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Estadística
Calcule el tamaño de muestra para una confianza del 95%, sabiendo un desvío de 160 piezas y un error de estimación de 40 piezas.
En base a la muestra seleccionada, el promedio obtenido de piezas es de 505 piezas. Arme un IC para el promedio con el mismo nivel de confianza y, solamente a través de este, decida si hubo cambios en la producción sabiendo que el promedio histórico era de 550 piezas. Justifique la respuesta
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas |
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Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales |
||||||||||||
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T Mañana |
T Tarde |
|
|
T Mañana |
T Tarde |
||||||||
Media |
521.00 |
527.00 |
|
Media |
521.00 |
527.00 |
||||||||
Varianza |
50.46154 |
128.61538 |
|
Varianza |
50.4615 |
128.6154 |
||||||||
Observaciones |
14 |
14 |
|
Observaciones |
14 |
14 |
||||||||
Coef de correlación de Pearson |
- |
|
|
Varianza agrupada |
89.538462 |
|
||||||||
Diferencia hipotética de medias |
0.00000 |
|
|
Diferencia hipotética de medias |
0 |
|
||||||||
Grados de libertad |
13.00 |
|
|
Grados de libertad |
26 |
|
||||||||
Alfa |
0.05 |
|
|
Alfa |
0.05 |
|
||||||||
Estadístico t |
1.8698301 |
|
|
Estadístico t |
1.6776272 |
|
||||||||
P(T<=t) una cola |
0.0420967 |
|
|
P(T<=t) una cola |
0.0527014 |
|
||||||||
Valor crítico de t (una cola) |
1.7709334 |
|
|
Valor crítico de t (una cola) |
1.7056179 |
|
||||||||
P(T<=t) dos colas |
0.0841934 |
|
|
P(T<=t) dos colas |
0.1054028 |
|
||||||||
Valor crítico de t (dos colas) |
2.1603687 |
|
|
Valor crítico de t (dos colas) |
2.0555294 |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
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||||||||
Prueba Z para dos muestras varianza igual o desiguales |
|
Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas desiguales |
||||||||||||
|
T Mañana |
T Tarde |
|
|
T Mañana |
T Tarde |
||||||||
Media |
521.00 |
527.00 |
|
Media |
521.00 |
527.00 |
||||||||
Varianza |
50.4615 |
128.6154 |
|
Varianza |
50.4615 |
128.6154 |
||||||||
Observaciones |
14 |
14 |
|
Observaciones |
14 |
14 |
||||||||
Diferencia hipotética de medias |
0 |
|
|
Diferencia hipotética de medias |
0 |
|
||||||||
Alfa |
0.05 |
|
|
Grados de libertad |
19.840155 |
|
||||||||
Estadístico Z |
1.6776272 |
|
|
Alfa |
0.05 |
|
||||||||
P(Z<=z) una cola |
0.0467100 |
|
|
Estadístico t |
1.677627 |
|
||||||||
Valor crítico de Z (una cola) |
1.6448536 |
|
|
P(T<=t) una cola |
0.054897 |
|
||||||||
P(Z<=z) dos colas |
0.0934199 |
|
|
Valor crítico de t (una cola) |
1.729133 |
|
||||||||
Valor crítico de Z (dos colas) |
1.9599640 |
|
|
P(T<=t) dos colas |
0.109794 |
|
||||||||
|
|
|
|
Valor crítico de t (dos colas) |
2.093024 |
|
||||||||
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|
Siguiendo con el objetivo de la gerencia de producción de detectar problemas en los volúmenes producidos, se analizan las producciones de las tres máquinas (A, B y c) para ver si existe independencia respecto al turno (Mañana y Tarde). El estadístico de prueba calculado arrojo un valor de 7.19306. Realice la prueba correspondiente con un α=5% tomando una decisión e interpretándola. ¿Qué error puedo cometer?
Una vez normalizada la situación, la empresa decide realizar una inversión en capacitación del nuevo plantel de producción y para analizar si se han cumplido los objetivos, realiza una regresión entre la inversión en capacitación, en miles de $ - IeC- (X) y los niveles de producción, en cantidad de piezas –NdP- (Y) obteniendo los siguientes resultados:
Estadísticas de la regresión |
|
||||||
Coef de correlación |
0.9172500 |
|
|||||
Coef de determinación R^2 |
0.8413474 |
|
|||||
Observaciones |
|
12 |
|
||||
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Coeficientes |
Error típico |
Estadístico t |
Probabilidad |
LI 95% |
LS 95% |
|
Intercepción |
96.640897 |
2.1158197 |
45.67539 |
6.092E-13 |
91.92655 |
101.35523 |
|
IeC |
2.504987 |
0.3439864 |
7.28223 |
2.656E-05 |
1.73853 |
3.27143 |
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Interprete los coeficientes de la regresión obtenidos en términos del problema.
Para el coeficiente β1, pruebe su significatividad utilizando cualquiera de las herramientas conocidas (P Hipótesis, IC o PV), justificando la decisión tomada.
Interprete, en términos del problema el R2 y el r.
Suponiendo que se observó que un monto en capacitación de $ 5000 arrojo un nivel de producción de 110 piezas, calcule el error de estimación.
Responda si la afirmación es V o F, justificando la respuesta en caso de considerarla falsa.
El error de tipo I es la probabilidad de no rechazar H0, siendo la misma falsa.
El tamaño de la muestra depende directamente de la precisión con la cual quiera realizarse la estimación.
Las propiedades de un estimador son: insesgado, suficiente, eficiente y consistente.
El TCL dice que, si n es pequeño, sin importar la población de la variable bajo estudio, la distribución de la media muestral tendrá distribución normal.
Preguntas y Respuestas entre Usuarios: