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Eran Erlna A QE 69 0 Dresde orcas LSO e Sage ie pie Gea Corps psp a19z $9 (Bss: CELA Me ge pie , Tena opt Esos (Osa O ¿roma $e ib epa E) E gccoe Ostia Prcocaraos pe O tesapea (7 4,1 Distribución Muestral de b Media ¡Conocida veiazo poblacional) Desconeido lo voriran poblacional S115% La distribución muestro de la medi: sis (e) Siemon 13 An lova resultante se distribuye según: conrigl La distribución muestral de la media: Podenos usar ladistribución mol | Podemos sar ladistribución!,, "tipificado pra conoce as prbablidades para conocer las probablidadesascads asociados los diferente olores del estadístico X Pra 4.2, Distribución Muestral de la Varianza Cuando la variable present na distribución normal nivel poblaciorol M0) Si n<100. (muestras pequeñas) | Si_n > 100 (muestras grardes) Al aumentar el tamaño de la muestro, la debi serían hd Alepicar expresión A ¿E ( o AS 2-1) lava. resultante se distribuye. según ? conn-1 gl hva. ON (0,1) 1 Pon e rain Podemos usarla distribución normal É para conocer tipificado los asociados ls diferentes valores del eric cxlesa són estodítico varianza valores dl estadístico vrerzo EEconlocinsarina) y (E conlo cion) 3,0 Disseny ses: SOLIS Me sae Putin 6 Jena 1 Corpo bsos Espace soci 0 Proa e e epa E 4,3, Distribución Muestral de la Proporción A taba con praprcores, remanentes ret de ua arabe dstónica Auestrs pequeñas (n<30) — | Muestras grndes__ (n>30) (9 voloes de quer sennertrenos), (Y volees ex que no sea xtrenos) Almertar el tancia de lomuestra, ladistribció biomas aproxio lorarmal Scan león py ae os segn a distribución renal NOS) md E y Podenes usarla istribució broma Padenos sal distribución oral [69 Dir aininanesdotdase 2 SMS SLLIN Usage indie 2 Tra 2 San ar Estos e (y $ $ loop Intervalo de Confianza para la Media * Conocida la arlanza poblacional e AAN N ACA Error Máximo (En) * Desconocida 0* con muestras pequeñas (n < 30) >. Eto Típico JN Ejemplo: Intervalo Confianza para la Media (desconocida, n>30) — | [BI] coamos ua mues also de estais de ablación de Intervalo de Confianza para la Varianza. + Con muestras peques (n< 100) A Esor Tico — 6.) Pracodran Puma Y Aumentando el tamaño de la muestra (n) 5. Precisión y tamaño de la muestra 1. En el caso de la Media + Conocida 0? —————— + Desconocida o 2, En el caso de la Varianza (Srostee sido parla 2 eiacón tico + Con muestras grandes (a>100)— |, pelucas: domina) 3. En el caso de la Proporción + Con muestras grandes (0930) —+ | = 1 - 2) a) lis AN A Contraste sobre una Media 1. Mipútesis Hat a) Contraste bilateral — 1) Contrast unter derecho — o) Contrast unter izquierdo — 2, ¿MH > His Hip 2. Supuestos: 2) Normalidad: la disibución poblacional de a aribl es nomal (Ó muestra grande (>30) pra garantizar prmalidad) 1) Muestreo aleatorio (n observaciones independientes) 3, Estadístico de contraste: 0) de Zona cra LE 1) Contrate bilateral ny An 1) Contrast unter derecho EM «) Contrate unilateral impirdo— 2, 5 Regla de decisión Sie estadístico de contaste cae enlazaa rica > SerehazaH, y Sie estadío de contrast ca nl oa de octació > Se mantiene H Contraste sobre una Media Desconocida la varianza poblacional (0 o. aa ps ¡AO ERT A Intervalo de Confianza Propor + Con muestras pequeñas 1 <30) + Con muestras gandes 1 >30) (EEE Error Típico (8) Prtnens $ Sie! stadsico de contaste cae enla ona > SeecazaH, y Siel estadístico e cotat ce enla zona de aceptación > Se mantiene Contraste sobre una Media ¡Desconocida la varianza poblacional (a 1. Hipótesis pie Demtdcmz $ Di ii o Hp, a Contable _— D) Contrast unilateral dscho +) Comtat natal izquierdo 2 Supuestos: ) Normalidad la disibció poblacional del variable normal (6 muestra grande (30) pra garantia oralidad) b) Muestre lato (n observaciones independientes) Moss, Hno HB,:12, H,
at, tabra Sie estaistio de contraste car enla zona e aceptación Se manten H, Contraste sobre ura Varianza A 3 (Br adainalaerdotndose ORCOS) Serge ve pera 4/1 Jena AC ptes Prato 0H 0) Esjacos Osio rscomon $e ¿9 Contraste untteral qdo: Hs 2 La stribación plc de la varile es romolen as (o 30 TAL) El Mosela emocion plane 0) (El resultado de los .. se proximal número. ENT SEy 7 *iteromés próximo) 4. Zo ctca: «) Contraste bilateral ———wsty Y rasta b) Contraste unilateral derecho ——— ¡ely «) Contrate uniatral inquierdo— y Regla de decisión: sudo corra cas na ra > Seca 4 Pra 3 sabias eS Soren pim 4? Jena 4. Cortas Mot Presto! a RASTAS 2/6? Ja 4 Corn Hats Prato Ecco Osma 0) 5) Controste unter derechos Pro ¿) Contraste uoteralinquerdo: Hi 020% 2 9) Laditribucin poblacion de la veia sorna en as 2 rpas 1) Ls des eses sn áreas 3. Estadístico de contraste: ¡Femp = se distribuye según Fconnp ly nl! NOTA: Enel numerador pondremos la verianza mayor. numerador, a 5. Regla de decisión: COMO SIEMPRE EJEMPLO: suponiendo que para el ejercicio anterior hubiéramos tenido tamaños desiguales y queremos comprobar A [a] A A A +) Cantraste utero izquierdo: H; 12 pe rai Pirata Dit led lec e poco) su indeperdenes b) Contraste unloerol derecho ———— tab «Contraste unta iaquerdo — ls Y icininmia € > (0 [Dinos /aulavinualunes/dotir/asses/021/36245/c15c0210362459)/le-sorage ven publicitema-4/6_Tema_4C Contraste Hipotesis Parametco par 2410) Ñ e a e) Contraste unilateral izquierdo — «ln: Dos grupos relacionados: Contraste sobre varianzas e) Contraste unoteral izquierdo: Mente <) Le dtribció obacirl de ls voricls es arma b) Las dos muestras están relacionadas (n pares de observaciones) Ss E (en el numerador la varianza mayor). número de pares de observaciones r = coeficiente de correlación de Pearson entre las puntuaciones de las dos muestro 4. Zona crítica: COMO SIEMPRE y e a) Contraste bilateral —— v2lnz Y v/a ima 6) Contraste unilateral derecho: rabrz a e Conse sobe des variant elaconadas A A A A 3 (ts dialers LSSI sae blema 4 Jena Comas pote Paanetopd— 04 0 3 ANOVA Unifactorial entre-sujetos 7) Tabla Resumen ANOVA Unifactorial con medidas repetidas (intrawsujetos) 7) Tabla Resumen Forti Cotos Setter Cutits WN gos al A Entre q mi (At) Cra Say SUS] 
