Caracterización granulométrica a través de percentiles:

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Research, 1983: 34-43) reportó los resultados de experimentos diseñados para estudiar el comportamiento de ciertas células individuales que habían estado expuestas a berilio. Pruebe la hipótesis pertinente con   0.10 calculando primero un valor P. 50. ¿Consideran los maestros que su trabajo es remunerativo y satisfactorio? Se utilizaron datos incluidos en el artículo para calcular las sumas de cuadrados, las cuales fueron SCA  322.667, SCB  35.623, SCAB  8.557 y STC  372.113.
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Métodos estadísticos aplicados a la ingeniería. Problemas

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Origen de Grados de Suma de Cuadrado de la variación libertad los cuadrados la media Marca Error Total f 14 713.69 379 ¿Tiene algún efecto la variación de la longitud de placas en la rigidez axial promedio verdadera? Las cuatro medias muestrales correspondientes al factor B (promedios en columnas) ahora aparecen en orden creciente y cualquier par que difiere por menos de 0.340 aparece subrayado por un segmento de línea: x4 0.300 x2 0.337 x3 0.423 x1 0.803 Parece que el tratamiento de lavado 1 difiere significativamente de los otros tres, aunque no están identificadas ningunas otras diferencias.
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Resúmenes Básicos y Tablas asociadas para Estadística (Cd

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Un análisis de datos más formal a menudo requiere el cálculo e interpretación de medidas resumidas numéricas. El intervalo de predicción es entonces 13.79! (2.120)(2 .8 6 4 0 )2 (0 .7 5 8 2 )2  13.79! (2.120)(2.963)  13.79! 6.28  (7.51, 20.07) Valores posibles para una sola observación de resistencia cuando la profundidad es de 45 mm son (al nivel de predicción de 95%) entre 7.51 MPa y 20.07 MPa.
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Teoría Estadística Básica: Manual de Estadística Inferencial

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Se selecciona un tamaño de muestra de 3 con reemplazo (así que se tiene una muestra aleatoria) y se obtiene la cantidad más grande en cualquiera de los sobres seleccionados. Mientras que tomar muestras en donde cada miembro no puede escogerse más de una vez se llama muestreo sin remplazo. Las dos primeras secciones se concentran en el caso de dos factores de interés. Con L  1 y haciendo caso omiso de la suma para el cuarto subíndice l, las fórmulas anteriores para las sumas de cuadrados continúan siendo válidas y la suma de cuaXijk  Xijk en la expresión para ˆ ijk. drados en cuanto a error es SCE   i  j  k ˆ 2ijk con  Ejemplo 11.10 Las siguientes observaciones (temperatura corporal  100°F) se reportaron en un experimento para estudiar la tolerancia al calor de ganado (“The Significance of the Coat in Heat Tolerance of Cattle”, Australian J.
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Modelos estadísticos aplicados (Monografías)

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Entonces 100X reemplazaría a X, 100Y reemplazaría a Y y la covarianza resultante sería Cov(100X, 100Y )  (100)(100)Cov(X, Y )  18 750 000. Suponga que sólo 0.10% de todas las computadoras de cierto tipo experimentan fallas del CPU durante el periodo de garantía. Véase Procedimientos sin distribución Procedimientos sin distribución, 321, 599-624 ANOVA y, 618-621 intervalos de confianza y, 614-618 prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 Procedimientos t agrupados, 339-340 Procedimientos t con dos muestras, 337, 349, 389 Proceso de nacimiento puro, 252 Proceso de Poisson, 124 distribuciones exponenciales y, 158 no homogéneo, 129 Proceso de Poisson no homogéneo, 129 Promedio del número total inspeccionado, 659 Propiedad de amnesia, 159 Proporción de error asociado con un experimento, 383 Proporción de error familiar, 383 Proporciones comprobación de hipótesis, 306-310, 354-355 diferencias entre, 353-354 intervalo de confianza, 265-267, 357-358 muestrales, 29-30 Prueba de Ansari-Bradley, 624 cola inferior, 289, 295, 315-316 Fisher-Irwin, 358 Friedman, 620-621 hipótesis, 285 Kruskal-Wallis, 618-620 Mann-Whitney, 608 McNemar, 368 nivel , 292 Ryan-Joiner, 584-585, 684 Siegel-Tukey, 623 signo, 623 Prueba de utilidad de modelo regresión lineal simple, 473-474 regresión múltiple, 536-537 Prueba de Wilcoxon de rango con signo, 600-608 aproximación de muestra grande y, 604-606 descripción general de, 602-604 eficiencia de, 606-607 observaciones apareadas y, 603-604 valores críticos para, 685 Prueba de Wilcoxon de suma de rangos, 608-613 aproximación normal, 611-612 descripción general de, 609-611 eficiencia de, 612-613 valores críticos para, 686 Prueba en una cola inferior, 289, 295, 315-316, 572 superior, 288, 295 Pruebas en las dos colas, 296, 315-316 Pruebas F, 389 Pruebas t, 301, 689 apareadas, 345-347 dos muestras, 337, 349, 389 pruebas F y, 389 valores P para, 315-317 717 índice_p710-720.qxd 718 3/12/08 4:44 AM Page 718 Índice Pruebas z, 327-328 muestra grande, 299, 306 regiones de rechazo para, 296, 312 valores P para, 314-315, 327 Rango, 31 Rango intercuartil, 635 Rango medio, 44 Razón de probabilidad, 516 Razón t, 474, 540 Rectificación, 659 Región de rechazo, 287 cola inferior, 295, 299 cola superior, 288, 295 dos colas, 296 Regla de multiplicación para probabilidades, 69-70, 77-78 Regla de producto k-tuples, 61 pares ordenados, 60-61 Regla empírica, 151 Regresión adecuación de modelo, 501-505, 542-543 análisis residual, 501-505 a través del origen, 234 ANOVA y, 475 calibración y, 495 cuadrática, 519, 521-522 cúbica, 519 de potencia, 509 definición de, 464 exponencial, 509 intrínsecamente lineal, 509-510 lineal simple, 447-485 logística, 515-517 LOWESS, 513-514 multicolinealidad, 559-560 múltiple, 528-560 no lineal, 508-517 observaciones influenciales, 557-559 polinomial, 519-528 selección de variables, 553-557 transformaciones, 508-513, 550-551 Regresión cuadrática, 519, 521-522 Regresión cúbica, 519 Regresión lineal simple, 447-485 estimaciones de parámetros de modelo, 454-468 inferencias sobre el parámetro de pendiente, 468-475 modelo probalístico lineal, 450-452 Regresión logística, 515-517 Regresión MAD, 505 Regresión múltiple, 528-560 comprobación de hipótesis, 536-540 ecuación de modelo aditivo general, 528 estimación de parámetros, 532-534 evaluación de adecuación de modelo, 542-543 inferencias en, 537-542 intervalos de confianza, 538-539 intervalos de predictores, 538-539 modelos con predictores, 529-532 multicolinealidad, 559-560 observaciones influenciales, 557-559 prueba de utilidad de modelo, 536-537 prueba F para un grupo de predictores, 540-542 selección de variable, 553-557 transformaciones, 550-551 variables de estandarización, 551-553 Regresión no lineal, 508-517 Regresión polinomial, 519-528 centrado de valores x, 524-525 coeficiente de determinación múltiple, 522 ecuación de modelo, 519 estimación de parámetros, 520-522 intervalos estadísticos, 523-524 procedimientos de prueba, 523-524 Regresión por pasos, 556-557 Relación determinística, 446 Relación lineal, 200 Replicación fraccionaria, 436-440 Residuos, 459, 501, 534 estandarizados, 501-502 suma de los cuadrados, 534 Resultados igualmente probables, 57 Rice, John, 240 Rocke, David M., 635 Ryan, Thomas, 626 Selección variable, 553-557 criterios para, 554 eliminación inversa, 556-557 selección directa, 557 Serie de tiempo, 44, 494 Significación estadístico vs. práctico, 319-320 nivel observado de, 313 Significación estadística, 319-320 Significación práctica, 319-320 Sistema k de n, 126 Suma de los cuadrados del error, 376, 460 Suma de los cuadrados para tratamiento, 376 Suma de regresión de los cuadrados, 464 Suma total de los cuadrados, 376, 462 Sumas acumulativas, 646 Sumas de los cuadrados, 375-378 experimento con cuadrados latinos, 425 interacción de las sumas de los cuadrados, 412 suma de cuadrados debido a la regresión, 464 suma de los cuadrados del error, 376, 460 suma de los cuadrados del tratamiento, 376 suma total de los cuadrados, 376, 462 Tabla de ANOVA, 377 Tabla de probabilidad conjunta, 185 Tablas, 662-689 Tablas binomiales, 111-112 Tablas de contingencia, 587-595 Tablas de contingencia mutuas, 587-595 prueba de homogeneidad, 588-590 prueba de independencia, 590-592 Tamaño de muestra, 10 ANOVA unifactorial y, 389-391 comprobaciones de hipótesis y, 297-298, 302-303, 308 índice_p710-720.qxd 3/12/08 4:44 AM Page 719 Índice errores de tipo II y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 inferencias con muestras pequeñas y, 358 intervalos de confianza y, 259-260, 357-358 Técnica de respuesta aleatorizada, 243 Técnicas de conteo, 59-65 Teorema de Bayes, 72-73 Teorema del límite central, 215-218 Teorema fundamental del cálculo, 139 Término de error aleatorio, 450 Tibshirani, Robert, 240 Transformación de Fisher, 491 Transformaciones ANOVA, 391 gráfica de control, 644-645 regresión, 508-513, 550-551 Tratamientos, 397 media de los cuadrados para, 373 Ubicación gráficas de control de, 627-635 medidas de, 24-30 Unión de eventos, 49 Valor apartado, 37 Valor apartado extremo, 37 Valor medio, 101, 141, 451 Valor nulo, 286, 295 Valores ajustados, 403, 459, 534 Valores apartados, 36-37 extremos, 37 moderados, 37 Valores críticos, 148 distribución F, 360, 675-680 distribución normal, 671 intervalo de Wilcoxon, 687-688 ji cuadrada, 279, 570, 672 prueba de Ryan-Joiner, 684 prueba de Wilcoxon, 685-686 rango estudentizado, 380, 681 t, 271, 670 tolerancia, 275 z, 148 Valores críticos z, 148, 312 Valores esperados, 100-106 definición de, 101 reglas de, 104 relacionados con funciones, 103 variable aleatoria continua, 141 variable aleatoria discreta, 101 variables aleatorias conjuntamente distribuidas, 196-197 varianza y, 104-106 Valores P, 311-317 definiciones de, 313-314 F prueba F, 362-363 prueba ji cuadrada, 572-573 prueba t, 315-317 prueba z, 314-315, 327 Valores pronosticados, 403, 459, 534 Valores t críticos, 271, 670 Variable aleatoria de Bernoulli, 88 Variable aleatoria normal estándar, 146 Variable imaginaria, 531 Variable independiente estandarizada, 527 Variable indicadora, 531 Variables, 3 aleatorias, 87 continuas, 13 de respuesta, 447 dependientes, 447 discretas, 13 estandarizadas, 149, 551-553 explicativas, 447 independientes, 447 predictores, 447 Variables aleatorias, 87 Bernoulli, 88 binomiales, 110-111 binomiales negativas, 119 coeficiente de correlación de, 200-201 conjuntamente distribuidas, 185-193 continuas, 89, 186 covarianza entre, 198-199 dependientes, 190 diferencia entre, 220 discretas, 89, 185 geométricas, 119 independientes, 190, 192 no correlacionadas, 201 normales, 220-221 normales estándar, 146 normalmente distribuidas, 220-291 valor esperado de, 101, 141, 196-197 Variables aleatorias binomiales, 110-111 Variables aleatorias binomiales negativas, 119 Variables aleatorias continuas, 89 conjuntamente distribuidas, 186-189 distribuciones de probabilidad, 131-132 función de distribución acumulativa, 136 valores esperados, 141 varianza, 142 Variables aleatorias dependientes, 190 Variables aleatorias discretas, 89 conjuntamente distribuidas, 185-186 distribuciones de probabilidad, 90-91 función de distribución acumulativa, 95 valor esperado, 101 varianza, 105 Variación coeficiente de, 42 gráficas de control para, 637-640 Varianza, 105 combinación lineal, 219-220 dos poblaciones, 360-363 estimador agrupado, 340 fórmula abreviada, 105-106 intervalo de confianza, 278-279 muestral, 32 poblacional, 33 prueba de hipótesis, 323 reglas de, 106 719 índice_p710-720.qxd 720 3/12/08 4:44 AM Page 720 Índice valor esperado y, 104-105 variable aleatoria continua, 142 variable aleatoria discreta, 105 Véase también ANOVA Varianza de la población, 33 Varianza muestral, 32 cálculo de fórmula, 34-35 motivación para, 33-34 Véase también Comprobación de hipótesis Verdadera función de regresión, 528 Verdaderos coeficientes de regresión, 529 Visualizaciones de tallo y hojas, 10-12 comparativas, 21 pasos para la construcción de, 10 Weíbull, Waloddi, 163 Winkler, Robert, 54 Wolfe, Douglas, 621 guardas_001-003.qxd 3/12/08 Tabla A.3 4:44 AM Page 721 Áreas de la Curva normal estándar Φ(z)  P(Z  z) Función de densidad normal estándar Área sombreada = Φ(z) 0 z z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 0.0013 0.0003 0.0005 0.0007 0.0009 0.0013 0.0003 0.0005 0.0006 0.0009 0.0013 0.0003 0.0004 0.0006 0.0009 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0012 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0006 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0008 0.0011 0.0003 0.0004 0.0005 0.0007 0.0010 0.0002 0.0003 0.0005 0.0007 0.0010 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 0.0019 0.0026 0.0035 0.0047 0.0062 0.0018 0.0025 0.0034 0.0045 0.0060 0.0017 0.0024 0.0033 0.0044 0.0059 0.0017 0.0023 0.0032 0.0043 0.0057 0.0016 0.0023 0.0031 0.0041 0.0055 0.0016 0.0022 0.0030 0.0040 0.0054 0.0015 0.0021 0.0029 0.0039 0.0052 0.0015 0.0021 0.0028 0.0038 0.0051 0.0014 0.0020 0.0027 0.0037 0.0049 0.0014 0.0019 0.0026 0.0036 0.0038 2.4 2.3 2.2 2.1 2.0 0.0082 0.0107 0.0139 0.0179 0.0228 0.0080 0.0104 0.0136 0.0174 0.0222 0.0078 0.0102 0.0132 0.0170 0.0217 0.0075 0.0099 0.0129 0.0166 0.0212 0.0073 0.0096 0.0125 0.0162 0.0207 0.0071 0.0094 0.0122 0.0158 0.0202 0.0069 0.0091 0.0119 0.0154 0.0197 0.0068 0.0089 0.0116 0.0150 0.0192 0.0066 0.0087 0.0113 0.0146 0.0188 0.0064 0.0084 0.0110 0.0143 0.0183 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 0.0287 0.0359 0.0446 0.0548 0.0668 0.0281 0.0352 0.0436 0.0537 0.0655 0.0274 0.0344 0.0427 0.0526 0.0643 0.0268 0.0336 0.0418 0.0516 0.0630 0.0262 0.0329 0.0409 0.0505 0.0618 0.0256 0.0322 0.0401 0.0495 0.0606 0.0250 0.0314 0.0392 0.0485 0.0594 0.0244 0.0307 0.0384 0.0475 0.0582 0.0239 0.0301 0.0375 0.0465 0.0571 0.0233 0.0294 0.0367 0.0455 0.0559 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.0808 0.0968 0.1151 0.1357 0.1587 0.0793 0.0951 0.1131 0.1335 0.1562 0.0778 0.0934 0.1112 0.1314 0.1539 0.0764 0.0918 0.1093 0.1292 0.1515 0.0749 0.0901 0.1075 0.1271 0.1492 0.0735 0.0885 0.1056 0.1251 0.1469 0.0722 0.0869 0.1038 0.1230 0.1446 0.0708 0.0853 0.1020 0.1210 0.1423 0.0694 0.0838 0.1003 0.1190 0.1401 0.0681 0.0823 0.0985 0.1170 0.1379 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.1841 0.2119 0.2420 0.2743 0.3085 0.1814 0.2090 0.2389 0.2709 0.3050 0.1788 0.2061 0.2358 0.2676 0.3015 0.1762 0.2033 0.2327 0.2643 0.2981 0.1736 0.2005 0.2296 0.2611 0.2946 0.1711 0.1977 0.2266 0.2578 0.2912 0.1685 0.1949 0.2236 0.2546 0.2877 0.1660 0.1922 0.2206 0.2514 0.2843 0.1635 0.1894 0.2177 0.2483 0.2810 0.1611 0.1867 0.2148 0.2451 0.2776 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.3446 0.3821 0.4207 0.4602 0.5000 0.3409 0.3783 0.4168 0.4562 0.4960 0.3372 0.3745 0.4129 0.4522 0.4920 0.3336 0.3707 0.4090 0.4483 0.4880 0.3300 0.3669 0.4052 0.4443 0.4840 0.3264 0.3632 0.4013 0.4404 0.4801 0.3228 0.3594 0.3974 0.4364 0.4761 0.3192 0.3557 0.3936 0.4325 0.4721 0.3156 0.3520 0.3897 0.4286 0.4681 0.3121 0.3482 0.3859 0.4247 0.4641 (continúa) guardas_001-003.qxd Tabla A.3 3/12/08 4:44 AM Page 722 (z)  P(Z  z) Áreas de la Curva normal estándar (continuación) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.6554 0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.5199 0.5596 0.5987 0.6368 0.6736 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.6915 0.7257 0.7580 0.7881 0.8159 0.6950 0.7291 0.7611 0.7910 0.8186 0.6985 0.7324 0.7642 0.7939 0.8212 0.7019 0.7357 0.7673 0.7967 0.8238 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.7088 0.7422 0.7734 0.8023 0.8289 0.7123 0.7454 0.7764 0.8051 0.8315 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.7190 0.7517 0.7823 0.8106 0.8365 0.7224 0.7549 0.7852 0.8133 0.8389 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 0.8413 0.8643 0.8849 0.9032 0.9192 0.8438 0.8665 0.8869 0.9049 0.9207 0.8461 0.8686 0.8888 0.9066 0.9222 0.8485 0.8708 0.8907 0.9082 0.9236 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.8531 0.8749 0.8944 0.9115 0.9265 0.8554 0.8770 0.8962 0.9131 0.9278 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.8599 0.8810 0.8997 0.9162 0.9306 0.8621 0.8830 0.9015 0.9177 0.9319 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 0.9332 0.9452 0.9554 0.9641 0.9713 0.9345 0.9463 0.9564 0.9649 0.9719 0.9357 0.9474 0.9573 0.9656 0.9726 0.9370 0.9484 0.9582 0.9664 0.9732 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9394 0.9505 0.9599 0.9678 0.9744 0.9406 0.9515 0.9608 0.9686 0.9750 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9429 0.9535 0.9625 0.9699 0.9761 0.9441 0.9545 0.9633 0.9706 0.9767 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 0.9772 0.9821 0.9861 0.9893 0.9918 0.9778 0.9826 0.9864 0.9896 0.9920 0.9783 0.9830 0.9868 0.9898 0.9922 0.9788 0.9834 0.9871 0.9901 0.9925 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9798 0.9842 0.9878 0.9906 0.9929 0.9803 0.9846 0.9881 0.9909 0.9931 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9812 0.9854 0.9887 0.9913 0.9934 0.9817 0.9857 0.9890 0.9916 0.9936 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 0.9938 0.9953 0.9965 0.9974 0.9981 0.9940 0.9955 0.9966 0.9975 0.9982 0.9941 0.9956 0.9967 0.9976 0.9982 0.9943 0.9957 0.9968 0.9977 0.9983 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9946 0.9960 0.9970 0.9978 0.9984 0.9948 0.9961 0.9971 0.9979 0.9985 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 0.9987 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9993 0.9995 0.9997 0.9987 0.9991 0.9994 0.9995 0.9997 0.9988 0.9991 0.9994 0.9996 0.9997 0.9988 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.9989 0.9992 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9996 0.9997 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9998 guardas_001-003.qxd Tabla A.5 3/12/08 4:44 AM Page 723 Valores críticos para Distribuciones t t curva de densidad Área sombreada =  t, 0 ␣ v 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001 0.0005 1 2 3 4 3.078 1.886 1.638 1.533 6.314 2.920 2.353 2.132 12.706 4.303 3.182 2.776 31.821 6.965 4.541 3.747 63.657 9.925 5.841 4.604 318.31 22.326 10.213 7.173 636.62 31.598 12.924 8.610 5 6 7 8 9 1.476 1.440 1.415 1.397 1.383 2.015 1.943 1.895 1.860 1.833 2.571 2.447 2.365 2.306 2.262 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 4.032 3.707 3.499 3.355 3.250 5.893 5.208 4.785 4.501 4.297 6.869 5.959 5.408 5.041 4.781 10 11 12 13 14 1.372 1.363 1.356 1.350 1.345 1.812 1.796 1.782 1.771 1.761 2.228 2.201 2.179 2.160 2.145 2.764 2.718 2.681 2.650 2.624 3.169 3.106 3.055 3.012 2.977 4.144 4.025 3.930 3.852 3.787 4.587 4.437 4.318 4.221 4.140 15 16 17 18 19 1.341 1.337 1.333 1.330 1.328 1.753 1.746 1.740 1.734 1.729 2.131 2.120 2.110 2.101 2.093 2.602 2.583 2.567 2.552 2.539 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 3.733 3.686 3.646 3.610 3.579 4.073 4.015 3.965 3.922 3.883 20 21 22 23 24 1.325 1.323 1.321 1.319 1.318 1.725 1.721 1.717 1.714 1.711 2.086 2.080 2.074 2.069 2.064 2.528 2.518 2.508 2.500 2.492 2.845 2.831 2.819 2.807 2.797 3.552 3.527 3.505 3.485 3.467 3.850 3.819 3.792 3.767 3.745 25 26 27 28 29 1.316 1.315 1.314 1.313 1.311 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 2.060 2.056 2.052 2.048 2.045 2.485 2.479 2.473 2.467 2.462 2.787 2.779 2.771 2.763 2.756 3.450 3.435 3.421 3.408 3.396 3.725 3.707 3.690 3.674 3.659 30 32 34 36 38 1.310 1.309 1.307 1.306 1.304 1.697 1.694 1.691 1.688 1.686 2.042 2.037 2.032 2.028 2.024 2.457 2.449 2.441 2.434 2.429 2.750 2.738 2.728 2.719 2.712 3.385 3.365 3.348 3.333 3.319 3.646 3.622 3.601 3.582 3.566 40 50 60 120 ' 1.303 1.299 1.296 1.289 1.282 1.684 1.676 1.671 1.658 1.645 2.021 2.009 2.000 1.980 1.960 2.423 2.403 2.390 2.358 2.326 2.704 2.678 2.660 2.617 2.576 3.307 3.262 3.232 3.160 3.090 3.551 3.496 3.460 3.373 3.291
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Complementariedad de técnicas multivariadas para análisis de

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De acuerdo con el resultado 1, la distribución (es decir, probabilidad) muestral de  X está centrada precisamente en la media de la población de la cual se seleccionó la muestra. Kleinbaum, David, Lawrence Kupper, Keith Muller y Azhar Nizam, Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods (3a. ed.) Duxbury Press, Pacific Grove, 1998. Por ejemplo: Cierre este aviso pulsando el botón que puede ver más abajo, y vuelva a intentar de nuevo la misma acción Por favor corrija los siguientes errores de ingreso: Por favor, introduzca las letras tal y como se muestran en la imágen.
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Spss analisis estadistico simplificado

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Sea Y  la distancia del extremo izquierdo al punto donde se rompe la barra. A continuación hablaremos de algunas aplicaciones de la teoría de probabilidad en la vida diaria. Por el lado negativo no admite "macros", peque�as construcciones auxiliares que son de utilidad. Suponga que previamente se creía que cuando la deposición en húmedo de NO3 se incrementa en 0.1 g N/m2, el cambio asociado del liquen N esperado es por lo menos de 0.15%. Si X tiene una distribución binomial con parámetros n  25 y p, calcule cada una de las siguientes probabilidades mediante la aproximación normal (con la corrección por continuidad) en los casos p  0.5, 0.6, y 0.8 y compare con las probabilidades exactas calculadas con la tabla A.1 del apéndice. a.
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Contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas: Una

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Si 20% de sus afinaciones se realizan en carros de cuatro cilindros, 30% en carros de seis cilindros y 50% en carros de ocho cilindros, entonces la distribución de probabilidad de los ingresos por una afinación seleccionada al azar está dada por x p(x) La hipótesis nula de homogeneidad expresa que la proporción de individuos de la categoría j es la misma para cada población y que esto es cierto para toda categoría, es decir, j, p1j  p2j      pIj.
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Algoritmos genéticos en la discriminación: Una solución

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Fue en Norteamérica, en los años 20, donde surgieron los pioneros de la aplicación de métodos estadísticos a la mejora de los procesos de producción. ¿Qué es la calidad? Sus ventajas sobre Cabri y otros programas similares son que se pueden ingresar ecuaciones y coordenadas directamente. En el capítulo 15, se presentarán varios procedimientos de prueba libres de distribución, llamados así porque la probabilidad de un error de tipo I es controlado simultáneamente para muchas distribuciones subyacentes diferentes.
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INFERENCIA ESTADISTICA. Conceptos y ejercicios resueltos

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Durante el año pasado, ocurrieron 200 accidentes en la fábrica. Hay cinco inspectores, cada uno de los cuales inspeccionará un restaurante durante la semana entrante. Comunicación personal con los autores del artículo reveló que no hubo ninguna observación adicional que no estuvo incluida en su gráfica de puntos: (6.53, 96.55). 2 2 30 5 34 7 36 12 40 13 41 17 44 18 56 23 56 24 57 26 60 28 60 Use los métodos desarrollados en este capítulo para analizar los datos y escriba un breve reporte que resuma sus conclusiones (suponga que los investigadores están particularmente interesados en el nivel de glucosa 30 min después de la tensión). 86.
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