Yachakaj: Prueba de hipótesis

sábado, 4 de noviembre de 2023

Prueba de hipótesis

(test de hipótesis)

(ejm)

(prueba de hipótesis)

(probs)

(elementos de una prueba estadística)

(ejm)(hipótesis nula H0, hipótesis alternativa Ha)(ejm)

(errores en la toma de decisiones)

(errores tipo 1)
(errores tipo 2)
(errores tipo 1 y 2)
(resumen)

(pruebas comunes en muestras grandes)
(cálculo de la RR teniendo α)
(hipótesis de prueba en muestras grandes)

(ejm)(programación en R)
(ejm)

(cálculo de error tipo 2 en muestras grandes)
(tamaño muestral para muestras grandes)
--------------------------------------------------------------------------------------
(introducción)
(motivación)
(p-valor)

(def: p-valor o nivel de significancia alcanzado)
(importante)
(obs)
(ejm)
(ejercicios)
(ejm)
()

(algunos comentarios con respecto a las pruebas de hipótesis)
(prueba de hipótesis para μ de muestras pequeñas)

(teorema)
(teorema)
(def: independientes)
(obs)
(prueba para una muestra pequeña para μ)

(prueba de hipótesis para μ₁−μ₂ en muestras pequeñas)

(pruebas con muestras pequeñas para comparar dos medias poblacionales)

(ejercicios)
(prueba de hipótesis en R)
(prueba de hipótesis: una varianza poblacional)

(pruebas de hipótesis referentes a una varianza poblacional)
(ejm)

(prueba de hipótesis: dos varianzas poblacionales)

(prueba de hipótesis σ₁² = σ₂² )
(aplicación)
(ejm)

-------------------------------------------------------------------------------------
(introducción)
(motivación)
(potencia de una prueba)

(def)
(obs)

(hipótesis simple)

(def)
(obs)

(lema de Neymann-Pearson)

(teorema)
(obs)
(obs)
(ejm)
(def)
(ejm)
(obs)

(prueba de razón de probabilidad)
(estadística)

(teorema de Glivenko-Cantelli)

(estimación de parámetros de una población)
(regresión lineal)

(ejm)
(def)

(método de mínimos cuadrados)

(estimadores de mínimos cuadrados para el modelo de regresión lineal)
(ejercicio)(ejercicio)(ejercicio)(ejercicio)

(propiedades de los estimadores mínimos cuadrados)

(teorema)
(teorema)
(teorema)
(teorema)
(teorema)
(obs)
(propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados; regresión lineal simple)

(inferencias con respecto a los parámetros β_i )

(prueba de hipótesis para β_i )

(prueba de hipótesis para β_i )
------------------------------------------------------------------
(introducción)
(intervalo de confianza para β_i )

(un intervalo de confianza 100(1-α)% para β_i )
(ejercicios)

(prueba de hipótesis para θ = a₀β₀ + a₁β₁ )

(una prueba para θ = a₀β₀ + a₁β₁ )

(intervalo de confianza para θ = a₀β₀ + a₁β₁ )
(intervalo de confianza para E(Y) = β₀ + β₁x^* )
(intervalo de predicción para Y cuando x = x* )
(bandas de confianza)
------------------------------------------------------------
(introducción)
(motivación)
(regresión lineal simple)
(propiedades de los estimadores en regresión lineal múltiple)
(regresión lineal múltiple en R)

(teorema)

(inferencia en regresión lineal múltiple)

(una prueba para a'β)
(intervalo de confianza 100(1-α)% para a^Tβ )

(intervalo de predicción en regresión lineal múltiple)

(intervalo de predicción 100(1-α)% para Y cuando x_i = x_i^* )

(regresión lineal múltiple)
(una prueba para H₀: β_g+1 = β_g+2 = β_g+3 = ... = 0)

(ejm)
(ejm)

---------------------------------------------------------------------------
(introducción)
(análisis de la varianza)
(procedimiento del análisis de la varianza)
(comparación de dos o más medias: análisis de varianza para un diseño de un factor)
(tabla de análisis de varianza para un diseño de un factor)
(modelo estadístico para el diseño de un factor)

(test de hipótesis)

(prueba de hipótesis)

(elementos de una prueba estadística)

(errores en la toma de decisiones)

(errores tipo 1)

(errores tipo 2)

(errores tipo 1 y 2)

(resumen)

(pruebas comunes en muestras grandes)

(cálculo de la RR teniendo α)

(hipótesis de prueba en muestras grandes)

(ejm)

(programación en R)

(hipótesis de prueba en muestras grandes)

(cálculo de error tipo 2 en muestras grandes)

(tamaño muestral para muestras grandes)

(introducción)

(motivación)

(p-valor)

(algunos comentarios con respecto a las pruebas de hipótesis)

(prueba de hipótesis para μ de muestras grandes)

(prueba de hipótesis para μ₁−μ₂ en muestras pequeñas)

(ejercicios)

(prueba de hipótesis en R)

(una varianza poblacional)

(dos varianzas poblacionales)

(introducción)

(motivación)

(potencia de una prueba)

(hipótesis simple)

(lema de Neymann-Pearson)

(prueba de razón de probabilidad)

(estadística)

(estimación de parámetros de una población)

(regresión lineal)

(método de mínimos cuadrados)

(propiedades de los estimadores mínimos cuadrados)

(inferencias con respecto a los parámetros B1)

(prueba de hipótesis para Bi)

(introducción)

(intervalo de confianza para Bi)

(prueba de hipótesis para theta)

(intervalo de confianza para theta)

(intervalo de confianza para E(Y))

(intervalo de predicción para Y)

(bandas de confianza)

(introducción)

(motivación)

(regresión lineal simple)

(propiedades de los estimadores en regresión lineal múltiple)

(regresión lineal múltiple en R)

(inferencia en regresión lineal múltiple)

(intervalo de predicción en regresión lineal múltiple)

(regresión lineal múltiple)

(una prueba para Ho)

(introducción)

(análisis de la varianza)

(procedimiento del análisis de la varianza)

(comparación de dos o más medias: análisis de varianza para un diseño de un factor)

(tabla de análisis de varianza para un diseño de un factor)

(modelo estadístico para el diseño de un factor)

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