S1.3 MTA1 estadistica inferencial

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  • ESTADSTICA INFERENCIAL

    Material de Trabajo Autnomo 1

    Prueba de Hiptesis

    Unidad 1

  • Instrucciones

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    2 ESTADSTICA INFERENCIAL

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 3

    Temario

    1. Prueba de hiptesis para dos medias de muestras relacionadas

    2. Prueba de hiptesis para dos proporciones de muestras independientes

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 4

    Prueba de hiptesis para dos medias de muestras relacionadas

  • antes - despus > 0 d > 0 La dieta ser eficaz si antes > despus entonces

    5 ESTADSTICA INFERENCIAL

    Ejemplo 1: La dieta eficaz

    DIETA

    PESO ANTES

    PESO DESPUS Grupo de

    personas

    Donde la diferencia, a la cual llamaremos d, est dada por:

    d = X1-X2

  • Unilateral izquierda Bilateral Unilateral derecha

    H0: 1 2 H0: d 0

    H0: 1 = 2 H0: d = 0

    H0: 1 2 H0: d 0

    H1: 1 < 2 H1: d < 0

    H1: 1 2 H1: d 0

    H1: 1 > 2 H1: d > 0

    6 ESTADSTICA INFERENCIAL

    Pasos para realizar la prueba

    1. Planteamiento de la hiptesis

    2. Nivel de significancia

    Donde d, est dada por: d = X1-X2

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 7

    Supuestos: poblacin normal, dos muestras al azar y relacionadas.

    Pasos para realizar la prueba

    3. Estadstico de prueba

    4. Regiones crticas

    5. Decisin: Rechazar H0 o No rechazar H0

    6. Conclusin

    1~ nd

    c t

    n

    s

    dt sdiferencia las de promedio el es d

    sdiferencia las deestandar desviacin la es ds

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 8

    Desarrollo del ejemplo 1

    1. Planteamiento de la hiptesis

    2. Nivel de significancia: = 0.05

    La dieta es eficaz

    La dieta no es eficaz

    3. Estadstico de prueba: tcal= 4.1942

    tcrit= 1.6766 4. Regiones crticas

    5. Decisin: tcal > tcrit , entonces se rechaza Ho

    6. Conclusin: La dieta fue eficaz

    DespuesAntes

    DespuesAntes

    H

    H

    :

    :

    1

    0

    0:

    0:

    0

    0

    d

    d

    H

    H

  • Cada par de individuos (objetos) es seleccionado aleatoriamente de la poblacin apareada. Ej. Llantas posteriores y delanteras de 20 autos y registrar el nivel de desgaste.

    Otras situaciones de muestras relacionadas

    Cada individuo u objeto es aleatoriamente seleccionado de la poblacin y se le mide un par de variables de inters. Ej. Se seleccionan 20 familias y se registra su gasto mensual ($) en alimentacin y el gasto mensual ($) en vestimenta.

    9 ESTADSTICA INFERENCIAL

  • No olvides que

    Cuando se tienen dos muestras relacionadas, la prueba de hiptesis resultante es para una sola muestra, que son las diferencias. Por lo tanto se tiene que la estadstica de prueba es la t con n-1gl.

    ESTADSTICA INFERENCIAL 10

  • Reflexiona un momento

    Por qu en el problema de la dieta, al tomar el peso antes y despus de la dieta para cada individuo corresponde a muestras relacionadas?

    ESTADSTICA INFERENCIAL 11

  • 12 ESTADSTICA INFERENCIAL

    Prueba de hiptesis para dos proporciones de muestras independientes

  • Mtodo 2: Que la persona llene slo el formulario y lo enve por correo

    Mtodo 1: 100 personas, 12 errores. Mtodo 2: 130 personas, 20 errores.

    El gobierno ha dispuesto dos mtodos para pago de impuestos:

    Mtodo 1: Que la persona se acerque con un recaudador

    ESTADSTICA INFERENCIAL 13

    Se confirmara la sospecha del jefe a un nivel de significancia del 4%?

    Sospecha del jefe: Las personas que utilizan el mtodo 1 producen una menor proporcin de errores que las que utilizan el mtodo 2.

    Muestra:

    Ejemplo 2: pago de impuestos

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 14

    Unilateral izquierda Bilateral Unilateral derecha

    H0: p1 p2 0 H0: p1 p2 = 0 H0: p1 p2 0

    H1: p1 p2 < 0 H1: p1 p2 0 H1: p1 p2 > 0

    21

    21

    11~1~

    nnpp

    ppZc

    1. Planteamiento de la hiptesis

    2. Nivel de significancia

    3. Estadstico de prueba

    Pasos para realizar la prueba

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 15

    Supuestos: muestras grandes, muestras independientes y elegidas al azar.

    21

    21

    21

    2211 ~nn

    xx

    nn

    pnpnp

    Donde:

    4. Regiones crticas

    5. Decisin: Rechazar H0 o No rechazar H0

    6. Conclusin

    Pasos para realizar la prueba

    Proporcin muestral ponderada

  • P1: Proporcin de errores que cometen las personas que son asistidas por un recaudador de impuestos.

    P2: Proporcin de errores que cometen las personas que llenan los formularios solas y las envan por correo.

    =0,04

    ESTADSTICA INFERENCIAL 16

    Desarrollo del ejemplo 2

    H0: P1 - P2 0 H1: P1 - P2 < 0

    1. Planteamiento de la hiptesis

    2. Nivel de significancia:

  • 0,96 0,04

    -1,7507

    Zcrit= -1,7507

    ESTADSTICA INFERENCIAL 17

    Desarrollo del ejemplo 2

    3. Estadstico de prueba

    4. Regiones crticas

    Mtodo 1 Mtodo 2

    Muestra 100 130

    Nmero de errores 12 20

    0,12 0,1538

  • ESTADSTICA INFERENCIAL 18

    Desarrollo del ejemplo 2

    5. Decisin: Como Zcal = -0,7353 > Zcrit= -1,7507 entonces No rechazo Ho

    6. Conclusin: Al nivel de significacin del 4% no es posible concluir que la proporcin de personas que son asistidas por un

    recaudador de impuesto cometan menos errores que las que lo

    hacen solas.

  • Ejercicios

    19 ESTADSTICA INFERENCIAL

  • Problema 1

    A nueve comercializadores de componentes

    para computadora que operan en las principales

    reas de la ciudad, se les pidi los precios de dos

    impresoras parecidas en cuanto a su velocidad y

    calidad. Los resultados de la investigacin se

    encuentran en la hoja Impresoras de la base de

    datos MTA1.xlsx. A un nivel de significacin de

    0,05 es razonable afirmar que, en promedio, la

    impresora Apson es ms barata que la impresora

    Okaydata?

    20 ESTADSTICA INFERENCIAL

    Escribe tu respuesta en la siguiente diapositiva

  • Completa los espacios en blanco

    ESTADSTICA INFERENCIAL 21

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    Es razonable afirmar que, en promedio, la impresora Apson es ms barata que la impresora Okaydata?

    Tcal:

    Tcrit:

    La decisin estadstica es:

  • Solucin

    ESTADSTICA INFERENCIAL 22

    La hiptesis alterna es: H1: D=A-O = D < 0 El valor de la estadstica de prueba es: Tcal= -0.9809 El valor crtico es: Tcrit = -1.8595 La decisin estadstica es: No Rechazar Ho La conclusin es: No se puede afirmar que la impresora

    Apson sea ms barata que Okaydata

    Haz clic en el siguiente link para ver el video

    http://breeze.upc.edu.pe/estinfmta2parte2ex1/

    http://breeze.upc.edu.pe/estinfmta2parte2ex1/

  • Problema 2

    Una compaa hotelera est tratando de decidir si convierte

    ms de sus habitaciones en cuartos para no fumadores. El

    administrador plantea que, si logra tener evidencia al nivel

    de significacin del 2%, que la proporcin de huspedes que

    prefieren cuartos para no fumadores en este ao es mayor con

    respecto al ao pasado, decidir convertir ms de sus

    habitaciones en cuartos para no fumadores.

    23 ESTADSTICA INFERENCIAL

    Para esto selecciona al azar un grupo de huspedes de

    este ao y otro grupo del ao pasado y registra en la hoja

    No Fumadores de la base de datos MTA2.xlsx, la

    preferencia del cliente por cuartos para no fumadores.

    Escribe tu respuesta en la siguiente diapositiva

  • Completa los espacios en blanco

    ESTADSTICA INFERENCIAL 24

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    La compaa hotelera decidir convertir ms de sus habitaciones en cuartos para no fumadores?

    Zcal:

    Zcrit:

    La decisin estadstica es:

  • Solucin

    ESTADSTICA INFERENCIAL 25

    La hiptesis alterna es: H1: pactual - ppasado > 0 El valor de la estadstica de prueba es: Zcal = 2,5163 El valor crtico es: Zcrit = 2,0537 La decisin estadstica es: Rechazar Ho La conclusin es: Existe evidencia estadstica, a nivel de

    significacin de 2%, para concluir que la proporcin de huspedes que prefieren cuartos para no fumadores se ha incrementado con respecto al ao pasado. Por lo tanto debe convertir ms habitaciones a cuartos para no fumadores.

    Haz clic en el siguiente link para ver el video

    http://breeze.upc.edu.pe/estinfmta2parte2ex2/

    http://breeze.upc.edu.pe/estinfmta2parte2ex2/

  • Conclusiones

    Cuando se quiere comparar dos poblaciones con

    distribuciones binomiales, esto es cuando la

    caracterstica a comparar es cualitativa y el inters es

    saber la cantidad de xitos, se debe comparar las

    proporciones de cada una de las poblaciones mediante

    la diferencia de stas.

    Si la diferencia de p1-p2 es mayor que cero, entonces la

    poblacin 1 tiene una mayor proporcin de xitos que la

    poblacin 2. En cambio si es menor que cero, la

    poblacin 1 tiene una menor proporcin de xitos que

    la poblacin 2.

    ESTADSTICA INFERENCIAL 26

  • Si quieres conocer ms

    ESTADSTICA INFERENCIAL 27

    Revisa los captulos 10 y 11 del libro:

    ANDERSON, David R. y otros (2008) Estadstica para Administracin y Economa, pp. 365-443. 10 ed. Mxico D. F.: Cengage Learning Editores.

    Adems puedes practicar resolviendo los ejercicios:

    Ejercicios 25 y 26 pgina 415

    Ejercicios 35 y 36 pgina 422

  • Preguntas

    Si, luego del estudio del MTA, tienes dudas sobre alguno de los temas, ingresa al Aula Virtual y participa en el foro de dudas acadmicas de la unidad.

    28 ESTADSTICA INFERENCIAL

  • Copyright UPC, 2011

    Contina con las actividades propuestas en el Guin del Estudiante.

    Material producido por los docentes del Curso de Estadstica Inferencial - EPE

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