1 / 18

METODOS NO PARAMETRICOS

METODOS NO PARAMETRICOS. Economía. ESCUELA : . PONENTE:. Ec. Jessica Ordoñez Cuenca. BIMESTRE:. II Bimestre. CICLO:. OCTUBRE – FEBRERO 2010. CICLO :. Pasos para prueba de hipótesis. Establecer hipótesis Seleccionar el nivel de significancia Decidir cual es el estadístico de prueba

aliya
Download Presentation

METODOS NO PARAMETRICOS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. METODOS NO PARAMETRICOS Economía ESCUELA: PONENTE: Ec. Jessica Ordoñez Cuenca BIMESTRE: II Bimestre CICLO: OCTUBRE – FEBRERO 2010 CICLO:

  2. Pasos para prueba de hipótesis • Establecer hipótesis • Seleccionar el nivel de significancia • Decidir cual es el estadístico de prueba • Formular la regla de decisión • Tomar una decisión respecto a la hipótesis nula

  3. Prueba de signo • Basa en el signo de una diferencia entre dos observaciones. • Se utiliza “mas” para una diferencia positiva y “menos” para una diferencia negativa • Usa en pruebas de antes y después • Estadístico de prueba: distribución binomial • Esta distribución de probabilidad se encuentra en Apéndice A del texto básico. La tabla escogida depende del numero de datos

  4. Ejemplo 1 Los empleados de una fábrica desean probar que después del mantenimiento a su maquinaria, esta mejora su funcionamiento, se realiza una prueba del el funcionamiento de 15 máquinas, los resultados son los siguientes.

  5. Paso 1. Establecer hipótesis Ho: л≤0.50 No hay mejoría en el funcionamiento de las máquinas H1: л >0.50 Hay mejoría en el funcionamiento de las máquinas Paso 2. Seleccionar el nivel de significancia 0.10 Paso 3. Decidir cual es el estadístico de prueba Son el numero de éxitos que se obtengan en el experimento, 101 en este caso. Paso 4. Formular la regla de decisión Prueba de una cola a la derecha De la tabla de probabilidades binomiales se suma de forma ascendente las probabilidades hasta llegar a la mas cercana a 0.10 sin sobrepasar Aceptar H0. Si el numero de éxitos es igual o mayor a 11 se rechaza Ho.

  6. REGLA DE DECISIÓN. Como el nivel de significancia es de 0,10, buscamos la probabilidad acumulada que más se acerque en este caso es 0,090 en el número 10 de éxitos, la regla de decisión queda conformada: si el número de signos positivos excede a 10 se rechaza H0 caso contrario se acepta. Región de rechazo H0 Si hay 10 signos o mas Paso 5. Rechazamos H0, es decir si hay mejoría en el funcionamiento de la maquinaria

  7. Paso 1. Establecer hipótesis Ho: л= 0.50 No hay diferencia en el funcionamiento de las máquinas H1: л ≠ 0.50 Existe diferencia en el funcionamiento de las máquinas Paso 2. Seleccionar el nivel de significancia 0.10 Paso 3. Decidir cual es el estadístico de prueba Son el numero de éxitos que se obtengan en el experimento, 11 en este caso. Paso 4. Formular la regla de decisión Prueba de una cola a la derecha De la tabla de probabilidades binomiales se suma de forma ascendente las probabilidades hasta llegar a la mas cercana a 0.05 en cada lado sin sobrepasar Aceptar H0. Si el numero de éxitos es igual o mayor a 11 se rechaza Ho.

  8. REGLA DE DECISIÓN. Como el nivel de significancia es de 0,10, buscamos la probabilidad acumulada que más se acerque en este caso es 0,05 para cada cola, la regla de decisión queda conformada: si el número de signos positivos es menor/igual a 3 o mayor/igual a 11 se rechaza H0 caso contrario se acepta. Región de rechazo H0 Si hay 3 signos o menos Región de rechazo H0 Si hay11 signos o mas Paso 5. Rechazamos H0, es decir si hay mejoría en el funcionamiento de la maquinaria

  9. PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON Una empresa desea remplazar el sabor tradicional de su producto, por uno nuevo, para lo cual necesita determinar si a los clientes les gustará más el nuevo sabor, se realiza una consulta en donde se califica de 0 a 20 a los dos sabores

  10. Si se resta la cantidad asignada al nuevo sabor, el valor obtenido representara si se está a favor o en contra dependiendo del signo PASO 1. Ho: No hay diferencia en las calificaciones otorgadas a los dos sabores H1: Las calificaciones al nuevo sabor son más altas PASO 2. EL nivel de significancia elegido es de 0.05% PASO 3: Se suman los rangos positivos y negativos y el menor valor se lo utiliza como estadístico de prueba, se le denomina T PASO 4. Se establece la regla de decisión

  11. Sumo 5+6+7=18/3=6

  12. Obtenemos el valor de la tabla con n=14 y 0.05% ns y una hipótesis de una sola cola. Este valor es de 25, es decir si el número menor del total de rangos, es igual o menor a este valor, rechazamos Ho caso contrario lo aceptamos. PASO 5. DECIDIR. Como el valor calculado es mayor que el valor de la tabla, aceptamos Ho, es decir no hay diferencia por el nuevo sabor

  13. PRUEBA DE KRUSCAL WALLIS: ANÁLISIS DE VARIANZAS POR RANGOS Se va a realizar un seminario de Finanzas al cual pretenden asistir empleados de diferentes ramas, para esto se quiere determinar si los empleados tienen los mismos conocimientos. Para los cual se toma una muestra de las tres ramas y se aplica una prueba PASO 1. Ho: Las calificaciones de los empleados de las tres ramas son iguales H1:Las calificaciones no son iguales

  14. PASO 2. Se elige un nivel de significancia del 0.05% PASO 3. El estadístico de prueba usado es H de Kruskal Wallis PASO 4. Establezco la regla de decisión

  15. Observamos el valor en la tabla F con 3-2 gl para el numerador y 21-3 gl para el denominador, el valor obtenido es Ft= 3,55 . Como el valor calculado es mayor al de la tabla se rechaza H0, es decir los conocimientos de cada rama son diferentes

More Related