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Distribución F de Fisher

Describir la distribución de Fisher e ilustrarla con dos ejemplos
by Cristhian Carrillo on 16 November 2012

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Transcript of Distribución F de Fisher

Distribución F de Fisher Distribución F de Fisher •La distribución F es conocida con este nombre gracias al matemático americano George W. Snedecor (1882-1974) quien la bautizó de este modo en honor de R. A. Fisher (1890-1962) que ya la había estudiado anteriormente en 1924.
•Distribución de probabilidad continua
•Se le conoce también como F de Snedecor o como distribución F de Fisher-Snedecor
•Se usa para la comparación de varianzas muestrales
•Se usa fundamentalmente en la estadística inferencial
•Al igual que la t de Student y Ji cuadrada no tienen aplicación en la vida diaria “Razón de dos variables aleatorias ji cuadrada independientes, dividida cada una entra su número de grados de libertad" Función de densidad •Asimétrica, positiva
•A medida que aumenta los grados de libertad hay una tendencia de ir hacia una normal Conclusión Como se construye una variable aleatoria de distribución F Cosas que necesitamos saber para usar la distribución La distribución F de Fisher nos permite COMPARAR la VARIABILIDAD debida a DIFERENTES fuentes. ¿En dónde podemos utilizarla? Se usa en situaciones de dos muestras para extraer inferencias acerca de las varianzas de población Aplicaciones en los que las varianzas muestrales están involucradas La curva de distribución F depende no sólo de los grados de libertad si no también del orden en que se establecen Nos sirve porque algunas tablas solo tienen valores de y con este teorema se pueden sacar los valores de Introducción Distribución Gamma y Distribución Exponencial. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma. Estas distribuciones juegan un papel importante en la teoría de colas y problemas de confiabilidad. ¿Se acuerdan para qué se usa Poisson? Para calcular la probabilidad de números específicos de "eventos" durante un período o espacio particular. El tiempo o la cantidad de espacio es la variable aleatoria. La distribución exponencial describe el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de Poisson; el tiempo que transcurre hasta que ocurre un número específico de eventos de Poisson es una variable aleatoria cuya función de densidad está descrita por la de la distribución gamma. Ji Cuadrada - Otro caso particular de la gamma. Cuando Logarítmica natural. Se aplica en caso donde una transformación de logaritmo natural tiene como resultado una distribución normal. Distribución de Weibull. Aplicaciones similares a la gamma y exponencial Distribución t de Student (hermana menor de la normal). Inferencia acerca de la media poblacional o comparar medias muestrales.
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