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Description
Flashcards by Diana Arriaga, updated more than 1 year ago
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Created by Diana Arriaga
over 4 years ago
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| Question | Answer |
| El contraste bilateral (o de dos colas) se utiliza cuando la Hipótesis Alternativa asigna al parámetro cualquier valor diferente al establecido en la Hipótesis Nula. | Contraste bilateral |
| El contraste unilateral sitúa la región de rechazo en uno de los dos extremos (colas) de la distribución muestral. El contraste bilateral (o de dos colas) se utiliza cuando la Hipótesis Alternativa asigna al parámetro cualquier valor diferente al establecido en la Hipótesis Nula. | Contraste Unilateral |
| H1 se llama hipótesis alternativa y es lo que sospechamos que va a ser cierto (suele llevar los signos distinto, mayor y menor) |
H1 Hipótesis Alternativa
Image:
H1 (binary/octet-stream)
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| La hipótesis estadística es la suposición que se realiza acerca de las características de una población. Es utilizada para verificarla o rechazarla tras realizar el estudio estadístico pertinente. | Hipótesis Estadística |
| H0 se llama hipótesis nula y es lo contrario de lo que sospechamos que va a ocurrir (suele llevar los signos igual, mayor o igual y menor o igual) |
H0 Hipótesis Nula
Image:
Ho (binary/octet-stream)
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| El nivel de confianza es la probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza. 1-α Nivel de confianza (No rechazar H0) |
Nivel de confianza
Image:
X (binary/octet-stream)
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| En pocas palabras, se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o falso positivo). |
Nivel de Significancia
Image:
Xx (binary/octet-stream)
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| Se denomina región crítica a los valores de prueba que rechazan la hipótesis nula. El área de la región crítica es igual al tamaño del error de tipo I. |
Región Crítica
Image:
Xxx (binary/octet-stream)
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| Cuando usted realiza una prueba de hipótesis, puede cometer dos tipos de error: tipo I y tipo II. Los riesgos de estos dos errores están inversamente relacionados y se determinan según el nivel de significancia y la potencia de la prueba. |
Tipos de error
Image:
Xxxx (binary/octet-stream)
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| El error de tipo I, también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nul, siendo esta verdadera en la población. | Tipo I |
| El error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. | Tipo II |
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