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Argenis Mora

 

 

Escuela de Geografía
Cuadro de texto: Estadística 21 CONTENIDO PROGRAMÁTICO Unidad I: Inferencia con muestras pequeñas Distribución t de Student Definición. Características. Uso de la tabla t de Student. Aplicaciones: Inferencia con respecto a la media poblacional cuando no se conoce la varianza. Inferencia con respecto a la diferencia de medias poblacionales para muestras independientes con varianzas desconocidas pero que suponen iguales y para muestras independientes con varianzas desconocidas pero que suponen diferentes. Inferencia con respecto a la diferencia de medias poblacionales para muestras dependientes o pareadas. Ejercicios Practica Laboratorio 1y2 Practica Laboratorio 3 Mapa Conceptual de La Unidad I NUEVO Unidad II Distribución Ji cuadrado (χ2) Definición. Características. Uso de la tabla. Prueba de bondad de ajuste en tablas de un criterio de clasificación. Prueba de independencia en Tablas de contingencia, dos criterios de clasificación Ejercicios Unidad III. Distribución F Definición. Características. Uso de la tabla. Aplicaciones: Inferencia con respecto a dos varianzas poblacionales Unidad IV. Introducción al Análisis de Varianza. Definición de conceptos básicos. Supuestos. Principios básicos del diseño experimental. Diseño completamente aleatorizado. Comparaciones de múltiples medias: Método de Duncan . Diseño de bloques completamente aleatorizados. Unidad V El análisis de regresión y correlación simple Análisis de correlación simple. Coeficiente de correlación muestral. Prueba de hipótesis para el coeficiente de correlación. Modelo de regresión lineal simple poblacional: supuestos Estimación de los parámetros b0 y b1 del modelo de regresión lineal simple. Método de los mínimos cuadrados ordinarios Inferencia estadística con respecto a los parámetrosb0 y b1. Prueba de hipótesis y estimación por intervalo para b0.Prueba de hipótesis y estimación por intervalo para b1Análisis de varianza en la regresión lineal simple. Unidad VI El análisis de regresión y correlación múltiple Introducción al Modelo de regresión lineal múltiple. Supuestos. Análisis de varianza en la regresión lineal múltiple. Análisis de correlación múltiple. Coeficiente de correlación muestral múltiple. Análisis de residuos.