Capítulo 6. Distribuciones Muestrales
. -- 6.1. el Valor P y los Intervalos de Confianza
. -- 6.1.1. Resumen
. -- 6.1.2. Introducción
. -- 6.1.3. Cálculo y Aplicación
. -- 6.1.4. Distribuciones Muestrales
. -- 6.2. Introducción
. -- 6.3. Distribuciones Muestrales
. -- 6.3.1. Media de Medias Muestrales
. -- 6.3.2. Varianza y Error Estándar de Medias Muestrales
. -- 6.3.3. Definición: el Error Estándar de la Distribución Muestral de las Medias
. -- 6.3.4. Impacto del Tamaño de la Muestra en el Error Estándar
. -- 6.3.5. Ejemplo 1: Simulación para Cálculo de Tamaños Muestrales
. -- 6.3.6. Ejercicio
. -- 6.4. Teorema Central del Límite
. -- 6.4.1. Teorema Central del Límite
. -- 6.5. la Transformación de Box Cox
. -- 6.6. Aplicación de la Distribución Muestral
. -- 6.7. Ejemplo 2: Z Score Y/O Valor Z
. -- 6.7.1. Distribución de Proporciones Muestrales
. -- 6.8. Métodos de Muestreo
. -- 6.8.1. Muestreo Aleatorio Simple (Mas)
. -- 6.8.2. Muestreo Aleatorio Simple Sistemático (Mass)
. -- 6.8.3. Muestreo Aleatorio Estratificado (Mae)
. -- 6.8.4. Muestreo Aleatorio por Conglomerados
. -- 6.8.5. Muestreo Aleatorio por Conveniencia y por Conveniencia o Intencional
. -- 6.8.6. Muestreo por Cuotas
. -- 6.9. Apéndice
. -- 6.9.1. Propiedades Avanzadas de Distribuciones de Probabilidad
. -- Capítulo 7. Intervalos de Confianza (Ic) y Prueba de Hipótesis
. -- 7.1. Introducción
. -- 7.1.1. Fundamento de un Intervalo de Confianza
. -- 7.2. Intervalo de Confianza para Estimar Π Cuando S es Conocida
. -- 7.2.1. Intervalo de Confianza para Estimar Π Cuando S es Desconocida
. -- 7.3. Intervalo de Confianza para la Media en el Caso de Muestras Pequeñas – la Distribución T
. -- 7.3.1. Ejercicios
. -- 7.4. Intervalo de Confianza para la Proporción Poblacional
. -- 7.4.1. Ejercicios
. -- 7.5. Control del Ancho del Intervalo
. -- 7.5.1. Reducción del Nivel de Confianza 7.5.2. Incremento del Tamaño Muestral 7.6. Determinación del Tamaño de una Muestra para Estimar un Parámetro 7.6.1. Tamaño de una Muestra para Estimar Μ 7.6.2. Tamaño de una Muestra para Estimar Π 7.6.3. Ejercicios 7.7. Propiedades de los Estimadores 7.7.1. Estimador Insesgado 7.7.2. Estimador Eficiente 7.7.3. Estimador Consistente 7.7.4. Estimador Suficiente Capítulo 8. Prueba de Hipótesis 8.1. Introducción 8.2. Concepto de Prueba de Hipótesis 8.2.1. Valores Críticos de Z y Zonas de Rechazo 8.2.2. el Nivel de Significancia y Probabilidad de Error 8.3. Prueba de Dos Colas para Μ 8.3.1. Ejercicios 8.4. Pruebas de una Cola para Μ 8.4.1. Ejercicios 8.5. Valores P: Uso e Interpretación 8.5.1. Valor P para una Prueba de Dos Colas 8.6. Ejercicios 8.7. Pruebas para Μ: Muestras Pequeñas 8.8. Ejercicios 8.9. Pruebas para П 8.10. Ejercicio 8.11. Pruebas Cuando Se Tienen Dos Poblaciones 8.12. Estimación por Intervalo en el Caso de Muestras Independientes 8.12.1. Estimación con Muestras Grandes 8.13. Ejercicios 8.14. Estimación con Muestras Pequeñas: la Distribución T 8.14.1. Ejercicios 8.15. Estimación del Intervalo con Muestras Pareadas 8.15.1 Ejercicio 8.16. Intervalo de Confianza para la Diferencia Entre Dos Proporciones 8.16.1. Ejercicios 8.17. Tamaño de una Muestra para Comparar Dos Poblaciones 8.17.1. Tamaño de una Muestra para Estimar Μ1-Μ2 8.17.2. Tamaño de una Muestra para Estimar Π1 − Π2 8.18. Prueba de Hipótesis para Dos Medias con Muestras Independientes 8.18.1. Prueba para Muestras Grandes 8.18.2. Prueba de Hipótesis con Muestras Pequeñas Suponiendo Varianzas Iguales Pero Desconocidas 8.19. Prueba de Hipótesis con Muestras Pequeñas Suponiendo Varianzas Diferentes Pero Desconocidas 8.20. Prueba de Hipótesis con Datos Pareados 8.20.1. Ejercicios 8.21. Prueba de Hipótesis para Comparar la Diferencia Entre Dos Proporciones 8.21.1. Ejercicios 8.22. Comparación de la Varianza de Dos Poblaciones
. -- 8.22.1. Ejercicios Capítulo 9. Diseño de Experimentos 9.1. Anova a una Vía 9.2. Teorema: Identidad de la Suma de Cuadrados 9.3. la Prueba de Bartlett 9.4. la Prueba de Levene 9.4.1. Ejercicios 9.5. Comparaciones con un Grado de Libertad 9.5.1. Ejercicios 9.6. Comparaciones Pareadas 9.6.1. Prueba de Tukey 9.6.2. Ejercicios 9.6.3. Prueba de Duncan 9.6.4. Prueba de Bonferroni y Anteriores 9.6.5. Prueba de Dunnett 9.6.6. Ejercicios 9.7. Comparación de un Conjunto de Tratamientos en Bloques 9.7.1. Diseño de Bloques Completos Aleatorizados 9.8. Métodos Gráficos y Diagnósticos Posteriores 9.8.1. Ejercicio 9.9. Modelos de Efectos Fijos y de Efectos Aleatorios 9.10. Potencia de las Pruebas de Anova 9.11. Prueba de Welch 9.11.1. Ejercicios Capítulo 10. Anova a Dos Vías: Diseño Aleatorizado en Bloques 153 10.1. Anova de Dos Vías con una Muestra por Grupo 10.2. Teorema: Identidad de la Suma de Cuadrados 10.2.1. Anova Ii Vías con Varias Muestras por Grupo 10.3. Usando Excel 10.3.1. Análisis de Seguimiento para Anova de Dos Factores con Replicaciones (Poshoc) 10.3.1.1. Análisis de Factor Único 10-3.1.2. Contrastes 10.3.1.3. Tukey Hsd 10.3.2. Diseño en Cuadrado Latino 10.4. Experimentos de Tres Factores Capítulo 11. Regresión Simple y Correlación 11.1. Determinación del Modelo de Regresión Lineal Simple 11.2. Mínimos Cuadrados Ordinarios: la Recta de Mejor Ajuste 11.3. Ejemplo Utilizando Mco 11.4. Supuestos del Modelo de Regresión Lineal 11.4.1. el Término de Error Ξ es una Variable Aleatoria con Distribución Normal 11.4.2. Varianzas Iguales de los Valores y 11.4.3. los Términos de Error Son Independientes uno del Otro 11.4.4. Supuesto de Linealidad 11.4.5. el Término de Error Ξ, es una Variable Aleatoria con Distribución Normal 11.4.6. Varianzas Iguales de los Valores y 11.4.7. los Términos de Error Son Independientes uno de Otro 11.4.8. Supuesto de Linealidad 11.5. el Error Estándar de Estimación: una Medida de Bondad de Ajuste
. -- 11.5.1. Análisis de Correlación 11.5.2. Ejercicios 11.5.3. Limitaciones del Análisis de Regresión 11.6. Pruebas para los Parámetros Poblacionales 11.6.1. Pruebas para Β1 11.6.2. Pruebas para el Coeficiente de Correlación Poblacional Ρ 11.6.3. Ejercicios 11.7. Intervalos de Confianza en el Análisis de Regresión 11.7.1. la Media de y Condicionada a un Valor de X 11.7.2. Intervalo de Predicción para un Valor Único de y 11.7.3. Factores que Influyen en el Ancho del Intervalo 11.7.4. Ejercicios 11.8. Análisis de Varianza (Anova) en Regresión 11.8.1. Ejercicios 11.9. Regresión Logística Binaria 11.10. Tamaño de una Muestra en Regresión Logística 11.10.1. Ejercicios 11.10.2. Ejercicios Capítulo 12. Regresión Múltiple y Correlación 12.1. Introducción 12.2. Teorema 12,1: Estimación Insesgada de la Varianza 12.3. un Ejemplo de Aplicación 12.4. Evaluación del Modelo 12.4.1. el Error Estándar de Estimación Se 12.4.2. Coeficiente de Determinación Múltiple 12.4.3. el Coeficiente de Determinación Corregido o Ajustado 12.4.4. Evaluación del Modelo Como un Todo 12.4.5. Pruebas Individuales para los Coeficientes de Regresión Parcial 12.5. Presencia de Multicolinealidad 12.5.1. los Problemas de la Multicolinealidad 12.5.2. Detección de la Multicolinealidad 12.5.3. Corrección de la Multicolinealidad 12.5.4. Ejercicios 12.6. Comparación de los Coeficientes de Regresión 12.7. Regresión Paso a Paso 12.7.1. Eliminación Hacia Atrás 12.7.2. Selección Hacia Adelante 12.8. Variables Dummy 12.8.1. Ejercicios 12.9. un Ejemplo General: de Regresión Múltiple 12.10. el Error Estándar de Estimación Se 12.11. el Coeficiente de Determinación Múltiple y el Ajustado R2 12.12. Evaluación del Modelo Como un Todo 12.13. Pruebas Individuales para los Coeficientes de Regresión Parcial 12.14. Ejercicios 12.15. el Caso Curvilineal 12.15.1. Ejercicios