Hipótesis de un muestreo Capitulo 7

Si Ho es realSi Ho es falso Error tipo 1Ningún error Ningún errorError tipo II Errores probando hipótesis Ho se rechaza Ho se acepta

Si Ho es realSi Ho es falso Error Ningún error Ningún errorError ß Errores probando hipótesis Ho se rechaza Ho se acepta

Ejemplo Cantidad de CO 2 en el aire detectado por un alarma 10mg/m 3 mencionado por el manufacturero n = 18 muestreo promedio = mg/m 3 error estandard = 0.24 mg/m 3 ¿Es diferente de 10.00?

El Problema

William Sealy Gosset Guiness Brewer - Cervezero Dublin, Irlandia

Tabla B.3

Tipo de error 1 ¿Cuantos error es aceptable?

Grado de libertad

Cantidad de CO 2 en el aire detectado por un alarma 10mg/m 3 mencionado por el manufacturero n = 18 muestreo promedio = mg/m 3 error estandard = 0.24 mg/m 3 ¿Es diferente de 10.00?

T-test o student’s t-test

“Assumptions” Suposiciones 1. Los datos provienen de una distribución normal 2. El promedio proviene de una distribución normal 3. Los datos fueron recopilado de forma al azar

Non-normal data Porcentaje y proporciones no son normales –Una distribución binomial

Pseudo-replicación Datos no recopilado al azar –Multiples datos de los mismos individuos

Ejercicio Temperatura de un sapo 24.3°, 25.8°, 24.6°, 26.1°, 22.9°, 25.1°, 27.3°, 24.0° Temperatura del ambiente = 24.3 C°

Ho Ha Promedio del muestreo Promedio universal n Alpha Grado de libertad

Ho: La temperatura del ambiente es igual a la temperatura de los sapos Ha: La temperatura del ambiente no es igual a la temperatura de los sapos Promedio del muestreo X = Promedio universal µ = 24.3 N = 8 Alpha = 0.05 Grado de libertad = 7 t = T 0.05,(2),7 = 2.365

Resultado ¿Se acepta o rechaza la Ho?

Pastilla para rebajar “Fatache” Cambios de peso 0.2,-0.5,-1.3,-1.6,-0.7,0.4, -0.1,0.0,-0.6, -1.1,-1.2,-0.8

¿Cual es la Ho? Ho: Ha:

¿Cual es la Ho? Ho: µ ≥ 0 Ha: µ < 0

Ho: µ ≥ 0 Ha: µ < 0 Promedio del muestreo x = Promedio universal µ = 0 n = 12 Alpha = 0.05 Grado de libertad = 11 t = T 0.05,(1),11 =1.796

Resultado ¿Se acepta o rechaza la Ho?

Demostrando variabilidad sobre un Promedio VariablePeso (promedio y SD) Hombres140 lbs ± 5.0 Mujer125 lbs ± 4.5

Tamaño de muestra Cuan grande el tamaño de muestra tiene que ser para tener una precición “X” del estimado del promedio de la pobalción

El tamaño de muestra es dependiente de 1. La diferencia o la precisión del estimado de µ. 2. La variabilidad en la población 3. El nivel de confianza aceptable (0.05, 0,01, 0.001?)

N= 40

Ejercicio Queremos estimar µ con una precisión de 95% con un intervalo de no más de 0,5 kg. Entonces d = 0.25kg, 1-∂ = 0.95 y ∂ = 0.05, y el estimado de la varianza es