Font size
Worksheetsestadistica inferencial
Total questions: 94
Worksheet time: 1hrs 11mins
1.- Dentro de la teoría del árbol de decisiones, a qué tipo de nodo corresponde el siguiente concepto: son los caminos de acción que pueden ser elegidos por el tomador de decisión después de haber analizado los resultados de decisiones previas.
Nodos raíz
Nodos de decisión
Nodos de evento
Nodos finales
¿Qué tipo de grafico podemos usar para analizar una situación de decisión?
Diagrama de flujo
Diagrama de Veen
Árbol de decisiones
Toma de decisiones
Elija la opción que corresponde a la definición de un árbol de decisiones:
Gráfico permite incorporar probabilidades en el análisis de decisiones simples que involucran múltiples opciones y condiciones pasadas predecibles
Gráfico permite incorporar probabilidades en el análisis de decisiones complejas que involucran escasas opciones y condiciones futuras incierta
Gráfico permite incorporar probabilidades en el análisis de decisiones complejas que involucran múltiples opciones y condiciones futuras desconocidas
Gráfico permite incorporar probabilidades en el análisis dGráfico permite incorporar probabilidades en el análisis de decisiones simples que involucran múltiples opciones y condicionese decisiones simples que involucran múltiples opciones y condiciones
¿Qué elementos intervienen en la toma de decisiones?
Costo, tiempo, calida
Tiempo, alternativas, sujeto
Sujeto, Alternativas, criterio
Calidad, sujeto, criterio
¿Cuál de las siguientes opciones contiene ejemplos de criterios?
Beneficio o utilidad, costo, tiempo, calidad
Beneficio o utilidad, árbol de decisiones, probabilidad continua
Sostenibilidad, tiempo, sujeto
Criterio, sostenibilidad, sujeto
Elija la opción correcta: Concepto de sujeto:
Es el inicio del árbol de decisión, se plantea la decisión entre alternativas.
Es el principal actor en el proceso de toma de decisiones y tiene la responsabilidad de evaluar las alternativas y elegir la opción que considere más apropiada.
Es el curso de acción a seguir, como mínimo deben existir dos alternativas.
Evalúa el factor temporal y el tiempo de cada opción.
Elija la opción correcta: Concepto de sujeto:
Es el inicio del árbol de decisión, se plantea la decisión entre alternativas.
Es el principal actor en el proceso de toma de decisiones y tiene la responsabilidad de evaluar las alternativas y elegir la opción que considere más apropiada.
Es el curso de acción a seguir, como mínimo deben existir dos alternativas.
Evalúa el factor temporal y el tiempo de cada opción.
¿De qué depende la elección de la metodología adecuada?
Enfoque de la minimax
Modelo del Equilibrio
Contexto específico y de las preferencias
Niveles de incertidumbre
¿Qué clasificación tiene el nivel de condición de incertidumbre?
Clara, exacta y completa
Muy escasa o nula
Bajo
Con probabilidad de ocurrencia
Selecciones cuál de las siguientes opciones no es una teoría de decisión.
Condiciones de certeza
Condiciones de riesgo
Condiciones de incertidumbre
Modelo del Equilibrio
¿Cuál es el objetivo principal del análisis de sensibilidad en estadística?
Evaluar la precisión de los datos a evaluar.
Establecer relaciones causales entre variables.
Identificar variables claves que indicen a los resultados.
Medir la dispersión de los datos en una muestra.
¿Cuál de los siguientes enunciados describe mejor el análisis de sensibilidad?
Permite medir la fiabilidad de la dispersión de los datos.
Mide la dispersión de los datos en una muestra.
Evalúa el impacto de cambios en las variables en los resultados.
Ayuda a identificar relaciones causales entre variables.
¿Cuál es uno de los beneficios del análisis de sensibilidad?
Evalúa la precisión de los resultados obtenidos.
Ayuda a identificar y gestionar riesgos potenciales.
Permite establecer relaciones causales entre variables.
Proporciona una visión detallada de las características de la muestra.
¿Cómo se interpreta el resultado de la prueba de los Signos?
Si el número de signos + es significativamente mayor que el número de signos -, se concluye que hay una diferencia significativa.
Si el número de signos + y - es igual, se concluye que no hay una diferencia significativa.
Si el número de signos + es significativamente menor que el número de signos -, se concluye que hay una diferencia significativa.
No se puede interpretar el resultado de la prueba de los Signos.
¿Cuál es el proceso básico de la prueba de los Signos?
Utilizar una regresión lineal para estimar la relación entre las variables.
Realizar un análisis de varianza para determinar las diferencias entre los grupos.
Calcular el promedio de las diferencias y compararlo con una desviación estándar.
Asignar los signos + y - según la dirección de la diferencia, contar los signos y comparar con una tabla de valores críticos.
La hipótesis de la prueba de Wilcoxon es similar a:
Prueba t dependiente
Estadístico de prueba W
Hipótesis alternativa
Prueba de Kruskal Wallis
Es una prueba no paramétrica y, por lo tanto, está sujeta a muchos menos supuestos que su contraparte paramétrica, la prueba t de muestras pareada.
Métodos no paramétricos
Prueba de Wilcoxon y potencia de la prueba
Prueba de Wilcoxon
Correlación de datos de spearman
¿Cuántas pruebas son recomendables utilizar en el método de Kruskal Wallis
Sólo es conveniente utilizar una prueba H de Kruskal-Wallis.
Solo se recomienda usar dos veces la prueba.
Se recomienda utilizar tres pruebas para llegar al resultado.
Sólo es conveniente utilizar cuatro pruebas H de Kruskal-Wallis.
¿Cuándo es apropiado utilizar la prueba de Wilcoxon de la suma de rangos en lugar de la prueba t de Student para muestras independientes?
Cuando se requiere evaluar la normalidad de los datos en dos grupos independientes.
Cuando los datos son de escala ordinal y no se cumplen los supuestos de la prueba t de Student.
Cuando se desea comparar las medias de dos grupos independientes.
Cuando se desea evaluar la simetría de la distribución en dos grupos independientes.
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el propósito de la prueba de Wilcoxon de la suma de rangos para muestras independientes?
Determinar si existe una correlación entre los dos grupos independientes.
Comparar las medianas de dos grupos independientes.
Evaluar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos independientes.
Estimar la varianza de dos grupos independientes.
¿Para qué se creó el método de Kruskall Wallis?
Es una prueba no paramétrica asentada en el rango que puede utilizarse para aprobar si existen conformidades.
Es una prueba no paramétrica asentada en el rango que puede utilizarse para aprobar si existen disconformidades relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una inconstante independiente dentro de la variable dependiente ordinal o continua.
Es una prueba paramétrica asentada en el rango que puede utilizarse para aprobar si existen disconformidades.
Es una prueba paramétrica asentada en el rango que puede utilizarse para aprobar si existen disconformidades relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una inconstante independiente en una variable dependiente ordinal o continua.
¿Qué es el coeficiente de correlación de rangos de Spearman?
Se utiliza para comprobar cierto conjunto de datos en el cual se distribuye con normalidad.
El coeficiente de correlación de rangos de Spearman es una medida estadística utilizada para medir la relación entre dos variables
Su propósito es mostrar si los datos provienen de una población con una determinada distribución teórica
Comprueba si los resultados que obtenemos de la muestra siguen una distribución normal.
¿En qué se basa el coeficiente de correlación de Spearman?
Se basa en el rango de los datos, no en el valor exacto.
Es un parámetro de una distribución exponencial.
Se puede encontrar la moda con ello.
Es usada para calcular un valor p que permite que las pruebas de ajuste ayuden a determinar la mejor distribución para sus datos.
¿Cuál de las siguientes es unas características de las pruebas no paramétricas?a) Es método de medición difícil de aplicar b) Las hipótesis son estrictas c) Es necesario realizar pruebas de hipótesis d) No son pruebas sistemáticas
b, c, d
b, d, a
a, b, c
b, c, d
Elija 3 requerimientos del proceso de la toma de decisiones 1) La selección de la estrategia más conveniente 2) un correcto diagnóstico del problema planteado 3) El análisis, no individualizado y comparativo 4) La determinación de las alternativas adecuadas
1, 2, 3, 4
2, 3, 4
1, 3, 4
1, 2, 4
Completar: Los departamentos ……………...tradicionales, como la teoría de la …………y la prueba de hipótesis, reciben nuevos enfoques. Muchas aplicaciones se pueden hacer más correctas usando la teoría de…………
Decisiones – estadísticos- estimación
Estadísticos- estimación - decisiones
Estadísticos – hipótesis- signos
Estadísticos- estimación- signos
En la …………de valor el problema de elegir el mejor curso de acción se complica cuando la …………...no depende de resultados cuantificables, sino de las ………………...expresadas por los formuladores de políticas por los resultados.
materia- pruebas- estadísticas
hipótesis- experimentaciones- teorías
teoría- teoría- estimaciones
Función- elección- preferencias
Complete El valor esperado de un ....... de decisión es la ...... de los beneficios ponderados correspondientes al esquema de ...........
Esquema, Producto, Decisiones
Esquema, Resta, Decisión
Beneficios, Suma, Decisión
Esquema, Suma, Decisión
relaciona:
B1, A2, C3
A1, B2. C3
A1, B3, C2
B3, C2, A1
Elija cuales no son desventajas de las pruebas no paramétricas
No son pruebas sistemáticas
Se pueden aplicar en datos no numéricos
La distribución varía
Los formatos de aplicación son diferentes y provoca confusión
Entre las características del estadístico Chi cuadrado tenemos:
Los valores de Chi cuadrado nunca son negativos, debido a que la Fe y la Fo se elevan al cuadrado.
El número de grados de libertad se determina mediante k-1, dónde k es e número de categorías.
Los valores de Chicle cuadrado son negativos, debido a que la Fe y la Fo se elevan al cuadrado.
La distribución de Chi cuadrado depende del tamaño de la muestra, más no de sus categorías.
Entre las características del estadístico Chi cuadrado tenemos:
Los valores de Chi cuadrado nunca son negativos, debido a que la Fe y la Fo se elevan al cuadrado.
El número de grados de libertad se determina mediante k-1, dónde k es e número de categorías.
Los valores de Chicle cuadrado son negativos, debido a que la Fe y la Fo se elevan al cuadrado.
La distribución de Chi cuadrado depende del tamaño de la muestra, más no de sus categorías.
Relacione según corresponda:
1)La hipótesis nula, H0
2) La hipótesis alternativa, H1
a. es que no hay diferencia entre el conjunto de frecuencias observadas y el conjunto de frecuencias esperadas.
b) es que hay una diferencia entre los conjuntos observado y esperado de frecuencias.
1b, 2a
2b,1a
1a, 2a
1a, 2b
La prueba de bondad de ajuste desempeña un papel crucial en la inferencia estadística. Permite evaluar si un modelo ……........ es adecuado para describir los datos observados, lo que proporciona una base ................. para tomar decisiones informadas.
Práctico - estándar
Realizable - proporcionable
Teórico- sólida
entendible – flexible
Los métodos no paramétricos representan algunas limitaciones como:
Puede requerir muestras más grandes que los métodos paramétricos para obtener resultados precisos.
No realiza suposiciones sobre la distribución de los datos.
Debido a su enfoque más angosto, pueden ser más potentes en la detección de diferencias o relaciones sutiles en los datos.
Asumen que todas las observaciones son independientes y uniformemente distribuido.
La prueba de bondad de ajuste se basa:
Se basa en desempeñar un papel crucial en la inferencia estadística.
Se basa en la comparación entre la distribución teórica propuesta por un modelo y la distribución empírica de los datos observados.
Se basa en comparar una distribución observada con una distribución continua.
Se basa en si un modelo teórico es adecuado para describir los datos observados.
A que método se refiere cuando nos dice que este se utiliza cuando se desea comparar la distribución observada con una distribución discreta, dividida en categorías o intervalos
Metodo G de Fisher
Chi cuadrado
Lilliefords
Metodo G de Fisher
relaciona:
1b – 2a - 3d - 4c
1c - 2a - 3b - 4d
1a - 2b - 3c - 4d
1d - 2c - 3a - 4b
La prueba de bondad se aplica en situaciones dónde se requiere comparar una ................ observada con una teórica o..............., compararla con datos ………....... o con la distribución conocida de otra.
distribución, hipotética, históricos
interacción, hipoteca, historia
distribuida, históricos, hipotética
hipotética, histórica, distribuida
¿Qué es la Teoría de Decisiones?
Es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre alternativas o formas de resolver diferentes situaciones de la vida.
Es el ímpetu o el primer paso hacia una acción.
Es intervenir en una situación conflictiva, especialmente después de haber intentado mantenerse al margen.
Es una disciplina esencial en el campo de la estadística diferencial que permite a investigadores y profesionales tomar decisiones óptimas en situaciones de incertidumbre.
¿Qué son y en qué se basan las Pruebas no Paramétricas?
Son hechos o evidencias, una razón o argumento que se basa para demostrar la verdad o la falsedad de algo, de una acción, una tesis, una teoría.
Son elementos o datos importantes que se basa en examina un tema, cuestión o asunto.
Son las encargadas de analizar datos que no tiene una distribución específica y se basan en suposiciones, pero los datos no están ordenados de forma normal.
¿Cuándo surgen los problemas de estimación en la Teoría de Decisiones?
Surgen en la interacción con los demás, en la imaginación, en la creatividad, en nuestros gustos y preferencias.
Surgen naturalmente cuando se consideran el estudio de cualquier fenómeno del mundo real para el cual se observa alguna característica X.
Surge como resultado para enfrentarnos a una situación concreta. Tiene lugar en las organizaciones como resultado de un proceso social.
Surge cuando la solución a una necesidad es materializada por medio de un concepto previamente planificado.
Qué es lo que pueden realizar las herramientas estadísticas?
Se puede ocupar en reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.
Se puede permitir predecir resultados y hacer estimaciones precisas.
páseme a cuarto profe
Se puede recopilar, analizar e interpretar de forma inteligente datos relevantes en el proceso de toma de decisiones.
¿Que podemos realizar con el método científico para proporcionar una base para nuevos enfoques teóricos?
Encontraremos la diferencia muestral para poder realizar el análisis del problema
Se podrá realizar formulas que nos ayuden a encontrar de mejor manera la respuesta de las hipótesis planteadas.
Se realizara el planteamiento del problema encontrando asi los datos necesarios para ello.
Podemos realizar experimentos, generar experiencias para probar la validez de las teorías utilizando el razonamiento lógico. Este es un bucle que se repite infinitamente.
¿Qué realiza el tomador de decisiones cuando los resultados de dichas decisiones se asocian con valores numéricos?
Asigna un valor a cada opción y selecciona la opción que mejor se adapta a sus requisitos. Lo más lógico es que este valor represente ganancias o pérdidas.
Si el valor es positivo se acepta la hipótesis
Si el valor es negativo se rechaza la hipótesis.
Se grafica el resultado y a base de ello se toma la decisión.
¿Qué permite el análisis de sensibilidad a las organizaciones?
Permite a las organizaciones predecir los resultados del proyecto ayudando a comprender la incertidumbre, las limitaciones y el alcance de los modelos de decisión.
El análisis de sensibilidad permite ver resultados pasados del proyecto ayudando a comprender la incertidumbre, las limitaciones y el alcance de los modelos de decisión.
Se permite saber mas sobe las organizaciones como sus finanzas.
Se puede saber la valoración de los empleados de dicha organización
¿En qué se basan los modelos de decisiones en el análisis de sensibilidad?
Se basan en suposiciones y estimaciones que no pueden ser completamente precisas, el análisis de sensibilidad permite demostrar cómo varían los resultados de la decisión frente a cambios en los parámetros o supuestos del modelo.
Se basa en los resultados de las variables alternativas
En las variables continuas y categóricas.
En probabilidades que se puedan dar frente al cambio dentro de la empresa.
¿Qué nos permite evaluar los diagramas de árboles de decisión?
Evaluar el comportamiento de los empleados.
Permite evaluar el resultado del proceso de fabricación de la empresa
Se evalua el rendimiento de la empresa en el mercado.
Permiten evaluar los posibles resultados, costos y consecuencias de decisiones complejas a través de la representación gráfica.
¿Qué mide la prueba de Anderson Darling?
Mide el área entre la línea ajustada.
Mide los parámetros de la distribución de la prueba
Mide qué tan lejos están los datos
Mide la distribución acumulativa de los datos.
. ¿Cuándo usar la prueba de Anderson-Darling y Kolmogorov?
Elegir la propiedad de las pruebas paramétricas.
Para plantear la hipótesis
Para muestra pequeñas.
Para comparar la bondad de ajuste.
¿En Qué Se Basa La Prueba De Anderson-Darling?
Mide en qué medida la distribución de un conjunto de datos se ajusta a una distribución teórica especificada.
Mostrar si los datos provienen de una población con una determinada distribución teórica.
Asume que los parámetros de la distribución de la prueba están predeterminados
Comparar la función de distribución acumulada empírica de los resultados de la muestra con la distribución esperada si los datos se distribuyen normalmente.
¿Qué se debe tener en cuenta cuando se trata de encontrar un resultado deseado utilizando los diagramas de árboles de decisión?
Si el resultado obtenido es un numero positivo.
Se deben tener en cuenta las preferencias de utilidad del tomador de decisiones
Si el resultado obtenido es un numero negativo.
Se debe tener en cuenta si el resultado obtenido es mayor a 30.
Cuántos tipos de árboles de decisión existen?
Árbol de decisión de variables continuas y Árbol de decisión de variables categorías
Arbol de decisión de alternativas y árbol de de decisión continua.
Árbol de decisión de variable H0 y Arbol de decisión de variable H1.
Arbol de decisión poblacional y árbol de decisión muestral.
¿En qué tipo de variables se aplica en la prueba de Chi-Cuadrado?
Se aplica a variables cualitativas
Se aplica a variables cuantitativas y no categóricas
Se aplica a variables cualitativas o categóricas
Se aplica a variables categoricas
¿Qué son los métodos no paramétricos? Son un conjunto de ____________ estadísticas que no requieren asumir una ____________ particular de los ____________.
Variables, categoría, datos.
Técnicas, distribución, datos.
Procedimientos, distribución, datos.
Categóricas, especifica, datos.
Completar ¿Para qué son útiles los métodos no paramétricos? Son útiles en situaciones en las que no se dispone de ___________ suficiente para hacer suposiciones sobre la distribución ____________ o cuando se sabe que la distribución no es _____________.
Datos, distribución, normal.
Variable, categoría, normal.
Distribución, procedimientos, normal.
Información, subyacente, normal
La prueba Kolmogórov-Smirnov sirve para:
Comparar la función de distribución acumulativa observada de una variable con una distribución teórica específica.
Comprobar si losresultados que obtenemos de la muestra siguen una distribución normal y evalúe qué distribución se ajusta mejor a los datos.
Mostrar si los datos provienen de una población con una determinada distribución teórica, lo que hace probar si las observaciones pueden extraerse razonablemente de la distribución dada
Extraer información sobre una población y comprobar si las puntuaciones obtenidas de la muestra siguen una distribución normal.
¿Cuál de los siguientes enunciados está relacionado con la prueba de Kolmogórov-Smirnov?
Compara la función de distribución acumulativa observada de una variable con una distribución teórica específica. Kolmogórov-Smirnov Z se calcula a partir de la diferencia máxima entre las funciones de distribución acumulada teórica y observada.
Mide el área entre la línea ajustada -basada en una distribución normal- y la función de distribución empírica -basada en los puntos de datos.
Mide qué tan cerca están los datos de una distribución particular. Esto se debe a que, para un conjunto dado de datos y distribuciones, cuanto mejor se ajuste la distribución a los datos, menor será su estadística.
Se utiliza para probar hipótesis sobre distribuciones de frecuencia. En general, esta prueba contrasta la frecuencia observada con la frecuencia esperada bajo la hipótesis nula
Según la teoría de decisiones estas se pueden clasificar en tres tipos que son:
Clara, Exacta, Complete
Baja, Media, Alta
Certeza, Riesgo, Incertidumbre
Nula, Cuadricula, Matriz
complete la tabla
Clara, exacta y completa; medio
Clara, exacta y nula; medio
Muy escasa o nula; alta
Clara, exacta y completa; bajo
Este concepto pertenece a: El decisor no tiene conocimiento de los resultados de ninguno de los estados de lanaturaleza y/o es costoso obtener la información necesaria.
Información clara
Condición de incertidumbre
Información nula
Condición de riesgo
Una de las pruebas estadísticas no paramétricas más usada es:
Análisis de cuadricula
Matriz pugh
Maximin
Chi cuadrada
Cuál de las siguientes no es un tipo de decisión
Certeza
Incertidumbre
Exacta
Riesgo
¿Cuál de las siguientes técnicas para enfrentar la toma de decisiones bajo incertidumbre asume que el decisor es "optimista" y selecciona la opción con el máximo valor posible?
Criterio de Wald
Criterio de Hurwicz
Criterio de Savage
Paradoja de Ellsberg
La medida que combina la probabilidad de ocurrencia de un resultado con
la utilidad asociada a ese resultado se llama:La medida que combina la probabilidad de ocurrencia de un resultado con la utilidad asociada a ese resultado se llama:
Criterio de Wald
Utilidad esperada
Criterio de Hurwicz
Paradoja de Ellsberg
¿Qué herramienta gráfica se utiliza para mostrar todas las opciones de decisión y sus resultados posibles, incluyendo eventos inciertos?
Matriz de pagos
Árbol de decisiones
Utilidad esperada
Riesgo
Escoja la respuesta correcta. ¿Cuál es el tipo de prueba que sirve para poder comparar dos muestras independientes?
Prueba de Kruskal-Wallis
Prueba de Wilcoxon
Prueba de Friedman
Seleccione las alternativas correctas ¿Indique las categorías principales en las que se encuentran divididas los métodos no paramétricos en el análisis de datos ordenados?
Métodos basados en hipótesis
Métodos basados en rango
Métodos basados en análisis
Métodos basados en probabilidad
¿Qué es la prueba de ajuste de bondad?
Es una técnica utilizada para determinar si una muestra de datos proviene de una población con una distribución específica.
Es una técnica utilizada para determinar si una muestra de datos no proviene de una población con una distribución frecuente.
Es una técnica que no es utilizada para determinar si una muestra de datos no proviene de una población con una distribución específica.
Es una técnica que no es utilizada para determinar si una muestra de datos no proviene de una población con una distribución específica.
¿Cuándo se podría utilizar la prueba de Chi Cuadrado?
Cuanto mejor se ajuste la distribución a los datos.
Calcular un valor p que permite que las pruebas de ajuste ayuden a determinar la mejor distribución para sus datos.
Se quiere saber si dos o muchas variables son estadísticamente independientes.
Para comparar dos distribuciones acumulativas.
¿Cuáles son los 3 métodos no paramétricos para el análisis de datos ordenados?
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Bondad –y la prueba de Friedman.
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Kruskal – Wallis y la prueba de Friedman.
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Kruskal – Wallis y la prueba de Caja.
¿En qué se basa una prueba de signos?
Se basa en el signo de una igualdad entre dos observaciones relacionadas.
Se basa en el signo de una diferencia entre muchas observaciones relacionadas.
Se basa en el signo de una diferencia entre dos observaciones relacionadas.
. ¿Cuáles son los modelos que están basados en la probabilidad?
Modelo probit ordenado
Modelo probit no ordenado
Modelo logit no ordenado.
Modelo logit ordenado
. ¿Qué es el análisis de datos ordenados?
El análisis de datos ordenados es una variable estadística que no se utiliza para analizar conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada y jerárquica.
El análisis de datos ordenados es una técnica estadística que se utiliza para analizar conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada y jerárquica.
El análisis de datos ordenados es un método estadístico que se utiliza para analizar conjuntos de datos que no tienen una estructura ordenada o jerárquica.
El análisis de datos ordenados es un método probabilístico que se utiliza para analizar conjuntos de datos que no tienen una estructura ordenada
¿En qué consiste la prueba de Krull?
Es un método no paramétrico para comparar dos muestras independientes
Es un método no paramétrico para comparar tres o más muestras independientes.
Es un método paramétrico para comparar tres o más muestras independientes
Es un método paramétrico para comparar tres o más muestras dependientes.
¿Para qué sirven los métodos no paramétricos?
Son útiles cuando se trata de muestras pequeñas o cuando no se puede cumplir o asumir una población normalmente distribuida.
Sirven para averiguar si es probable o no, que una variable provenga de una distribución específica
Se utilizan cuando se trata de muestras pequeñas o cuando no se puede cumplir o asumir el requisito de una población distribuida normalmente
Una distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta en la que solamente hay dos resultados:
Exacto
Correcto
Conciso
Fracaso
Es un método no paramétrico para comparar tres o más muestras Independientes, esto hace referencia a
Prueba de KruskalWallis
Prueba de Friedman
Prueba de Wilcoxon
¿Cuál es el método no paramétrico en el que se puede dividir las principales categorías paramétricos en el análisis de datos ordenados?
Métodos basados en hipótesis
Métodos basados en rangos
Métodos basados en análisis
Métodos basados en vértices
Una distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta en la que solamente hay dos resultados:
CORRECTO
FRACASO
EXACTO
CONCISO
¿Qué son los Análisis de datos?
es una técnica estadística utilizada para analizar conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada o jerárquica.
Son un conjunto de técnicas estadísticas que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos.
Son un conjunto de técnicas matemáticas que no hacen supuestos explícitos sobre el conjunto de la distribución subyacente de datos y estadísticos
es una técnica matemática utilizada para construir conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada o jerárquica
¿Cuáles son los métodos no paramétricos?
Es una técnica estadística utilizada para analizar conjuntos de números que tienen una estructura ordenada o jerárquica.
Son un conjunto de técnicas de hipótesis que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos y estadísticos
Son un conjunto de técnicas estadísticas que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos.
Son un conjunto de técnicas estadísticas que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la hipótesis subyacente de datos desordenados.
¿Cuáles son los métodos que se usan para el análisis de datos?
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Bondad –y la prueba de Friedman.
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Kruskal – Wallis y la prueba de Madera
Método de la prueba de Wilcoxon - la prueba de Kruskal – Wallis y la prueba de Friedman.
la prueba de Bondad-la prueba de Kruskal - Método de la prueba de Wilcoxon
Modelo incluido en los métodos basados en probabilidad
Modelo probit no ordenado.
Modelo logitid no ordenado.
Modelo probitid ordenado
Modelo logit ordenado.
¿Qué es el análisis de datos ordenados?
El análisis de datos ordenados es una variable estadística que no se utiliza para analizar conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada y jerárquica.
El análisis de datos ordenados es una técnica estadística que se utiliza para analizar conjuntos de datos que tienen una estructura ordenada y jerárquica.
El análisis de datos ordenados es un método estadístico que se utiliza para analizar conjuntos de datos que no tienen una estructura ordenada o jerárquica
El análisis de datos ordenados es un método probabilístico que se utiliza para analizar conjuntos de datos que no tienen una estructura ordenada.
La siguiente prueba está basada en la diferencia presentada entre las frecuencias observadas y las teóricas.
Prueba de Rao-Scott
Prueba de Wald
Pruebas chi-cuadrado de Pearson
Pruebas Ponderadas
En esta prueba se propone un ajuste al estadístico de chi-cuadrado de Pearson, su meta es la corrección de la esperanza asintótica del mismo.
Prueba de Rao-Scott
Prueba de Wald
Pruebas chi-cuadrado de Pearson
Pruebas Ponderadas
Esta prueba considera la correlación que existe dentro de agrupaciones, lo cual hace que se convierta en un procedimiento válido para la comprobación de la bondad del ajuste en ciertos diseños de muestra más complejos.
Prueba de Rao-Scott
Prueba de Wald
Pruebas chi-cuadrado de Pearson
Pruebas Ponderadas
Usan las variables de categorías numéricas que están en orden o desorden, para transformar las variables de cadena en variables numéricas se debe usar el proceso de recodificación automatizada. ¿A qué elemento corresponde?
DATOS
SUPUESTOS
HIPOTESIS
VARIABLE
Las pruebas no paramétricas no necesitan suposiciones sobre la manera en que funciona la distribución subyacente. Se asume que los datos son una muestra aleatoria.
DATOS
SUPUESTOS
HIPOTESIS
VARIABLE
La siguiente prueba hace uso del mismo estadístico que la prueba chicuadrado, pero se diferencia en que Pi es calculado utilizando ponderaciones que se encargan de considerar las probabilidades de inclusión.
Prueba de Rao-Scott
Prueba de Wald
Pruebas chi-cuadrado de Pearso
Prueba chicuadrado de Pearson ponderada por las probabilidades de inclusión
La siguiente prueba se encarga de corregir la esperanza y también corrige la varianza asintótica.
Prueba de Rao-Scott de 2do orden
Prueba de Wald
Pruebas chi-cuadrado de Pearson
Prueba chicuadrado de Pearson ponderada por las probabilidades de inclusió
Es una prueba de hipótesis que consiste en comparar la distribución de una muestra, también llamada la distribución observada con una distribución teórica o distribución esperada. ¿A qué prueba nos referimos?
Prueba de Rao-Scott
Prueba de Wald
Pruebas de bondad de ajust
Prueba chicuadrado de Pearson ponderada por las probabilidades de inclusióN
¿Qué son los métodos no paramétricos?
Son un conjunto de técnicas inferenciales que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos.
Son un conjunto de técnicas estadísticas que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos y estadísticos
Son un conjunto de técnicas estadísticas que no hacen supuestos explícitos sobre la forma de la distribución subyacente de datos.
