Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Prueba Bondad de Ajuste Distribución normal Binomial y Poisson

No description
by

Anibal Javier Núñez Portales

on 22 October 2012

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Prueba Bondad de Ajuste Distribución normal Binomial y Poisson

Prueba Bondad de Ajuste
Distribución normal Binomial y Poisson Prueba Bondad de Ajuste El propósito de la prueba es averiguar si existen diferencias estadísticamente significativas entre la distribución observada (Fo) y la distribución esperada (Fe).
En la prueba se plantean las siguientes hipótesis estadísticas:
Hipótesis nula: Ho: Fo = Fe
Hipótesis alterna: Ha: Fo ≠ Fe

Bondad de Ajuste
Distribución Binomial DISTRIBUCIÓN DE POISSON •Tiene dos posibles resultados: éxito y fracaso
•La probabilidad de éxito es pequeña (p<0.01)
•El experimento se repite n veces
•Los resultados son independientes
•La variable aleatoria
ox=número de éxitos en n intentos (sin importar orden)
•Parámetro lambda = esperanza = np
•Función de probabilidad
Es una distribución especial de variables discretas
Existen dos posibles resultados: éxito y fracaso.
Los resultados son independientes
Se repite n veces, el experimento.
Características Distribución Binomial X= número de éxitos obtenidos en n intentos (no importa el orden) Hipótesis
Hipótesis, Valor Crítico y Rechazo Valor Crítico Rechazo Cuando se deben obtener únicamente DOS VALORES.
Cuando los datos obtenidos se deben comparar. 
Cuándo Utilizar? Cuanto mayor sea el valor de X2, la Ho se encuentra más alejada del valor correcto.
Cuando Chi se acerca a cero la distribución se encuentra más ajustada, es decir, su resultado es correcto.
Comparar el valor calculado con el observado para determinar si la distribución es aleatoria. En la práctica no hay diferencia significativa.
Interpretación Características Bondad de Ajuste Poisson Gracias Por Su Atención
Full transcript