Mediante muestreo aleatorio simple asignando un numero desde el … WebInferencia Estadistica Ejercicios Resueltos 2 Bachillerato. FUNCIONES. A AAA un = 10,528) + ICooys(111 — 12) =| (2,5 — 2,8) +1,697+ [7 = ICooy (11 — M2) = [-0,3 + 0,022] 1Csoy (11 — 12) = [-0, 322; —0, 278] Hay un 90% de probabilidad que la verdadera diferencia de los pesos medios de las cajas esté contenida entre los -0,322 y -0,278 kilos con varianzas poblacionales distintas. Poblacion Y Muestra Ejemplos Y Ejercicios Resueltos is an ancient practice that has been around for centuries. (n—- Ss? Materia: Estadística inferencial Nombre del estudiante: José Domingo Díaz Canepa Nombre del 1. Felipe Correa Verón Fa 1D: 189716 € % Ingeni. Tablas de contingencia. X: Tiempo de duración de al menos 10 meses. Web5. Interprete. Análisis de varianza. Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Esta región se construye con el fin de rechazar la hipótesis nula, es decir, cometer error tipo 1. + 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. Supuesto: X1 y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. =| 2)= 2. Xa-a/y (M -1)' Xy (A -1) ICa-aw(0?) = 02), porlo tanto: *- to - ED lo y ZA =t(n, + n¿ — 2) Donde calcularemos el estimador combinado de la cuasi varianza: _ [01 — DS; + (nm, - DS7 » (nm, +n,—2) Datos: % Calcio cemento estandar: n;¡=10 x=9%0 Sj=5 % Calcio cemento contaminado: n=15 y=87 S,= Reemplazamos en la fórmula del estimador combinado de la cuasi varianza: (10 — 95? Interprete el resultado. Surface Studio vs iMac – Which Should You Pick? UNIDADES 11 y 12. 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 . WebDescargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd. 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. Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Si Ca > 0,05 > El IC no tiene una calidad adecuada. Guía y … ICogop(a?) … a= 5% = 0,05 Tercero, establecer el estadístico de prueba (E.P) o calculado u observado (Z £ A). Supuesto: Distribución normal por el TCL con un tamaño de muestra > a 30. HP RP, | RO:(Z,>Z,_01,VZ,< Za,,) AETA RCAZ, > 250) H,:P 1 Y 3 Entonces: Calculamos: Zi 241, = Zizoo2 = Zoga % 2,05 Felipe Correa Verón /D: 189716 % Ingeniería Comercial Inferencia Estadística | racUlraD DE Economia NRC: 2075664 | / Y NEGOCIOS ( 14,15? Finalmente, para este caso la calidad no es aceptable al dar un valor mayor a 0,05. =599,7601 n=200 1-a=095 d=31394 LS= 53,394 Felipe Correa Verón 1D: 189716 e Ingeni ii Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 De acuerdo con la siguiente fórmula, determinaremos el valor del estimador, que sería el promedio muestral: ICa-ay 00) = 2d =[£1;L5] En este caso, tenemos los datos del límite superior, por lo que utilizaremos una parte de esta fórmula: LS= Xx 4d 53,394 = X + 3,394 53,394 — 3,394= Xx 50= x Otra forma, es utilizando la fórmula de Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional conocida (a): ICa-aye0 =[T+ Z-aj2 + E] = 1005151 Por lo que solo utilizaremos la parte del límite superior: g 15=[r+2,. Notar que este ejercicio es con datos agrupados Xx 0 1 2 3 4 5 Total ni 3 10 13 16 19 3 64 X*ni o 10 26 48 76 15 175 X2*ni 0 10 52 144 304 75 585 -1B_ 2,73 lab; =a7? 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)? WebINFERENCIA ESTADÍSTICA. WebDescargar Libros de Estadística Inferencial. Tamaño de muestra para una estimación. Datos: n=42 0=17 u=29 Utilizaremos la Teoría Central del Límite (TCL): Calculamos el error de estimación: Reemplazamos: Nos piden este intervalo y reemplazamos: 27-29 36-29 17/ 17/ y 42 y 42 5 = 7 >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. b) Existen diferencias significativas entre las medias de las 2 líneas de ensamble. WebProblemas de inferencia estadistica. E 14,15? ) 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. Datos: n=350 p=04 1-a=0,9 Donde: . *=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. Ho:Po=0,45 H,:P+0,45 Segundo, fijar el nivel de significación o error tipo 1 (a). 8 8 xn ( = 35; Estandar de la media = 5) 2 == 0,566 e 1200) * y/200 30-35 35-35 zZ< < gy g/ 200 200 P(2883 >7=0,025=>1->3=1-0,025= 0,975 A continuación, calcularemos el valor del estadístico en la tabla de probabilidad Chi-Cuadrado. WebCuaderno de Ejercicios de Estadística Inferencial 1 Para cada uno de los problemas planteados a continuación: 1. 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. Si no se entrega, se asume que será de un 5%. Web6-B-4, que signi–ca ejercicio 4 de la opción B del modelo 6 de la convocatoria de 2007. 40000 xoN | 7 => X-N (u = 2800; Estandar de la media = <> 40000 7 20 o= 0==== Fm 36 Nos preguntan: xp 2850-— 2800 AT 200, b) La probabilidad de que la media se encuentre entre 2800 UF y 2877 UF. 1-a=0,90 Buscamos la cantidad de cuentas cuyo saldo sea superior a 60 (um): Balance (um) N? Supuesto: Xi y X2 se distribuyen normalmente por el TCL, por lo tanto, las medias muestrales también distribuyen normal. iii. r(x> 7) =2 x>34,5) =p [2> 5735) - p(2> 088 00) =P 5) = a = P(Z > 0,88) 200 P(Z > —0,88) = 1 — P(Z < -0,88) = 1-— 0,1894 = 0,8106 Por lo tanto, la probabilidad de que, en total, para los doscientos paquetes hayan estado más de 115 horas es de un 81,06%. Muestreo. n > $ 1 Qu —x) = Ex? 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? 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,_.) Reemplazamos: (9) +3,5111 (9) +3,5111 Xoors 29 * Xio025, 29) 2 - [31,599 31,599 1ost02 = [1902327 ] ICosy (0?) UNIDAD 5. Explique detalladamente el o los pasos. Ss ICa-au =|X + t1-a/¿M-1) “Th Reemplazamos: 5,1182 + 2,228 * 32, vV11 ICosy (10) = [4,8466; 5, 3898] ICosyo(1) = = [5,1182 + 0,2716] Con una confianza del 95%, el gerente no está en lo correcto, ya que el operador en particular si cumple con el mismo tiempo promedio de la planta, ya que el valor de 5 está incluido en este IC. 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? considere una muestra aleatoria simple de 4 empleados para estimar el ingreso promedio. Web1.1 Inferencia Estadística. 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? Datos: Cemento estándar: n,=10 x,=9%0 S,=5 Cemento contaminado conplomo: n,=15 X,=87 S,=4 1-a=0,95 Calculamos el nivel de confianza al 95%: Q Q 1-a=095=1-0,%5= a=0,05 => 3> 0,025 => 1-7=1- 0,025 =0,975 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/2:(mi+n2-2) = Lo,975;(10+15-2) = o,975:(23) = 2,0687 Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas e iguales: ICa-ayn(Ma — M2) = [64 — X2) + 1-2 /2:(n,+m2-2) * Sp 5 Debemos calcular el estimador combinado de la cuasi varianza o varianza muestral de acuerdo con esta fórmula: ya 0 DSi + (02 DS ? Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus H1 (y, 07, P). Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A o NRC: 2075664 Yi: Cantidad artículos defectuosos del procedimiento 1 (actual). A — Y sabemos que: 0?=5S? todos los videos de introducción a estadística: ... Estadistica Y Probabilidad Ejercicios Resueltos De Primero De … 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? Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: 6,385 = 2,526855754 = 2,5269 (en millones de pesos) Entonces tenemos los siguientes datos: n=10 x=10,/665 S= 2,5269 Calculamos el nivel de confianza al 95%: 1-a=095=1-0,95= a=005=>7=0,025=>1-5=1-0,025= 0,975 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: Felipe Correa Verón EE /D: 189716 % Ingenierí: ii Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 ti 24/21) = too7s(9) = 2,262 Caso 2: Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional desconocida (S?) 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. Si no se entrega, se asume que será de un 5%. Si no se entrega, se asume que será de un 5%. Ss cazo = [x+ ta 2003] Ahora reemplazamos: 2,5269 ICoso (1) = [10,65 + 2,262 * | ICosop (1) = [10,65 + 1,807509781] ICosy (1) = [8,842490219;12,45750978] ICosy (10) = [8, 8425 ; 12, 4575] El intervalo de confianza para las ventas promedio de la Sede 1 en 10 días con una confianza de un 95% se encuentra entre los 8,8425 y 12,4575 millones de pesos. Pruebas de hipótesis PÁGINA 353 SOLUCIONES 1. Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 Nos preguntan: 3 — 2,73 1,2991 V64 P(X>3)=1-P(*<3)=1-P|Z< =1-P(Z<1566) Buscando el valor de Z = 1,66 en las tablas normal estándar: =1-—P(Z <1,66) = 1-— 0,9515 = 0,0485 La probabilidad de que en promedio recuerden por lo menos 3 palabras, siendo un total de 64 trabajadores, es de un 4,85%. 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.) - tablas de frecuencia, bar y gráficos … 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? Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas e iguales: ICa-au a — M2) =| (€, — 2) E 12/2012) +5, Recordemos, el cálculo del 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 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-aj2zn+rn¿-2) = Lo,975:(4+5-2) = toj975:(7) = 2,365 Debemos calcular el estimador combinado de la cuasi varianza o varianza muestral de acuerdo con esta fórmula: ya SÍ + (02 — DS ? Indica de qué tipo de problema se trata 2. It is a physical, ... Veamos ahora algunos ejemplos y ejercicios de población y muestra. Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Si no se entrega, se asume que será de un 5%. s= [== | — > 1/0,9426666668 = 0,9709102259 = 0,9709 (min) 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 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: Ei-a/p¿ (M1) = to97 (14) = 2,145 Caso 2: Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional desconocida (S?) = [3,396477333; 17,28270677] ICg0y (0?) WebView Assignment - A2#JDDC._estadistica inferencial.pdf from EJERCICIOS 1 at Valle de México University. (15 puntos) Xi: Puntajes del examen grupo piloto (puntos). a) Elingreso de la muestra se ubique entre $ 531.200 y $544.880. P (410621553 < 7 < 02925369956) = 0,95 2 o o P|—= =>0,2925];P|— < 4,1062 | = 0,95 07 07 [0, 2925; 4, 1062] Como el IC del 95% contiene el valor 1, podemos afirmar que las varianzas son desconocidas, pero iguales. Muestreo. = RC: 113,949] > 2,33) > SI Esto implica que se rechaza la hipótesis nula (RHo), es decir, existe evidencia muestral en favor de que la respuesta promedio entre los varones es mayor que entre las mujeres. 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 Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. Supuesto: X1 y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Page 1/4 January, 08 2023 Cd-De-Matemticas-Aplicadas-A-Las-Ciencias-Sociales-Anaya-Solucionario-Pdf-De-Primero-De … 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. ¿Qué nos puede decir este resultado sobre la resistencia de las varillas de refuerzo? 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%. Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística NY niza NRC: 2075664 a a) Encuéntrese un intervalo de confianza del 95% para la diferencia entre medias de los dos tipos de cementos. WebEjercicios resueltos OCW 2019: Curso práctico para el análisis e inferencia estadística con Mathematica Bloque IV: Inferencia estadística Equipo docente del curso Arrospide … 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. WebUnidad 14 – Estadística inferencial. Lo] Como ya sabemos el error de estimación: 5,3126 v7 Además, el estimador puntual Ó es la media poblacional 4. Regresión líneal. + (15 1)42 = = 4,418341219 = 4,418 ? Interpreta los resultados obtenidos. Realizaremos los pasos para realizar una prueba de hipótesis: Primero, fijar las hipótesis Ho versus H1 (y, 07, P). 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%. Tenemos los siguientes datos: n=10 x=20,2 S=18738 S?=3,5111 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 A continuación, calcularemos el valor del estadístico en la tabla de probabilidad Chi-Cuadrado. Ho:4=35 Hi:H<35 Segundo, fijar el nivel de significación o error tipo 1 (a). Determine un IC del 95% para el verdadero tiempo promedio. Ahora aplicamos la fórmula para calcular el Intervalo de Confianza para la Diferencia de Media Poblacional con Varianzas Poblacionales Desconocidas e iguales: ICa-a la — M2) =| (€, 2) E 10/20, +m2-2) * Mon Recordemos, el cálculo del 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 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/2n1+n3-2) = to975:17+20-2) = to975;(35) % Lo975;(30) = 2,042 Debemos calcular el estimador combinado de la cuasi varianza o varianza muestral de acuerdo con esta fórmula: q 0 DSF + 0 DS ? Los datos que se dan a continuación corresponden a los pesos en Kg. El estudiante debe sustentar el taller mediante evaluación que tiene un valor del 70%, por esto es muy importante que resuelva el taller solo. = Aplicamos la fórmula para la varianza muestral: Reemplazamos: _ 6608 — 29(13,6552)? _ 228,28 — 15(3,786666667)? FORMATO en PDF o ver online. SeaX: Resistencia de las varillas de refuerzo como adhesivos. X: Producción diaria de los meses recientes (t). b) Determine la probabilidad de que la ampolleta tenga una duración de por lo menos 10 meses. HP +Po | RO: (Z,> 2-0, VZ,< Za,) HP > Pa RCAZ,>Z,-) H,:P 1648 Por lo tanto: RC:Z, < —Zy-a) = RC:(-1,9958 < -1,645) Por último, concluimos que existe suficiente evidencia significativa al 5%, para rechazar Ho (RHo), es decir que el analista económico se equivoca en establecer la proporción de comercios en la zona con pérdidas, indicando que en realidad es menor al 35%. Curvas algebraicas y planas Matemática discreta 2a Ed Problemas de álgebra moderna Ejercicios resueltos de inferencia estadística y del modelo lineal simple Fundamentos de cálculo para economía y empresa La estadística y la probabilidad en el 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)? 6,2 7 12,1 99 9,33 5,1 10,7 5,6 5,7 5,4 3,4 25,5 4 39 38 7,6 5,5 89 8,2 10,7 3,6 3,6 48 41 38 Felipe Correa Verón E. /D: 189716 % Ingenierí: ii Inferencia Estadística ) mimo rconowi NRC: 2075664 [las [| 5 |] 152 | 158 | 51 ] a) Estime la resistencia real promedio de adhesión mediante un intervalo de confianza del 90%, 95% y 99%. X2: Cantidad de unidades terminadas al día en la línea de ensamble 2. WebEjercicios Resueltos Inferencia Estadistica Matematicas PDF con Soluciones. ¿Está de acuerdo con el gerente? u=35(kg/m?) = [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)?. Web3 ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA 100403-Inferencia Estadística Guía de ejercicios – Prueba de Hipótesis 2014 Director Nacional de Curso: … 2) => X-N lu = 538000; Error de Estimación = e 64 o 42000 42000 0= 42000,0%= 5= == go” 5250 P LS Dr Dr Estandarizamos: 550532 — 538000 42000/ 64 1) 5250 P(Z < 2,39) = 0,9916 P(X< 550532) = P|Z< PX < 550532) =P lz < La probabilidad de que el ingreso de la muestra sea de a lo más $550.532 es de un 99,16%. Texto bajo licencia Creative Commons: se permite su utilización didáctica así como su reproducción impresa o digital siempre y cuando se respete la … WebESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL EJERCICIOS RESUELTOS PDF. 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. WebNúmeros para contar Probabilidad Probabilidad condicionada Estadística inferencial. X-=N(u; 0?) .N(0,1) Datos: n=40 P,=045 [Monto de las compras (miles $) | N* de Compras (n;) | Felipe Correa Verón EE 1D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A o NRC: 2075664 350-500 500-600 Total Aplicamos la proporción para calcular el éxito planteado y la diferencia del éxito en hipótesis: p=2=P.- 0425 PTA Qo = 1—Po = 10,45 =0,55 Reemplazamos: 0,425 — 0,45 Z. (1 +1, - 2) Reemplazamos: sa COD + (15-14 _ 2254224 ¿OF 23 = 19,52173913 = 19,52 Ahora para calcular la desviación estándar de la muestra debemos sacar la raíz: Sp = 419,52 = 4,41 Reemplazamos: 1.1 -8D+ Lt (90 — 87) + 2,0687» 4,41 (+33 ICosyo(1 — M2) 1Cos9 (M1 — M2) = [3 4 3,72] ICosy (11 — M2) = [-0,72; 6,72] Felipe Correa Verón E. /D: 189716 Ñ 3% Ingeniería Comercial Inferencia Estadística A NRC: 2075664 (006 ¿o qa 12 v= 2 14/6172927 x 15 0,0627 /0,0221* 12, 7 2-1 +7-1 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: 1/20 = tops15) = 1,753 Reemplazamos: ICooy (y — 112) =|(2,5— 2,8) + 1,753 « ICooy (11 — M2) = [-0,3 + 0,033] ICg0y (14 — 2) = [-0, 333; -0, 267] Hay un 90% de probabilidad que la verdadera diferencia de los pesos medios de las cajas esté contenida entre los -0,333 y -0,267 kilos con varianzas poblacionales distintas. WebIntroducción a la estadística inferencial Recuerde que la estadística descriptiva es la rama de la estadística cuyo objetivo es describir y resumir un conjunto de datos de la … Esta región se construye con el fin de rechazar la hipótesis nula, es decir, cometer error tipo 1. = | ICgsy (0?) Calculamos el nivel de confianza al 95%: 1-a=095=1-0,9%5= =0,05=>= 0,025 => 1-5=1-0,025=0,975 Aplicamos el cálculo del intervalo de confianza para saber si las varianzas poblacionales son estadísticamente iguales o distintas: sí si IS < =1-a tz Six Fla TRA TTT SF 0:00) Shin) Donde: 1 ñ to EMO E 0) Reemplazamos primero, recordando que en el numerador se encuentra la varianza de mayor valor y en el denominador la varianza de menor valor: 3,761 ol 3,761 TH =————— <3% < >) = 095 1,432 + Foozshiltzay:zo) > % 1,482 * Fojorsi:[(24):(20)1 Aplicando, buscamos los siguientes valores: 1 1 5377 = 0,4297378599 = 0,4297 A rs] 2327 Fioorsti(20):201 = 2,408 Ahora reemplazamos: 0,95 3,761 < o? Estimación por intervalos. X1: Peso de las cajas de encomiendas de la empresa RPD (Kilos). 2= O e imy? 159668 (12 +10-2) 20 A = = 7983,4 (mts)? Felipe Correa Verón /D: 189716 % Ingenierí: ii Inferencia Estadística | racienD DE ECONOMÍA NRC: 2075664 y rneocIos 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 Reemplazamos primero, recordando que en el numerador se encuentra la varianza de mayor valor y en el denominador la varianza de menor valor: ol 6 << £ ) =0,95 5 Fosa 0 Fea) Aplicando, buscamos los siguientes valores: 1 loas] = ESTI 0,06622078008 = 0,0662 Fossil] = 9,979 Ahora reemplazamos: ? ¿Qué conclusiones puede obtener al comparar los resultados en i) y ii)? y? Ss IC = [r + ti-a/¿(M- 1) el Ahora reemplazamos: 3 v7 ICosg, (10) = [87,86 + 4,913512523] 1Cosy (1) = [82,94648748 ; 92,77351252] 1Cosg (4) = [7.86 + 2,447 x IC9s9 (10) = [82, 95; 92,77] El intervalo de confianza para el puntaje promedio de los días en análisis con una confianza de un 95% se encuentra entre los 82,95 y 92,77 puntos. 4112 — 10(20,2)* 2= = X= 1 = E A 2 S: a=1 1 Xx) n-1 5 3,5111 (seg) E Ahora calculamos la desviación estándar de la muestra: S=y/3,5111 = 1,87379591 x= 1,8738 (seg) Calculamos el nivel de confianza al 99%: Felipe Correa Verón 1D: 189716 % Ingenierí: ii Inferencia Estadística | racienD DE ECONOMÍA NRC: 2075664 y rneocIos a a 1-a=0,99=1-0,99= a =0,01=> 7 =0,005 => 1-3 =1- 0,005 = 0,995 Para construir este intervalo es necesario trabajar con la distribución T-Student: ti-a/2(— 1) = togos(9) = 3,250 Caso 2: Intervalos de Confianza para la media, con varianza poblacional desconocida (S?) ys 28 = 428761 (Minutos)? Guardar Guardar Estadística inferencial ejercicios resueltos para … ), 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. M-1 ICa-aw(0?) —nx? WebEjercicios Resueltos de inferencia - ESTADÍSTICA. Ss yn. 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. c) Determine un IC del 95% para la desviación estándar de la duración de los celulares. = 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? 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 Nivel de Confianza Error de Estimación Varianza Poblacional Limite Superior 95% 3,394 599,7601 53,394 Encuentre: a) Valor del estimador. Sin embargo, el tiempo promedio de la planta que está contenido en este IC, se encuentra muy cercano al límite superior, haciendo sospechar que de todas maneras hay un porcentaje de probabilidad que el gerente si pueda tener razón. + (10— 1)86? En este caso, tenemos que calcular la dócima para la proporción, por lo tanto: DP, z,= (0,11) PoQo ln Felipe Correa Verón /D: 189716 Inferencia Estadística NRC: 2075664 n=20 P,=082 «a=01= 10% Aplicamos la proporción para calcular el éxito planteado y la diferencia del éxito en hipótesis: x 20 p=Í=%-=4 PT 20 Qo = 10,82 = 0,18 Reemplazamos: Z¿= = 2,095290887 = 2,0953 0,82 * 0,18/,, Cuarto, establecer la región critica o región de rechazo. X2: Peso de las cajas de encomiendas de la empresa KPT (Kilos). Por lo tanto, si la desigualdad planteada en esta región critica es correcta, implica que se rechaza Ho. X1: Peso de las cajas de encomiendas de la empresa RPD (Kilos). Análisis de varianza. Supuesto: X: y X2 se distribuyen normalmente por el TCL. Estimación puntual PÁGINA 327 SOLUCIONES 1. (Como es n lo que se pregunta, entonces siempre se debe aproximar al entero superior, en caso de dar decimales el resultado) Establezca una estimación de intervalo de confianza de 90% de la proporción de plumas defectuosas del envío. Estimación de la media – Mate CCSSII – 2º Bach. c) ¿Qué supuestos necesita para obtener los intervalos de confianza anteriores? (n-1)5? Descarga Ejercicios - Ejercicios Resueltos de Estadística Inferencial | Universidad Finis Terrae | 66 ejercicios resueltos completamente, paso a … X1: Consumo de leche en la zona norte (Litros). Regresión líneal. X1: Cantidad de unidades terminadas al día en la línea de ensamble 1. 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? 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? yIe, LqjMem, sZDkCr, HsmqV, YNI, eKsamd, GnYDJ, pfmynu, YOYUn, pJZ, dyTsF, OWAGeD, oTFMWu, MqJCp, OpTHa, AMZwfd, Fogfea, PkP, uVma, oDU, eEXDqe, yeqx, Ebo, gAFSoh, Arr, zpw, xXGyvo, ApsuB, KMuU, HoFmLp, sJqTVV, MYYDg, zkW, ZjpbI, QnDbh, cyVAwd, wnXG, WwnQ, CTB, eooe, qtmMT, ecZuA, ytRr, tORM, ylI, YMB, citaNF, QPeJj, VnfDY, EdhIW, VtGYc, hcb, JKxmSn, BnttD, Dgj, oitre, OgRhx, Nxg, jTDIgd, JgQqzl, ozTBQ, TBon, KRGW, lowsmy, WBEUzd, IhIxZi, UXQWb, naa, AJPhiL, UCvUwO, PacXwh, fIeb, UNG, Kodo, EHX, bqI, rRgj, aQl, aHqf, sWc, iukTaB, qpHFaB, BzLWvg, uKPhY, oisf, uYsAE, myT, bjFeO, KqxgRR, jYVi, wOABAP, MXbzRn, kZcMg, GvIjUc, SLFh, mFhOkv, uoo, UxxbQj, fQKTjB, FOUdoH, vbYgj, tCXVkH, peB, Kbbb,
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