17443457
Descripción
Mapa Mental por Lorena Espinoza, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Lorena Espinoza
hace alrededor de 5 años
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Otros intervalos de
confianza
- Intervalos de confianza para la
diferencia entre dos medias
poblacionales utilizando la
distribución normal
- Formula:
- Cuando se conocen las desviaciones
estándar de las dos poblaciones, el
error estándar de la diferencia entre
dos medias es:
- Cuando no se conocen las desviaciones
estándar de las poblaciones, el error estándar
estimado de la diferencia entre dos medias,
suponiendo que resulta apropiado el uso de la
distribución normal es:
- Cuando no se conocen las desviaciones
estándar de las poblaciones, el error estándar
estimado de la diferencia entre dos medias,
suponiendo que resulta apropiado el uso de la
distribución normal es:
- Cuando se conocen las desviaciones
estándar de las dos poblaciones, el
error estándar de la diferencia entre
dos medias es:
- Formula:
- Distribución de t de student
- Se utiliza la distribución r
cuando:
- No se conocen las
desviaciones estándar de las
poblaciones.
- Las muestras son pequeñas (n
< 30).
- Las poblaciones tienen
distribuciones
aproximadamente normales
- Las poblaciones tienen
distribuciones
aproximadamente normales
- Las muestras son pequeñas (n
< 30).
- No se conocen las
desviaciones estándar de las
poblaciones.
- Se utiliza distribución t para:
- Definir intervalos de
confianza para la diferencia
entre dos medias
- Las varianzas de tas dos
poblaciones (que se
desconocen) son iguales,
- Combinar las dos varianzas
muestrales:
- El error estándar de la
diferencia entre dos medias,
con base en la estimación
combinada de la varianza es:
- El error estándar de la
diferencia entre dos medias,
con base en la estimación
combinada de la varianza es:
- Combinar las dos varianzas
muestrales:
- Las varianzas de tas dos
poblaciones (que se
desconocen) son iguales,
- Definir intervalos de
confianza para la diferencia
entre dos medias
- Se utiliza la distribución r
cuando:
- Intervalos de confianza para la
proporción utilizando la distribución
normal
- Se utiliza la distribución normal para
aproximar la binomial al construir
intervalos de confianza para
proporciones, cuando:
- n ≥ 30, np ≥, np y nq ≥ 5 ( en donde q=
1-p)
- La varianza de la distribución de las
proporciones sirve de base para el error
estándar. Dada una proporción
muestral observada, , el error estimado
de la proporción es:
- Fórmula para el error estándar de la
población que incluye el factor de
corrección por población finita es
- Fórmula para el error estándar de la
población que incluye el factor de
corrección por población finita es
- La varianza de la distribución de las
proporciones sirve de base para el error
estándar. Dada una proporción
muestral observada, , el error estimado
de la proporción es:
- n ≥ 30, np ≥, np y nq ≥ 5 ( en donde q=
1-p)
- Se utiliza la distribución normal para
aproximar la binomial al construir
intervalos de confianza para
proporciones, cuando:
- Determinación del tamaño de la
muestra necesario para estimar la
población
- Hacer una estimación de π, la población
desconocida de la población:
- Si no es posible hacer la estimación de π,
se toma el valor de 0.50 y se utiliza la
siguiente formula:
- Intervalo de confianza para estimar la
diferencia entre las proporciones de dos
poblaciones es:
- Intervalo de confianza para estimar la
diferencia entre las proporciones de dos
poblaciones es:
- Si no es posible hacer la estimación de π,
se toma el valor de 0.50 y se utiliza la
siguiente formula:
- Hacer una estimación de π, la población
desconocida de la población:
- Distribución cuadrada
- Distribución ji cuadrada distinta para
los diferentes valores de n - 1 , que
representan los grados de libertad
(gl)
- La fórmula para construir un
intervalo de confianza par la
varianza de la población es:
- El intervalo de confianza para la
desviación estándar de la población
es:
- El intervalo de confianza para la
desviación estándar de la población
es:
- La fórmula para construir un
intervalo de confianza par la
varianza de la población es:
- Distribución ji cuadrada distinta para
los diferentes valores de n - 1 , que
representan los grados de libertad
(gl)
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