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Prueba de Hipótesis y Regresión Lineal

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joelimar chirinos

on 16 August 2016

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Transcript of Prueba de Hipótesis y Regresión Lineal

Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una poblacion:
Hipótesis Nula: Por lo general la hipotesis nula es un enunciado de que ¨no hay efecto¨
Hipótesis Alternativa: Es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero.
Medias
Requisitos:

La muestra es aleatoria simple
Se conoce el valor de la desviacion estandar
Se desconoce el valor de la desviacion estandar
Es una distribucion normal
El numero de muestra es mayor a 30

Prueba de medias:

Desviacion Estandar:
Podemos definir la regresión lineal o ajuste lineal como un modelo matemático muy utilizado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε.
Como hacer una prueba de hipotesis:
Pasos para realizar una prueba de Hipótesis:
Existen diferentes métodos o procedimientos para realizar una Prueba de Hipótesis, dependiendo del tipo de problema y de la información con que se cuenta. Sin embargo, todos los procedimientos incluyen los siguientes 5 pasos:
Solucion de la Regresion Lineal en simples pasos

Resolver un problema de la regresión lineal consiste en elegir unos valores determinados para los parámetros desconocidos de modo que la ecuación quede completamente especificada. Para ello se necesita un conjunto de observaciones. En una observación i-ésima (i= 1,... I) cualquiera, se registra el comportamiento simultáneo de la variable dependiente y las variables explícitas (las perturbaciones aleatorias se suponen no observable
Prueba de Hipotesis
Una prueba de hipótesis es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población.
Paso 1:
Plantear Hipótesis Nula e Hipótesis Alternativa.
La Hipótesis Nula se denota normalmente como Ho y la Hipótesis Alternativa como H1
Paso 2:
Determinar Nivel de Significancia.
El nivel de significancia indica la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera y se denota con la letra griega: a
Paso 3:
Evidencia de la Muestra.
Se refiere al cálculo de la media y la desviación estándar a partir de la muestra.
En caso de Prueba de Hipótesis para Proporciones, entonces se refiere al cálculo e las proporciones de acuerdo a los datos
Paso 4:
Aplicación de la Distribución de Probabilidad apropiada.
Las dos Distribuciones de Probabilidad que se usan dependiendo de los datos son: Distribución Normal y Distribución "t" de Student.
La Distribución Normal de usa cuando tenemos una muestra grande (generalmente se considera muestra grande cuando el tamaño es mayor o igual a 30
Paso 5:
Toma de decisión
Se calculan la Región de Rechazo y Región de No Rechazo de la Hipótesis Nula.
Para calcular las Regiones es importante considerar si el problema es de Una Cola o de Dos Colas.
Requisitos:

La muestra es aleatoria simple
La poblacion tiene una distribucion normal

Prueba de una Desviacion Estandar:
Regresion Lineal
Conozcamos un poco a cerca de :
Videos
Solucion de Regresion Lineal:
Tipos de Recresion Lineal:


Regresion Lineal Simple
Regresion Lineal Multiple

La regresión lineal permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón. De la misma manera, es posible analizar la relación entre dos o más variables a través de ecuaciones, lo que se denomina regresión múltiple o regresión lineal múltiple.
Aplicaciones de la Regresion Lineal:

En medicina, las primeras evidencias relacionando la mortalidad con el fumar tabaco vinieron de estudios que utilizaban la regresión lineal. Los investigadores incluyeron una gran cantidad de variables en su análisis de regresión en un esfuerzo por eliminar factores que pudieran producir correlaciones espurias. En el caso del tabaquismo, los investigadores incluyeron el estado socio-económico para asegurarse que los efectos de mortalidad por tabaquismo no sean un efecto de su educación o posición económica. No obstante, es imposible incluir todas las variables posibles en un estudio de regresión. En el ejemplo del tabaquismo, un hipotético gen podría aumentar la mortalidad y aumentar la propensión a adquirir enfermedades relacionadas con el consumo de tabaco. Por esta razón, en la actualidad las pruebas controladas aleatorias son consideradas mucho más confiables que los análisis de regresión.


Realizado por: Joelimar Chirinos
C.I: 24.486.408
Ing. Industrial
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