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1 14. Contrastes no paramétricos. Contrastes no paramétricos En la lección anterior nos hemos ocupado de contrastes paramétricos. Determinábamos la plausibilidad.

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1 1 14. Contrastes no paramétricos

2 Contrastes no paramétricos En la lección anterior nos hemos ocupado de contrastes paramétricos. Determinábamos la plausibilidad de ciertas hipótesis sobre los valores de parámetros poblacionales. Los contrastes no paramétricos hacen referencia a la distribución poblacional en su conjunto: (1) Cómo podemos decidir a partir de una muestra si la población sigue (ajusta) a una determinada distribución dada (problema de bondad de ajuste). (2) ¿Estas muestras provienen de poblaciones con la misma distribución? (problema de la homogeneidad). (3) ¿Son independientes o dependientes varias características poblacionales? 2

3 Prueba de bondad de ajuste 2 Supongamos una muestra aleatoria simple de tamaño n. Desconocemos que la distribución de probabilidad f de la población. Contrastaremos la hipótesis: H 0 : f = f 0 y H 1 : f f 0 Es decir: queremos contrastar si la distribución desconocida f de la población es f 0, que conocemos completamente (por ejemplo, una distribución de Poisson determinada). Usaremos la distribución chi-cuadrado para determinar la bondad de ajuste entre las frecuencias observadas de los datos de la muestra, frecuencias muestrales, y las frecuencias esperadas (teóricas) según la distribución que sospechamos es la de la población. 3

4 Procedimiento: (1) Dividimos el dominio completo de la distribución teórica f 0 en k clases o intervalos disjuntos. Calculamos el número de datos esperados, según la distribución teórica a contrastar f 0, que deberían haber caído en cada clase. Para ello basta multiplicar la probabilidad que asigna f 0 a cada clase por n, el tamaño muestral. Hemos de construir las clases de modo que cada una contenga al menos 5 datos muestrales. Tenemos pues: A 1, A 2,...,A k clases con n 1 esp, n 2 esp,...,n k esp datos muestrales en cada clase, donde todos valores tienen que ser mayores o iguales a 5. 4

5 Ejemplo: Durante 200 días se han recogido el número de accidentes de tráfico diarios: Número de accidentes Número de días (1) Creemos que el número de accidentes se distribuye como una Poisson de media 2 (hipótesis nula). Núm. de accidentes N. esperado de días27,06 54,14 54,14 36,08 18,04 10,54 Calculamos los valores esperados a través de la Poisson. Aquí la probabilidad será de 5 a infinito. 5

6 Procedimiento: (2) Ahora construimos las mismas k clases o intervalos disjuntos para los datos muestrales. Tendremos también: A 1, A 2,...,A k clases con n 1, n 2,...,n k datos muestrales en cada clase. Número de accidentes Número de días Número de accidentes Número de días Ajustamos al número de clases que nos determinó la distribución a contrastar. Estos son los datos originales: 6

7 Realizaremos el test de constraste utilizando el estadístico chi-cuadrado siguiente: que sigue una distribución chi-cuadrado con k-1 grados de libertad. En nuestro ejemplo tenemos k = 6 clases. Luego: Frecuencias esperadas Frecuencias muestrales 7

8 Nuestro estimador chi-cuadrado vale: El estimador se distribuye como: Supongamos que queremos: 0.05 En las tablas encontramos: 8

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13 Hipótesis compuesta Primero estimaremos por el método de máxima verosimilitud el valor del parámetro : 13

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15 Duración # bombillas n i x i El valor estimado de será: 15

16 Duración # bombillas n i x i Ahora calculamos las probabilidades esperadas: Aquí la probabilidad será de 500 a infinito. 16

17 Duración # bombillas n i x i Y a partir de ellas podemos calcular los valores esperados de las muestras: 17

18 Como la penúltima categoría da un valor menor que 5, unimos las dos últimas: x i # bombillas n i Duración

19 Nuestro estimador chi-cuadrado vale: El estimador se distribuye como: 0.05 Esta es la diferencia fundamental con el caso anterior. Al número de clases k hay que restarle 1 y el número de parámetros que previamente hemos estimado. En este caso: = 1. 19

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22 Los Borg en Star Trek Inteligencia colectiva

23 El público presente corre los 100 metros lisos. Habrá una mejor marca. Ahora, el promedio, ¿estará por encima o por debajo?

24 La nota media, el salario medio, la altura media,... parece, que en general, promedio es igual a mediocridad. Sin embargo, en la toma de decisiones o en las estimaciones, a veces, el promedio colectivo puede ser excelente.

25 Veamos un ejemplo: ¿Quién quiere ser millonario? Opción de llamada Opción del público Aciertan el 65% de las veces. Aciertan el 90% de las veces.

26 Un experimento clásico de inteligencia de grupo ¿Cuántos caramelos hay en el tarro? La media fue de 143, un error de un 6 por ciento. En el tarro había 153 caramelos. Grupo de 53 estudiantes.

27 Nieves Concostrina 45 años media: 50. Pancracio Celdrán 65 años media: 58. Jose Manuel Sánchez 56 años media: 52. Nieves 69 kilos estimaron 66 kilos Pancracio 69 kilos estimaron 75 kilos Jose Manuel 83 kilos estimaron 82 kilos. Hubo nueve personas que hicieron mejor estimación, en valor absoluto que la media del grupo. Estimar el peso y la edad de tres de nuestros colaboradores solamente por su voz en antena

28 Si sumamos los pesos de Nieves, Pancracio y el comisario, tenemos 221 kilos y la media es 223: ¡sólo 2 kilos de más! Y si sumamos las edades, el resultado es de 166, cuando el grupo estimó 160: 6 años de menos. Tomando así las cosas, nadie en particular se acercó más que la media. Y si nos inventamos los kilo-años, el total sería de 387 kilo-años y el grupo dijo 383: ¡solo 4 kilo-años menos! Estimar el peso y la edad de tres de nuestros colaboradores solamente por su voz en antena

29 En cierto modo, cada miembro del colectivo contribuye con información fetén + error, y en el promedio, los errores se compensan. De modo que, dadas las circunstancias adecuadas, los grupos manifiestan una inteligencia notable, con frecuencia superando a sus miembros más inteligentes o informados.

30 ¿Se está usando este conocimiento para mejorar los resultados en alguna actividad? Todos conocemos los sondeos de intención de voto a pie de urna. A partir de esa muestra se hace una predicción del resultado de las elecciones. Existe una alternativa que utiliza la sabiduría colectiva: consiste en preguntar a un conjunto de personas, no qué van a votar, sino que predigan qué votará el conjunto del país. En Internet pueden encontrar los resultados de algunos experimentos. Tienen que buscar por IEM, Iowa Electronic Markets. Y comprobarán que sorprendentemente las predicciones del colectivo son mejores que las clásicas encuestas.

31 ¿Existirá algo así como creatividad artística colectiva? Karaoke

32 Experto en cocina marítima de los No me pises que llevo chanclas. ¿Existirá algo así como creatividad artística colectiva? Karaoke

33 Pablo Sergio Ana Grupo

34 A C B... con Kevin McCourt (1) Cuadros colectivos (2) Relatos colectivos

35 Prueba de homogeneidad Supongamos que disponemos de los datos de m muestras aleatorias y deseamos saber si podemos decidir si provienen de la misma distribución poblacional. Tamaño total de todas las muestras. Tamaño de la muestra m. Nuevamente hemos de dividir el conjunto de observaciones en k clases: A 1, A 2,...,A k clases determinadas por los valores esperados (en cada clase, todos valores mayores o iguales a 5). Pero ahora lo haremos m veces. 35

36 El estadístico de contraste será ahora: Frecuencia muestral de la clase j de la muestra i Número total de elementos de la muestra i Suma de las frecuencias muestrales de todas las clases número i El estadístico seguirá una distribución chi-cuadrado de (m-1)(k-1) grados de libertad. 36

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38 Prueba de independencia Supongamos que de n elementos de una población se han observado dos características X e Y. Es decir: disponemos de los datos de una muestra aleatoria simple bidimensional: Deseamos contrastar si las características poblacionales X e Y son independientes o no. Nuevamente hemos de dividir el conjunto de observaciones en k clases: A 1, A 2,...,A k clases determinadas por los valores esperados de X y en r clases: B 1, B 2,...,b r para Y. (De nuevo en cada clase, todos valores mayores o iguales a 5) 38

39 El estadístico de contraste será ahora: Frecuencia muestral de la clase (i, j) (X,Y). Número total de elementos de la clase j de Y con el resto de clases de X Número total de elementos de la clase i de X con el resto de clases de Y El estadístico seguirá una distribución chi-cuadrado de (k-1)(r-1) grados de libertad. 39

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41 Contraste de Kolmogorov-Smirnov El contraste K-S de bondad de ajuste es válido solo para distribuciones continuas. (1) Se ordenan los n valores muestrales: (2) Se calcula la distribución empírica de la muestra: 41

42 Se calcula la discrepancia máxima, que será el estimador que usaremos, entre la función de distribución empírica que acabamos de calcular y la distribución teórica F 0 que estamos contrastando: cuya distribución es conocida y tenemos tabulada según los valores de n. 42

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57 CONTRASTE DE HIPOTESIS Media: Normalidad (ó n>30): t-test No normalidad y n<30: realizamos contrastes no-paramétricos sobre la mediana: test de los signos, test de los rangos con signo (requiere simetría) Desv. Típica ó varianza: Test chi-cuadrado: requiere normalidad Mediana: Test de los signos, test de los rangos signados (requiere simetría) Igualdad de varianzas: F-test: requiere normalidad en ambas poblaciones.

58 Igualdad de medias/medianas: Muestras normales e Independientes (ó n>30): ¿Son iguales las varianzas? (intervalo para el cociente de varianzas ó F-test) SINO Muestras normales, Datos pareados: ¿Es normal la variable D (diferencia) (ó n>30)? CONTRASTE DE HIPOTESIS (en ambos casos, t-test) SI: t-test sobre D NO: test de los signos ó rangos signados para ver si la mediana de D es 0 Alguna variable no es normal y n<30: contrastamos la igualdad de las medianas (test de Mann- Whitney)

59 CONTRASTE DE HIPOTESIS Igualdad de distribuciones: Test de Kolmogorov-Smirnov Bondad de ajuste: Test de la chi-cuadrado (ojo, frec. esp. >5, número suficiente de datos); en el caso de normalidad, tests de normalidad. Independencia entre variables: Test chi-cuadrado (ojo, frec. esp.>5). Otros tests (no paramétricos):


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