Tabla de plantas (27/01/09)

Problemas de Internet (29/01/89)

1. Se rechaza la hipótesis nula Ho con un nivel de significancia de 95% esto es con alfa=0.05, al igual que con un nivel de significancia de 99% con alfa=0.01, la muestra apoya la aservación del agrónomo, donde el promedio de humedad del trigo excede de 7.1 en el proceso de secado y se debe de continuar con el proceso.
2. Se rechaza la hipótesis nula Ho con un nivel de significancia de 95% con alfa=0.05, la muestra resulta obtener una melaza de baja calidad donde los grados Briz son más bajos o sobrepasan los 80 grados.

Regresión Lineal Simple (27/01/09)

Regresión lineal simple

La relación y efecto de dos variables pueden ser exactos cuando la variación o los errores son mínimos o despreciables. La relación puede ser aproximada:

Y=a+b(x)+E

Cuando se hace referencia a n observaciones :

yi=a+b(xi)+Ei=1,2,3,..., n

También existe otra formula que es a+bx o a+mx donde m es la pendiente y a son las cordenadas del origen de la pendiente. La formula que se utiliza para calcular la pendiente es:

m=y2-y1/x2-x1

Diseños

Completamente al azar; este diseño consiste a la asignación de tratamientos en forma completamente aleatoria. Habla de tratamientos y su diferencia. A diferencia de t que solo ve dos tratamientos la F compara dos tratamientos o más. Se recomienda en aquellos lugares donde no hay variación, laboratorios, invernaderos, etc. Se saca por ejemplo con sorteo en papeles, tipo tombola.

Un ejemplo es predecir el resultado de alguna serie de datos, o si un tratamiento ejemplo en plantas funciona si la cantidad de este se aumenta.

Tratamiento cero en una planta que crece 60 cm, 20 gramos en una planta que crecio 90 cm así hasta llegar a una planta que se le puso 150 g de tratamiento y crecio 117 cm y a una que se le coloco 200 g de tratamiento y solo crecio 116 cm, dando como resukltado una pendiente creciente hasta cierto límite.

Su tabla requiere de los valores de Fuente de varación, grados de libertad, sumas cuadradas, cuadrados medios, F calculada, F alfa o de tabla.

Bloques al azar: se simboliza con B. Se utiliza donde las unidades se colocan en bloque, su objetivo es remover el error de bloques. Hay también una variación, como prados y campos.

Su tabla requiere de valores de Fuentes de variación, grados de libertad, suma de cuadrados, cuadrado medios, F0.

Para los dos diseños se necesitan tablas auxiliares .

Comparación de dos grupos (26/01/09)

Hay dos grupos, los apareados que son los que pertenecen a un mismo grupo de individuos, y los independientes que son diferentes individuos y no importa la cantidad.

Para realizar una comparación se tiene que verificar, que se produzca una curva normal, haciendo la curtosis y el sesgo para verificar. Después se procede a investigar si las varianzas, de los dos grupos, son homogéneas o heterogéneas, con ayuda de la tabla de F. Se divide la varianza mayor con la varianza menor, el resultado se busca en la tabla, que se calcula con los grados de libertad el mayor y el menor. Si el valor calculado en la división de las varianzas es mayor al de la tabla, es heterogénea, si es menor es homógenea.

La forma de calcular la t, es con formulas en grupos dependientes, grupos independientes heterogéneas y grupos independientes homógeneas. La t también se verifica el la tabla de t. Cuando la t calculada es mayor a la t de tabla se rechaza la hipótesis nula, cuando es menor se acepta la hipótesis nula.

Hipótesis nula: Ho: xa = xb
Hipótesis alterna: Ha: xa desigual de xb

La formula para calcular grados de libertad, para la tabla de t es (na+nb)/2.

Varianzas Heterogéneas o heteroscedasticidad:

Varianzas Homogéneas o homoscedasticidad:

Inferencia Estadística (23/01/09)

Inferencia Estadística

La curtosis y el sesgo. Curtosis es la manera en que se llaman las curvas; cuando es chata tiene el nombre de platicurtica, cuando es puntiaguda se llama leptucortica, cuando es curva normal tiene el nombre de mesocurtica. Sesgo es la simetría de la curva, cuando esta en un plano en posición hacia la izquierda tiene una sesgada negativa, cuando esta en medio, no hay sesgo y sus datos son normales, en posición derecha esta sesgada positivamente. El sesgo representado con una a minúscula con el número 3 y la curtosis tiene un símbolo con la letra a y numero 4.

La forma de calcular el sesgo es con una formula de: -0.5<>a4>4 están sesgados (ya no es normal).

La curtosis se lee 2 menos a4 <4>

La técnica de momentos es para calcular el sesgo y la curtosis.

Inferencia estadística: se representa con la distribución normal, paramétrica. La más conocida es estimación y prueba de hipótesis sobre la media. Se parte de que el promedio muestral y (con barra arriba) estima o da idea de cuál es el valor de la media poblacional mu; y s desviación estándar, estima también la muestra poblacional. Tiene una serie de pasos para desarrollarla.

Análisis estadístico:

1. formular el juego de hipótesis (hipótesis nula que no son diferentes, o alterna son diferentes)
2. seleccionar la probabilidad o el de significancia (alfa)
3. seleccionar el estadístico de prueba (es una formula matemática que calcula un valor calculado y se utiliza para comparar un promedio de una muestra menos una muestra poblacional)
4. plantear la regla de desición (si el valor absoluto de t calculada es igual o mayor que t se rechaza la hipótesis nula y si f calculada es mayor o igual a f se rechaza la hipótesis nula.
5. aplicar la regla de desición
6. interpretar el análisis
7. concluir

Terrenos, teoremas y tablas. (21/01/09)

En caso de tener un terreno, al cuál se le quiere aplicar un muestreo, la forma de calcular las variantes, en un terreno irregular es por el muestreo aleatorio simple o el muestreo aleatorio estratificado.

En un terreno irregular la opción más adecuada es caminar por el en forma de zig-zag y contar los pasos de ida y de regreso y calcular el promedio.

Para los dos terrenos es necesario saber cuantas variables se necesitan, a estas se les simboliza con la letra n.

En poblaciones se puede utilizar el Teorema Central del limite, que es cuando se tiene una población muy grande, es como si se calculara el promedio del promedio, y se recomienda que sea lo más grande posible de aproximadamente más de 30 variables, y en su grafica el área de su grafica es su probabilidad. Otra manera es por estandar Z, donde la curva es asintotica (nunca toca el eje equis de la gráfica). Tabla student es con significancia representada por la letra alfa, se utiliza en muestras pequeñas hay de una cola y de dos colas.

Medidas de Tendencia Central y de Colocación (20/01/09)

Hay varias maneras de vizualisar los datos de alguna investigación, pero la mejor manera es hacer una gráfica, puede ser parámetrica, cuando los datos forman una gráfica regular, o puede ser no parámetrica cuando la grafica es irregular. Para calcular la media de la gráfica con los datos, se utilizan varias formas. La media, la moda, mediana, rango medio, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, error estándar.

En una investigación se necesita obtener un marco de muestreo (en caso de que la investigación sea observacional), que son los objetivos de nuestra investigación, para esto se necesita una muestra que es el subconjunto de elementos, también llamados unidades, una población teórica que poseen características en común, y población objetivo, el conjunto de elementos donde se conoce la cantidad especifica para el estudio.

Para sacar una muestra se necesitan variables que tienen que ser elegidas aleatoriamente y hay varias formas de seleccionar estas variables.

Probando

Este es un mensaje para saber si funciono mi tiempo, por andar picandole a la compu para aprender a usar esta pagina que se me hace de otro mundo