WorksheetsPrueba de Hipótesis
Total questions: 22
Worksheet time: 56mins
Símbolo de Hipótesis Nula
H1
N1
Ho
Símbolo de Hipótesis Alternativa
Ho
Na
H1
¿Que símbolo se utiliza para representar la hipótesis a la derecha?
< (menor)
> (mayor)
desigual
¿Que símbolo se utiliza para representar la hipótesis a la izquierda?
< (menor)
> (mayor)
El resultado de la siguiente formula se utiliza para compararse con el valor del nivel de significancia y tomar la decisión correcta.
z=nσ(χ−μ)Cierto
Falso
De acuerdo a la imagen, que tipo de hipótesis es:
Unilateral Derecha
Bilateral
Unilateral Izquierda
De acuerdo a la imagen,que tipo de hipótesis es:
Bilateral
Unilateral Derecha
Unilateral Izquierda
De acuerdo a la imagen,que hipótesis es:
Unilateral Derecha
Bilateral
Unilateral Izquierda
En la estadística uno de los procedimientos para probar la validez de un enunciado relativo a un parámetro poblacional basándose en la evidencia muestral
Estamos hablando de:
prueba de hipótesis
curva normal
tabla de probabilidad
variable
Es un estimador de la media poblacional μ:
media muestral
desviación estándar muestral
proporción muestral
proporción poblacional
La desviación estándar muestral es:
es un valor determinado a partir de la información de la muestra para determinar si se acepta o rechaza.
es un estimador de la proporción poblacional p
es un estimador de la desviación estándar poblacional σ
es un estimador de la media poblacional μ
Una máquina dispensadora de bebidas está diseñada para servir 360 ml de líquido por vaso. El dueño sospecha que la máquina podría estar sirviendo líquido en exceso. Para verificar su sospecha, toma una muestra de 30 vasos.
¿Cuáles son las hipótesis adecuadas para este caso?
Ho: P = 360
H1: P < 360
Ho: P = 360
H1: P > 360
Ho: μ = 360
H1: μ <360
Ho: μ = 360
H1: μ > 360
Señale los enunciados que son verdaderos:
La hipótesis nula puede ser rechazada.
La hipótesis alternativa puede ser aceptada.
Si no se rechaza la hipótesis nula, los resultados no son concluyentes
La hipótesis nula es aquella para la que se busca evidencia a favor.
La hipótesis alternativa se opone a la nula.
¿Cómo se establece la regla de rechazo?
La regla de rechazo se establece en relación a la ubicación del estadístico esperado, respecto al estadístico calculado (de tabla) dado el tipo de distribución considerado.
La regla de rechazo se establece en relación a la ubicación del estadístico calculado, respecto al estadístico esperado (de tabla) dado el tipo de distribución considerado.
H0 es rechazada a un nivel de significancia de 5%
H0 no es rechazada a un nivel de significancia de 5%
H0 se mantiene en el intervalo de confianza del 95%
H0 es rechaza y es verdadera. Así que cometemos error de tipo I.
Una muestra de 50 lentes utilizados en anteojos da un espesor medio muestral de 3.05 mm y una desviación estándar muestral de 0.34 mm. El espesor promedio verdadero deseado de los lentes es de 3.20 mm. ¿Sugieren los datos fuertemente que el espesor promedio verdadero de los lentes es diferente al deseado?. Haga la prueba con un nivel de significancia del 5%.
Se rechaza Ho, ya que el valor de Z da 3.12 el cuál está en fuera del nivel de significancia aceptado y por lo tanto los espesores son diferentes a los esperados.
Se acepta Ho, ya que el valor de Z está dentro del rango de aceptación con el nivel de significancia considerado, por lo que los espesores están dentro del rango esperado.
La fórmula Z da como resultado -3.12 por lo que este valor está por fuera del rango de aceptación, es decir, rechazo Ho y sugiero que los espesores son diferentes a los esperados. .
Rechazo Ho, ya que el valor calculado en Z está fuera de los parámetros de ± 1.645 por lo que se asegura que los espesores están fuera de lo esperado.
Se requiere que la tensión de ruptura de un hilo utilizado en la fabricación de material de tapicería sea superior a 100 psi. La experiencia ha indicado que la desviación estándar de la tensión de ruptura es de 2 psi. Se prueba una muestra aleatoria de nueve especímenes, y la tensión de ruptura promedio observada en ellas es de 98 psi. ¿Debe considerarse la fibra como aceptable?.
De acuerdo al resultado del valor estadístico Z se puede aceptar Ho y con el nivel de significancia valorado se puede confirmar que el producto es aceptable
El resultado del valor estadístico Z es negativo por lo que se rechaza la prueba de hipótesis nula con el nivel de significancia considerado y se confirma que el producto no es aceptable
El resultado del valor estadístico de Z es negativo por lo que se rechaza la prueba de hipótesis nula y se confirma que el producto no es aceptable
El resultado del valor estadístico Z es negativo por lo que se rechaza la prueba de hipótesis nula con el nivel de significancia considerado y se confirma que el producto si es aceptable
Se sabe que el diámetro de los agujeros para una montura de cable tiene una desviación estándar de 0.01 in. Se obtiene una muestra aleatoria de diez monturas, donde el diámetro promedio resulta ser de 1.5045 in. utilizar un nivel de significancia del 0.01. Probar la hipótesis de que el diámetro promedio verdadero del agujero es 1.50 in.
El resultado del valor estadístico Z determina aceptar Ho con el nivel de significancia de 0.01 probando que los diámetros verdaderos no son de 1.50.
El resultado del valor estadístico Z determina aceptar Ho con el nivel de significancia de 0.01 que arrojo un valor critico de ± 2.33 probando que los diámetros verdaderos no son de 1.50.
El resultado del valor estadístico Z determina aceptar Ho con el nivel de significancia de 0.01 probando que los diámetros verdaderos son de 1.50.
El resultado del valor estadístico Z determina aceptar Ho con el nivel de significancia de 0.01 que arrojo un valor critico de ± 2.33 probando que los diámetros verdaderos son de 1.50.
Un diseñador de productos está interesado en reducir el tiempo de secado de una pintura tapa poros. Se prueban dos fórmulas de pintura: la fórmula 1 tiene el contenido químico estándar y la fórmula 2 tiene un nuevo ingrediente secante que debe reducir el tiempo de secado. De la experiencia se sabe que la desviación estándar del tiempo de secado es de 8 minutos. Se pintan 10 muestras con la fórmula 1 y otros 10 con la fórmula 2. Los dos tiempos promedio de secado muestrales dicen que la fórmula 1 dio 121 minutos y de la prueba dos 112 minutos en promedio. Realizar una prueba de hipótesis con un nivel del 5% para saber si el contenido de químico estándar es mejor que el nuevo ingrediente.
El resultado confirma con un valor crítico de 1.645 que la nueva fórmula (2) reduce el tiempo de secado, rechazando Ho.
El resultado confirma con un valor crítico de -1.645 que la nueva fórmula (2) reduce el tiempo de secado, rechazando Ho.
El resultado confirma con un valor crítico de -1.645 que la nueva fórmula (2) tienen el mismo tiempo de secado, aceptado Ho.
El resultado confirma con un valor crítico de 2.81 que la nueva fórmula (2) reduce el tiempo de secado, rechazando Ho.
A un analista en estadística que estudia el desarrollo de recursos humanos se le pide que determine si los salarios por hora de los obreros son los mismos en dos ciudades distintas. El resultado de la investigación se presenta en la imagen. Suponga que la empresa desea probar la hipótesis al nivel de 0.05 de que no hay diferencias entre los salarios por hora de los trabajadores de las dos ciudades.
De acuerdo al valor estadístico de Z, se observa con un nivel crítico de ± 1.96 que no existen diferencias entre los salarios aceptando Ho.
De acuerdo al valor estadístico de Z, se observa con un nivel crítico de ± 1.645 que si existen diferencias entre los salarios pues resulta un valor de -2.81.
De acuerdo al valor estadístico de Z, se observa con un nivel crítico de ± 1.96 que si existen diferencias entre los salarios pues resulta un valor de -2.81.
De acuerdo al valor estadístico de Z, se observa con un nivel crítico de ± 1.96 que si existen diferencias entre los salarios pues resulta un valor de -2.03.
Las horas extras promedio laboradas en el año 2000 por 50 obreros de una petrolera de la región fue de 68.2 horas con una desviación estándar de 2.5 horas, mientras que 50 obreros de la misma petrolera en el 2001 tenían un promedio de horas extras laboradas igual a 67.5 horas con una desviación estándar de 2.8 horas. El gerente de RH de la empresa mantiene que el promedio de horas extras laboradas por los obreros de la empresa en el 2000 es más alto que el promedio de horas extras laboradas por los obreros en el 2001, para ello utiliza dos niveles de significancia: 0.01 y 0.05.
De acuerdo a los resultados del valor estadístico Z se puede determinar que las horas extras laboradas se mantienen iguales en los dos años comparados solo para el nivel de significancia del 0.01 pero en un nivel de significancia del 0.05 se rechaza Ho.
De acuerdo a los resultados del valor estadístico Z se puede determinar bajo los dos niveles de significancia evaluados (0.5 y 0.01) que las horas extras laboradas se mantienen iguales en los dos años comparados.
De acuerdo a los resultados del valor estadístico Z se puede determinar bajo los dos niveles de significancia evaluados (0.5 y 0.01) que las horas extras laboradas en el 2000 son mayores a las del año 2001.
De acuerdo a los resultados del valor estadístico Z se puede determinar que las horas extras laboradas se mantienen iguales en los dos años comparados solo para el nivel de significancia del 0.05 pero en un nivel de significancia del 0.01 se rechaza Ho.
Rechazo Ho con un nivel de confianza del 90%, por lo que no se puede garantizar que es verdadera la queja del gerente sobre la duración menor a lo que el distribuidor comenta del producto
Acepto Ho con un nivel de confianza del 90%, por lo que no se puede garantizar que es verdadera la queja del gerente sobre la duración menor a lo que el distribuidor comenta del producto
Acepto Ho, puesto que el valor z tiene un valor de -1.28, por lo que no se puede garantizar que es verdadera la queja del gerente sobre la duración menor a lo que el distribuidor comenta del producto
Rechazo Ho, puesto que el valor z está arriba del límite de aceptación, por lo que no se puede garantizar que es verdadera la queja del gerente sobre la duración menor a lo que el distribuidor comenta del producto
