4 términos y conceptos estadísticos

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADÍSTICOS

René Chanchay

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Referencias  Guía para la expresión de la incertidumbre en las mediciones, ISO 1995  Richard Levin, Estadistica para administradores  Instituto des Salud pública de Chile, Validación de métodos y determinación de la incertidumbre d medición: “Aspectos generales sobre a validación de métodos”  http://www.hrc.es/bioest/Anova_1.html  Análisis de varianza empleando excel y winstats

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Contenido            

Espacio muestral Evento Probabilidad Variable aleatoria Distribución de probabilidad Función de distribución acumulada Función de densidad de probabilidad Esperanza Media aritmética Varianza Covarianza Coeficiente de correlación René Chanchay

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Contenido       

Distribución normal Distribución t-Student Intervalo de confianza Grados de libertad Prueba t-Student para 2 variables independientes Prueba t-Stedent para 2 variables correlacionadas o pareadas Análisis de varianza

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS Espacio Muestral: Conjunto de todos los posibles resultados de un experimento o fenómeno natural. Cual es el espacio muestral de: Lanzar una moneda al aire Lanzamiento de un dado Monitorear a un volcán en el tiempo El resultado de la participación de la selección en las eliminatorias El resultado de las elecciones a presidente con dos candidatos, Candidato A y Candidato B Clima del siguiente día La edad promedio de una persona La Longitud del pizarrón Gato de Shodinguer René Chanchay

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS Evento: Elemento del espacio muestral o conjunto de elementos del espacio muestral cuyos miembros comparten una característica particular. Ejemplo: Al Lanzar dos dados, de cuantas maneras pueden caer para que sumados den 7

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS PROBABILIDAD: Un número real en la escala de 0 a 1 asociado a un evento aleatorio Nota: Puede estar relacionado con una frecuencia relativa de ocurrencia a largo plazo o a un grado de credibilidad de que un evento ocurrirá. Para un alto grado de credibilidad, la probabilidad es cercana a 1.

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS VARIABLE ALEATORIA, VARIACION: Una variable que puede tomar cualquiera de los valores de un conjunto especificado de valores y la cual hay asociada una distribución de probabilidad Notas: 1.Una variable aleatoria que puede tomar solo valores aislados se conoce como discreta, una variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo finito se conoce como continua. 2.La probabilidad de un evento A se denota como Pr(A) o P(A)

CORRELACION: La relación entre dos o varias variables aleatorias René Chanchay

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD (de una variable aleatoria): Una función que indica la probabilidad de que una variable aleatoria tome cualquier valor dado o pertenezca a un conjunto dado de valores. Nota: La probabilidad sobre el conjunto completo de valores de la variable aleatoria es igual a 1

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS FUNCION DE DISTRIBUCION ACUMULADA: Una función que indica, para cada valor de x, la probabilidad de que la variable aleatoria X sea menor o igual que x F(x)=P(X<= x)

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS FUNCION DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD: La derivada de la función de distribución acumulada. f(x)=dF(x)/dx

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Ejercicios 1. Construya una tabla de distribución de probabilidad basándose en la distribución de frecuencia que se da en la tabla 2. Dibuje una gráfica de la distribución hipotética de probabilidad 3. Dibuje la gráfica de distribución de probabilidad acumulada

René Chanchay

Resultado X

Frecuencia

102

10

105

20

108

45

111

15

114

20

117

15

Probabilidad P(X)

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS ESPERANZA, Valor Esperado: Para una variable aleatoria discreta X que toma valores xi con probabilidades pi, la esperanza, si existe, es:

  E( x)   pi xi Para una variable aleatoria continua:

  E ( x)   x f ( x)dx René Chanchay

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Ejercicios Arturo Días, quien frecuentemente invierte en el mercado de valores, estudia detenidamente cualquier inversión potencial. En el momento actual está analizando la posibilidad de invertir en cierta empresa. Estudiando las ganancias anteriores, ha dividido los resultados potenciales de la inversión en cinco resultados posibles. Los resultados son las tasas anuales de rendimiento en una acción individual que hoy cuesta $150. Encuentre el valor esperado del rendimiento sobre la inversión en una sola acción de la empresa. En caso de que el Sr. Días adquiera acciones solo si la tasa de rendimiento esperado excede de 10%, ¿compra la acción conforme a esos datos?

René Chanchay

Rendimiento Probabilidad sobre la inversión 0,00

0,25

10,00

0,25

15,00

0,25

25,00

0,15

50,00

0,10

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Ejercicios La única información que se dispone respecto a la distribución de probabilidad de un conjunto de resultados es la lista de frecuencias que se da en la tabla. 1. Construya una tabla de distribución de probabilidad 2. Dibuje una gráfica de la distribución hipotética de probabilidad 3. Dibuje la gráfica de distribución de probabilidad acumulada 4. Encuentre el valor esperado

René Chanchay

X

Frecuencia

0

25

15

125

30

75

45

175

60

75

75

25

Probabilidad

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Ejercicios Steven Opsine, supervisor de semáforos en la división Fairfaix Country de la Virvinia State Highway Administration, debe decidir si instalar un semáforo en un cruce peligroso de Dolley Madison Boulevadrd y Lewinsville Road. A fin de llegar a una decisión, el señor Opsine ha reunido los datos de la tabla relativos a los accidentes acaecidos en ese cruce. El departamento de policía debe instalar un semáforo en un cruce donde el número mensual de accidentes esperados sea mayor que 7. De acuerdo con este criterio, ¿debe el señor Opsine recomendar que se instale un semáforo en ese cruce?

René Chanchay

No. Accidentes Mes

1985

1986

Enero

10

12

Febrero

8

9

Marzo

10

7

Abril

6

8

Mayo

9

4

Junio

12

3

Julio

2

7

Agosto

10

14

Septiembre

10

8

Octubre

0

8

Noviembre

7

8

Diciembre

10

4 16

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Ejercicios Steven Opsine, supervisor de semáforos en la división Fairfaix Country de la Virvinia State Highway Administration, debe decidir si instalar un semáforo en un cruce peligroso de Dolley Madison Boulevadrd y Lewinsville Road. A fin de llegar a una decisión, el señor Opsine ha reunido los datos de la tabla relativos a los accidentes acaecidos en ese cruce. El departamento de policía debe instalar un semáforo en un cruce donde el número mensual de accidentes esperados sea mayor que 7. De acuerdo con este criterio, ¿debe el señor Opsine recomendar que se instale un semáforo en ese cruce?

René Chanchay

No. Accidentes Mes

1985

1986

Enero

10

12

Febrero

8

9

Marzo

10

7

Abril

6

8

Mayo

9

4

Junio

12

3

Julio

2

7

Agosto

10

14

Septiembre

10

8

Octubre

0

8

Noviembre

7

8

Diciembre

10

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Ejercicios El jefe de bomberos de Baltimore Country, en Maryland, está preparando un informe sobre los incendios en viviendas de una sola familia. Tiene los datos de la tabla referentes al número de esa clase de incendios durante los dos últimos años. Basándose en esos datos calcule: 1. El número esperado de incendios mensuales en viviendas de una sola familia 2.- En número esperado de incendios en viviendas de una sola familia durante cada mes de invierno

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No. Incendios Mes

1984

1985

Enero

25

20

Febrero

30

25

Marzo

15

10

Abril

10

8

Mayo

10

5

Junio

5

2

Julio

2

4

Agosto

2

0

Septiembre

1

5

Octubre

4

8

Noviembre

8

10

Diciembre

10

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS MEDIA ARITMETICA, promedio: La suma de valores dividido por el número de valores.

1 x   xi n

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS VARIANZA: Una medida de dispersión, que es la suma de las desviaciones cuadráticas de los datos con respecto a su promedio, dividida por el número de observaciones menos uno.

x  x   x  

2

s

2

i

n 1

 x  

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 x  x 

2

i

n 1

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Ejercicios 25

Con los datos de la tabla calcule:

30 15 10 10

Promedio Desviación estándar

5 2 2 1

4 8 10

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS COVARIANZA: Es una medida de dependencia mutua de dos variables aleatorias Y y Z

1 n  yi  y zi  z  s  y, z    n  1 i 1

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS COEFICIENTE DE CORRELACION: Es una medida de dependencia relativa mutua de dos variables

S  y, z  r  y, z     y  z 

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Ejercicios Con los datos de la tabla determinar si las variables X y Y están o no correlacionadas

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Y

Z

25

20

30

25

15

10

10

8

10

5

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS DISTRIBUCIÓN NORMAL: La distribución de probabilidad de una variable aleatoria X, cuya función de densidad de probabilidad es:

 1  x   2  1  f x   exp    2     2  

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS LA DISTRIBUCION DE STUDENT: Es la distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua t cuya función de densidad de probabilidad es:

 v  1  2  v 1 / 2  1 2  t   pt , v   1    v  v   v  2  

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS INTERVALO DE CONFIANZA:  Rango dentro del cual asumimos que el valor verdadero se encuentra en forma razonable.  Los extremos se denominan límites de confianza  El término confianza implica un cierto grado de certeza o probabilidad que el intervalo contiene el valor verdadero.  El intervalo de confianza dependerá del grado de certeza con que queramos que el valor verdadero esté incluido. Una mayor certeza requiere un mayor intervalo. René Chanchay

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS INTERVALO DE CONFIANZA (Distribución normal):

xz

 n

xz

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 n

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS

Pa  x  b  Px  b  Px  a  Px  a   1  Px  a 

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Ejercicios  Determinar el intervalo de confianza con un nivel del 95% de una muestra que tiene comportamiento normal, con un promedio de 27,4 proveniente de 10 mediciones y una desviación estándar de 1,3  Si una variable aleatoria, X, tiene una distribución normal con una media de 6,4 y una desviación estándar de 2,7, calcule:  P(4,0 < x < 5,0)  P(x > 2,0)  P(x < 7,2) René Chanchay

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Ejercicios  En una distribución normal con una desviación estándar de 5,0; la probabilidad de que una observación seleccionada aleatoriamente y exceda de 21 es 0,14  Encuentre la media de la distribución  El Gerente de una pequeña subestación postal está tratando de cuantificar la demanda semanal de tubos para buzones. Ha decidido suponer que la demanda tiene una distribución normal. Sabe que, en promedio, 110 tubos se adquieren semanalmente y que 90% de las veces la demanda semanal está por debajo de 115.  Cual es la desviación estándar de esta distribución?

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Ejercicios  Una empresa de aparatos electrónicos ha recibido un fuerte pedido para producir motores eléctricos destinados a una compañía industrial. Para que ajuste en su ranura, el eje propulsor del motor debe tener un diámetro de (5,1 ± 0,5) mm. El agente de adquisiciones se da cuenta de que en inventario hay muchas varillas de acero con un diámetro medio de 5,07 mm y con una desviación estándar de 0,7 mm. ¿Cuál es la probabilidad de que una varilla de acero del inventario encaje en la ranura? René Chanchay

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS INTERVALO DE CONFIANZA (Distribución t-Student):

x t

 n

   x t

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 n

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TERMINOS Y CONCEPTOS ESTADISTICOS BASICOS GRADOS DE LIBERTAD: En general, el número de términos en una suma menos el número de restricciones sobre los términos de la suma

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Ejercicios

 Determinar el intervalo de confianza con un nivel de confianza del 95%, de una muestra de 5 elementos, con una media de 7,8 y una desviación estándar de 0,8

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Tabla de la distribución Normal P a  x  a  Z

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

0,0

0,0000

0,0080

0,0160

0,0239

0,0319

0,0399

0,0478

0,0558

0,0638

0,0717

0,1

0,0797

0,0876

0,0955

0,1034

0,1113

0,1192

0,1271

0,1350

0,1428

0,1507

0,2

0,1585

0,1663

0,1741

0,1819

0,1897

0,1974

0,2051

0,2128

0,2205

0,2282

0,3

0,2358

0,2434

0,2510

0,2586

0,2661

0,2737

0,2812

0,2886

0,2961

0,3035

0,4

0,3108

0,3182

0,3255

0,3328

0,3401

0,3473

0,3545

0,3616

0,3688

0,3759

0,5

0,3829

0,3899

0,3969

0,4039

0,4108

0,4177

0,4245

0,4313

0,4381

0,4448

0,6

0,4515

0,4581

0,4647

0,4713

0,4778

0,4843

0,4907

0,4971

0,5035

0,5098

0,7

0,5161

0,5223

0,5285

0,5346

0,5407

0,5467

0,5527

0,5587

0,5646

0,5705

0,8

0,5763

0,5821

0,5878

0,5935

0,5991

0,6047

0,6102

0,6157

0,6211

0,6265

0,9

0,6319

0,6372

0,6424

0,6476

0,6528

0,6579

0,6629

0,6680

0,6729

0,6778

1,0

0,6827

0,6875

0,6923

0,6970

0,7017

0,7063

0,7109

0,7154

0,7199

0,7243

1,1

0,7287

0,7330

0,7373

0,7415

0,7457

0,7499

0,7540

0,7580

0,7620

0,7660

1,2

0,7699

0,7737

0,7775

0,7813

0,7850

0,7887

0,7923

0,7959

0,7995

0,8029

1,3

0,8064

0,8098

0,8132

0,8165

0,8198

0,8230

0,8262

0,8293

0,8324

0,8355

1,4

0,8385

0,8415

0,8444

0,8473

0,8501

0,8529

0,8557

0,8584

0,8611

0,8638

1,5

0,8664

0,8690

0,8715

0,8740

0,8764

0,8789

0,8812

0,8836

0,8859

0,8882

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Tabla de la distribución Normal P a  x  a  Z

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

1,6

0,8904

0,8926

0,8948

0,8969

0,8990

0,9011

0,9031

0,9051

0,9070

0,9090

1,7

0,9109

0,9127

0,9146

0,9164

0,9181

0,9199

0,9216

0,9233

0,9249

0,9265

1,8

0,9281

0,9297

0,9312

0,9328

0,9342

0,9357

0,9371

0,9385

0,9399

0,9412

1,9

0,9426

0,9439

0,9451

0,9464

0,9476

0,9488

0,9500

0,9512

0,9523

0,9534

2,0

0,9545

0,9556

0,9566

0,9576

0,9586

0,9596

0,9606

0,9615

0,9625

0,9634

2,1

0,9643

0,9651

0,9660

0,9668

0,9676

0,9684

0,9692

0,9700

0,9707

0,9715

2,2

0,9722

0,9729

0,9736

0,9743

0,9749

0,9756

0,9762

0,9768

0,9774

0,9780

2,3

0,9786

0,9791

0,9797

0,9802

0,9807

0,9812

0,9817

0,9822

0,9827

0,9832

2,4

0,9836

0,9840

0,9845

0,9849

0,9853

0,9857

0,9861

0,9865

0,9869

0,9872

2,5

0,9876

0,9879

0,9883

0,9886

0,9889

0,9892

0,9895

0,9898

0,9901

0,9904

2,6

0,9907

0,9909

0,9912

0,9915

0,9917

0,9920

0,9922

0,9924

0,9926

0,9929

2,7

0,9931

0,9933

0,9935

0,9937

0,9939

0,9940

0,9942

0,9944

0,9946

0,9947

2,8

0,9949

0,9950

0,9952

0,9953

0,9955

0,9956

0,9958

0,9959

0,9960

0,9961

2,9

0,9963

0,9964

0,9965

0,9966

0,9967

0,9968

0,9969

0,9970

0,9971

0,9972

3,0

0,9973

0,9974

0,9975

0,9976

0,9976

0,9977

0,9978

0,9979

0,9979

0,9980

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Tabla de la distribución Normal

Px  a  Z

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

0,0

0,5000

0,5040

0,5080

0,5120

0,5160

0,5199

0,5239

0,5279

0,5319

0,5359

0,1

0,5398

0,5438

0,5478

0,5517

0,5557

0,5596

0,5636

0,5675

0,5714

0,5753

0,2

0,5793

0,5832

0,5871

0,5910

0,5948

0,5987

0,6026

0,6064

0,6103

0,6141

0,3

0,6179

0,6217

0,6255

0,6293

0,6331

0,6368

0,6406

0,6443

0,6480

0,6517

0,4

0,6554

0,6591

0,6628

0,6664

0,6700

0,6736

0,6772

0,6808

0,6844

0,6879

0,5

0,6915

0,6950

0,6985

0,7019

0,7054

0,7088

0,7123

0,7157

0,7190

0,7224

0,6

0,7257

0,7291

0,7324

0,7357

0,7389

0,7422

0,7454

0,7486

0,7517

0,7549

0,7

0,7580

0,7611

0,7642

0,7673

0,7704

0,7734

0,7764

0,7794

0,7823

0,7852

0,8

0,7881

0,7910

0,7939

0,7967

0,7995

0,8023

0,8051

0,8078

0,8106

0,8133

0,9

0,8159

0,8186

0,8212

0,8238

0,8264

0,8289

0,8315

0,8340

0,8365

0,8389

1,0

0,8413

0,8438

0,8461

0,8485

0,8508

0,8531

0,8554

0,8577

0,8599

0,8621

1,1

0,8643

0,8665

0,8686

0,8708

0,8729

0,8749

0,8770

0,8790

0,8810

0,8830

1,2

0,8849

0,8869

0,8888

0,8907

0,8925

0,8944

0,8962

0,8980

0,8997

0,9015

1,3

0,9032

0,9049

0,9066

0,9082

0,9099

0,9115

0,9131

0,9147

0,9162

0,9177

1,4

0,9192

0,9207

0,9222

0,9236

0,9251

0,9265

0,9279

0,9292

0,9306

0,9319

1,5

0,9332

0,9345

0,9357

0,9370

0,9382

0,9394

0,9406

0,9418

0,9429

0,9441

René Chanchay

38

SECalMet

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Tabla de la distribución Normal Px  a 

Z

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

1,6

0,9452

0,9463

0,9474

0,9484

0,9495

0,9505

0,9515

0,9525

0,9535

0,9545

1,7

0,9554

0,9564

0,9573

0,9582

0,9591

0,9599

0,9608

0,9616

0,9625

0,9633

1,8

0,9641

0,9649

0,9656

0,9664

0,9671

0,9678

0,9686

0,9693

0,9699

0,9706

1,9

0,9713

0,9719

0,9726

0,9732

0,9738

0,9744

0,9750

0,9756

0,9761

0,9767

2,0

0,9772

0,9778

0,9783

0,9788

0,9793

0,9798

0,9803

0,9808

0,9812

0,9817

2,1

0,9821

0,9826

0,9830

0,9834

0,9838

0,9842

0,9846

0,9850

0,9854

0,9857

2,2

0,9861

0,9864

0,9868

0,9871

0,9875

0,9878

0,9881

0,9884

0,9887

0,9890

2,3

0,9893

0,9896

0,9898

0,9901

0,9904

0,9906

0,9909

0,9911

0,9913

0,9916

2,4

0,9918

0,9920

0,9922

0,9925

0,9927

0,9929

0,9931

0,9932

0,9934

0,9936

2,5

0,9938

0,9940

0,9941

0,9943

0,9945

0,9946

0,9948

0,9949

0,9951

0,9952

2,6

0,9953

0,9955

0,9956

0,9957

0,9959

0,9960

0,9961

0,9962

0,9963

0,9964

2,7

0,9965

0,9966

0,9967

0,9968

0,9969

0,9970

0,9971

0,9972

0,9973

0,9974

2,8

0,9974

0,9975

0,9976

0,9977

0,9977

0,9978

0,9979

0,9979

0,9980

0,9981

2,9

0,9981

0,9982

0,9982

0,9983

0,9984

0,9984

0,9985

0,9985

0,9986

0,9986

3,0

0,9987

0,9987

0,9987

0,9988

0,9988

0,9989

0,9989

0,9989

0,9990

0,9990

René Chanchay

39

SECalMet

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Tabla de la distribución Normal

Px  a  Z

0,00

-0,01

-0,02

-0,03

-0,04

-0,05

-0,06

-0,07

-0,08

-0,09

0,0

0,5000

0,4960

0,4920

0,4880

0,4840

0,4801

0,4761

0,4721

0,4681

0,4641

-0,1

0,4602

0,4562

0,4522

0,4483

0,4443

0,4404

0,4364

0,4325

0,4286

0,4247

-0,2

0,4207

0,4168

0,4129

0,4090

0,4052

0,4013

0,3974

0,3936

0,3897

0,3859

-0,3

0,3821

0,3783

0,3745

0,3707

0,3669

0,3632

0,3594

0,3557

0,3520

0,3483

-0,4

0,3446

0,3409

0,3372

0,3336

0,3300

0,3264

0,3228

0,3192

0,3156

0,3121

-0,5

0,3085

0,3050

0,3015

0,2981

0,2946

0,2912

0,2877

0,2843

0,2810

0,2776

-0,6

0,2743

0,2709

0,2676

0,2643

0,2611

0,2578

0,2546

0,2514

0,2483

0,2451

-0,7

0,2420

0,2389

0,2358

0,2327

0,2296

0,2266

0,2236

0,2206

0,2177

0,2148

-0,8

0,2119

0,2090

0,2061

0,2033

0,2005

0,1977

0,1949

0,1922

0,1894

0,1867

-0,9

0,1841

0,1814

0,1788

0,1762

0,1736

0,1711

0,1685

0,1660

0,1635

0,1611

-1,0

0,1587

0,1562

0,1539

0,1515

0,1492

0,1469

0,1446

0,1423

0,1401

0,1379

-1,1

0,1357

0,1335

0,1314

0,1292

0,1271

0,1251

0,1230

0,1210

0,1190

0,1170

-1,2

0,1151

0,1131

0,1112

0,1093

0,1075

0,1056

0,1038

0,1020

0,1003

0,0985

-1,3

0,0968

0,0951

0,0934

0,0918

0,0901

0,0885

0,0869

0,0853

0,0838

0,0823

-1,4

0,0808

0,0793

0,0778

0,0764

0,0749

0,0735

0,0721

0,0708

0,0694

0,0681

-1,5

0,0668

0,0655

0,0643

0,0630

0,0618

0,0606

0,0594

0,0582

0,0571

0,0559

René Chanchay

40

SECalMet

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Tabla de la distribución Normal Px  a 

Z

0,00

-0,01

-0,02

-0,03

-0,04

-0,05

-0,06

-0,07

-0,08

-0,09

-1,6

0,0548

0,0537

0,0526

0,0516

0,0505

0,0495

0,0485

0,0475

0,0465

0,0455

-1,7

0,0446

0,0436

0,0427

0,0418

0,0409

0,0401

0,0392

0,0384

0,0375

0,0367

-1,8

0,0359

0,0351

0,0344

0,0336

0,0329

0,0322

0,0314

0,0307

0,0301

0,0294

-1,9

0,0287

0,0281

0,0274

0,0268

0,0262

0,0256

0,0250

0,0244

0,0239

0,0233

-2,0

0,0228

0,0222

0,0217

0,0212

0,0207

0,0202

0,0197

0,0192

0,0188

0,0183

-2,1

0,0179

0,0174

0,0170

0,0166

0,0162

0,0158

0,0154

0,0150

0,0146

0,0143

-2,2

0,0139

0,0136

0,0132

0,0129

0,0125

0,0122

0,0119

0,0116

0,0113

0,0110

-2,3

0,0107

0,0104

0,0102

0,0099

0,0096

0,0094

0,0091

0,0089

0,0087

0,0084

-2,4

0,0082

0,0080

0,0078

0,0075

0,0073

0,0071

0,0069

0,0068

0,0066

0,0064

-2,5

0,0062

0,0060

0,0059

0,0057

0,0055

0,0054

0,0052

0,0051

0,0049

0,0048

-2,6

0,0047

0,0045

0,0044

0,0043

0,0041

0,0040

0,0039

0,0038

0,0037

0,0036

-2,7

0,0035

0,0034

0,0033

0,0032

0,0031

0,0030

0,0029

0,0028

0,0027

0,0026

-2,8

0,0026

0,0025

0,0024

0,0023

0,0023

0,0022

0,0021

0,0021

0,0020

0,0019

-2,9

0,0019

0,0018

0,0018

0,0017

0,0016

0,0016

0,0015

0,0015

0,0014

0,0014

-3,0

0,0013

0,0013

0,0013

0,0012

0,0012

0,0011

0,0011

0,0011

0,0010

0,0010

René Chanchay

41

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología

SECalMet

Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Tabla de la distribución t-Student P a  x  a  Area en ambos extremos combinados Grados de libertad

0,10

0,05

0,02

0,01

1,0

6,314

12,706

31,821

63,657

2,0

2,920

4,303

6,965

9,925

3,0

2,353

3,182

4,541

5,841

4,0

2,132

2,776

3,747

4,604

5,0

2,015

2,571

3,365

4,032

6,0

1,943

2,447

3,143

3,707

7,0

1,895

2,365

2,998

3,499

8,0

1,860

2,306

2,896

3,355

9,0

1,833

2,262

2,821

3,250

10,0

1,812

2,228

2,764

3,169

11,0

1,796

2,201

2,718

3,106

12,0

1,782

2,179

2,681

3,055

13,0

1,771

2,160

2,650

3,012

14,0

1,761

2,145

2,624

2,977

15,0

1,753

2,131

2,602

2,947

16,0

1,746

2,120

2,583

2,921

René Chanchay

42

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología

SECalMet

Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Tabla de la distribución t-Student P a  x  a  Area en ambos extremos combinados Grados de libertad

0,10

0,05

0,02

0,01

17,0

1,740

2,110

2,567

2,898

18,0

1,734

2,101

2,552

2,878

19,0

1,729

2,093

2,539

2,861

20,0

1,725

2,086

2,528

2,845

21,0

1,721

2,080

2,518

2,831

22,0

1,717

2,074

2,508

2,819

23,0

1,714

2,069

2,500

2,807

24,0

1,711

2,064

2,492

2,797

25,0

1,708

2,060

2,485

2,787

26,0

1,706

2,056

2,479

2,779

27,0

1,703

2,052

2,473

2,771

28,0

1,701

2,048

2,467

2,763

29,0

1,699

2,045

2,462

2,756

30,0

1,697

2,042

2,457

2,750

40,0

1,684

2,021

2,423

2,704

60,0

1,671

2,000

2,390

2,660

120,0

1,658

1,980

2,358

2,617

Distribución Normal

1,645

1,960

2,326

2,576

René Chanchay

43

SECalMet

Soluciones Especializadas en Calidad y Metrología Calidad y Metrología para el desarrollo del país

Prueba t-Student para 2 variables independientes Se realiza el análisis de una muestra de flúor en agua bajo el método de cromatografía iónica en el Laboratorio 1 y por el IESS en el laboratorio 2. Los resultados obtenidos son: Nivel

Grupo / Experiencia

Observaciones

Lab. 1

Lab. 2 (IESS)

1

4,5

5,3

2

5,2

6,8

3

5,0

6,9

4

6,4

7,1

5

6,0

7,7

6

7,1

******

René Chanchay

44

SECalMet

Soluciones Especializadas en Calidad y MetrologĂ­a Calidad y MetrologĂ­a para el desarrollo del paĂ­s

Prueba t-Student para 2 variables independientes Lab. 1: n1=6

Media, X1=5,70

Desv. EstĂĄndar, S1=0,9716

Grados de libertad, gl1=5

Lab. 2: n2=5

Media, X2=6,76

Desv. EstĂĄndar, S2=0,8877

Grados de libertad, gl2=4

đ?‘Ąđ?‘?đ?‘Žđ?‘™ =

đ?‘‹1 − đ?‘‹2 2

= 3,09 2

đ?‘›1 − 1 đ?‘†1 + đ?‘›2 − 1 đ?‘†2 1 1 ∙ đ?‘› +đ?‘› đ?‘›1 − 1 + đ?‘›2 − 1 1 2

đ?‘”đ?‘™đ?‘Ą = đ?‘›1 − 1 + đ?‘›2 − 1 = 9 Grados de Libertad total đ?‘Ąđ??śđ?‘&#x;đ?‘–đ?‘Ą. đ?›ź = 0,05 ; đ?‘”đ?‘™đ?‘Ą = 9 = 2,262 de la tabla

Si đ?’•đ?’„đ?’‚đ?’? ≤ đ?’•đ?‘Şđ?’“đ?’Šđ?’•. entonces las diferencias no son significativas RenĂŠ Chanchay

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Calidad y MetrologĂ­a para el desarrollo del paĂ­s

Prueba t-Stedent para 2 variables correlacionadas o pareadas Se realiza el anĂĄlisis de una muestra de turbiedad en agua, el mĂŠtodo utilizado es el turbidimĂŠtrico, las mediciones se realizan en dos dĂ­as diferentes Nivel

đ?’™âˆ†

Experiencia

Observaciones

DĂ­a 1 A

DĂ­a 2 B

1

4

3

1

2

5

2

3

3

6

1

5

4

6

2

4

5

4

3

1

RenĂŠ Chanchay

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Prueba t-Stedent para 2 variables correlacionadas o pareadas n=5 Media đ?‘‹âˆ† =

đ?‘Ľđ??´ −đ?‘Ľđ??ľ đ?‘›

= 2,8

đ?‘† = 1,789 DesviaciĂłn estĂĄndar de đ?‘‹âˆ† đ?‘Ąđ?‘?đ?‘Žđ?‘™ =

đ?‘‹âˆ† đ?‘† đ?‘›

= 3,48

đ?‘”đ?‘™ = đ?‘› − 1 = 4 Grados de libertad

đ?‘Ąđ??śđ?‘&#x;đ?‘–đ?‘Ą. đ?›ź = 0,05 ; đ?‘”đ?‘™ = 4 = 3,182 de la tabla Si đ?’•đ?’„đ?’‚đ?’? ≤ đ?’•đ?‘Şđ?’“đ?’Šđ?’•. entonces las diferencias no son significativas RenĂŠ Chanchay

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Análisis de varianza ANOVA El análisis de varianza es una técnica que se puede utilizar para decidir si las medias de dos o más poblaciones son iguales. La prueba se basa en una muestra única, obtenida a partir de cada población. El análisis de varianza puede servir para determinar si las diferencias entre las medias muestrales revelan las verdaderas diferencias entre los valores medios de cada una de las poblaciones, o si las diferencias entre los valores medios de la muestra son más indicativas de una variabilidad de muestreo. Si el valor estadístico de prueba (análisis de varianza) nos impulsa a aceptar la hipótesis nula, se concluiría que las diferencias observadas entre las medias de las muestras se deben a la variación casual en el muestreo (y por tanto, que los valores medios de población son iguales). Si se rechaza la hipótesis nula, se concluiría que las diferencias entre los valores medios de la muestra son demasiado grandes como para deberse únicamente a la casualidad (y por ello, no todas las medias de población son iguales).

René Chanchay

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AnĂĄlisis de varianza ANOVA Los datos para el anĂĄlisis de varianza se obtienen tomando k grupos de muestras, con n muestras cada uno, de una misma poblaciĂłn y calculando la media muestral y la variancia en cada muestra. Existen tres supuestos bĂĄsicos que se deben satisfacer antes de que se pueda utilizar el anĂĄlisis de variancia. 1) Las muestras deben ser de tipo aleatorio independiente. 2) Las muestras deben ser obtenidas a partir de poblaciones normales. 3) Las poblaciones deben tener variancias iguales (es decir, đ?‘†1 2 = đ?‘†2 2 = â‹Ż = đ?‘†đ?‘˜ 2)

RenĂŠ Chanchay

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AnĂĄlisis de varianza ANOVA Muestra 1

Muestra 2

‌..

Muestra k

1

X11

X12

X1j

X1k

2

X21

X22

X2j

X2k

..

Xi1

Xi2

Xij

Xik

n

Xn1

Xn2

Xnj

Xnk

đ?‘‹

đ?‘›

đ?‘›

đ?‘›

đ?‘›

đ?‘‹1 =

đ?‘Ľđ?‘–1

đ?‘‹2 =

đ?‘–=1

�2

2

�1 =

đ?‘› đ?‘–=1

đ?‘Ľđ?‘–1 − đ?‘‹1 đ?‘›âˆ’1

đ?‘Ľđ?‘–2

đ?‘‹đ?‘— =

đ?‘–=1 2

2

�2 =

đ?‘› đ?‘–=1

đ?‘Ľđ?‘–1 − đ?‘‹1 đ?‘›âˆ’1

đ?‘Ľđ?‘–đ?‘—

đ?‘‹đ?‘˜ =

đ?‘–=1 2

RenĂŠ Chanchay

2

�� =

đ?‘› đ?‘–=1

đ?‘Ľđ?‘–1 − đ?‘‹1 đ?‘›âˆ’1

đ?‘Ľđ?‘–đ?‘˜ đ?‘–=1

2

2

đ?‘†đ?‘˜ =

đ?‘› đ?‘–=1

đ?‘Ľđ?‘–1 − đ?‘‹1 đ?‘›âˆ’1

50

2

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AnĂĄlisis de varianza ANOVA EstimaciĂłn de la varianza dentro de grupos (within estimate) đ?‘şđ?’˜ đ?&#x;? Con la varianza estimada dentro de cada grupo de muestras (đ?‘†1 2 , đ?‘†2 2 , ‌ , đ?‘†đ?‘˜ 2 ), estimamos una varianza acumulada de la siguiente manera:

đ?‘şđ?’˜

đ?&#x;?

νđ?&#x;? − đ?&#x;? đ?‘şđ?&#x;? đ?&#x;? + νđ?&#x;? − đ?&#x;? đ?‘şđ?&#x;? đ?&#x;? + â‹Ż + νđ?&#x;? − đ?&#x;? đ?‘şđ?’Œ đ?&#x;? = νđ?&#x;? − đ?&#x;? + νđ?&#x;? − đ?&#x;? + â‹Ż + νđ?’Œ − đ?&#x;?

Como đ?œˆ1 − 1 = đ?œˆ2 − 1 = â‹Ż = đ?œˆđ?‘˜ − 1 = đ?‘› − 1 , entonces đ?‘şđ?’˜ đ?&#x;?

đ?‘şđ?&#x;? đ?&#x;? + đ?‘şđ?&#x;? đ?&#x;? + â‹Ż + đ?‘şđ?’Œ đ?&#x;? = đ?’Œ

Con nĂşmero de grados de libertad, đ?‘”đ?‘™đ?‘¤ = đ?‘› − 1 đ?‘˜ RenĂŠ Chanchay

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AnĂĄlisis de varianza ANOVA EstimaciĂłn de la varianza entre grupos (within estimate) đ?‘şđ?’™ đ?&#x;? Entre los promedios de cada grupo de muestras (đ?‘‹1 , đ?‘‹2, ‌ đ?‘‹đ?‘˜ ), estimamos una varianza: đ?‘†đ?‘Ľ 2 = đ?‘› ∙ đ?‘†đ?‘Ľ 2

Donde 2

�� = �=

đ?‘˜ đ?‘—=1

đ?‘‹đ?‘— −đ?‘‹

2

đ?‘˜âˆ’1 đ?‘˜ đ?‘—=1 đ?‘‹đ?‘—

đ?‘˜

Con nĂşmero de grados de libertad, đ?‘”đ?‘™đ?‘Ľ = đ?‘˜ − 1

RenĂŠ Chanchay

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AnĂĄlisis de varianza ANOVA Prueba de Fisher-Snedecor

Para analizar si las muestras representan a la misma poblaciĂłn se utiliza la prueba F de Fisher-Snedecor, que consiste en compara una đ??šđ?‘?đ?‘Žđ?‘™ obtenida de las varianzas đ?‘†đ?‘¤ 2 y đ?‘†đ?‘Ľ 2 frente a una đ??šđ??śđ?‘&#x;đ?‘–đ?‘Ą. obtenida de las tablas. đ??šđ?‘?đ?‘Žđ?‘™ =

�� 2 �� 2

De las tablas se obtiene đ??šđ??śđ?‘&#x;đ?‘–đ?‘Ą. 0,05; đ?‘˜ − 1 ; đ?‘› − 1 đ?‘˜ Si đ?‘­đ?’„đ?’‚đ?’? ≤ đ?‘­đ?‘Şđ?’“đ?’Šđ?’•. entonces las muestras representan a la misma poblaciĂłn

RenĂŠ Chanchay

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Análisis de varianza ANOVA Muestra 1

Muestra 2

Muestra 3

Muestra 4

1

70

74

68

75

2

75

77

70

70

3

74

70

65

73

4

72

80

60

72

5

68

72

72

71

6

59

76

73

72

René Chanchay

54

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GRACIAS POR SU ATENCIÓN

René Chanchay

55

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