z X 1 X 2 µ 0 N0, 1. σ σ2 2 2 Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste uilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, z α. El valor crítico es z α es tal que P Z z α 1 α Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α 1.65 y la regió crítica es, Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos z x 1 x 2 µ 0 σ σ Paso 5: Decisió. Se tiee que , 1.64, es decir perteece a la regió crítica. Por tato, se rechaza H 0 µ 1 µ 2 0 y se acepta hipótesis alterativa, H 1 µ 1 µ 2 < 0. Se puede afirmar que co u ivel de sigificació del 5 % hay evidecia estadística que los pacietes co depresió tiee u flujo saguíeo e la materia gris por debajo de lo ormal. 8. Supogamos que el ídice de masa corporal de los iños españoles de 10 años sigue ua distribució Normal de media descoocida y desviació típica 2 kg/m 2. Se cosidera que u iño padece sobrepeso si su ídice de masa corporal supera los 25 Kg/m 2. Se toma ua muestra de 60 iños de 10 años de diversas ciudades españolas, obteiedo ua media muestral de 26 kg/m 2. a Calcular u itervalo de cofiaza al 97 % para la media del ídice de masa corporal. b Hacer u cotraste de hipótesis co u ivel de sigificació del 5 % para determiar si los iños españoles padece sobrepeso. Sol.: a: , ; b: Sí, padece sobrepeso. Solució Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

6 Hoja 6: Cotraste de hipótesis Apartado a: Sabemos que σ 2, 60, x 26 y 1 α 0.97, luego α 0.03 y α/ Como la variable aleatoria que describe el ídice de masa corporal sigue ua distribució Normal y σ es coocido, el itervalo de cofiaza para la media viee dado por I x z α/2 σ, x + z α/2 σ, dode z α/2 es tal que P Z z α/2 1 α/ Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α/ Por tato, I , , Apartado b: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 25 µ 0 es decir o padece sobrepeso, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ > 25 sí padece sobrepeso. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: Z X µ 0 σ/ N0, 1. 2 Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. Se trata de u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es z α, +. El valor crítico para este cotraste es z α y se determia de tal forma que P Z z α 1 α Mirado e la tabla de la Normal, obteemos que z α 1.64, de modo que la regió crítica es 1.64, +. Paso 4: Iformació muestral. Sustituyedo los datos e 2 obteemos el siguiete valor del estadístico: z / Paso 5: Decisió. Se tiee que , +, es decir que el valor del estadístico de cotraste perteece a la regió crítica. Por tato, la hipótesis H 0 se rechaza y se acepta la hipótesis alterativa H 1 µ > 25. E cosecuecia, se puede afirmar que co ese ivel de sigificació los iños españoles padece sobrepeso. 9. Se sabe que la reta aual de los idividuos de ua localidad sigue ua distribució de media y desviació típica descoocidos. Se ha observado la reta aual de 51 idividuos de esa localidad elegidos al azar y se ha obteido u valor medio de 1.6 milloes y ua desviació típica muestral de 0.24 milloes. a Obteer u itervalo de cofiaza al 90 % para la reta aual media. b Las autoridades afirma que la reta aual de la localidad tiee ua reta media de 1.45 milloes. Podemos asegurar que esta afirmació es cierta co u ivel de sigificació del 10 %? Sol.: a: , ; b: No Solució Apartado a: Sabemos que 51, x 1.6, s 0.24 y 1 α 0.90, luego α 0.1 y α/ Como 30 y la desviació típica poblacioal o se cooce, el itervalo de cofiaza para la media viee dado por I x t α/2, x + t α/2, dode t α/2 es tal que P T t α/2 1 α/ co T X µ 0 / que sigue la distribució t de Studet co grados de libertad. Usado la table de t de Studet, obteemos que t α/ Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

7 Hoja 6: Cotraste de hipótesis Por otra parte, la cuasidesviació típica viee dada por s 1 s Luego, I , , Apartado b: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Si la afirmació de las autoridades es cierta o o, cosideramos como hipótesis ula H 0 : µ 1.45 µ 0 la reta aual de la localidad tiee ua reta media de 1.45, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: T X µ0 / sigue ua distribució t de Studet co 1 50 grados de libertad. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació α 0.1. La regió crítica es, t α/2 t α/2, +. El valor crítico es t α/2 es tal que P T t α/2 1 α/ Usado la tabla de la t de Studet co 50 grados de libertad, obteemos que t α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. Sabemos que Por tato, t x µ 0 / Paso 5: Decisió. Se tiee que , , +, es decir perteece a la regió de rechazo, y o perteece a la regió de aceptació. Por tato, la hipótesis H 0 µ 1.45 se rechaza y se acepta H 1 y e cosecuecia o podemos asegurar co u 10 % de ivel de sigificació que la reta media aual de esta localidad es de 1.45 milloes. 10. La vida útil de ua marca de eumáticos está ormalmete distribuida co media y desviació típica descoocidas. E ua muestra de 26 eumáticos se obtiee ua media de Km y ua desviació típica muestral de 3000 Km. a Obteer u itervalo de cofiaza al 95 % de la media de la vida útil de este tipo de eumático. b La marca afirma que la vida útil media del eumático es Km. Podemos asegurarque esta afirmació es cierta co u ivel de sigificació del 5 %? Sol.: a: , ; b: Sí Solució Teemos que la desviació típica muestral es s 3000 Km, 26 es el tamaño de la muestra y x Km y que la població sigue ua distribució Normal. Apartado a: El ivel de cofiaza es 1 α 0.95, de dode el ivel de sigificació α 0.05 y α/ Como la desviació típica es descoocida, teemos que usar la variable t-studet, co grados de libertad. Más cocretamete, el itervalo de cofiaza para la media viee dado µ x t α/2, x + t α/2 dode t α/2 se busca e la tabla de t de Studet de 25 grados de libertad tal que P T t α/2 1 α/ , siedo T t 25 : P T t α/ t α/ Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

8 Hoja 6: Cotraste de hipótesis Por otra parte, para determiar el itervalo de cofiaza hace falta calcular la media de la muestra, la cuasidesviació típica muestral, o mejor dicho el cociete. Usamos la siguiete relació etre la desviació típica muestral, s y cuasidesviació típica mustral: s 1 Fialmete, el itervalo de cofiaza es s I , , , Apartado b: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Para ver si los datos obteidos e la muestra cotradice los valores establecidos, cosideramos como hipótesis ula H 0 : µ µ 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es T X µ0 / que sigue ua distribució de t de Studet co 25 grados de libertad. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, t α/2 t α/2, +. El valor crítico es t α/2 es tal que P T t α/2 1 α/ , que ya hemos calculado e el apartado aterior: t α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. Hemos visto e el apartado aterior que 600, luego t x µ 0 / Paso 5: Decisió. Se tiee que 0 /, , +, es decir o perteece a la regió crítica. Por tato, o podemos rechazar H 0 µ 4500, es decir aceptamos H 0 y cocluimos que esta afirmació es cierta co u ivel de sigificació del 5 %. 11. Ua empresa farmacéutica ha elaborado uos comprimidos para combatir el asma. Se sabe que la variable aleatoria X que deota el peso e mg de los comprimidos para combatir el asma sigue ua distribució Normal de media descoocida y desviació típica 2 mg. Se toma ua muestra de 9 comprimidos, obteiédose los siguietes pesos e mg: 502, 492, 501, 496, 503, 492, 505, 488 y 503. a Calcular u itervalo de cofiaza al 99 % para el peso medio de los comprimidos. b Hacer u cotraste de hipótesis co u ivel de sigificació del 3 % para averiguar si el peso medio de los comprimidos es iferior a los 500 mg. Sol.: a: , ; b: el peso medio es iferior a 500 Solució Apartado a: Sabemos que σ 2, 9, 1 α 0.99, luego α 0.01 y α/ y la media muestral viee dada por x Como la variable aleatoria que describe el peso e mg de los comprimidos para combatir el asma sigue ua distribució Normal y σ es coocido, el itervalo de cofiaza para la media viee dado por I x z α/2 σ, x + z α/2 σ, Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

9 Hoja 6: Cotraste de hipótesis dode z α/2 es tal que P Z z α/2 1 α/ Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α/ Por tato, I , , Apartado b: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : µ 500 µ 0 el peso medio de los comprimidos es superior a 500, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ < 500 el peso es iferior. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es: Z X µ 0 σ/ N0, 1. 3 Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. Se trata de u cotraste uilateral co u ivel de sigificació α La regió crítica es, z α. El valor crítico para este cotraste es z α y se determia de tal forma que P Z z α 1 α Mirado e la tabla de la Normal, obteemos que z α 1.88, de modo que la regió crítica es, Paso 4: Iformació muestral. Sustituyedo los datos e 3 obteemos el siguiete valor del estadístico: z 2/ 3. 9 Paso 5: Decisió. Se tiee que 3, 1.88, es decir que el valor del estadístico de cotraste perteece a la regió crítica. Por tato, la hipótesis H 0 se rechaza y se acepta la hipótesis alterativa H 1 µ < 500. E cosecuecia, se puede afirmar que co ese ivel de sigificació, el peso medio de los comprimidos es iferior a Ua muestra aleatoria de 16 cigarrillos de ua cierta marca tiee u coteido medio de icotia de 1.6 mg y ua desviació típica muestral de 0.7 mg. Supoiedo que la variable aleatoria X correspodiete al coteido de icotia de u cigarrillo sigue ua distribució Normal: a Obteer u itervalo de cofiaza al 99 % para coteido medio de icotia por cigarrillo de esa marca. b La marca afirma que el coteido medio de icotia por cigarrillo es de 1.3mg. Podemos asegurar que esta afirmació es cierta co u ivel de sigificació del 1 %? Sol.: a: , ; b: Sí Solució Teemos que la desviació típica muestral es s 0.7, 16 es el tamaño de la muestra, x 1.6 y que la població sigue ua distribució Normal. Apartado a: El ivel de cofiaza es 1 α 0.99, de dode el ivel de sigificació α 0.01 y α/ Como la desviació típica es descoocida, teemos que usar la variable t-studet, co grados de libertad. Más cocretamete, el itervalo de cofiaza para la media viee dado µ x t α/2, x + t α/2 dode t α/2 se busca e la tabla de t de Studet de 15 grados de libertad tal que P T t α/2 1 α/ , siedo T t 15 : P T t α/ t α/ Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

10 Hoja 6: Cotraste de hipótesis Por otra parte, para determiar el itervalo de cofiaza hace falta calcular la media de la muestra, la cuasidesviació típica muestral, o mejor dicho el cociete. Usamos la siguiete relació etre la desviació típica muestral, s y cuasidesviació típica mustral: s 1 Fialmete, el itervalo de cofiaza es s I , , Apartado b: Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Para ver si los datos obteidos e la muestra cotradice los valores establecidos, cosideramos como hipótesis ula H 0 : µ 1.3 µ 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : µ 1.3. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la media, el estadístico de cotraste adecuado es T X µ0 / que sigue ua distribució de t de Studet co 15 grados de libertad. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste bilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es, t α/2 t α/2, +. El valor crítico es t α/2 es tal que P T t α/2 1 α/ , que ya hemos calculado e el apartado aterior: t α/ y la regió crítica es, , +. Paso 4: Iformació muestral. Hemos visto e el apartado aterior que , luego t x µ 0 / Paso 5: Decisió. Se tiee que /, , +, es decir o perteece a la regió crítica. Por tato, o podemos rechazar H 0 µ 1.3, es decir aceptamos H 0 y cocluimos que esta afirmació es cierta co u ivel de sigificació del 1 %. 13. Ua empresa aseguradora realiza u estudio sobre la actividad física de sus clietes, realizado para ellos u cuestioario telefóico. a Al realizar u cuestioario telefóico a 300 de sus clietes, obtiee que 60 de ellos realiza algú tipo de actividad física de maera regular. Estimar mediate u itervalo de cofiaza al 98 % la proporció de clietes de la aseguradora que realiza actividad física de maera regular. b Supogamos ahora que la empresa co el propósito de ahorrar diero realiza ua campaña publicitaria a sus clietes durate varios meses. Se sabe que ates de la campaña la proporció de persoas que realiza actividad física de maera regular es de 0.2. Tras dicha campaña se realiza de uevo ua ecuesta telefóica a 500 de sus clietes y se obtiee que 150 de ellos realiza actividad física de maera regular. Se puede asegurar co u ivel de sigificació de 4 % que la campaña ha mejorado la proporció de clietes de la empresa que realiza la actividad física? Sol.: a: , ; b: Sí Solució Apartado a: El tamaño de muestra es 300 y la proporció muestral ˆp es igual al úmero de elemetos que preseta la respuesta positiva dividido por, es decir ˆp El ivel de cofiaza es 1 α 0.98, de dode 300 α 0.02, α/ , 1 α/ y el valor crítico z α/ El itervalo de cofiaza para la proporció poblacioal es Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

11 Hoja 6: Cotraste de hipótesis I ˆp z α/2 ˆp1 ˆp ˆp1 ˆp , ˆp + z α/ , , Apartado b: Teemos ahora que el tamaño de la uestra es 500 y que la proporció de la muestra es ˆp Paso 1: Establecer H 0 y H 1. Establecemos como hipótesis ula H 0 : p 0.2 p 0, y como hipótesis alterativa, H 1 : p > 0.2. Paso 2: Elegir u estadístico de cotraste. proporció, el estadístico de cotraste adecuado es: Como queremos hacer u cotraste de hipótesis para la Z ˆP p 0 p 01 p 0 N0, 1. Paso 3: Costrucció de la zoa crítica. El cotraste es u cotraste uilateral co u ivel de sigificació de α La regió crítica es z α, +. El valor crítico es z α es tal que P Z z α 1 α Usado la tabla de la Normal, obteemos que z α 1.75 y la regió crítica es 1.75, +. Paso 4: Iformació muestral. E uestro caso, teemos z ˆp p 0 p 01 p Paso 5: Decisió. Se tiee que , + perteece a la regió crítica. Por tato se rechaza H 0 p 0.2 y se acepta H 1 p 0.2 co lo que se puede afirmar que co ese ivel de sigificació se puede afirmar que la campaña publicitaria ha mejorado la proporció de clietes que realiza actividad física. Dpto. EDAN - 30 de octubre de Curso 2017/18

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS)

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 1 Supogamos que ua variable aleatoria X sigue ua ley N(µ; =,9). A partir de ua muestra de tamaño = 1, se obtiee ua media muestral

Más detalles

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU Ejercicios de itervalos de cofiaza e las PAAU 2008 1 1.-El úmero de días de permaecia de los efermos e u hospital sigue ua ley Normal de media µ días y desviació típica 3 días. a)determiar u itervalo de

Más detalles

Estadística Teórica II

Estadística Teórica II tervalos de cofiaza Estadística Teórica NTERVALOS DE CONFANZA Satiago de la Fuete Ferádez 77 tervalos de cofiaza CÁLCULO DE NTERVALOS DE CONFANZA PARA LA MEDA CON DESVACÓN TÍPCA POBLACONAL CONOCDA Y DESCONOCDA.

Más detalles

INTERVALOS DE CONFIANZA

INTERVALOS DE CONFIANZA Gestió Aeroáutica: Estadística Teórica Facultad Ciecias Ecoómicas y Empresariales Departameto de Ecoomía Aplicada Profesor: Satiago de la Fuete Ferádez NTERVALOS DE CONFANZA Gestió Aeroáutica: Estadística

Más detalles

Tema 4. Estimación de parámetros

Tema 4. Estimación de parámetros Estadística y metodología de la ivestigació Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Tema 4. Estimació de parámetros 1. Estimació putual 1 1.1. Estimació de la proporció e la distribució Bi(m, p).......................

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Juio, Ejercicio 4, Opció B Reserva 1, Ejercicio 4, Opció

Más detalles

MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA 1 MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Muestreo. Métodos de muestreo Se llama població al cojuto de idividuos que posee cierta característica. Ua muestra es ua parte de esa població. Muestreo es el proceso

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica,

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica, 1 MAJ04 DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL 1. E u servicio de ateció al cliete, el tiempo de espera hasta recibir ateció es ua variable ormal de media 10 miutos y desviació típica 2 miutos. Se toma muestras

Más detalles

Prueba A = , = [ 7.853, 8.147]

Prueba A = , = [ 7.853, 8.147] PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD CURSO 5-6 - CONVOCATORIA: Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. El peso medio de ua muestra aleatoria de 100 arajas de ua determiada variedad es de 272 g. Se sabe que la desviació típica poblacioal es de 20 g. A u ivel

Más detalles

Para estimar su media poblacional (µ) se toma una muestra de 20 cigarrillos, las medias de la. σ 20

Para estimar su media poblacional (µ) se toma una muestra de 20 cigarrillos, las medias de la. σ 20 Modelo 04. Problema 5A.- (Calificació máxima: putos) El coteido e alquitrá de ua determiada marca de cigarrillos se puede aproximar por ua variable aleatoria co distribució ormal de media µ descoocida

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E.

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. CURSO 8-9 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMATICAS APLICADAS A LAS CC. SS. - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe respoder

Más detalles

PRUEBAS DE HIPOTESIS

PRUEBAS DE HIPOTESIS PRUEBAS DE HIPOTESIS Es posible estimar u parámetro a partir de datos muestrales, bie sea ua estimació putual o u itervalo de cofiaza. Pero: Si mi objetivo o es estimar u parámetro, sio determiar el cumplimieto

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Modelo 2 del 2015 (Soluciones) Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO 2 DEL 2015 OPCIÓN A

IES Fco Ayala de Granada Modelo 2 del 2015 (Soluciones) Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO 2 DEL 2015 OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Modelo del 015 (Solucioes) Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS MODELO DEL 015 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) 1-1 Sea las matrices A = 0 1-1, B = 1 1, C = ( 1),

Más detalles

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos

Más detalles

UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.6 Prueba para diferencia de proporciones

UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.6 Prueba para diferencia de proporciones UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.6 Prueba para diferecia proporcioes E alguos diseños ivestigació, el pla muestral requiere seleccioar dos muestras ipedietes, calcular las proporcioes muestrales y usar

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2001 (Modelo 4) Euciado Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 0-1 2 1 ( putos) Resuelva la siguiete ecuació matricial: A X - 2 B C, siedo A 1 0 1, B -2, C. 1

Más detalles

Distribuciones de probabilidad

Distribuciones de probabilidad Distribucioes de probabilidad 1. Variable aleatoria real: Ejemplo: Ua variable aleatoria X es ua fució que asocia a cada elemeto del espacio muestral E u úmero X: E ú Cosideremos el experimeto aleatorio

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció A Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció B Reserva

Más detalles

Intervalos de confianza para la media

Intervalos de confianza para la media Itervalos de cofiaza para la media Ejercicio º 1.- Las vetas diarias, e euros, e u determiado comercio sigue ua distribució N(950, 200). Calcula la probabilidad de que las vetas diarias e ese comercio:

Más detalles

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo Itervalos de Cofiaza basados e ua muestra. Istituto de Cálculo Dra. Diaa Kelmasky Hay dos razoes por las cuales el itervalo (6.63,.37) tiee mayor logitud que el obteido ateriormete (7.69, 0.3). la variaza

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. EDIA ARITÉTICA. Es la medida más coocida y tambié es llamada promedio se obtiee sumado todos los valores de la muestra o població, dividida etre el total de elemetos que cotiee

Más detalles

Relación de Ejercicios de Contrastes de Hipótesis. Ponencia Andaluza de Matemáticas Aplicadas a las CCSS II del año 2009.

Relación de Ejercicios de Contrastes de Hipótesis. Ponencia Andaluza de Matemáticas Aplicadas a las CCSS II del año 2009. IES Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua Relació de Ejercicios de Cotrastes de Hiótesis. Poecia Adaluza de Matemáticas Alicadas a las CCSS II del año 29. Ejercicio 1. La altura e cm. de

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2002 (Modelo 1) Solución Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2002 (Modelo 1) Solución Germán-Jesús Rubio Luna IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2002 (Modelo 1) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (3 putos) Ua fábrica de muebles dispoe de 600 kg de madera para fabricar librerías de 1 y de 3 estates.

Más detalles

Muestreo. Tipos de muestreo. Inferencia Introducción

Muestreo. Tipos de muestreo. Inferencia Introducción Germá Jesús Rubio Lua Catedrático de Matemáticas del IES Fracisco Ayala Muestreo. Tipos de muestreo. Iferecia Itroducció Nota.- Puede decirse que la Estadística es la ciecia que se preocupa de la recogida

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007)

IES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007) IS Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua INTRVALOS D CONFIANZA PARA PROPORCIONS (007) jercicio 1- Tomada, al azar, ua muestra de 10 estudiates de ua Uiversidad, se ecotró que 54 de ellos

Más detalles

Muestreo e Intervalos de Confianza

Muestreo e Intervalos de Confianza Muestreo e Itervalos de Cofiaza PROBLEMAS DE SELECTIVIDAD RESUELTOS MUESTREO E INTERVALOS DE CONFIANZA 1) E ua població ormal co variaza coocida se ha tomado ua muestra de tamaño 49 y se ha calculado su

Más detalles

Importancia de las medidas de tendencia central.

Importancia de las medidas de tendencia central. UNIDAD 5: UTILICEMOS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Importacia de las medidas de tedecia cetral. Cuado recopilamos ua serie de datos podemos resumirlos utilizado ua tabla de clases y frecuecias. La iformació

Más detalles

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

ESTADÍSTICA INFERENCIAL ESTADÍSTICA INFERENCIAL INTRODUCCIÓN Durate años la estadística se ha dedicado fudametalmete al desarrollo de la Estadística Descriptiva, cuya pricipal labor como hemos visto es recopilar datos, ordearlos,

Más detalles

TEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados

TEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados TEMA 7. ETIMACIÓN 7.1. Itroducció y defiicioes 7.. Estimació putual. Propiedades deseables de los estimadores 7..1. Itroducció y defiicioes 7... Estimadores Isegados 7.3. Estimació por itervalos de cofiaza

Más detalles

Técnicas Cuantitativas II Muestra y Estadísticos Muestrales. TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20

Técnicas Cuantitativas II Muestra y Estadísticos Muestrales. TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20 Técicas Cuatitativas II 2012-2013 Muestra y Estadísticos Muestrales TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20 Ídice Ídice Cocepto de muestra y Alguos ejemplos de variaza de la media Cocepto de muestra

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 211 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció A Reserva 1, Ejercicio 4, Oció A Reserva 2, Ejercicio

Más detalles

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a k modalidades x 1,x,..., x k ; datos i x i Media x = i x Variaza poblacioal σ i = x i (x i x) Variaza muestral S = 1 (x i

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2005 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2005 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 005 (Modelo 3) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO _A ( putos) Dibuje el recito defiido por las siguietes iecuacioes: + y 6; 0 y; / + y/3 ; 0; ( puto) Calcule

Más detalles

14 Intervalos de confianza

14 Intervalos de confianza Solucioario 14 Itervalos de cofiaza ACTIVIDADES INICIALES 14.I. Calcula tal que P z < Z z α α = 0,87. P zα < Z zα = P Z zα P Z < zα = P Z zα 1= 0,87 P Z P Z P Z = 1,87 = 0,935. Buscado e el iterior de

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 005 (Modelo 4) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1 3 (1 puto) Sea las matrices A= 0 1 y B = 1-1 - 0 1 1 De las siguietes operacioes, alguas o se puede

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2011 (Modelo 1) Enunciado Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2011 (Modelo 1) Enunciado Germán-Jesús Rubio Luna IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 011 (Modelo 1) Euciado Germá-Jesús Rubio Lua SOLUCIONES PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD DEL AÑO 010-011 ANDALUCÍA MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II

Más detalles

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA)

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA) I N F R N C I A S T A D Í S T I C A I (INTRVALOS D CONFIANZA) Sea Ω ua població y sobre ella ua variable aleatoria X que sigue ua ley ormal N(µ; ), co media µ descoocida y desviació típica coocida. Co

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 4) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 4) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 004 (Modelo 4) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A ( putos) Sabemos que el precio del kilo de tomates es la mitad que el del kilo de care. Además, el

Más detalles

Sobrantes de 2004 (Septiembre Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

Sobrantes de 2004 (Septiembre Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (3 putos) Ua pastelería elabora dos tipos de trufas, dulces y amargas Cada trufa dulce lleva 20 g de cacao, 20 g de ata y 30 g de azúcar y se vede a 1 euro la uidad Cada trufa amarga

Más detalles

8. INTERVALOS DE CONFIANZA

8. INTERVALOS DE CONFIANZA 8. INTERVALOS DE CONFIANZA Al estimar el valor de u parámetro de la distribució teórica, o se provee iformació sobre la icertidumbre e el resultado. Esa icertidumbre es producida por la dispersió de la

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Septiembre de 2015 (Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Septiembre de 2015 (Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 2015 MODELO 3 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) 8-4 1 2 Sea las matrices A = -1 2, B = 1 2 2-1 -1 2, C = 12 8. -8 4 (0 5 putos) Calcule A 2. (1 7 putos) Resuelva

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los valores observados e la muestra, dividida

Más detalles

Estimación puntual y por intervalos de confianza

Estimación puntual y por intervalos de confianza Ídice 6 Estimació putual y por itervalos de cofiaza 6.1 6.1 Itroducció.......................................... 6.1 6. Estimador........................................... 6. 6.3 Método de costrucció

Más detalles

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza.

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza. Tema 9. Iferecia Estadística. Itervalos de cofiaza. Idice 1. Itroducció.... 2 2. Itervalo de cofiaza para media poblacioal. Tamaño de la muestra.... 2 2.1. Itervalo de cofiaza... 2 2.2. Tamaño de la muestra...

Más detalles

Intervalo de confianza para µ

Intervalo de confianza para µ Itervalo de cofiaza para p y ˆp1 ˆp ˆp1 ˆp ˆp z 1 α/ ; ˆp + z 1 α/, 7.6 ˆp + z 1 α/ ± z 1 α/ 1 + z 1 α/ ˆp1 ˆp + z 1 α/ 4 7.7 siedo ˆp = x/ y z 1 α/ el cuatil 1 α/ de la distribució ormal estádar. El itervalo

Más detalles

EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos

EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos EL CONTRASTE DE HIPOTESIS: Esquemas y ejemplos Ua vez expuesta la lógica de u Cotraste de Hipótesis y tras haber defiido los térmios y coceptos ivolucrados, hay que decir que esa lógica geeral se cocreta

Más detalles

Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos.

Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos. IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 008 (Modelo 6) Germá-Jesús Rubio Lua SELETIVIDAD ANDALUÍA MATEMÁTIAS SS SOBRANTES 008 (MODELO 6) OPIÓN A EJERIIO 1_A (3 putos) Ua empresa produce botellas de leche etera

Más detalles

CÁLCULO Ejercicios Resueltos Semana 1 30 Julio al 3 Agosto 2007

CÁLCULO Ejercicios Resueltos Semana 1 30 Julio al 3 Agosto 2007 CÁLCULO Ejercicios Resueltos Semaa 0 Julio al Agosto 007 Ejercicios Resueltos. Estime el área ecerrada por la curva de ecuació y, el eje X y, para ello, divida el itervalo [0,] e cico partes iguales, y

Más detalles

Hacia la universidad Probabilidad y estadística

Hacia la universidad Probabilidad y estadística Hacia la uiversidad Probabilidad y estadística OPCIÓN. Se laza u dado cargado cuyas caras co úmeros múltiplos de tres tiee triple probabilidad de salir que cada ua de las otras. Halla la probabilidad de

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció B Reserva 1, Ejercicio 4, Opció B Reserva, Ejercicio 4,

Más detalles

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de una variable. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de una variable. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación Matemáticas EJERCICIOS RESUELTOS: Fucioes de ua variable Elea Álvarez Sáiz Dpto. Matemática Aplicada y C. Computació Uiversidad de Catabria Igeiería de Telecomuicació Fudametos Matemáticos I Ejercicios:

Más detalles

Conceptos generales de inferencia estadística. Estimación de parámetros. Intervalos de confianza.

Conceptos generales de inferencia estadística. Estimación de parámetros. Intervalos de confianza. FCEyN - Estadística para Química do. cuat. 006 - Marta García Be Coceptos geerales de iferecia estadística. Estimació de parámetros. Itervalos de cofiaza. Iferecia estadística: Dijimos e la primera clase

Más detalles

LECTURA 04: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES.

LECTURA 04: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA POBLACIONAL. INTERVALOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES. ECTURA 4: INTERVAOS DE CONFIANZA PARA A MEDIA POBACIONA. INTERVAOS DE CONFIANZA ENTRE DOS MEDIAS POBACIONAES. TEMA 8: INTERVAOS DE CONFIANZA: INTRODUCCIÓN Y DEFINICIÓN. INTRODUCCION: Actualmete e debe

Más detalles

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es coocer acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( μ ), la variaza ( ) o la proporció ( p ).

Más detalles

Estimación puntual y por Intervalos de Confianza

Estimación puntual y por Intervalos de Confianza Capítulo 7 Estimació putual y por Itervalos de Cofiaza 7.1. Itroducció Cosideremos ua v.a X co distribució F θ co θ descoocido. E este tema vemos cómo dar ua estimació putual para el parámetro θ y cómo

Más detalles

CAPÍTULO 7: INFERENCIA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS

CAPÍTULO 7: INFERENCIA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS Págia 1 de 13 CAPÍTULO 7: INFERENCIA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS E este capítulo etraremos al fial del ciclo del método cietífico, usado la iformació de la muestra para geeralizar y llegar a coclusioes

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1 0 2

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1 0 2 IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 007 (Modelo 6) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1 0 - Sea las matrices A, B - 1 0 5 (1 5 putos) Calcule B.B t - A.A t (1 5 putos) Halle la matriz

Más detalles

Muestreo sistemático

Muestreo sistemático Capítulo 1 Muestreo sistemático El muestreo sistemático es u tipo de muestreo que es aplicable cuado los elemetos de la població sobre la que se realiza el muestreo está ordeados Este procedimieto de muestreo

Más detalles

Cálculo de límites Criterio de Stolz. Tema 8

Cálculo de límites Criterio de Stolz. Tema 8 Tema 8 Cálculo de límites El presete tema tiee u iterés emietemete práctico, pues vamos a estudiar alguos métodos cocretos para resolver idetermiacioes. Etre ellos destaca el criterio de Stolz, del que

Más detalles

Trabajo Especial Estadística

Trabajo Especial Estadística Estadística Resolució de u Problema Alumas: Arrosio, Florecia García Fracaro, Sofía Victorel, Mariaela FECHA DE ENTREGA: 12 de Mayo de 2012 Resume Este trabajo es ua ivestigació descriptiva, es decir,

Más detalles

INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO MUESTRAL. 1. Una muestra aleatoria de 9 tarrinas de helado proporciona los siguientes pesos en gramos

INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO MUESTRAL. 1. Una muestra aleatoria de 9 tarrinas de helado proporciona los siguientes pesos en gramos 1 INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO MUESTRAL La mayoría de estos problemas ha sido propuestos e exámees de selectividad de los distitos distritos uiversitarios españoles. 1. Ua muestra aleatoria de 9 tarrias

Más detalles

BIOESTADISTICA (55-10536) Estudios de prevalencia (transversales) 1) Características del diseño en un estudio de prevalencia, o transversal.

BIOESTADISTICA (55-10536) Estudios de prevalencia (transversales) 1) Características del diseño en un estudio de prevalencia, o transversal. Departameto de Estadística Uiversidad Carlos III de Madrid BIOESTADISTICA (55-10536) Estudios de prevalecia (trasversales) CONCEPTOS CLAVE 1) Características del diseño e u estudio de prevalecia, o trasversal

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN

INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN 3 INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN Págia 99 REFLEXIONA Y RESUELVE Cuátas caras cabe esperar? Repite el razoamieto aterior para averiguar cuátas caras cabe esperar si lazamos 00 moedas

Más detalles

Ejercicios Tema 4 Inferencia estadística

Ejercicios Tema 4 Inferencia estadística Ejercicios Tema 4 Iferecia estadística 1. Sea X el icremeto de los igresos salariales mesuales producidos e el sector de la idustria agroalimetaria e Navarra. Si X ~ N( 100, 5) Cuál es la probabilidad

Más detalles

UNIDAD 7: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

UNIDAD 7: ESTADÍSTICA INFERENCIAL UNIDAD 7: ESTADÍSTICA INFERENCIAL ÍNDICE DE LA UNIDAD 1.- INTRODUCCIÓN.... 1.- VARIABLES ESTADÍSTICAS. PARÁMETROS... 3.- DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD... 3 3.1.- Distribució Biomial... 4 3..- Distribució

Más detalles

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA: PRUEBA CHI-CUADRADO χ 2

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA: PRUEBA CHI-CUADRADO χ 2 Estadística o Paramétrica ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA: PRUEBA CHI-CUADRADO χ Autores: Jua Fracisco Moge Ivars (jmoje@uoc.edu), Ágel A. Jua Pérez (ajuap@uoc.edu) ESQUEMA DE CONTENIDOS Estadística o Paramétrica

Más detalles

TEST DE HIPÓTESIS. 5.1. Introducción. 5.2. Hipótesis estadísticas

TEST DE HIPÓTESIS. 5.1. Introducción. 5.2. Hipótesis estadísticas Capítulo 5 TEST DE HIPÓTESIS 5.1. Itroducció E este tema trataremos el importate aspecto de la toma de decisioes, referida a decidir si u valor obteido a partir de la muestra es probable que perteezca

Más detalles

Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD. X- μ. f(x) = e para - < x < Z 2. . e para - < z <

Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD. X- μ. f(x) = e para - < x < Z 2. . e para - < z < Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD La distribució ormal: La distribució ormal, campaa de Gauss o, curva ormal, tambié defiida por De Moivre. Características y propiedades: La siguiete fórmula

Más detalles

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS UNIDAD 0 LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS Págia 26 Lazamieto de varios dados CUATRO DADOS La distribució de probabilidades de la suma de cuatro dados es la siguiete: x i 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 4 0 20 35 56 80 04

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN

INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN Págia 98 Cuátas caras cabe esperar? El itervalo característico correspodiete a ua probabilidad del 95% (cosideramos casas raros al 5% de los casos extremos)

Más detalles

PRUEBAS DE HIPÓTESIS

PRUEBAS DE HIPÓTESIS PRUEBAS DE HIPÓTESIS E vez de estimar el valor de u parámetro, a veces se debe decidir si ua afirmació relativa a u parámetro es verdadera o falsa. Vale decir, probar ua hipótesis relativa a u parámetro.

Más detalles

MEDIDAS DE DISPERSIÓN.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN. MEDIDA DE DIPERIÓN. Las medidas de tedecia cetral solamete da ua medida de la localizació del cetro de los datos. Co mucha frecuecia, es igualmete importate describir la forma e que las observacioes está

Más detalles

Capítulo II Estimación de parámetros

Capítulo II Estimación de parámetros Capítulo II Estimació de parámetros Estimació putual de parámetros Explicaremos el tópico de la estimació putual de parámetros, usado el siguiete ejemplo. La Tabla Nº. cotiee iformació de los salarios

Más detalles

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias

Intervalos de Confianza para la diferencia de medias Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 22 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció B Reserva, Ejercicio 4, Oció B Reserva 2, Ejercicio 4,

Más detalles

Qué es la estadística?

Qué es la estadística? Qué es la estadística? La estadística tiee que ver co la recopilació, presetació, aálisis y uso de datos para tomar decisioes y resolver problemas. Qué es la estadística? U agete recibe iformació e forma

Más detalles

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ETADÍTICA 6.. Itroducció 6.. Coceptos básicos 6.3. Muestreo aleatorio simple 6.4. Distribucioes asociadas al muestreo 6.4.. Distribució Chi-Cuadrado 6.4.. Distribució

Más detalles

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

Departamento Administrativo Nacional de Estadística Departameto Admiistrativo acioal de Estadística Direcció de Regulació, Plaeació, Estadarizació y ormalizació -DIRPE- Especificacioes de Coeficiete y Variaza Ecuesta de Cosumo Cultural Julio 008 ESPECIFICACIOES

Más detalles

Teorema del límite central

Teorema del límite central Teorema del límite cetral Carles Rovira Escofet P03/75057/01008 FUOC P03/75057/01008 Teorema del límite cetral Ídice Sesió 1 La distribució de la media muestral... 5 1. Distribució de la media muestral

Más detalles

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 2012 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 2012 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 01 (Septiembre Modelo ) Solució Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SEPTIEMBRE 01 (COMÚN MODELO 3) OPCIÓN A EJERCICIO 1_A ( 5 putos) U empresario

Más detalles

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL.

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL. E estadística, la distribució biomial es ua distribució de probabilidad discreta que mide el úmero de éxitos e ua secuecia de esayos

Más detalles

Estimación puntual y por intervalos

Estimación puntual y por intervalos 0/1/011 Aálisis de datos gestió veteriaria Estimació putual por itervalos Departameto de Producció Aimal Facultad de Veteriaria Uiversidad de Córdoba Córdoba, 30 de Noviembre de 011 Estimació putual por

Más detalles

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Aálisis Exploratorio de Datos Descripció estadística de ua variable. Ejemplos y ejercicios..1 Ejemplos. Ejemplo.1 Se ha medido el grupo saguíeo de

Más detalles

Probabilidad y Estadística. Introducción a la Inferencia Estadística. Raúl D. Katz 2013

Probabilidad y Estadística. Introducción a la Inferencia Estadística. Raúl D. Katz 2013 Probabilidad y Estadística Itroducció a la Iferecia Estadística Raúl D. Katz 013 Ídice 1. Itroducció 3. Muestreo 3.1. Muestras aleatorias simples.................................... 4 3. Iferecia estadística

Más detalles

16 Distribución Muestral de la Proporción

16 Distribución Muestral de la Proporción 16 Distribució Muestral de la Proporció 16.1 INTRODUCCIÓN E el capítulo aterior hemos estudiado cómo se distribuye la variable aleatoria media aritmética de valores idepedietes. A esta distribució la hemos

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0

OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0 IES Fco Ayala de Graada Sobrates 014 (Modelo 1 ) Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SOBRANTES 014 MODELO 1 OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) -5 0-1 -8-1 Sea las matrices B =

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 214 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció B Reserva 2, Ejercicio 4, Oció B Reserva 4, Ejercicio

Más detalles

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS 11 LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS Págia 266 1. Ua gaadería tiee 3 000 vacas. Se quiere extraer ua muestra de 120. Explica cómo se obtiee la muestra: a) Mediate muestreo aleatorio simple. b) Mediate muestreo

Más detalles

Licenciatura en Matemáticas Febrero 2011. x(1 x) θ 1 I [0,1] (x). (1)

Licenciatura en Matemáticas Febrero 2011. x(1 x) θ 1 I [0,1] (x). (1) Estadística I Exame Liceciatura e Matemáticas Febrero 2011 1. Sea X 1,..., X ua muestra aleatoria de ua variable X co distribució Beta de parámetros 2 y θ > 0. Esto último sigifica que la fució de desidad

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E CURSO 1999-2. - CONVOCATORIA: Juio MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 04 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció

Más detalles

Modelos lineales en Biología, 5ª Curso de Ciencias Biológicas Clase 28/10/04. Estimación y estimadores: Distribuciones asociadas al muestreo

Modelos lineales en Biología, 5ª Curso de Ciencias Biológicas Clase 28/10/04. Estimación y estimadores: Distribuciones asociadas al muestreo Modelos lieales e Biología, 5ª Curso de Ciecias Biológicas Clase 8/10/04 Estimació y estimadores: Distribucioes asociadas al muestreo Referecias: Cualquiera de los textos icluidos e la bibliografía recomedada

Más detalles

Muestreo y estimación

Muestreo y estimación Muestreo y estimació BENITO J. GONZÁLEZ RODRÍGUEZ bjglez@ull.es DOMINGO HERNÁNDEZ ABREU dhabreu@ull.es MATEO M. JIMÉNEZ PAIZ mjimeez@ull.es M. ISABEL MARRERO RODRÍGUEZ imarrero@ull.es ALEJANDRO SANABRIA

Más detalles

4 Contrastes del Chi 2 de bondad del ajuste

4 Contrastes del Chi 2 de bondad del ajuste 4 Cotrastes del Chi de bodad del ajuste U cotraste de bodad del ajuste es de la forma o H 0 : P = P 0 frete a H 1 : P P 0 H 0 : P {P θ } θ Θ frete a H 1 : P / {P θ } θ Θ 4.1 Cotraste del χ para modelos

Más detalles

Como se ha podido apreciar en los módulos anteriores, La estadística trata con recolección de datos, su análisis e interpretación.

Como se ha podido apreciar en los módulos anteriores, La estadística trata con recolección de datos, su análisis e interpretación. Uiversidad Técica Federico Sata María Departameto de Matemática Reato Allede Olivares 7. QUINTO MÓDULO 7. Iferecia Estadística Como se ha podido apreciar e los módulos ateriores, La estadística trata co

Más detalles

Problemas de Sucesiones

Problemas de Sucesiones Capítulo Problemas de Sucesioes Problema. Calcular los siguietes ites: l se i e + 3 ii 5 iii l iv + + + Solució: l se i [ escala de iitos se acotada ] 0 acotada 0. e + e ii 5 + [ úmero meor que uo 5 ]

Más detalles

CAPITULO 2. Aritmética Natural

CAPITULO 2. Aritmética Natural CAPITULO Aritmética Natural Itroducció 1 Sumatorias Iducció Matemática Progresioes Teorema del Biomio 1. Coteidos. Itroducció 1) Asumiremos que el cojuto de úmeros reales R, +,, ) es u cuerpo ordeado completo.

Más detalles

ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS.

ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS. La toma de datos es ua de las partes de mayor importacia e el desarrollo de ua ivestigació. Así los datos obteidos mediate u primer proceso recibe el ombre de datos si tratar

Más detalles

Cálculo de límites. 8.1. Criterio de Stolz. Tema 8

Cálculo de límites. 8.1. Criterio de Stolz. Tema 8 Tema 8 Cálculo de límites El presete tema tiee u iterés emietemete práctico, pues vamos a estudiar alguos métodos cocretos para resolver idetermiacioes. Etre ellos destaca el criterio de Stolz, del que

Más detalles