CONTRASTES DE HIPÓTESIS
INTRODUCCIÓN:
En este capítulo, vamos a abordar el Contraste de Hipótesis, que es el tercer y último
gran conjunto de técnicas que se utilizan en la Inferencia Estadística. La situación
general que vamos a considerar es la misma que en los capítulos anteriores:
Disponemos de una muestra aleatoria (X1, . . . ,Xn) de una característica X de una
población. Pensamos que esta característica puede ser adecuadamente modelizada
mediante un modelo de probabilidad con función de masa P(x) (caso discreto) o con
función de densidad f(x) (caso continuo). En cualquiera de los casos, lo único que nos
falta por conocer es el parámetro θ, que es desconocido.
CONTRASTE DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICA:
Técnica estadística que se usa para estudiar si una determinada afirmación acerca de
cierto parámetro poblacional (según el modelo) es confirmada o invalidada por los datos
de una muestra extraída de dicha población.
HIPÓTESIS A CONTRASTAR: LA NULA Y LA ALTERNATIVA:
•Nula (Ho): La que se supone cierta y debe aceptarse salvo prueba en contra. No
debe ser rechazada salvo gran evidencia en contra.
•Alternativa (H1): La que niega la hipótesis nula. No debe ser aceptada sin una
gran evidencia a favor.
RAZONAMENTO BÁSICO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS:
Localizar un suceso que sea muy improbable cuando la Ho se supone cierta si; una vez
extraída una muestra aleatoria acontece dicho suceso, o bien el azar juega una mala
pasada al elegir una muestra muy rara, o bien, como parece más razonable, la Ho es
falsa.
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