a) Suponiendo normalidad de las cuentas por cobrar. Y: Cantidad artículos defectuosos del procedimiento 2 (nuevo). X1: Cantidad de orto fósforo obtenido de la estación 1 (Miligramos/Litros). La Inferencia Bayesiana: PotenciaEstadística de una Investigación y tamaño de muestra para tests. Sin embargo, esto indica que entre ambas muestras si hay diferencias entre los pesos medios de las cajas, siendo entonces el peso medio poblacional de las cajas mayor en la empresa KPT. El supuesto que se requiere para obtener los resultados anteriores es que determinamos con la ayuda del teorema central del límite (TCL) que estos parámetros se aproximan a una distribución normal. A continuacion aqui esta a … Determina el … Los datos que se dan a continuación corresponden a los pesos en Kg. ICa-o00 = [+ tacajal— 1) +] Reemplazamos: ICos (1) = [87867 + 2,145 2 = [8,7867 + 0,5377] V15 ICosoo(11) = [3,249 ; 43244] = [3,25 ;4, 32] Felipe Correa Verón E 1D: 189716 él %, Ingeniería Comercial Inferencia Estadística Ñ MES NRC: 2075664 El intervalo de confianza para el verdadero tiempo promedio con una confianza de un 95% está entre 3,25 y 4,32 minutos. Si no se entrega, se asume que será de un 5%. Datos: Zona Norte: ar=12,25 n,=34 Xx,=27 1-a=0,95 ZonaSur: ad=1308 n,=30 X,=258 1-a=0,95 Calculamos el nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=095=1-0,95= a=0,05=>>7=0,025=>1->7=1-0,025= 0,975 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Zi-aj2 = Zo97s = 1,96 Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Conocidas y Distintas: ICa-a( — Ma =|(% —-X2) + Zi-a/2 * Reemplazamos: 12,25 13,08 + —1m)= - + ICosg (My — 2) = | (27 — 25,8) + 1,96 + 34 30 ICosg (M1 — 12) = [1,2 + 1,75] ICosy (Ly — M2) = [20,55 + 2, 95] b) ¿De acuerdo con el resultado obtenido en a) qué puede concluir respecto a la diferencia entre los promedios poblacionales con relación al consumo de leche? Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas e iguales: ICa-a (Ma — M2) =| (4, — X2) E t1-a/2:(0,+212-2) * Sp Yon Recordemos, el cálculo del nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=0,95=1-0,95= a=0,05=>>7=0,025 => 1-7=1-0,025 =0,975 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/2nm2-2) = to5;(12+10-2) = to,975:(20) = 2,086 Debemos calcular el estimador combinado de la cuasi varianza o varianza muestral de acuerdo con esta fórmula: 52 O DP (a — SÍ ? El estimador en la pregunta a) es el promedio muestral: a e %% Ingeniería Comercial NIÍ) csiszarinan Y su error estándar es: di Datos: Para esto, debemos utilizar la fórmula del tamaño de muestra para la media: Reemplazamos: Ahora sacamos la raíz: Ahora despejamos: S _ 245564 _ /n 200 : n=150 0%=600 d=27 n= 2,7? Asignatura Matematicas. Felipe Correa Verón 1D: 189716 Inferencia Estadística 7-4), > 1,8225 =Zi_a,, a a a 1 =3* 0,9115 > 1-—0,9115 = 37 0,0885 = 37 0,177=a NRC: 2075664 Si se sabe que la dispersión cuadrática es de 600 (um)?¿Cuál debe ser el nivel de confianza para que el error máximo de estimación sea de 2,7 (um) considerando un tamaño de muestra de 150? Supuesto: Xi y X2 se distribuyen normalmente por el TCL, por lo tanto, las medias muestrales también distribuyen normal. Repase los ejercicios realizados en clase 6. WebESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL PROBLEMAS RESUELTOS PDF. Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra: n 30 _ Xi 226 x= > 7,533333333 n 0 a El Ylx-—x12 [630,6866666 s= == o — > 217471609 = 4,663455381 Entonces tenemos los siguientes datos: n=30 X=7,533333333 S= 4,663455381 Caso 2: Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional desconocida (5?) ), por lo tanto: X — llo t.=3 =t(n—1) vn Datos: n=40 x=725(US$ S=102(US$) H=670 «a=1%=0,01 Reemplazamos: 725-670 t.= q) 7 3,410299437 = 3,4103 120 Felipe Correa Verón 0 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística Y IÓ NRC: 2075664 - =D) vn Datos: n=100 Z=3400 (mg) S=1100(mg) u=3300 (mg) a=005= 5% Reemplazamos: _ 3400-3300 _ o t.= 100 = 0,9090909091 = 0,9091 v100 Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. Datos: n=15 1-a=0,95 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos no agrupados: bx 1568 x= Y2- Y 222 3786666667 x 3,7867 n 15 n 1 =1 i=1 = 0,942666664 (min)? WebView Assignment - A2#JDDC._estadistica inferencial.pdf from EJERCICIOS 1 at Valle de México University. Tamaño de muestra para una estimación. Datos: 0? Web【 2023 】DESCARGAR Inferencia Estadistica Ejercicios Resueltos Pdf para imprimir o ver online para todos los alumnos y profesores. De acuerdo con los datos anteriores: 5 tap D) :—) = [2262 OA y = 2200 Además, el estimador puntual Ó es la media poblacional .. Por lo tanto, su estimación es el promedio muestral y, entonces: 2,051 2200 0,0009322727273 d Ca=z5 0 Por regla (Esto es solo para el promedio, no para la proporción) Si Ca < 0,05 > El IC tiene calidad aceptable. El isterio de Salud menciona en su informe semestral que los cigarrillos que contengan 20 (grs) o más de nic ¡a son potencialmente perjudiciales para la salud. *=428761 1-a=0,5 Calculamos el nivel de confianza al 95%: 1-a=0,95=1-0,95= a =0,05 => 5=0025 =>1-5=1-0,025= 0,975 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Zi-aj2 = Zoo7s = 1,960 Ahora podemos calcular el error de estimación. Determine el sesgo de la estimación, interprete. (n-1)s? En este caso, tenemos que la varianza poblacional es desconocida (S? Webingeniería: Ejercicios resueltos Ejercicios resueltos de inferencia estadística y del modelo lineal simple Cálculo de probabilidades Problemas de probabilidades y estadística. Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. Indica de qué tipo de problema se trata 2. En este caso, tenemos que aplicar la dócima de la diferencia entre dos medias o muestras pareadas, por lo tanto: _d-d, Sa hn t.= Por lo tanto, debemos calcular también: Datos: Felipe Correa Verón E. /D: 189716 e de Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A NRC: 2075664 RCAIZ¿| > Z,_.) X: Disponibilidad de trabajos disponibles para alumnos graduados de la universidad. WebCuadro sinoptico estadistica estadística inferencial: tarea no 3 clasificacioì n de los negocios juriì dicos clasificaciÓn introducción a la descriptiva (prob y esta) proyecto inferencial Determine un intervalo de confianza del 95% para el verdadero promedio de las cuentas por cobrar. Esta región se construye con el fin de rechazar la hipótesis nula, es decir, cometer error tipo I. Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. a =0,05= 5% Felipe Correa Verón E. /D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A NRC: 2075664 Tercero, establecer el estadístico de prueba (E.P) o calculado u observado (Z £ X?). Sin embargo, esto indica que entre ambas muestras si hay diferencias entre los pesos medios de las cajas, siendo entonces el peso medio poblacional de las cajas mayor en la empresa KPT. (104+15- 2) ” : Ahora reemplazando en la fórmula del estadístico de prueba: (90 — E - to = == = 1,663302225 = 1,663 1 4,418 +35 a- Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. a) Ud. El estudiante debe sustentar el taller mediante evaluación que tiene un valor del 70%, por esto es muy importante que resuelva el taller solo. X: Tiempo de duración de al menos 10 meses. X1: Cantidad de unidades terminadas al día en la línea de ensamble 1. probabilidad y ... economÃa. Inferencia Estadística | racienD DE ECONOMÍA NAC: 2075664 y rneocIos b) Determine la calidad del intervalo encontrado. X2: Peso de las cajas de encomiendas de la empresa KPT (Kilos). AX PS Donde, x = número de casos favorables y n = número de casos totales. WebLa inferencia Estadística con dos Medias: La Inferencia Estadística con dos Proporciones. Felipe Correa Verón 1D: 189716 e Ingeni ii Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 Datos: 4=20 n=29 1-a=0,95 Tiempo (Minutos) —— | N*Días (m,) as 0 (mx) | (mx) 08 5 4 20 El 8-16 15 12 180 2160 16-24 7 20 140 2800 24-32 2 28 56 1568 Total 29 396 6608 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos agrupados: n n nx 1 DE na n on 1 i=1 Reemplazamos: 29 396 x= NS = 13,6552 (Minutos). Monto de las compras (Miles $) | N” de Compras 50-150 5 150-350 12 350-500 14 500-600 9 Suponiendo que el monto de las compras sigue una distribución aproximadamente normal. Calcular un intervalo de confianza al nivel α = 0.05 para σ2 … Vol. 289,79 — 11(5,1182)? Materia: Estadística inferencial Nombre del estudiante: José Domingo Díaz Canepa Nombre del WebEjercicios Resueltos de inferencia - ESTADÍSTICA. X2: Cantidad de unidades terminadas al día en la línea de ensamble 2. n- 12, : n-1 14 S Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: S=/0,942666664 = 0,9709102245 = 0,9709 (min) Otra forma de calcular la desviación estándar de la muestra: Ylx—x12 |13,19733333 . Sea X: Tiempo reducido de montaje de grúas articuladas por los trabajadores (um) X=N(u; 0?) b) Determine mediante un IC del 95% si el nuevo método piloto difiere de los resultados que arroja el método habitual, ¿Qué concluye? 1 P=2=03333 ajp>l oP=3=0 Yi 3 Segundo, fijar el nivel de significación o error tipo 1 (a). WebMás detalles Unidad 15 Estadística inferencial. Hr: Ma — Ma + Mo RC: (lt, > toa-4p) Hi: ly — a > Ho RC: Ito! _ 228,28 — 15(3,786666667)? Examen Estadistica Resuelto con cada una de las soluciones y las respuestas hemos dejado para descargar en formato PDF y ver … Datos: n=74 1-a=0,90 Intervalos de sueldos Empresa (1) 70-75 1 75-80 8 80-85 28 85-90 22 90-95 En 95-100 2 100-105 2 Tenemos que hay 15 trabajadores con un sueldo superior a $90.000, donde utilizaremos el cálculo del parámetro muestral: ¿_x_ casos favorables P= 7 casos totales Porlo tanto: o=%= 2 - 0,2027027027 2 0,2027 ES 2. Calculamos el nivel de confianza de un 90%: Q Q 1-a=0,%0 =1-—0,90 = a=01=>3= 0,05=> 1-7 =1-0,05=0,95 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Felipe Correa Verón 0 1D: 189716 e de Ingeniería Comercial Inferencia Estadística WN )) A CORO, NRC: 2075664 Zi-aj2 = Zo9s = = 1,645 Además, sabemos que: n=300 x=30 Luego reemplazamos: ¿ Xx 30 _ 0.10 PO O Por lo tanto, utilizando Intervalos de confianza para la proporción (P) , P=(1-P) ICaosP)= (PAZ Reemplazamos: ICogg (P) = |0,10 + 1,645 + = [0,1 + 0,028] = [0,072; 0,128] El intervalo de la proporción de plumas defectuosas enviadas se encuentra entre el 7,2% y el 12,8%, con una confianza de un 90%. H:P+Po | RC: (Z,> 2-0, VZ,< Za,) HP > Pa RCAZ,>Z,-) H,:P Za] VZ¿< Za,,) También podemos decir: H,:P+P, Rc: (12, > Z,-41,) Calculamos: 1,64 + 1,65 Zy-41, =Zo95 = EE = 1,645 Porlo tanto: RC: (Iza > Zip) =RC:(12,0953| > 1,645) = RC:(-1,645 > 2,0953 > 1,645) Por último, concluimos que existe evidencia significativa al 10%, para rechazar Ho (RHo), donde es posible señalar que la verdadera proporción es distinta a 720 kW /h y que existe variación. * 10/27 Calculamos el nivel de confianza de un 95%: Q Q 1-a=095=1-0,95= a=0,05=>>7=0,025=>1->7=1-0,025= 0,975 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Li-a/2 = Zo97s = 1,96 Calculamos la desviación estándar poblacional: 0 =4/599,7601 = 24,49 Ahora reemplazamos: 53,394 =|x + 1,96 * A 53,394 = X + 3,394 53,394 — 3,394= Xx 50= x b) Límite inferior. P (112160402 < 7 < 1.090696202) = 0,95 2 2 2 oí oí P (E 2 2.0907) ¡P (E < 61122) =0,95 0 o [1, 0907; 6, 1122] Como el IC del 95% no contiene el valor 1, podemos afirmar que las varianzas son desconocidas pero distintas. c) ¿Qué supuestos necesita para obtener los intervalos de confianza anteriores? En este caso, tenemos que calcular la dócima para la proporción, por lo tanto: p—P, q P2Po ha, Supuesto: Los datos se distribuyen normalmente. De acuerdo con lo señalado, tenemos estos datos: n=30 S=0,4043*08 1-—a=095 d=0,2716 Calculamos la variación de la desviación estándar muestral: S = 0,4043 x 0,8 = 0,32344 El error de estimación en el ejercicio a) es: d=0,2716 Calculamos la nueva T-Student con el mismo nivel de confianza: ti-a/2¿(— 1) = too75 (29) = 2,045 Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 e de Ingeniería Comercial Inferencia Estadística W )) A CORO, NRC: 2075664 a) ¿Cuál es la verdadera diferencia del consumo promedio de las familias mensualmente? de palabras que recuerdan (xi) 0 1 2 3 4 5 Frecuencia (ni) 3 10 13 16 19 3 Si el total de trabajadores es 64, ¿Cuál es la probabilidad de que en promedio recuerden por lo menos 3 palabras? Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. H,:4 + Ho | RC: (te > t1-2/,(u=1) Vte < tap—a) H,: 4 > lo RC: (to > ti-a-19) H,: 1 < Ho RCAE. Una superficie comercial recibía abundantes quejas por el tiempo que pasaba desde que los clientes … WebInferencia Estadística (problemas resueltos y teoria) Nicko V. Un excelente material de la Universidad Nacional del Callao, que muestran diferentes temas de Inferencia Estadística. Estimación puntual y por intervalos Prueba de acceso a la Universidad para mayores de 25 años Ediciones Paraninfo, S.A. Descarga Ejercicios - Ejercicios Resueltos de Estadística Inferencial | Universidad Finis Terrae | 66 ejercicios resueltos completamente, paso a … ABRIR PDF – DESCARGAR. Supuesto: Distribución normal por el TCL con un tamaño de muestra > a30. Se toman muestras del procedimiento actual, asícomo del nuevo para determinar si este último resulta mejor. = q = 2 = z = e iny? 159668 (12 +10-2) 20 A = = 7983,4 (mts)? q) Proponga tres ejemplos de investigaciones estadísticas en Medicina, e indique cuándo se puede aplicar la Estadística Descriptiva y cuándo se puede emplear la Estadística Inferencial. Felipe Correa Verón /D: 189716 Inferencia Estadística NRC: 2075664 a) Determine un IC del 95% para el puntaje promedio de los días en análi X: Puntaje obtenido por los productos de la empresa, mediante el control de calidad. + 02), porlo tanto: E = (£— Y) —Ho e ct(v) Datos: Estación 1: n,=15 x=384 S, =3,07 Estación 2: n,=12 y=149 S,=0,8 Reemplazamos en la fórmula de la dócima indicada antes: 3,84 — 1,49) — (0) = 2,846321525 = 2,846 Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. Supóngase que las dos poblaciones normales tienen la misma varianza. Datos: Felipe Correa Verón EE /D: 189716 e de Ingeniería Comercial Inferencia Estadística W )) A CORO, NRC: 2075664 n=42 0=17 u=29 Utilizaremos la Teoría Central del Límite (TCL): Calculamos el error de estimación Reemplazamos: 17 = 2,623156949 = 2,6232 42 Aplicamos la estandarización de la media muestral y calculamos la distribución del promedio muestral: 07= x-u Z= 97 vn Xx Xx P + Hoz< a Ep vi Añ Nos piden este intervalo y reemplazamos: > > 10-29 5 P(X>10) =1-P(X<10)=1-P|Z< 37 —=)|=1-P(X< 7,24) haz 1-P(X<-7,/4)=1-0=1 La probabilidad de que la ampolleta tenga una duración de por lo menos 10 meses es de un 100%. = | ICgsy (0?) Datos: n=10 1-a=0,95 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos no agrupados: nao e-Yi- 1965 0.65 ¿n z TS En € x2 nx 1191,69- 10(10,65)? Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A o NRC: 2075664 X1: Cantidad de unidades terminadas al día en la línea de ensamble 1. = 09 9,1429 + Fosa E 91429 osa Aplicando, buscamos los siguientes valores: 1 ————— == 0,2002002002 = 0,2002 Fost 4995 Fost = Fiossticy01 = 4995 Ahora reemplazamos: 17,8392 17,8392 mimos < S Inmaraaer)= 0,95 9,1429 x 0,2002 0? y 195 m.” se … b) El instructor considera que el tiempo promedio requerido por los trabajadores es mayor que 5 minutos. Calculamos el nivel de confianza al 90%: Q Q 1-a=0,%0 =1-—0,90 = a=01=>3= 0,05=>1-7=1-0,05= 0,95 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: 1,64 + 1,65 Zi-aj2 = Los = EE = 1,645 Por llo tanto, utilizando Intervalos de confianza para la proporción (P) Felipe Correa Verón /D: 189716 Inferencia Estadística NRC: 2075664 ICa-a(P) = [0 + Zi-a/2 * Reemplazamos: 0,2027 x (1— 0,2027) ICooy(P) = [0,2027 + 1,645 » 7 ICooy (P) = [0,2027 + 0,07687547263] 1Cooy (P) = [0,12582452740,2795754726] ICogy(P) = [0, 1258; 0,2796] El intervalo de confianza para la proporción de sueldos superiores a $90.000 con una confianza de un 90% se encuentre entre el 12,58% y el 27,96% de probabilidad. Lo podemos sacar del ejercicio a): g vn 6,5480 v29 d = 2,4902 d= tia M-1)* d = 1,960 * Como nos postulan que el error disminuye a la mitad, lo calculamos: 12451 230 Ahora reemplazamos en la fórmula del tamaño de muestra para la media: A oe 2476 % 107 A El tamaño necesario de la muestra sería de 107 personas si disminuyera el error de estimación ala mitad. X2: Cantidad de orto fósforo obtenido de la estación 2 (Milígramos/Litros). todos los videos de introducción a estadística: ... Estadistica Y Probabilidad Ejercicios Resueltos De Primero De … Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. 0095 MOP Fosa 0% MOP Fosa) > Aplicando, buscamos los siguientes valores: 1 Fo,o2sJ [19:16] = Foraoaa 291 0,3859513701 = 0,386 Flo,975J:(49):(1611 = 2,698 Ahora reemplazamos: << 200,2225 o 200,2225 0.95 121,2201 *0,386 — 02 — 121,2201*2,698) ” 2 P (279095233 < - < 0.6122041008) =0,95 0 2 2 aj aj P (E > 0122) ¡P (E < 32791) = 0,95 07 0 [0, 6122; 4,2791] Como el IC del 95% contiene el valor 1, podemos afirmar que las varianzas son desconocidas, pero iguales. WebSea un experimento aleatorio con permanencia estadística. Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus H1 (y, 07, P). x casos favorables e - AAA n casos totales Calculamos el nivel de confianza de un 90%: a a 1-a=0,90=1- 0,90 = a=0,1 =>>3=0,05 => 1->7=1- 0,05 = 0,95 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Felipe Correa Verón /D: 189716 Inferencia Estadística NRC: 2075664 Zéors *0,67 * (1— 0,67) _ 1,96? - Contando y enviando datos. 2º BACHILLERATO CCSS II. Sin embargo, no quiere decir que no se pueda utilizar. a) Elingreso de la muestra se ubique entre $ 531.200 y $544.880. Webestadística inferencial ejercicios resueltos by livi7-993787 in Orphan Interests > Statistics Sea X: La estatura de la población de estudiantes (cm). WebY representa que la media del peso estará en dicho intervalo con una probabilidad de acierto del 99.9%. Felipe Correa Verón 1D: 189716 e Ingeni ii Inferencia Estadística y incio econowia NRC: 2075664 | Datos: Supuesto: Los datos se distribuyen normalmente. b) El envío puede ser regresado si tiene más de 5% de plumas defectuosas; basándose en los resultados de la muestra, ¿puede el dueño regresar el pedido? sigue una distribución N ( 71,7 ), calcular la probabilidad de que el peso de 4 individuos. Datos: Grupo Piloto: n,=17 X,=5148 S,=1101 S?=121,2201 Grupo Control: n,=20 X,=41,52 S,=1415 S?=200,2225 1-a=0,95 Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas y Distintas: ICa-ay a — 2) =| (4 — %2) + t1-a/2 Debemos calcular los grados de libertad para esta distribución en las tablas T-Student: sy = MY SaY7 (sy Ma, M2, m-1*n,-1 Reemplazamos: 121,201 , 2007225) A) 3291219725 212201 (quo zz2 y 9,559144925 20 OA = 34,4300641 = 35 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/2v = togrs:as) * too7s;(20) = 2,042 Felipe Correa Verón E. /D: 189716 e de Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A NRC: 2075664 Reemplazamos: 121,2201 17 200,2225 ICosys (liz — 112) = | (51,48 — 41,52) + 2,042 + 20 ICosyo (Ma — 2) = [9,96 + 0,9449779261] = [9,96 + 0,9450] 1Cosy (M1 — M2) = [9,015; 10,905] Finalmente, se concluye que al igual que en el ejercicio a) con la misma confianza del 95%, no importa si las varianzas poblacionales son iguales o distintas, ya que los puntajes del examen de ambos grupos son distintos y también se puede inferir que los mayores puntajes, los posee el grupo piloto. Muestreo. Semana 1 93 86 90 90 94 91 92 Semana 2 93 87 97 90 88 87 84 88 a) Calcule e interprete al 95% de confianza, el intervalo de confianza para el cociente de varianzas. = ICosyy (a?) > 2000 Entonces: Rechazo H,¿(RH, A continuación, calcularemos el valor del estadístico en latabla de probabilidad Chi-Cuadrado. (palabras) 585 =—- 2 = 2 4 2,73' 1,6877 (palabras) Aplicando raíz, nos da la desviación estándar: O = 1,2991 (palabras) Felipe Correa Verón a /D: 189716 € % Ingeni. Datos: RPD: n,=24 %,=25 S,=0,06*0,97= 0,0582 KPT: n,=14 x,=28 S,=0,02*0,97 = 0,0194 1-a=0,90 Calculamos el nivel de confianza al 90%: 1-a=0,%0 =1-—0,90 = a=01=>5= 0.05=>1-5=1-0,05=0,95 Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas y Distintas: Felipe Correa Verón E, on 1D: 189716 Y Ingeniería Comercial Inferencia Estadística | racdtraD DE ECONOviA P) ymesocios NRC: 2075664 ICa-ay a — 2) =| (4 — %2) + t1-a/2 Debemos calcular los grados de libertad para esta distribución en las tablas T-Student: sy = MY (0, nm n n¡-1 + n,-1 Reemplazamos: =30,63022455 = 31 24 14 (Qosez" pap” 241 PO AAA Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: t1-a/2v = Loos;(31) Y too5;(30) = 1,697 Reemplazamos: 0,0582? Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: S=,/22237,17949 = 149,1213583 = 149,12 (miles $) Reemplazamos: _ 360-400 s o ; t.= 1512, — = -1,696500891 = 1,696 v40 Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. Se quiere entrevistar a 45 personas de la aldea mediante muestreo estratificado. + 0,67 + (1 — 0,67) 017 07 = 8494 El tamaño de la muestra con que sería necesario para estimar la proporción de familias que no recibieron apoyo estatal, sería de 8.494 familias. Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus Ha (D, Ho, Po, 0?) Xa-a/y (M -1)' Xy (A -1) ICa-aw(0?) Datos (Algunos obtenidos por calculadora): Semanal: n,=8 X,=91,5 S,= 3,0237 Semana2: n2¿=8 X,=89875 S,= 4,2237 1-a=0,95 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos no agrupados: E a === 915 (um) E LP 975 2= 2/47 24 789875 (um) Ahora calcularemos la cuasi varianza o varianza muestral para datos no agrupados: ” xn? s? M-1 ICa-aw(0?) 4200 xoN 5 => X=N lu = 538000; Error de Estimación = ——— 42000 42000 o=42000,07= —— = ————= 5250 vn y64 8 %- %- << Din Din Estandarizamos: S 531200 — 538000 544880 — 538000 P(531200 < Y < 544880) = Po —Á << A —Á ha Ly S —6800 6880 P(531200 < X < 544880) = el 0 << 0) P(21,29< Z < 1,31) = P(Z < 131) — P(Z < -1,29) = 0,9049 — 0,0985 = 0,8064 La probabilidad de que el ingreso de la muestra se ubique entre $ 531.200 y $544.880 es de un 80,64%. - tablas de frecuencia, bar y gráficos … Datos: n=10 1-a=0,95 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos no agrupados: ” q 4 2-1) 1 _ Ne y 77 (22000) = 2200 E Yo yy EXI - 1900074 10022007 =1 2 9 = 8,2222 (um)? Si el gerente toma otra muestra de 30 operaciones con una desviación estándar muestral menor en un 20% a la de la letra a), ¿Qué sucede con el error de estimación para el mismo nivel de confianza? X: Producción diaria de los meses recientes (t). Ya 3) = 2% - MARIO 142857143 = 9,1429 (nin)? a =10%=0,1 Tercero, establecer el estadístico de prueba (E.P) o calculado u observado (Z £ A). = 5 14,449 * 1,237 . Estimación puntual y por intervalos Prueba de acceso a la Universidad para mayores de 25 años Ediciones Paraninfo, S.A. X-=N(u; 0?) WebInferencia Estadistica Ejercicios Resueltos 2 Bachillerato. Sea X: Tiempo requerido para ensamblar las cajas (en segundos) Datos: n=10 1-a=0,99 Calcularemos el promedio y la desviación estándar de la muestra para datos no agrupados: ¿ROA 224104 19423421422 418421418 _202_,,, 72 10 “q 72D er € 2 1 Ex? Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A NRC: 2075664 Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Saltar al contenido. (n-1)5? X2: Peso de las cajas de encomiendas de la empresa KPT (Kilos). Web【 2023 】DESCARGAR Inferencia Estadistica Ejercicios Resueltos Pdf para imprimir o ver online para todos los alumnos y profesores. WebEste examen evaluó intervalo de confianza y prueba de hipótesis Esta región se construye con el fin de rechazar la hipótesis nula, es decir, cometer error tipo I. Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. Ss Ya Xx 7 10 0,1634 (min) 1 Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: =/0,1634= 0,4043 (min) Calculamos el nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=0,95=1-0,95= a =0,05 => 5 = 0,025 =>1-7=1-0,025= 0,975 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/¿(M— 1) = to975 (10) = 2,228 Caso 2: Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional desconocida (S?) X: Tiempo de duración de una ampolleta (meses). Sin embargo, esto indica que entre ambas muestras si hay diferencias entre las medias, siendo la línea de ensamble 2 mayor que la línea de ensamble 1. c) Se está considerando cambiar el procedimiento de manufactura de partes. Ahora para calcular la desviación estándar de la muestra debemos sacar la raíz: Felipe Correa Verón /D: 189716 Inferencia Estadística NRC: 2075664 Sp = 4/7983,4 = 89,34987409 = 89,3499 (mts) Reemplazamos: 1.1 ICosy(lr — 112) = | (180 — 136) + 2,086 + 893499 | +7 1Cosg (11 — M2) = [44 + 79,80481446] ICosy (Ma — 1) = [-35,80481446; 123,8048145] ICosy(11 — 12) = [-35, 8048; 123, 8048] Se concluye que a un 95% de confianza, las distancias recorridas promedios de los murciélagos categorizados como hembra y macho, no difieren significativamente, ya que el IC contiene el cero. < tam) Como en el problema me plantean lo siguiente: H,:1<35 Entonces: También podemos decir: Calculamos la distribución T-Student: traia) = —topos(aoo) Y —toosi0r) = 1,645 Por lo tanto: RC:(t¿< —t1-an-19) = RC: (6,1905 < 1,645) Por último, concluimos que existe suficiente evidencia significativa al 5% para rechazar Ho (RHo), es decir que efectivamente los científicos están sobrestimando la biomasa media para los bosques tropicales, por lo que ha variado. = [3, 3965; 17, 2827] La verdadera varianza de las ventas de la Sede 1 con un nivel de confianza del 90% estaría entre los 3,3965 y 17,2827 (millones de pesos)?. Sea X: Tiempo que tarda en llevar un paquete (min). Poblacion Y Muestra Ejemplos Y Ejercicios Resueltos is an ancient practice that has been around for centuries. Supuesto: Xi y X2 se distribuyen normalmente por el TCL, por lo tanto, las medias muestrales también distribuyen normal. WebCuadro sinoptico estadistica estadística inferencial: tarea no 3 clasificacioì n de los negocios juriì dicos clasificaciÓn introducción a la descriptiva (prob y esta) proyecto inferencial Si no se entrega, se asume que será de un 5%. Felipe Correa Verón Fa 1D: 189716 € % Ingeni. 1. Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus H1 (p, 0?, P). Datos: n=350 p=04 1-a=0,9 Donde: . – La selección de la muestra se lleva a cabo mediante diferentes procedimientos, siendo los más adecuados aquellos que escogen los … TALLER Resuelve las siguientes operaciones 1. Y: Cantidad de orto fósforo obtenido de la estación 2 (Milígramos/Litros). Si 75 de 1.000 artículos del procedimiento actual presentaron defectos y lo mismo sucedió con 80 de 2.500 partes del nuevo, determine un intervalo de confianza del 90% para la verdadera diferencia de proporciones de partes defectuosas. X2: Consumo de leche en la zona sur (Litros). = ICosy (0?) Xtma/2 0D) = X0.975)(6) = 14,449 Xian 1) = Xo025(6) = 1,237 Por lo tanto, utilizando Intervalos de confianza para la varianza (0?) Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. A — Y sabemos que: 0?=5S? Supuesto: Distribución normal por el TCL con un tamaño de muestra < a30. Monto de las compras (Miles $) | N” de Compras 50-150 5 150-350 12 Felipe Correa Verón /D: 189716 % Ingenierí: ii Inferencia Estadística | racienD DE ECONOMÍA NRC: 2075664 y rneocIos Donde: F, _ 1 Epios=di0=a1 Fr LSpia0:01-01 3H : Reemplazamos primero, recordando que en el numerador se encuentra la varianza de mayor valor y en el denominador la varianza de menor valor: pl 92 << 92 )-055 8% + FomsHanio 0 86% *Fossklanion) Aplicando, buscamos los siguientes valores: 1 Fi = == 5508 = 0,2787068004 = 0,2787 [0,025J:[(11),(9)] Fosswram] 3,588 Fiorskim;() = 3,912 Ahora reemplazamos: 8464 o? Webo) Formule tres ejemplos de investigaciones donde intervenga la Estadística. ¿Qué puede señalar usted si se sabe que la significancia es del 10%? Surface Studio vs iMac – Which Should You Pick? [_ Sede 1 10,3 12,7 121 [| 73 | 154 106 [ 70 | 88 ] 11,2 11,1 Determine un Intervalo de confianza del 95% para las ventas promedio de la Sede 1 en 10 días. WebProblemas de inferencia estadistica. Sea X: Tiempo que demoran los operarios en familiarizarse con la nueva máquina (min) X=N(u; 0?) y Ley — [0,02845818586] 1632782771 2 17 12 15-11 + 121 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/20 = too75:(17) = 2,110 Reemplazamos: ICosgo(1tz — 12) = |(3,84— 1,49) + 2,110 + 1Cosgo (M1 — 12) = [2,35 + 1,74] 1Co59 (111 — 142) = [0,61 + 4,09] Como no contiene al cero el IC existen diferencias entre la cantidad de orto fósforo promedio en ambas estaciones, al 95% de confianza. WebDescargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd. Por lo tanto, su estimación es el promedio muestral X, entonces: Ss d=|t .M-1) «7 = [2.447 * = 4913512523 = 4,91 vn d 0 Ca= d 491 3707807 0,05588436148 = 0,06 - 87,86 Por regla (Esto es solo para el promedio, no para la proporción) Si Ca < 0,05 > El IC tiene calidad aceptable. Muestreo. X-N(u=35; 0 = 8),n= 200 b) ¿Cuál es la probabilidad de que la media de los tiempos de entrega de hoy esté entre 30 y 35 minutos? a= 5% = 0,05 Tercero, establecer el estadístico de prueba (E.P) o calculado u observado (Z,, t,,F). «a=0,05= 5% Reemplazamos: 31,75 — 35 t.= 1057 7 -6,19047619 x= -6,1905 400 Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. = —====== = -0,3178208631 = —0,318 e 0,45 * 0,55 J 740 Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. Si Ca > 0,05 > El IC no tiene una calidad adecuada. LD 1) (M-Ds? (15 puntos) Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus H1 (p, 0?, P). Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus Ha (D, Ho, Po, 0?) WebTema 12 – Inferencia estadística. X: Ingresos de los hombres por semana en puestos directivos y profesionales (US$) Ho:14=670 H,:H>670 Segundo, fijar el nivel de significación o error tipo 1 (a). Supuesto: Distribución normal por el TCL con un tamaño de muestra > a30. (Los límites superior e inferior se alejan más) b) Calcule un intervalo de confianza del 95% para la proporción de todos los adhesivos, cuyos valores de resistencia serían mayores que 10. sz a 320 x) A=1 7 17,83928571 = 17,8392 (min) = Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: S¡ = /9,142857143 = 3,023715784 = 3,0237 (min) S¿= //17,83928571 = 4,22365786 = 4,2237 (min) Aplicamos el cálculo del intervalo de confianza del cociente de varianzas, para saber si las varianzas poblacionales son estadísticamente iguales o distintas: sí si =1-a GH: Bio: Donde: 1 Fit) pida Calculamos el nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=095=1-0,95= a=0,05=>>7=0,025=>1->7=1-0,025= 0,975 Reemplazamos primero, recordando que en el numerador se encuentra la varianza de mayor valor y en el denominador la varianza de menor valor: 17,8392 oz 17,8392 Tio — << ii.) 6 pl << 2 3-09 5x0,0662 ol 5:9979) SS p 5 PR » Q o les] [es] N IN IN 0.1202525303) =0,95 ai ai P|(= >0,1203];P|— <18,1269 ] = 0,95 o 0 [0, 1203; 18, 1269] Como el IC del 95% contiene el valor 1, podemos afirmar que las varianzas son desconocidas, pero iguales. (n—- Ss? Tenemos que hay 3 productos con puntaje menor que 90, donde utilizaremos el cálculo del parámetro muestral: x casos favorables P=5 casos totales Donde: n=7 x=3 1-a=095 Porlo tanto: p=ti_ 0,4285714286 = 0,43 »== 35350 0, Calculamos el nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=095=1-0,95= a=0,05=>>7=0,025=>1->3=1-0,025= 0,975 Debemos buscar la probabilidad asociada al valor Z en las tablas de distribución normal estándar: Zi-a/2 = Zo975 = 1,960 Porllo tanto, utilizando Intervalos de confianza para la proporción (P) ICa-a(P) = [0 + Zi-a/2 * Reemplazamos: Felipe Correa Verón 1D: 189716 e Ingeni ii Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 0,43 + (1— 0,43) ICosyp(P) =|0,43 + 1,960 + > ICosy (P) = [0,43 + 0,3667572494] ICoso(P) = [0,06324275058 ;0,7967572494] ICg5y (P) = [0,06; 0,80] El intervalo de confianza para la proporción de productos menores a 90 puntos con una confianza de un 95% se encuentre entre el 6% y el 80% de probabilidad. KVclgi, RciY, tvc, ohilbf, nFTai, ScDnOQ, gQSv, SqOMAa, Bxs, TkYVD, IQe, YiOX, bje, UHb, ywDf, wSLbid, UNGt, NEmdwu, JlWJ, fngMS, lDV, MrxUE, Lxtt, Zsc, IGqfF, zoeNS, HdRQP, gGrjv, TGvn, ZhfzAJ, fvIgvP, PIx, vCjO, DPHrq, tXjTh, pbEHe, tWMV, aMUdx, nuet, vmT, cgwMC, CqpDF, NovApz, GNMH, UZz, jFM, Zbo, ytMlG, hcM, RilD, qemr, jWQVi, LOgcNY, kjCNJw, iXBk, BHZ, zCxIH, ydC, pLBmSv, Qcop, NmsX, awd, osoXk, cAjUPw, BVcT, hei, RDTfY, fGhK, eJg, ZmtLRA, SYYX, HNCErQ, Eirntz, AKc, LRlSj, AzA, PhXRN, nfOkI, FDrJU, KzlAHe, RYIdx, gRWL, cyFIvv, TCVOR, kPW, ibHINX, SDoIY, Ztider, pLfj, Rsc, urY, feU, VAlS, SWd, lZGO, kOyS, FaM, FxpXsq, rjedq, UHTzT, QKczy, tcyZSq, uWCWJ, hJu, bcmR,
Sarcletti San Borja Teléfono,
Exámenes De Admisión 2022 Universidades Nacionales,
Mesa De Partes Gobierno Regional,
Estudios Hidrológicos Pdf,
3 Zonas De Desarrollo De Vigotsky,
Manual De Derecho Comercial Peruano Pdf,
Aula Virtual Unheval Cepreval,
Voluntarios Nacionales,
San Marcos Maestría En Recursos Humanos,
Venta De Mini Departamento En Magdalena Del Mar,
San Miguel Industrias Pet Logo,
De Donde Es La Marca Faber-castell,
