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Índice
  1. Prefacio
  2. 1 Muestreo y datos
    1. Introducción
    2. 1.1 Definiciones de estadística, probabilidad y términos clave
    3. 1.2 Datos, muestreo y variación de datos y muestreo
    4. 1.3 Frecuencia, tablas de frecuencia y niveles de medición
    5. 1.4 Diseño experimental y ética
    6. 1.5 Experimento de recopilación de datos
    7. 1.6 Experimento de muestreo
    8. Términos clave
    9. Repaso del capítulo
    10. Práctica
    11. Tarea para la casa
    12. Resúmalo todo: tarea para la casa
    13. Referencias
    14. Soluciones
  3. 2 Estadística descriptiva
    1. Introducción
    2. 2.1 Gráficos de tallo y hoja (gráfico de tallo), gráficos de líneas y gráficos de barras
    3. 2.2 Histogramas, polígonos de frecuencia y gráficos de series temporales
    4. 2.3 Medidas de la ubicación de los datos
    5. 2.4 Diagramas de caja
    6. 2.5 Medidas del centro de los datos
    7. 2.6 Distorsión y media, mediana y moda
    8. 2.7 Medidas de la dispersión de los datos
    9. 2.8 Estadística descriptiva
    10. Términos clave
    11. Repaso del capítulo
    12. Repaso de fórmulas
    13. Práctica
    14. Tarea para la casa
    15. Resúmalo todo: tarea para la casa
    16. Referencias
    17. Soluciones
  4. 3 Temas de probabilidad
    1. Introducción
    2. 3.1 Terminología
    3. 3.2 Eventos mutuamente excluyentes e independientes
    4. 3.3 Dos reglas básicas de la probabilidad
    5. 3.4 Tablas de contingencia
    6. 3.5 Diagramas de árbol y de Venn
    7. 3.6 Temas de probabilidad
    8. Términos clave
    9. Repaso del capítulo
    10. Repaso de fórmulas
    11. Práctica
    12. Uniéndolo todo: Práctica
    13. Tarea para la casa
    14. Resúmalo todo: tarea para la casa
    15. Referencias
    16. Soluciones
  5. 4 Variables aleatorias discretas
    1. Introducción
    2. 4.1 Función de Distribución de Probabilidad (PDF) para una variable aleatoria discreta
    3. 4.2 Media o valor esperado y desviación típica
    4. 4.3 Distribución binomial
    5. 4.4 Distribución geométrica
    6. 4.5 Distribución hipergeométrica
    7. 4.6 Distribución de Poisson
    8. 4.7 Distribución discreta (experimento con cartas)
    9. 4.8 Distribución discreta (experimento de los dados de la suerte)
    10. Términos clave
    11. Repaso del capítulo
    12. Repaso de fórmulas
    13. Práctica
    14. Tarea para la casa
    15. Referencias
    16. Soluciones
  6. 5 Variables aleatorias continuas
    1. Introducción
    2. 5.1 Funciones de probabilidad continuas
    3. 5.2 La distribución uniforme
    4. 5.3 La distribución exponencial
    5. 5.4 Distribución continua
    6. Términos clave
    7. Repaso del capítulo
    8. Repaso de fórmulas
    9. Práctica
    10. Tarea para la casa
    11. Referencias
    12. Soluciones
  7. 6 La distribución normal
    1. Introducción
    2. 6.1 La distribución normal estándar
    3. 6.2 Uso de la distribución normal
    4. 6.3 Distribución normal (tiempos de vuelta)
    5. 6.4 Distribución normal (longitud del meñique)
    6. Términos clave
    7. Repaso del capítulo
    8. Repaso de fórmulas
    9. Práctica
    10. Tarea para la casa
    11. Referencias
    12. Soluciones
  8. 7 El teorema del límite central
    1. Introducción
    2. 7.1 Teorema del límite central de medias muestrales (promedios)
    3. 7.2 El teorema del límite central para las sumas
    4. 7.3 Uso del teorema del límite central
    5. 7.4 Teorema del límite central (monedas en el bolsillo)
    6. 7.5 Teorema del límite central (recetas de galletas)
    7. Términos clave
    8. Repaso del capítulo
    9. Repaso de fórmulas
    10. Práctica
    11. Tarea para la casa
    12. Referencias
    13. Soluciones
  9. 8 Intervalos de confianza
    1. Introducción
    2. 8.1 La media de una población utilizando la distribución normal
    3. 8.2 La media de una población utilizando la distribución t de Student
    4. 8.3 Una proporción de la población
    5. 8.4 Intervalo de confianza (costos de hogares)
    6. 8.5 Intervalo de confianza (lugar de nacimiento)
    7. 8.6 Intervalo de confianza (altura de las mujeres)
    8. Términos clave
    9. Repaso del capítulo
    10. Repaso de fórmulas
    11. Práctica
    12. Tarea para la casa
    13. Referencias
    14. Soluciones
  10. 9 Pruebas de hipótesis con una muestra
    1. Introducción
    2. 9.1 Hipótesis nula y alternativa
    3. 9.2 Resultados y errores de tipo I y II
    4. 9.3 Distribución necesaria para la comprobación de la hipótesis
    5. 9.4 Eventos poco comunes, la muestra, decisión y conclusión
    6. 9.5 Información adicional y ejemplos de pruebas de hipótesis completas
    7. 9.6 Pruebas de hipótesis de una sola media y una sola proporción
    8. Términos clave
    9. Repaso del capítulo
    10. Repaso de fórmulas
    11. Práctica
    12. Tarea para la casa
    13. Referencias
    14. Soluciones
  11. 10 Pruebas de hipótesis con dos muestras
    1. Introducción
    2. 10.1 Medias de dos poblaciones con desviaciones típicas desconocidas
    3. 10.2 Dos medias poblacionales con desviaciones típicas conocidas
    4. 10.3 Comparación de dos proporciones de población independientes
    5. 10.4 Muestras coincidentes o emparejadas
    6. 10.5 Prueba de hipótesis para dos medias y dos proporciones
    7. Términos clave
    8. Repaso del capítulo
    9. Repaso de fórmulas
    10. Práctica
    11. Tarea para la casa
    12. Resúmalo todo: tarea para la casa
    13. Referencias
    14. Soluciones
  12. 11 La distribución chi-cuadrado
    1. Introducción
    2. 11.1 Datos sobre la distribución chi-cuadrado
    3. 11.2 Prueba de bondad de ajuste
    4. 11.3 Prueba de independencia
    5. 11.4 Prueba de homogeneidad
    6. 11.5 Comparación de las pruebas chi-cuadrado
    7. 11.6 Prueba de una sola varianza
    8. 11.7 Laboratorio 1: Bondad de ajuste de chi-cuadrado
    9. 11.8 Laboratorio 2: prueba de independencia de chi-cuadrado
    10. Términos clave
    11. Repaso del capítulo
    12. Repaso de fórmulas
    13. Práctica
    14. Tarea para la casa
    15. Resúmalo todo: tarea para la casa
    16. Referencias
    17. Soluciones
  13. 12 Regresión lineal y correlación
    1. Introducción
    2. 12.1 Ecuaciones lineales
    3. 12.2 Diagramas de dispersión
    4. 12.3 La ecuación de regresión
    5. 12.4 Comprobación de la importancia del coeficiente de correlación
    6. 12.5 Predicción
    7. 12.6 Valores atípicos
    8. 12.7 Regresión (distancia desde la escuela)
    9. 12.8 Regresión (costo de los libros de texto)
    10. 12.9 Regresión (eficiencia del combustible)
    11. Términos clave
    12. Repaso del capítulo
    13. Repaso de fórmulas
    14. Práctica
    15. Tarea para la casa
    16. Resúmalo todo: tarea para la casa
    17. Referencias
    18. Soluciones
  14. 13 Distribución F y análisis de varianza anova de una vía
    1. Introducción
    2. 13.1 ANOVA de una vía
    3. 13.2 La distribución F y el cociente F
    4. 13.3 Datos sobre la distribución F
    5. 13.4 Prueba de dos varianzas
    6. 13.5 Laboratorio: ANOVA de una vía
    7. Términos clave
    8. Repaso del capítulo
    9. Repaso de fórmulas
    10. Práctica
    11. Tarea para la casa
    12. Referencias
    13. Soluciones
  15. A Ejercicios de repaso (caps. 3-13)
  16. B Pruebas prácticas (de la 1 a la 4) y exámenes finales
  17. C Conjuntos de datos
  18. D Proyectos de grupos y asociaciones
  19. E Hojas de soluciones
  20. F Oraciones, símbolos y fórmulas matemáticas
  21. G Notas para las calculadoras TI-83, 83+, 84 y 84+
  22. H Tablas
  23. Índice
1.

dos proporciones

3.

muestras coincidentes o emparejadas

5.

media sencilla

7.

medias de grupos independientes, desviaciones típicas de la población o varianzas desconocidas

9.

dos proporciones

11.

medias de grupos independientes, desviaciones típicas de la población o varianzas desconocidas

13.

medias de grupos independientes, desviaciones típicas de la población o varianzas desconocidas

15.

dos proporciones

17.

La variable aleatoria es la diferencia entre las cantidades medias de azúcar de las dos bebidas gaseosas.

19.

medias

21.

dos colas

23.

la diferencia entre la duración media de la vida de personas blancas y personas que no son blancas

25.

Se trata de una comparación de dos medias poblacionales con desviaciones típicas poblacionales desconocidas.

27.

Compruebe la solución del estudiante.

29.
  1. Rechace la hipótesis nula.
  2. valor p < 0,05
  3. No hay pruebas suficientes al nivel de significación del 5 % para respaldar la afirmación de que la esperanza de vida en la década de 1900 es diferente entre los blancos y los no blancos.
31.

La diferencia en las velocidades medias de los lanzamientos de pelotas rápidas de los dos lanzadores

33.

-2,46

35.

Al nivel de significación del 1 %, podemos rechazar la hipótesis nula. Hay datos suficientes para concluir que la velocidad media de la pelota rápida de Rodríguez es más rápida que la de Wesley.

37.

Subíndices: 1 = comida, 2 = sin comida
H0: μ1μ2
Ha: μ1 > μ2

39.
Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Los valores 0 y 0,1 están marcados en el eje horizontal. Una línea vertical se extiende desde 0,1 hasta la curva. La región debajo de la curva a la derecha de la línea está sombreada para representar el valor p = 0,0198.
Figura 10.18
41.

Subíndices: 1 = gamma, 2 = zeta
H0: μ1 = μ2
Ha: μ1μ2

43.

0,0062

45.

Hay pruebas suficientes para rechazar la hipótesis nula. Los datos apoyan que el punto de fusión de la aleación zeta es diferente del punto de fusión de la aleación gamma.

47.

POS1POS2 = diferencia en las proporciones de teléfonos que tuvieron fallos del sistema durante las primeras ocho horas de funcionamiento con OS1 y OS2.

49.

0,1018

51.

proporciones

53.

cola derecha

55.

La variable aleatoria es la diferencia de proporciones (porcentajes) de las poblaciones que son de dos o más razas en Nevada y Dakota del Norte.

57.

El tamaño de nuestras muestras es muy superior a cinco, por lo que utilizamos la distribución normal para dos proporciones para esta prueba de hipótesis.

59.

Compruebe la solución del estudiante.

61.
  1. rechaza la hipótesis nula.
  2. valor p < alfa
  3. Con un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que la proporción (porcentaje) de la población que es de dos o más razas en Nevada es estadísticamente mayor que la de Dakota del Norte.
63.

la diferencia media de los fallos del sistema

65.

0,0067

67.

Con un valor p de 0,0067, podemos rechazar la hipótesis nula. Hay suficientes pruebas que demuestran que el parche de software es eficaz para reducir el número de fallos del sistema.

69.

0,0021

71.
Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Los valores 0 y 1,67 están marcados en el eje horizontal. Una línea vertical se extiende desde 1,67 hasta la curva. La región debajo de la curva a la derecha de la línea está sombreada para representar el valor p = 0,0021.
Figura 10.19
73.

H0: μd ≥ 0

Ha: μd < 0

75.

0,0699

77.

No rechazamos la hipótesis nula. No hay pruebas suficientes que respalden la eficacia del medicamento.

79.

Subíndices: 1: colegios universitarios de dos años; 2: universidades de cuatro años

  1. H0: μ1μ2
  2. Ha: μ1 < μ2
  3. X ¯ 1 X ¯ 2 X ¯ 1 X ¯ 2 es la diferencia entre la media de matriculación en los institutos universitarios de dos años y en las universidades de cuatro años.
  4. t de Student
  5. estadístico de prueba: –0,2480
  6. valor p: 0,4019
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: No rechazar.
    3. Motivo de la decisión: valor p > alfa
    4. Conclusión: A un nivel de significación del 5 %, hay pruebas suficientes para concluir que la media de matriculación en las universidades de cuatro años es mayor que en los colegios universitarios de dos años.
81.

Subíndices: 1: ingeniería mecánica; 2: ingeniería eléctrica

  1. H0: µ1µ2
  2. Ha: µ1 < µ2
  3. X ¯ 1 X ¯ 2 X ¯ 1 X ¯ 2 es la diferencia entre la media de los salarios iniciales de los ingenieros mecánicos y los ingenieros eléctricos.
  4. t108
  5. estadístico de prueba: t = –0,82
  6. valor p: 0,2061
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: No rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p > alfa
    4. Conclusión: A un nivel de significación del 5 % no hay pruebas suficientes para concluir que la media de los salarios iniciales de los ingenieros mecánicos es inferior a la de los ingenieros eléctricos.
83.
  1. H0: µ1 = µ2
  2. Ha: µ1µ2
  3. X ¯ 1 X ¯ 2 X ¯ 1 X ¯ 2 es la diferencia entre los tiempos medios para completar una vuelta en las carreras y en los entrenamientos.
  4. t20,32
  5. estadístico de prueba: –4,70
  6. valor p: 0,0001
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: A un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que el tiempo medio para completar una vuelta en las carreras es diferente al de los entrenamientos.
85.
  1. H0: µ1 = µ2
  2. Ha: µ1µ2
  3. es la diferencia entre los tiempos medios para completar una vuelta en las carreras y en los entrenamientos.
  4. t40,94
  5. estadístico de prueba: –5,08
  6. valor p: cero
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: A un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que el tiempo medio para completar una vuelta en las carreras es diferente al de los entrenamientos.
88.

c

90.

Ejercicio: dos medias muestrales independientes, desviaciones típicas poblacionales desconocidas.

μ1μ1 = el precio medio de un libro de texto de Sociología en el sitio seleccionado.

μ2μ2 = el precio medio de un libro de texto de Matemáticas/Ciencias en el sitio seleccionado.

Variable aleatoria: X1¯X1¯X1¯X1¯ = la diferencia en el precio medio de los libros de texto de la muestra entre los libros de texto de Sociología y los de Matemáticas y Ciencias.

Hipótesis: H0 : μ1μ2 = 0, Ha : μ1  μ2 < μ2H0 : μ1μ2 = 0, Ha : μ1  μ2 < μ2 que puede expresarse como H0s: μ1μ2, Ha μ1 < μ2H0s: μ1μ2, Ha μ1 < μ2.

Distribución para la prueba: Utilice la sustitución en tdetde; porque cada muestra tiene más de 30 observaciones, de=n1+n22=33+332=64de=n1+n22=33+332=64.

Estime el valor crítico en la tabla ttutilizando los grados de libertad disponibles más próximos, 60. El valor crítico, 2,660, se halla en la columna de 0,0005.

Calcule el estadístico de prueba:tc=(X¯1X¯2)0s12n2+s22n2=(74.64111.56)049.36233+66.90233=2.55tc=(X¯1X¯2)0s12n2+s22n2=(74.64111.56)049.36233+66.90233=2.55.

Utilizando una calculadora con tc=2.55tc=2.55 y de=64de=64, el valor pp de cola izquierda: Decisión: Rechazar H0H0. Conclusión: Al nivel de significación del 1 %, a partir de los datos de la muestra, hay suficientes pruebas para concluir que el precio medio de los libros de texto de Sociología es inferior al precio medio de los libros de texto de Matemáticas/Ciencias.

92.

d

94.

Subíndices: 1 = hombres, 2 = mujeres

  1. H0: µ1µ2
  2. Ha: µ1 > µ2
  3. La variable aleatoria es la diferencia en la media de los costos de los seguros de automóviles de hombres y mujeres.
  4. normal
  5. estadístico de prueba: z = 2,50
  6. valor p: 0,0062
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Con un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que el costo medio del seguro de automóvil de los adolescentes hombres es mayor que el de las adolescentes.
96.

Subíndices: 1 = sedanes no híbridos, 2 = sedanes híbridos

  1. H0: µ1µ2
  2. Ha: µ1 < µ2
  3. La variable aleatoria es la diferencia en la media de millas por galón de los sedanes no híbridos y los sedanes híbridos.
  4. normal
  5. estadístico de prueba: 6,36
  6. valor p: 0
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Con un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que la media de millas por galón de los sedanes no híbridos es inferior a la de los híbridos.
98.
  1. H0: µd = 0
  2. Ha: µd < 0
  3. La variable aleatoria Xd es la diferencia promedio entre el nivel de satisfacción del esposo y de la esposa.
  4. t9
  5. estadístico de prueba: t = –1,86
  6. valor p: 0,0479
  7. Compruebe la solución del estudiante
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula, pero realiza otra prueba.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Se trata de una prueba débil porque alfa y el valor p están cerca. Sin embargo, no hay pruebas suficientes para concluir que la diferencia media es negativa.
100.
  1. H0: PW = PB
  2. Ha: PWPB
  3. La variable aleatoria es la diferencia en las proporciones de víctimas de suicidio blancas y negras, de 15 a 24 años.
  4. normal para dos proporciones
  5. estadístico de prueba: –0,1944
  6. valor p: 0,8458
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p> alfa
    4. Conclusión: Al nivel de significación del 5 %, no hay pruebas suficientes para concluir que las proporciones de mujeres blancas y negras víctimas de suicidio, de entre 15 y 24 años, sean diferentes.
102.

Subíndices: 1 = Cabrillo College, 2 = Lake Tahoe College

  1. H0: p1 = p2
  2. Ha: p1p2
  3. La variable aleatoria es la diferencia entre las proporciones de estudiantes hispanos en el Cabrillo College y el Lake Tahoe College.
  4. normal para dos proporciones
  5. estadístico de prueba: 4,29
  6. valor p: 0,00002
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Hay pruebas suficientes para concluir que las proporciones de estudiantes hispanos en el Cabrillo College y en el Lake Tahoe College son diferentes.
104.

a

106.

Prueba: dos proporciones de muestras independientes.

Variable aleatoria: p1p2

Distribución:
H0: p1 = p2
Ha: p1p2

La proporción de usuarios de lectores de libros electrónicos es diferente para los usuarios de 16 a 29 años que para los de 30 o más.

Gráfico: de dos colas

Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Las colas derecha e izquierda de la curva están sombreadas. Cada cola representa 1/2(valor p) = 0,0017.
Figura 10.20

valor p: 0,0033

Decisión: rechazar la hipótesis nula.

Conclusión: con un nivel de significación del 5 %, a partir de los datos de la muestra, hay pruebas suficientes para concluir que la proporción de usuarios de lectores de libros electrónicos de 16 a 29 años es diferente de la proporción de usuarios de lectores de libros electrónicos de 30 años o más.

108.

Prueba: dos proporciones de muestras independientes

Variable aleatoria: p′1p′2

Distribución:

H0: p1 = p2
Ha: p1 > p2

La proporción de propietarios de tabletas es mayor entre 16 y 29 años que entre 30 y más.

Gráfico: cola derecha

Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Una línea vertical cerca de la cola de la curva a la derecha de cero se extiende desde el eje hasta la curva. La región debajo de la curva a la derecha de la línea está sombreada y representa un valor p = 0,2354.
Figura 10.21

valor p: 0,2354

Decisión: No rechace la H0.

Conclusión: Con un nivel de significación del 1 % a partir de los datos de la muestra, no hay pruebas suficientes para concluir que una mayor proporción de propietarios de tabletas tenga entre 16 y 29 años que 30 años o más.

110.

Subíndices: 1: hombres; 2: mujeres

  1. H0: p1p2
  2. Ha: p1 > p2
  3. P 1 P 2 P 1 P 2 es la diferencia entre las proporciones de hombres y mujeres que disfrutan comprando equipos electrónicos.
  4. normal para dos proporciones
  5. estadístico de prueba: 0,22
  6. valor p: 0,4133
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: No rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p > alfa
    4. Conclusión: Con un nivel de significación del 5 % no hay pruebas suficientes para concluir que la proporción de hombres que disfrutan comprando equipos electrónicos es mayor que la de mujeres.
112.
  1. H0: p1 = p2
  2. Ha: p1p2
  3. P 1 P 2 P 1 P 2 es la diferencia entre las proporciones de hombres y mujeres que tienen, al menos, una oreja perforada.
  4. normal para dos proporciones
  5. estadístico de prueba: –4,82
  6. valor p: cero
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Con un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que las proporciones de hombres y mujeres con, al menos, una oreja perforada son diferentes.
114.
  1. H0: µd = 0
  2. Ha: µd > 0
  3. La variable aleatoria Xd es la diferencia media de los tiempos de trabajo en los días en que se desayuna y en los días en que no se desayuna.
  4. t9
  5. estadístico de prueba: 4,8963
  6. valor p: 0,0004
  7. Compruebe la solución del estudiante.
    1. Alfa: 0,05
    2. Decisión: rechaza la hipótesis nula.
    3. Motivo de la decisión: valor p < alfa
    4. Conclusión: Con un nivel de significación del 5 % hay pruebas suficientes para concluir que la diferencia media de los tiempos de trabajo en los días en que se desayuna y en los días en que no se desayuna ha aumentado.
115.

valor p = 0,1494

Con un nivel de significación del 5 %, no hay pruebas suficientes para concluir que el medicamento reduzca los niveles de colesterol después de 12 semanas.

117.

b

119.

c

121.

Prueba: dos pares coincidentes o muestras emparejadas (prueba t)

Variable aleatoria: X ¯ d X ¯ d

Distribución: t12

H0: μd = 0 Ha: μd > 0

La media de las diferencias de nuevos casos de cáncer de mama en mujeres en el sur entre 2013 y 2012 es mayor de cero. La estimación de nuevos casos de cáncer de mama en mujeres en el sur es mayor en 2013 que en 2012.

Gráfico: cola derecha

valor p: 0,0004

Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Una línea vertical cerca de la cola de la curva a la derecha de cero se extiende desde el eje hasta la curva. La región debajo de la curva a la derecha de la línea está sombreada y representa un valor p = 0,0004.
Figura 10.22

Decisión: rechaza H0

Conclusión: Con un nivel de significación del 5 %, a partir de los datos de la muestra, hay pruebas suficientes para concluir que hubo una mayor estimación de nuevos casos de cáncer de mama en mujeres en 2013 que en 2012.

123.

Prueba: muestras coincidentes o emparejadas (pruebat)

Datos de diferencia: {–0,9; –3,7; –3,2; –0,5; 0,6; –1,9; –0,5; 0,2; 0,6; 0,4; 1,7; –2,4; 1,8}

Variable aleatoria: X ¯ d X ¯ d

Distribución: H0: μd = 0 Ha: μd < 0

La media de las diferencias de la tasa de subempleo en los estados del noreste entre 2012 y 2011 es inferior a cero. La tasa de subempleo bajó de 2011 a 2012.

Gráfico: cola izquierda.

Se trata de una curva de distribución normal con media igual a cero. Una línea vertical cerca de la cola de la curva a la derecha de cero se extiende desde el eje hasta la curva. La región debajo de la curva a la derecha de la línea está sombreada y representa un valor p = 0,1207.
Figura 10.23

valor p: 0,1207

Decisión: No rechaza H0.

Conclusión: Al nivel de significación del 5 %, a partir de los datos de la muestra, no hay pruebas suficientes para concluir que hubo una disminución en las tasas de subempleo de los estados del noreste de 2011 a 2012.

125.

e

127.

d

129.

e

131.

e

133.

e

135.

a

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