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DESCRIPCIÓN BREVE

En este documento solo estarán plasmados los ejercicios resueltos que pide el profesor para su respectivas unidades

Morales Pluma Gerardo Instituto Tecnológico de Tijuana

ESTADISTICA INFERENCIAL 1 Capítulo 11 y 13

INSTITUTO TECNOLOGICO DE TIJUANA Ingeniería Industrial Materia: Estadística Inferencial Grupo: 3Z Profesor: Juan Morales Alumno: Morales Pluma Gerardo No. Control: B09210262 Capitulo #11 y #13 Tarea #4 Resolver los ejercicios propuestos

Tijuana B.C a 29 de abril del 2018

Capítulo 11 Bondad de Ajuste y Tablas de Contingencias (Paginas 583-624)

11-2 Bondad de Ajuste Ejercicios (Paginas 593-598) Ejercicio #3 Frecuencias observadas y esperadas Un organizador de bodas selecciona al azar a clientes de algunos años anteriores y registra los meses en que se realizaron los banquetes de bodas. A continuación se presentan los resultados (según datos de The Amazing Almanac). Suponga que desea someter a prueba la afirmación de que las bodas se realizaron en diferentes meses con la misma frecuencia. Describa brevemente lo que representan O y E, y luego calcule los valores de O y E.

R= O representa las frecuencias observadas, que son 5, 8, 7, 9, 13, 17, 11, 10, 10, 12, 8, 10. E representa las frecuencias esperadas, y cada una de las doce frecuencias esperadas es de 10.

Ejercicio #5 Prueba de una máquina tragamonedas El autor compró una máquina tragamonedas (Bally modelo 809) y la probó jugando 1197 veces. Existen 10 categorías de resultados diferentes, incluyendo no ganar, ganar el premio mayor, ganar con tres campanas, etcétera. Al someter a prueba la afirmación de que los resultados observados coinciden con las frecuencias esperadas, el autor obtuvo el estadístico de prueba x 2=8.185. Utilice un nivel de significancia de 0.05 para someter a prueba la afirmación de que los resultados reales coinciden con las frecuencias esperadas. ¿Parece que la máquina tragamonedas funciona correctamente? R= Valor crítico: x2 = 16.919. Valor P > 0.10 (con herramienta tecnológica: 0.516). No existe suficiente evidencia para justificar el rechazo de la afirmación de que los resultados observados coinciden con las frecuencias esperadas. Parece que la máquina tragamonedas funciona tal como se esperaba.

Ejercicio #6 Calificaciones y lugar para sentarse ¿Los estudiantes con calificación “A” (o 10) tienden a sentarse en una zona particular del salón de clases? El autor registró los lugares de los estudiantes que obtuvieron calificaciones de “A”, con estos resultados: 17 se sentaron al frente, 9 se sentaron en medio y 5 se sentaron en la parte posterior del salón. Al someter a prueba la suposición de que los estudiantes con calificación “A” se distribuyen de manera uniforme en todo el salón, el autor obtuvo el estadístico de prueba x 2=7.226. Si se utiliza un nivel de significancia de 0.05, ¿existe suficiente evidencia para sustentar la afirmación de que los estudiantes de calificación “A” no están distribuidos de manera uniforme en la totalidad del salón? Si esto fuera así, ¿significa que usted puede aumentar su probabilidad de obtener una A si se sienta al frente? R= estadístico de prueba: x2=7.22581. Valor critico: 0.3781 valor p 0.10 (con herramienta tecnológica: 0.673). No existe suficiente evidencia para justificar el rechazo de la afirmación de que el género del participante es independiente de la opción elegida como causa del calentamiento global. Parece que los hombres y las mujeres en general coinciden.

Capítulo 13 Estadística No Paramétrica (Paginas 659-712 )

13-2 Prueba del Signo Ejercicios (Paginas 671-673) Ejercicio #1 Prueba no paramétrica El Genetics and IVF Institute realizó un ensayo clínico de sus métodos para seleccionar el género. Cuando se escribió este ejercicio, 172 de 211 bebés nacidos de padres que utilizaron el método YSORT fueron niños. Si se utiliza la prueba del signo, ¿por qué se considera que es una prueba “no paramétrica” o una prueba “de distribución libre”? R= Porque la prueba del signo no requiere que los datos muéstrales provengan de una población con una distribución en particular. Su único requisito es que los datos correspondan a una muestra aleatoria simple. En los ejercicios 5 a 8, suponga que los datos pareados dan por resultado el número dado de signos cuando el valor de la segunda variable se resta del valor correspondiente de la primera variable. Utilice la prueba del signo con un nivel de significancia de 0.05 y someta a prueba la hipótesis nula de que no hay ninguna diferencia.

Ejercicio #5 Signos positivos: 13; signos negativos: 1; empates: 0 (de una prueba preliminar del método MicroSort para la selección del género). n=14