Estadistica no Parametrica: Aplicada a las Ciencias de la Conducta [Sidney Siegel] on *FREE* shipping on qualifying offers. Contenido: • El uso. Palabras clave: t-Student, distribución de normalidad, estadística. . Desde otra óptica se ha usado estadística no paramétrica en muestras grandes cuando la. Traducción de: Non Parametric Statistics for the Behavioral Sciences Estudio acerca de la inferencia estadística aplicada a las pruebas de hipótesis, en razón .

Author: Meztirg Tygozuru
Country: Suriname
Language: English (Spanish)
Genre: Politics
Published (Last): 22 September 2014
Pages: 28
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ISBN: 291-2-75321-368-2
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El proceso de aprendizaje. Estudiaremos cada uno de los apartados mencionados aunque no necesariamente en el orden en el que aparecen en el cuadro anterior. Es obvio que este valor no es el contenido exacto de cada una de las botellas, sino que se trata de un contenido medio.

Estadística Bayesiana – Dr. Arturo Erdely

En la mayor parte de las investigaciones reales suponemos que las variables o transformaciones de las mismas logaritmos, etc, Ciudades, calles, hogares, individuos, etc Se selecciona uno al azar en el primer grupo y se elige el que ocupa el mismo lugar en todos los grupos.

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Sea X una variable aleatoria con f. Por ejemplo la media muestral. Las distintas posibilidades son. Obtendremos, dependiendo de la muestra elegida, las siguientes medias respectivamente: Basta tener en cuenta las propiedades de la normal que ya se vieron en su momento. Del resultado anterior se deduce que las variables. A tal valor obtenido de la muestra se le denomina estimador.

El ECM es importante ya que puede escribirse como. Consideraremos criterios adicionales para seleccionar estimadores. Las propiedades deseables que ha de tener un estimador para considerarse adecuado son las siguientes: En caso contrario se dice estadisitca es sesgado y a la cantidad se la denomina sesgo.

Una cota inferior para la varianza viene dada por la denominada cota de Cramer-Rao.

Derivando con respecto a m e igualando la derivada a cero. Los valores muestrales X 1Derivando con respecto a m y s y resolviendo el sistema se obtienen como estimadores para la media y la varianza. Bajo ciertas condiciones de regularidad se verifica: Sea una muestra aleatoria simple, X 1X 2Varianza muestral estimador sesgado.

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Prueba exacta de Fisher

Cuasi-varianza muestral estimador insesgado. La tabla siguiente contiene una muestra aleatoria simple de 14 observaciones. El estimador patametrica la varianza es 0. Dada una muestra aleatoria X 1X 2Sustituyendo Z por su valor en este caso particular.

Despejando la media muestral y la varianza. Estudiaremos cada una por separado. Teniendo en cuenta el intervalo de confianza. Utilizaremos la cuasi-varianza muestral como estimador por sus buenas propiedades. Siguiendo el mismo proceso que en el caso de la normal el intervalo de confianza resulta.

El intervalo de confianza para la media en muestras grandes se puede escribir como. University of North Carolina Press.

Annals of Mathematical Statistics33,