Ejercicios de pruebas de hipotesis

Ejemplos y soluciones de pruebas de hipótesis ppt

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Considere de nuevo el estimador del ejercicio anterior. Está disponible en su entorno como la función Y_tilde(). Se le pide que haga el mismo procedimiento que en el ejercicio anterior. Esta vez, sin embargo, aumente el número de observaciones a extraer de 5 a 1000.
En los dos últimos ejercicios hemos discutido dos formas de realizar una prueba de hipótesis. Estos enfoques son algo engorrosos de aplicar a mano, por lo que R proporciona la función t.test(). t.test() proporciona estadísticas \N(t\), valores \N(p\) e incluso intervalos de confianza (más sobre esto último en ejercicios posteriores). Tenga en cuenta que t.test() utiliza la distribución \(t\) en lugar de la distribución normal, lo cual es importante cuando el tamaño de la muestra es pequeño.

Hoja de trabajo de comprobación de hipótesis con respuestas pdf

Nota para el instructor:  El conjunto de datos utilizado en este ejercicio es gss14_subset_for_classes_STATISTICS_pspp.sav que es un subconjunto de la Encuesta Social General de 2014. Algunas de las variables de la GSS se han recodificado para facilitar su uso y se han creado algunas variables nuevas.    Los datos han sido ponderados según las instrucciones del Centro Nacional de Investigación de Opinión.    Este ejercicio utiliza COMPARE MEANS y el análisis de varianza de una vía para explorar las pruebas de hipótesis.    He preparado dos documentos para ayudarle con el PSPP – «Notas sobre el uso del PSPP» y «Diferencias entre el PSPP y el SPSS» que deberían responder a muchas de sus preguntas sobre el PSPP.  Tiene permiso para utilizar este ejercicio y revisarlo para adaptarlo a sus necesidades.    Por favor, envíe una copia de cualquier revisión al autor. Junto con este ejercicio (como archivos separados) se incluyen notas más detalladas para los instructores y la sintaxis de PSPP necesaria para llevar a cabo el ejercicio.      Por favor, póngase en contacto con el autor para obtener información adicional.
El objetivo de este ejercicio es explorar las pruebas de hipótesis y el análisis de varianza de una vía (a veces abreviado como anova de una vía). El ejercicio también le permite practicar el uso de COMPARE MEANS en PSPP.

Ejemplos de pruebas de hipótesis

Con estos ejercicios esperamos ayudarle a comprender mejor el concepto de que los valores p son variables aleatorias y empezar a sentar las bases para el desarrollo de procedimientos que controlen las tasas de error. Los cálculos para calcular las tasas de error requieren que entendamos el comportamiento aleatorio de los valores p.
Vamos a pedirle que realice algunos cálculos relacionados con la teoría introductoria de la probabilidad. Un concepto particular que necesitas entender es la independencia estadística. También necesitarás saber que la probabilidad de que ocurran dos sucesos aleatorios que son estadísticamente independientes es . Esto es una consecuencia de la fórmula más general $$P(A \mbox{ y } B) = P(A) P(B

Ejercicios de comprobación de hipótesis y soluciones pdf

Jeffrey, de ocho años, estableció un tiempo medio de 16,43 segundos para nadar las 25 yardas estilo libre, con una desviación estándar de 0,8 segundos. Su padre, Frank, pensó que Jeffrey podría nadar las 25 yardas estilo libre más rápido utilizando gafas. Frank le compró a Jeffrey un nuevo par de gafas caras y le cronometró 15 nadas de 25 yardas estilo libre. En los 15 nados, el tiempo medio de Jeffrey fue de 16 segundos. Frank pensó que las gafas ayudaron a Jeffrey a nadar más rápido que los 16,43 segundos. Realice una prueba de hipótesis utilizando un α preestablecido = 0,05.
En este caso hay un reto o una afirmación implícita. Se trata de que las gafas reducirán el tiempo de natación. El efecto de esto es establecer la hipótesis como una prueba de una cola. La afirmación siempre estará en la hipótesis alternativa porque la carga de la prueba siempre recae en la alternativa. Recuerde que la hipótesis nula debe ser derrotada con un alto grado de confianza, en este caso el 95 % de confianza. Así pues, las hipótesis nula y alternativa son:
Nuestro paso 2, establecer el nivel de significación, ya ha sido determinado por el problema, 0,05 para un nivel de significación del 95 %. Merece la pena reflexionar sobre el significado de esta elección. El error de tipo I consiste en concluir que Jeffrey nada las 25 yardas estilo libre, en promedio, en menos de 16,43 segundos cuando, en realidad, nada las 25 yardas estilo libre, en promedio, en 16,43 segundos. (Rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es verdadera.) Para este caso, la única preocupación de un error de tipo I parece ser que el padre de Jeffery puede no apostar por la victoria de su hijo porque no tiene la confianza adecuada en el efecto de las gafas.

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