Flashcards
GLOSARIO 2
Cards in this deck (18)
- 1Diagrama de dispersión.Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionadas).
- 2Diagrama de dispersión.Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionados).
- 3Regresión lineal simple.Método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio.
- 4Correlación.Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
- 5Errores de mediciónSe define como la diferencia entre el valor medido y el "valor verdadero". Los errores de medición afectan a cualquier instrumento de medición y pueden deberse a distintas causas. Las que se pueden de alguna manera prever, calcular, eliminar mediante calibraciones y compensaciones, se denominan deterministas o sistemáticos y se relacionan con la exactitud de las mediciones.
- 6MuestreoTécnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población.
- 7Tipos de muestreo.1.-Muestreo aleatorio o probabilístico.
a)Muestreo aleatorio simple
b)Muestreo sistemático.
c)Muestreo estratificado.
Muestreo por Conglomerados.
2.-Muestreo no aleatorio o no probabilísticos.
a)Muestreo por cuotas.
b)Muestreo intencional o de conveniencia.
c)Muestreo por bola de nieve.
d)Muestreo discrecional. - 8Teorema de Límite central.indica que, en condiciones muy generales, si Sn es la suma de n variables aleatorias independientes y de varianza no nula pero finita, entonces la función de distribución de Sn «se aproxima bien» a una distribución normal (también llamada distribución gaussiana, curva de Gauss o campana de Gauss). Así pues, el teorema asegura que esto ocurre cuando la suma de estas variables aleatorias e independientes es lo suficientemente grande.
- 9Distribución muestral de la media.Es una distribución de probabilidades de todas las medias posibles de las muestras de algún tamaño que se pueda extraer de poblaciones dadas.
- 10Distribución muestral de una proporción.
- 11EstimaciónEstimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
- 12Estimación puntual.El objetivo de la estimación puntual es aproximar el valor del parámetro desconocido (tiempo medio de ejecución de un algoritmo, altura media de las mujeres de una población, diferencia del resultado medio entre dos tratamientos médicos, proporción de gente que mejora con un tratamiento médico…).
- 13Estimación por intervalo.Consiste en establecer el intervalo de valores donde es más probable se encuentre el parámetro.
- 14Intervalo de confianza para una media.Es una técnica de estimación utilizada en inferencia estadística que permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada probabilidad).
Un intervalo de confianza nos va a permitir calcular dos valores alrededor de una media muestral (uno superior y otro inferior). Estos valores van a acotar un rango dentro del cual, con una determinada probabilidad, se va a localizar el parámetro poblacional. Y sobre dicha muestra, calcular la media - 15Intervalo de confianza para una proporción.Dada una variable aleatoria con distribución Binomial B(n, p), el objetivo es la construcción de un intervalo de confianza para el parámetro p, basada en una observación de la variable que ha dado como valor x. El mismo caso se aplica si estudiamos una Binomial B(1, p) y consideramos el número de veces que ocurre el suceso que define la variable al repetir el experimento n veces en condiciones de independencia.
- 16Prueba de hipótesisUna prueba de hipótesis es una regla que especifica si se puede aceptar o rechazar una afirmación acerca de una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
- 17Errores tipo I y II.El error de tipo I se comete cuando la hipótesis nula es verdadera y, como consecuencia del contraste, se rechaza. error de tipo II se comete cuando la hipótesis nula es falsa y, como consecuencia del contraste se acepta. La probabilidad de cometer Error de tipo I es el nivel de significación α.
- 18Pasos para realizar una Prueba de Hipótesis.Decidir si rechazar o no rechazar la hipótesis nula.
1.-Especificar las hipótesis.
2.-Elegir un nivel de significancia (también denominado alfa o α).
3.-Determinar la potencia y el tamaño de la muestra para la prueba.
4.-Recolectar los datos.
5.-Comparar el valor p de la prueba con el nivel de significancia.
6.-Decidir si rechazar o no rechazar la hipótesis nula.
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- DESCRIPCIÓN DE CADA PALABRA U CONSEPTO
- Created by
- MARIA DEL ROSARIO TOLENTINO CRUZ
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