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Modelos Estadísticos: La Distribución Gaussiana, Apuntes de Artes escénicas

Una introducción a los modelos estadísticos basados en la distribución gaussiana, también conocida como distribución normal. Se discuten conceptos básicos como la teoría de errores, la curva normal y la correlación. Se incluyen ejemplos prácticos para determinar porcentajes de casos con puntuaciones z específicas y aplicaciones en selección de pilotos. Además, se presenta la teoría de la calificación true (tct) o teoría débil de las puntuaciones verdaderas.

Tipo: Apuntes

2017/2018

Subido el 19/01/2018

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©HMiB/01 1
MODELOS ESTADÍSTICOS: LA DISTRIBUCIÓN GAUSSIANA
-“Teoría de los Errores” de las observaciones empíricas (LAPLACE, GAUSS, ...). (18..)
- Curva“Normal”, de Error o de Probabilidad, con media 0 (función de distr. de p. acum. tipificada) y
“teoría de congruencias y restos cuadráticos” (mínimos cuadrados) error estimación CorrelaciónCorrelación.
- ... de la Astronomía a la Psicología... Darwin.... Karl PEARSON (1902):
· Teoría Error de Medida aplicada al humano como instrumento de medida (juicios),
· idem Correlación (juicio-valor verdadero) -- Estimación-Regresión.
- SPEARMAN (1904) a partir de r “Teoría de las puntuaciones Verdaderas y Error” , base de la T.C.T.
Antecedentes:
función de distribución de prob. acumulada (TABLAS)
X
Z
s
XX
Z
ZsXX
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¡Descarga Modelos Estadísticos: La Distribución Gaussiana y más Apuntes en PDF de Artes escénicas solo en Docsity!

MODELOS ESTADÍSTICOS: LA DISTRIBUCIÓN GAUSSIANA

  • (^) “Teoría de los Errores” de las observaciones empíricas (LAPLACE, GAUSS, ...). (18..)
  • (^) Curva“Normal”, de Error o de Probabilidad, con media 0 (función de distr. de p. acum. tipificada ) y “teoría de congruencias y restos cuadráticos” (mínimos cuadrados)  error estimación  Correlación.
  • (^) ... de la Astronomía a la Psicología... Darwin.... Karl PEARSON (1902): · Teoría Error de Medida aplicada al humano como instrumento de medida (juicios), · idem Correlación (juicio-valor verdadero) -- Estimación-Regresión.
  • SPEARMAN (1904) a partir de r“Teoría de las puntuaciones Verdaderas y Error” , base de la T.C.T. Antecedentes: función de distribución de prob. acumulada (TABLAS)

X

Z

s

X X

Z

XXsZ

Ejemplos uso modelo Gauss

  1. Sabiendo que la característica “X” se distribuye según Gauss, determinar: a) Qué % de casos tendrán una puntuación Z  -0’5: Sol.: buscar en tabla la frecuencia acumulada de Z=-0.5  0.3085, luego % = 30’85% -0. b) Qué % de casos tendrán una puntuación Z > 2’36: Sol.: buscar en tabla la frecuencia acumulada de Z=2.36.5  0.9909, pero como lo que nos piden es lo que hay por encima (>): 1 – 0.9909 = 0.0091, luego % = 0’91%
  1. 36 c) Qué % de casos habrá entre Z de -0’5 y Z de 2’36: Sol.: P ( -0.5 < Z  2.36 ) = 99’09 – 30’85 = 68’24% -0.5^ 2. -0.5^ 2. d) Qué % de casos habrá entre Z  -0’5 o Z > 2’36: Sol.: 30.85 + 0.91 = 31’76%

Modelo Lineal General aplicado a las medidas (^) : T.C.T. o Teoría Débil de las Puntuaciones Verdaderas puntuación observada u obtenida (empírica) puntuación verdadera (constante) error de medida (variable y aleatorio)

X

i

= V

i

+ E

i

E

i

= X

i

- V

i y

  • Supuestos (débiles):
  1. el valor esperado para la variable aleatoria “error de medida” es = 0  E(Ei) = 0
  2. las punt. verdaderas y los errores correspondientes no están correlacionados  EV = 0
  3. los errores de dos tests diferentes no están correlacionados  E1E2 = 0
  4. los errores de un test no están correlacionados con las punt. verdaderas de otro  E1V2 = 0 Tipos de error de medida:
  • NO SISTEMÁTICO  desviación no constante o aleatoria de la puntuación verdadera.
  • SISTEMÁTICO  desviación constante o que obedece a ciertas reglas. supuestos