El siguiente video complementa conceptos de la serie de tiempo
martes, 30 de agosto de 2011
Analisis de Regresión múltiple con Minitab
En el siguiente video pueden observar los pasos para realizar el analisis de regresión múltiple con MINITAB...
Analisis de Varianza
Estimados alumnos pueden apoyarse en la guía para utilización del excel para analizar el ANOVA
Analisis Regresión Lineal simple
Estimados alumnos pueden complementar la solucion de problemas de analisis de regresin con excel observando el siguiente video...
domingo, 14 de agosto de 2011
Pruebas de Bondad de Ajuste y aplicaciones Chicuadrado
Estimados alumnos revisen los siguientes videos que les puede servir de ayuda para el analisis de las aplicaciones chicuadrado y pruebas de bondad de ajuste
miércoles, 3 de agosto de 2011
Error Tipo I y Error Tipo II
Error de tipo I:
Es el error que se comete cuando rechazamos la hipótesis nula cuando esta es cierta, decir mediante los cálculos efectuados en la muestra llegamos a la conclusión que la hipotesis no es cierta, cuando en realidad en la población de origen si que es cierta. A la probabilidad de este error se le llama alfa.
Error de tipo II
Es el error que se comete cuando no se rechaza la hipótesis nula cuando esta es falsa, es decir la evidencia de la muestra no hace no rechazar Ho cuando en realidad es falsa. A esta probabilidad se le llama Beta.
En el siguiente video puede ver más detalle:
Es el error que se comete cuando rechazamos la hipótesis nula cuando esta es cierta, decir mediante los cálculos efectuados en la muestra llegamos a la conclusión que la hipotesis no es cierta, cuando en realidad en la población de origen si que es cierta. A la probabilidad de este error se le llama alfa.
Error de tipo II
Es el error que se comete cuando no se rechaza la hipótesis nula cuando esta es falsa, es decir la evidencia de la muestra no hace no rechazar Ho cuando en realidad es falsa. A esta probabilidad se le llama Beta.
En el siguiente video puede ver más detalle:
Hipotesis- Valor p
El valor P (a veces conocido simplemente como la P, p-valor, o bien directamente en inglés p-value) está definido como la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el que realmente se ha obtenido (valor del estadístico calculado), suponiendo que la hipótesis nula es cierta. Es fundamental tener en cuenta que el p-valor está basado en la asunción de la hipótesis de partida (o hipótesis nula).
Interpretación.-
valor-p < Alfa o error tipo I se rechaza Ho
Valor-p > Alfa o error tipo I se acepta Ho.
Se rechaza la hipótesis nula si el valor P asociado al resultado observado es igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0,05 ó 0,01, punto que se llama potencia del contraste.
Es decir, el p-valor nos muestra la probabilidad de haber obtenido el resultado que hemos obtenido si suponemos que la hipótesis nula es cierta. Si el p-valor es inferior a la potencia del contraste nos indica que lo más probable es que la hipótesis de partida sea falsa
En los siguientes videos podemos ver la aplicación mediante asistencia de Sw:
Interpretación.-
valor-p < Alfa o error tipo I se rechaza Ho
Valor-p > Alfa o error tipo I se acepta Ho.
Se rechaza la hipótesis nula si el valor P asociado al resultado observado es igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0,05 ó 0,01, punto que se llama potencia del contraste.
Es decir, el p-valor nos muestra la probabilidad de haber obtenido el resultado que hemos obtenido si suponemos que la hipótesis nula es cierta. Si el p-valor es inferior a la potencia del contraste nos indica que lo más probable es que la hipótesis de partida sea falsa
En los siguientes videos podemos ver la aplicación mediante asistencia de Sw:
Intervalos de Confianza con Minitab
Los siguientes videos les muestra como utilizar el minitab para determinar los intervalos de confianza
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