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Estimació de paràmetres, Apuntes de Estadística

Asignatura: estadistica 2, Profesor: Joan perales, Carrera: Psicologia, Universidad: UV

Tipo: Apuntes

2016/2017

Subido el 14/03/2017

vivarkbanana
vivarkbanana 🇪🇸

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bg1
pRACTICA 2. ESTIMACION DE PARAMETROS
EJERCICIOS
Ejemplo 2.1. Una muestra aleatoria de 20 estudiantes de psicologia responde a una prueba de
inteligencia espacial, obteniendo una media de 80
y
una desviaci6n tipica insesgada de 10. a)
lEntre que lfmites se hallani la verdadera inteligencia espacial media de los estudiantes de
psicologia, con un nivel de confianza de O,95?b)
lY
si la muestra fuera de 100 estudiantes,
y
el
nivel de confianza de O,99?
Ejemplo 2.2. Tomamos al azar una muestra de 30mujeres de edades comprendidas entre 18
y
20
mos, medimos la altura
y
encontramos una desviaci6n tipica de 1,8.a) lEntre que lfmites se
encontrara la verdadera varianza de la altura de las mujeres espafiolas de 18a 20 afios, con un
nivel de confianza de O,99?b)
l
Y si muestra fuera de 100 mujeres?
Ejemplo 2.3. Uno de los lfderes de un colectivo laboral desea plantear una cuesti6n a todos los
miembros del grupo. Si mas de la mitad respondiera NO, preferiria no plantearla para no minar
su prestigio. Para salir de dudas, elige aleatoriamente a 10 trabajadores a los que,
independientemente, plantea la cuesti6n. Solamente 3 responden NO. a)lEntre que lfmites cabe
esperar que se encuentre la verdadera proporci6n de trabajadores que responderan NO a la
cuesti6n, con un nivel de confianza de O,99?b)
lY
si hubiese preguntado a 30 trabajadores?
Ejemplo 2.4.Una lista de 4 digitos se presenta a una muestra de 10 universitarios elegidos
aleatoriamente de entre los alumnos de una facultad. A cada sujeto se Ie hacen dos presentaciones
de la lista con un tiempo de exposici6n de 1 centesima de segundo. Si el sujeto no percibe la lista
completa (1os4 digitos) en ninguna de las dos presentaciones, se vuelven a realizar otras dos
presentaciones incrementando el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo.A cada
sujeto se Ie hacen las presentaciones necesarias hasta conseguir que perciba la lista completa. En
cada par de presentaciones se incrementa el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo.
Calculada la media
y
la varianza del tiempo de exposici6n en la muestra de 10 sujetos, se ha
obtenido que la media es 4,
y
la cuasidesviacion tipica es 1,2.Con un nivel de confianza de 0,95:a)
lEntre que limites se hallara el verdadero tiempo medio de reconocimiento de la lista? b) lCuales
seran estos lfmites si duplicamos el mimero de sujetos?
Ejemplo 2.5. En un experimento sobre velocidad perceptiva,se ha presentado a una muestra
aleatoria de 100 sujetos un estimulo visual mediante taquistoscopio. A cada sujeto se Ie ha
presentado el estimulo 10 veces
y
se ha registrado el tiempo de reacci6n medio en las 10
presentaciones. Entre otros objetivos, nos interesa estudiar la variabilidad de 10s tiempos de
reacci6n mostrados por los diferentes'sujetos ante el rnencionado estimulo. Tabulados los datos,
hemos encontrado, con las puntuaciones de
105
100sujetos, una varianza de 124,4centisegundos.
Utilizando un nivel de confianza de 0,99:a) lEntre que limites se hallara la verdadera varianza de
los tiempos de reacci6n a ese estimulo? b) lQuetamafio muestral necesitaremos para conseguir
una precisi6n de
±
25centisegundos?
Ejemplo 2.6.Deseamos saber hasta que punta una lista de 7 pares asociados puede ser
memorizada con una sola presentaci6n.Nuestro interes se centra en averiguar si la proporci6n de
sujetos capaces de memorizar la lista es superior a 0,75 0 inferioT a 0,25, pues ental caso
consideraremos que la lista no es discriminativa
y
debera ser descartada como prueba de
diagn6stico.Seleccionada una muestra aleatoria de 40 sujetos hemos encontrado que 18 de ellos
han sido capaces de memorizar la lista.Con un nivel de confianza de 0,95:a) lEntre que limites se
encontrara la verdadera proporci6n de sujetos capaces de memorizar la lista? b) lCuaI deberfa ser
el tamafio de la muestra para lograr una precisi6n (amplitud) de O,l?
pf3
pf4
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¡Descarga Estimació de paràmetres y más Apuntes en PDF de Estadística solo en Docsity!

pRACTICA 2. ESTIMACION DE PARAMETROS

EJERCICIOS

Ejemplo 2.1. Una muestra aleatoria de 20 estudiantes de psicologia responde a una prueba de

inteligencia espacial, obteniendo una media de 80 y una desviaci6n tipica insesgada de 10. a)

lEntre que lfmites se hallani la verdadera inteligencia espacial media de los estudiantes de

psicologia, con un nivel de confianza de O,95?b) lY si la muestra fuera de 100 estudiantes, y el

nivel de confianza de O,99?

Ejemplo 2.2. Tomamos al azar una muestra de 30 mujeres de edades comprendidas entre 18 y 20

mos, medimos la altura y encontramos una desviaci6n tipica de 1,8. a) lEntre que lfmites se

encontrara la verdadera varianza de la altura de las mujeres espafiolas de 18 a 20 afios, con un

nivel de confianza de O,99?b) l Y si muestra fuera de 100mujeres?

Ejemplo 2.3. Uno de los lfderes de un colectivo laboral desea plantear una cuesti6n a todos los

miembros del grupo. Si mas de la mitad respondiera NO, preferiria no plantearla para no minar

su prestigio. Para salir de dudas, elige aleatoriamente a 10 trabajadores a los que,

independientemente, plantea la cuesti6n. Solamente 3 responden NO. a)lEntre que lfmites cabe

esperar que se encuentre la verdadera proporci6n de trabajadores que responderan NO a la

cuesti6n, con un nivel de confianza de O,99?b) lY si hubiese preguntado a 30 trabajadores?

Ejemplo 2.4. Una lista de 4 digitos se presenta a una muestra de 10 universitarios elegidos

aleatoriamente de entre los alumnos de una facultad. A cada sujeto se Ie hacen dos presentaciones

de la lista con un tiempo de exposici6n de 1 centesima de segundo. Si el sujeto no percibe la lista

completa (1os4 digitos) en ninguna de las dos presentaciones, se vuelven a realizar otras dos

presentaciones incrementando el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo. A cada

sujeto se Ie hacen las presentaciones necesarias hasta conseguir que perciba la lista completa. En

cada par de presentaciones se incrementa el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo.

Calculada la media y la varianza del tiempo de exposici6n en la muestra de 10 sujetos, se ha

obtenido que la media es 4, y la cuasidesviacion tipica es 1,2. Con un nivel de confianza de 0,95:a)

lEntre que limites se hallara el verdadero tiempo medio de reconocimiento de la lista? b) lCuales

seran estos lfmites si duplicamos el mimero de sujetos?

Ejemplo 2.5. En un experimento sobre velocidad perceptiva, se ha presentado a una muestra

aleatoria de 100 sujetos un estimulo visual mediante taquistoscopio. A cada sujeto se Ie ha

presentado el estimulo 10 veces y se ha registrado el tiempo de reacci6n medio en las 10

presentaciones. Entre otros objetivos, nos interesa estudiar la variabilidad de 10s tiempos de

reacci6n mostrados por los diferentes' sujetos ante el rnencionado estimulo. Tabulados los datos,

hemos encontrado, con las puntuaciones de 105 100sujetos, una varianza de 124,4centisegundos.

Utilizando un nivel de confianza de 0,99:a) lEntre que limites se hallara la verdadera varianza de

los tiempos de reacci6n a ese estimulo? b) lQuetamafio muestral necesitaremos para conseguir

una precisi6n de ± 25 centisegundos?

Ejemplo 2.6. Deseamos saber hasta que punta una lista de 7 pares asociados puede ser

memorizada con una sola presentaci6n. Nuestro interes se centra en averiguar si la proporci6n de

sujetos capaces de memorizar la lista es superior a 0,75 0 inferioT a 0,25, pues en tal caso

consideraremos que la lista no es discriminativa y debera ser descartada como prueba de

diagn6stico. Seleccionada una muestra aleatoria de 40 sujetos hemos encontrado que 18 de ellos

han sido capaces de memorizar la lista. Con un nivel de confianza de 0,95:a) lEntre que limites se

encontrara la verdadera proporci6n de sujetos capaces de memorizar la lista? b) lCuaI deberfa ser

el tamafio de la muestra para lograr una precisi6n (amplitud) de O,l?

~..o'J-O-:4 csl, Hemos utilizado la distribuci6n t de Student porque desconocemos (J Y. la hemos

'M:;X)~"'" • estimado mediante Sn-l' t>~ ~ ~~.wv..o ej~~~'1~ ~ ~'lm.~"cc.

(1] = 100), la distribuci6n muestral de la medIa sera aproximadamente normal, de

modo que podemos utilizar la distribuci6n normal en lugar de la distribuci6n C de Studenc. h~h~o.A:o~~~ ,~ ~ t'a.. (O'fC4l~ k. o~9q.

~ ~ -01.. ~ orqq

  1. a= 0,

2. Izo,0051 ~ 2,5S

3. (J;>.>^ ~^ = -- Sn-l^ = --^10 = 1 . fi fiO

4. Emax = 2,5:&>(1) = 2,

5. Lj = 80 - 2,53 -= 11 tWl. L^ I s = 80^ +^ 2,5'3^ : ~~^ ,s

(""3~

6(, L.!JEMPLO j·Tl Una muestra aleatoria de :<0 estudiantes de psicologfa responde

. a una prueba de inteligencia espacial, obteniendo una media de 80 Y una desviaci6n tfpica insesgada de 10. LEntre que Ifmites se haIIara la verdadera inteligencia espacial media de los estudiantes de psicologfa, con un nivel de confianza de O,9$? ~w..o --t ei. s~c..;... U;S~~ --b. 1 -.=J.... ~ 0 19 r

1. 'l. = 0,05 .~c.Q. ~! fD

2. tt:;'t.~.J.Jl, I ::\·tt~q· cl';)l,.S)J ~ \ tUG. o'cl'1S"l:= .2'0q~ , I J I

  1. &:; = Sn -:..} = ~ = .2. '.z Mj? l>\siOouc t ....../11 b
  2. £"", = 2 tot'f3-- .i 203ft::. 't' (; 5. L = 80 - 'i'b~ = 15'3'2,

L' s = 80 + 41(.~ = 8'l(

'X: ZO

S".i = 10

Intervalo de Confianza de la Proporci6n

(Pardo y San Martin, pp. 110-111)

-;;7 ar =- 3 _^ 0'^ .;)^1 ~.." 10

H)~~ ?~~

V\ .( ,3'

-----~."' lEJEMPLO.,gj Uno de os lideres de n colectivo Iaboral desea plantear una cuestion a todos los mie bros del upo. Si mas de la mitad respondieran /l0. preferiria no plantearla para n minar su prestigio. Para salir de dudas, elige aleatoriamente a 10 traba'ado s a los que, independientemente, plantea la cuestion. Solamente 3 responden no. 'i.,Entre que limites cabe esperar que se encuentre la verdadera proporcion de trabajadorefs que responderan no a la cuestion, con un nivel

de confianza de 0,99? ~ ~ -ol ::. 0 «G

Tenemos: 11 = 10; P = 3/10 = 0,30 Y IZo.0051 = 2,58. Por tanto:

10 ( 2,58^2

L = --- 0 30 + -- - 2 58 I 10 + 2,582' 2(10) ,

0,30(1 - 0,30) 2,58^2 )

10 4(10)2' &v....rL tv

0,30(1 - 0,30) 2,58^2 ) l dfo ---- + -- = 0,680_ 10 4(10)

L~ == ---- 10 (^ 0,30 + -- 2,58^2 + 2,

. 10 + 2,58^2 2(10)

Pod em os afirmar, con una confianza del 99 por 100, que la verdadera proporcion de trabajadores que diran no se encuentra entre 0,079 y 0,674. Es osible, or tanto, ue el lider de nuestro ejemplo, si lantea la cuestion a todo el colectivo de trabajado- res, pueda encontrarse con que mas de la mitad de ellos resRondan 110 a su cuestion.

  • S~ \o~~'.~.:..::...{)~~~~ c:.~ J~-hc.b-.:..t'c..:~'t.."re-;"'l.::\N->'"'\ ." ~ ;. \ci &.. ~\£.::-.-(v, ~~ (^) aproxlmaclon._ (^) propuesta para muestras I (^) gran des. T (^) en dremos:

V\ ::> ~O q tp\i~~ tJo ~ V\ :: 2.~

L; = 0,30 - 2,58)0,30(1 - 0,30)/30:= Vi. C'6l{] ,

0. q .O'&; O·~.<"lC

~- - &;i - Ls = 0,30 + 2,58)0,30( 1 - 0,30);10 = O':S i -

··L U ~'l\I;', 0 \ QQ~."I~c... -

_V_ <. 30

Intervalo de Confianza

Precision y Tamafio de la muestra

en el caso de la MEDIA

(Pardo y San Martin, p. 113) -:;:)f:::. ·1<)

._~-~.,-.-.

~EMPLO 2.4.! Una lista de 4 digitos se presenta a una muestra de 10 universita- rios eJegidos aieaioriamente de entre los alumnos de una facultad. A cada sujeto se Ie hacen dos presentaciones de la lista con un tiempo de exposici6n de I centesima de segundo. Si el sujeto no percibe la lista completa (los 4 digitos) en ninguna de las dos presentaciones, se vuelven a realizar otras dos presentaciones incrementando el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo. A cada sujeto se Ie hacen las presentacio- nes necesarias hasta conseguir que perciba la lista completa. En cada par de presenta- ciones se incrementa el tiempo de exposici6n en una centesima de segundo. Calculada la media y la varianza del tiempo de eXQosici6n en la muestra de 10 sujetos se ha

obtenido: X = 4 ySn-l = 1,2. Con un nivel de co~fianza de 0,95:@~Entre que limites

se hallani el verdadero tiempo medio de reconocimiento de la lista?@~CU(iles seran estos limites si duplicamos el numero de sujetos? Dado que desconocemos 0'2, las probabilidades asociadas a la variable X = «tiempo medio de exposici6n» podremos encontrarlas, suponiendo normalidad en la distribuci6n de las respuestas dad as por los sujetos, en la distribuci6n t de Student con 9 grados de libertad. Por tanto:

<.A} (^) 1. a = 0,

  1. 10,Q25t91 = 2, 3. .sx = Sn-l/fi = 1,2/j1O = 0,

4. Emdx = 10,Q25t91Sx = 2,262(0,3795) = 0,

5. Lj = 4 - 0,8584 = 11,1] Ls = 4 + 0,8584 = 4,

b) Con n = 20:

  1. a = 0,

2. 10,Q25t191 = 2,

3. .sx = Sn-llfi = 1,21j20 = 0, 4. Emdx = lo,025t191Sx = 2,093(0,2683) = 0, 5. Li = 4 - 0,5616 = 3,44; Ls = 4 + 0,5616 = 4, -=- :=.. Comprobamos que al pasar de 10 a 20 sujetos disminuye el error tipico de X y, con el, el tamano del error muestral maximo. EI resultado de esto es un intervalo mas estrecho, es decir, mas preciso.

  • Estimaci6n de Panimetros

Intervalo de Confianza

Precision y Tamafio de la muestra

en el caso de la PROPORCION

(Pardo y San Martin, p. 115)

I EJEMPLO 2.6.} Deseamos saber hasta que punta una lista de 7 pares asociados puede ser memorizada con una sola presentacion. Nuestro interes se centra en

averiguar si la QI9 orcion de su 'etos ca aces de memorizar la lista es $J!.P-erior a 0,75.-Q.,.

inferior a 0,25, pues en tal caso consideraremos que la lista no es discriminativa y

debera ser descartada como prueba de diagnostico. Seleccionada una muestra aleato- ria de 40 sujetos hemos encontrado que 18 de ellos han sido capaces de memorizar la lista. Con un nivel de confianza de 0,95:@ i,Entre que limites se encontrara la verdadera parcion de sujetos capaces de memorizar la lista? h) i,Cual de be ria ser el ta ae la muestra para lograr una precision (amplitud) de O,l?

Tenemos que F = 18/40 = 0,45. El tamafio de la muestra permite suponer que la

distribucion muestral de pI se aproxima a la normal; par tanto:

,,) 1. 4> f' ~ :t~- o! lj t

"" a = 0,05 ,~

2. IZO,0251 = 1,96 _

IS, L~~ '? - \ Z>4i,d \J~l~P'>

L:-._. - -- '--''J. ~ __ --oJ

.^ t"",-,,-¥. ~--o!'----_ ~^ if'^ 1::>',1;;,-. .---- ..-

ls""? +1 \ 2d..j I \ r 1':( L-~)----~=- 0' !.jJr +: ~I<fc. \ r<'/IfS U -0'''1·0 = a'(,o\j

. 1- \J "Ii;) \I. Yo. ===

y Para lograr una precision de 0, I, es decir, un .§min de 0,05, el tamafio muestral debe

b) P~cj.tJ,,,, '1~~ ser:

~.~ ~~~ tIv- a WlAt> & ~ (^) Z2 (-I 96) n = P(l - P) 11./2 = 0,45(0,55) , = 380,32 ~ 380 £2 0,05^2

Necesitamos, por tanto, 'pasar de 40 a 380 sujetos para reducir la amplitud del

intervalo a 0,1.