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Pema %: CON CRASTI » | DE HIPÓTESIS NO PAR Hi COMETA F ! mda 1 AMI RICOS 1147 . IC ATuUE! á '] o 12 í ! ; , lratan if" : nedida 21 "Y (Gir iriba 1n di POSH MOM «(% 4 marntid á 6.- El les de Kolmouor: pl ” Ara o ¿ 4 ' s y ; a C dd e E p y pi f i A xi encia de le € 1dizar C Stadísticamente la -OmMpara ¡ECcCuencias teór AS EST 0 2] .n 1 len L "Cra C sl re hs os va ones A Compara las funciones de Ai + y (Hips dá ad * Córcanas en el tiempo o dErcanas C) Mide el ajuste de la muestra tenrasenta a y cla Jr - c S A MEPrESCiiLada En par $ Todas a A. dAstraibución que genera los de en dl) E s1 dos muestras o sub Proa , VCDEBCITVACcIiones e. : A0S5 Cmpírnc , oblació - RIIIE ULaS MaAEpEn: probabilidad Mes generadas por el misn ] pop O €Xpcrimentales Pp n continua. sino modelo d Pa E c distribució > e n - - e | | de ES a Contraste de Y 1Eoxon: 10205 COP Far ” PA - , om ara “mm y As es de independencia tratan de: b) € pe Irecuencias teóricas esperadas con frecuen: e: Ompara las funciones de Aistribución tebrica e pla, Cc) Mide el ajuste e S / ajuste de la muestra representada en var PA, Le pal e! Dr NA mn a) Hipótesis sobre medidas as de posicid e ; digiribu y posición o cuantiles para localizar estadíst; | adí as : sticamente la (5) Comprueba Si A0S Muestras o submuestras indenendientes : d 1 a CAisSstencia - > Ap pidan rd población continua. E h e 4d mfuencia o . Í e d « m 5 a a fp > ” el espacio tra Observaciones cercanas en el ticmpo O cercan . as en Cc) Hipótesis sobre la d dl E E d org | cda pe poe ¡bución que genera los datos empíricos o experi 1 E a SINO y Wilks: : Ce a HOSCITVaciones generad as por el mí p menta =S pare tecuencias teóricas esperadas con frecuencias dbtemda probabilidad. smo modelo de distribución de 0) Compara las funciones de distribución teónea y empiñica Mide el ajuste de la muestra representada en papel . p pa AI A) Comprueba sí dos muestras o submuestras ATTE SDE Pa ea pr ea wi E 3.- Los contraste | Os contrastes de homogeneidad tratan de: Seo O: ¿ANA 9 a) Hipótesis sobre medida Aa . SiS : . s de posición o cuantiles para locali íst a Rp izar estad distribución. isticamente la 9.- El contraste chi-cuadrado de Pearson: b) La existencia de influenci | | a) Sólo aplicable si función poblac e Ásox ¡7 ste 1 ncia e : ' nm poblacional se Supone discreta. el espacio. y entre observaciones cercanas en el tiempo o cercanas en b) Sólo aplicable si función poblacional se ome a ) Hinótesis ve CERA ¿ ? e : EN ' A Sólo aplicable sí función poblacional se supone Normal. _£) Hipótesis sobre la distribu E EU / d : y .. ¿je y ibución que genera los datos CHapitioos o experimentales. E bs. (Y) Aplicable si función poblacional es discreta o continua, ] d) odas las observaciones son generadas por el mismo modelo de distribución de y $ . ES A probabilidad. E ¿A 10.- El Test de Kolmogorov-Smirmov” | a, + MEA A) Sólo aplicable si función poblacional se supone discreta, 4 - Los contrastes de localización de ajuste tratan de: A e Sólo aplicable si función poblacional se supone conunua. a) Hipótesis sobre medidas de posición o cuantiles para localizar estadísticamente la “y, Ce A ey A Si a OS | E a dE plicable si función poblacional es Qiscrera O CONUNNA. distribución. EA - : 1 el tiempo o cercanas; en ! : b) La existencia de influencia entre observaciones cercanas e p o 11.- La hipótesis mula en el contraste cii-cuadrado de Pearson es: A a) Los datos muestrales no proceden del modelo teórico planieado. el espacio. | e dle A: c) Hipótesis sobre la d istribución que genera Jos datos empíricos 0 xp O by Los datos muestrales no se sabe de dónde proceden. d) Todas las observaciones generadas por el mismo modelo de al Sig CN , EE ON oy Los datos muestrales proceden del modelo Normal. y pes A tes proceden del modelo teórico planicado. 6 ; : | Le | pe | ha ti: 12.- Para aplicar correctamente el contrasia chi-cuadcado de Pearson es DELLSANO, 5.- El contraste chi-cuad rado de Pearson: PO selena, Ml a Ro ES o G) Compara Ír ecuencias teóricas esp ne AA AAA li A (BUn número suficiente de Sotos devido al carácier asimiólico de la o D) ibución teórica y empiticé: 2 “recuencias Observadas en cada grupo (se busca SOnoMieo): pel probabilístico normal'a una recta. $ Pocos grupos y POCAS pendientes provienen de na misa ¿) Ninguna de las ameno! as funciones de distri es AHIMACIONES ES CIena. tra representada en pa s o submuestras inde b) Compara 1 c) Mide el ajuste de la mues d) Comprueba si dos muestra población continua. ; 00s. Chi-cuadrado de Pearson, cuando Se CONSUNS en nicnd0s O NY y los IS los Son SUDEUNOS. | ARUNOS. bp) Se pierde información y los MEN os NO SON SIDO 13.- En el contraste (y) Se pierde información imformación y 105 1 
