Métodos no paramétricos

Métodos no paramétricos

1. pruebas de bondad de ajuste ji cuadrado

   • características de la distribución ji
     • nunca es negativo
     • tiene sesgo positivo
     • Hay una familia de distribuciones ji cuadrada
       • Cada vez que cambian los grados de libertad, se forma una nueva distribución
       • A medida que aumentan los grados de libertad, la distribución se aproxima a una distribución normal
   • indicará si un conjunto de frecuencias observadas puede provenir de una distribución normal.
     • Los grados de libertad son k - 1, donde k es el número de categorías.
     • La fórmula para calcular el valor de ji cuadrada es
   • determina si una muestra de observaciones proviene de una población normal.
     • pasos para calcular
       • encontrar la media y la desviación estándar de los datos muestrales
         • Agrupar los datos en una distribución de frecuencia
           • Convertir los límites de clase a valores z
             • Encontrar la frecuencia esperada de distribución normal
               • Calcular el estadístico de bondad de ajuste ji cuadrada
                 • Encontrar la frecuencia esperada de cada celda
                   • Si utiliza la información de la media muestral y la desviación estándar de la muestra de los datos muestrales, los grados de libertad son k - 3
   • Una tabla de contingencia sirve para probar si hay relación entre dos rasgos o características
     • Cada observación se clasifica de acuerdo con dos rasgos
       • frecuencia esperada
       • Los grados de libertad

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