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EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA, ESTADÍSTICA INFERENCIAL.Versión en línea
Actividad de evaluación extraordinaria, de los conceptos abordados en la asignatura de Estadística inferencial.
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Es el proceso mediante el cual se selecciona un grupo de observaciones que pertenecen a una población. Esto, con el fin de realizar un estudio estadístico:
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Es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado:
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Muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos, y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento:
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Es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones:
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Procedimiento de muestreo en el que se elige un elemento al azar y, para escoger el resto de la muestra, se utilizan intervalos regulares basados en un valor numérico:
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Técnica utilizada en la muestra estadística, que no permite que todos los individuos de una población a investigar, posean las mismas oportunidades de selección:
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Es una estadística que se obtiene mediante un muestreo repetido de una población más grande:
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Teoría estadística que establece que, dada una muestra aleatoria suficientemente grande de la población, la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal:
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Es un cálculo que se realiza a partir de la evaluación estadística, suele efectuarse sobre una muestra y no sobre toda la población objetivo:
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Es cuando se utiliza un único valor para estimar ese parámetro, es decir, se usa un punto en concreto de la muestra para estimar el valor deseado:
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Es la forma de determinar el rango de valores en los que puede estar comprendida la media poblacional, a partir de la información de una muestra de tamaño finito, extraída aleatoriamente de la población total:
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Una población suele considerarse infinita cuando tiene:
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Cuando se desarrollan las pruebas de hipótesis, el primer paso es formular dos hipótesis:
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En una prueba estadística, este error se da al rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera:
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En una prueba estadística, este error se da al aceptar la hipótesis nula cuando es falsa:
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Es la probabilidad de cometer un error tipo I:
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Este modelo trata de explicar la relación que existe entre la variable respuesta Y y una única variable explicativa X:
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Este método consiste en minimizarla suma de los cuadrados de los errores, es decir, la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores reales observados y los valores estimados:
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Es un tipo de asociación entre dos variables numéricas, específicamente evalúa la tendencia (creciente o decreciente) en los datos:
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Es una medida del tamaño del efecto para la relación (lineal) entre dos variables numéricas:
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Son la diferencia entre los valores observados y los valores que predice el modelo de regresión lineal simple:
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En regresión, es un punto muy separado del resto:
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Es el estudio de la forma en que una variable dependiente, y, se relaciona con dos o más variables independientes:
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En la ecuación de regresión lineal múltiple, explica la variabilidad en “y” que no puede explicar las variables independientes:
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Requisito deben cumplir los datos en el modelo de regresión lineal múltiple, que establece que la distribución de los errores respecto al plano de regresión es constante, es decir, homogénea alrededor del mismo:
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Son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o densidad) de una o dos variables aleatorias:
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Esta prueba determina si dos campos categóricos son independientes. Si los campos no son independientes, están asociados:
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Programa que permite manejar bancos de datos de gran magnitud y también efectuar análisis estadísticos muy complejos:
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La vista principal de los datos contiene celdas para almacenar datos, organizadas en variables (columnas) y casos (filas), por lo que es similar a:
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