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Estadística > Semana 8 > Flashcards

Semana 8 Flashcards

1
Q

Campana de Gauss

A

Linea base representa la variable continue
En una curva normal la media=moda=mediana

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2
Q

Propiedades de Campana de Gauss

A

f(x) nunca es 0, asíntota
la propia curva representa 99.4% de la data

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3
Q

Pruebas de Normalidad

A
  • Kolmogorov-Smirnoff:
    Prueba no paramétrica para encontrar dist normal. Muestras grandes
  • Saphiro y Wilk
    Prueba no paramétrica para encontrar dist normal. Muestra chica (menos de 50)
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4
Q

Asimetría

A

Asimetría hacia la izquiera - Negativa
(y<-0.5)
Simetría
(-0.5 < y < 0.5)
Asimetría hacia la derecha - Positiva
(0.5 < y)

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5
Q

Curtósis

A

Leptocúrtiva - alta
(0.5 < y)
Mesocúrtica
(-0.5 < y < 0.5)
Platicúrica - baja
(y < -0.5)

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6
Q

Puntaje Z

A

Zi = xi - xmean / desv estándar

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7
Q

Probabilidad Frecuentista

A

numero de veces que ocurre un evento / numero total de posibles resultados

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8
Q

Función de Densidad

A
  • Área bajo la curva
  • Datos concentrados
  • Variable continua
  • Dist normal
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9
Q

Función de Probabilidad

A
  • Variable discreta
  • Ve probabilidades
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10
Q

Ensayo de Bernoulli

A

Un experimento aleatorio en el que solo se pueden obtener 2 resultados
O hay éxito o fracaso

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11
Q

Parámetro

A

Valor numérico que describe una característica de una población. Normalmente representada con caracteres del alfabeto griego

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12
Q

Estadístico

A

Valor numérico que describe una característica de una muestra.

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13
Q

Estimador

A

Estadístico utilizado para estimar el valor de su parámetro correspondiente

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14
Q

Intervalo de Confianza

A

Representa la confianza que tenemos el la representatividad de nuestra muestra
lim inf < media < lim sup

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15
Q

Desviación Estándar (EE)

A

Usualmente es solo desviación est/raiz de la muestra
- Si es población finita, después se multiplica por (N-n)/(N-1) y DESPUES recien sacas la raiz

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16
Q

N 90%

A

@ 0.10
Z 1.64

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17
Q

N 95%

A

@ 0.05
Z 1.96

18
Q

N 99%

A

@ 0.01
Z 2.58

19
Q

Distribución Z Ingredientes

A
  • Media de la Muestra
  • Desviación estándar de la población
  • Tamaño de la Muestra
    *Datos se comportan como dist normal est z
20
Q

Dist Z Método

A
  1. Apunta tus datos
  2. Desviación Estándar / Raiz de n (muestra)
  3. Multiplica por valor NC Z
  4. Súmalo o réstalo de la media
21
Q

Distribución T Ingredientes

A
  • Media de la Muestra
  • Desviación Estándar de la Muestra
  • Tamaño de la Muestra
  • Datos se comportan como dist t
22
Q

Dist T Método

A
  1. Apunta tus datos
  2. Desviación Estándar / Raiz de n-1 (muestra)
  3. Multiplica por valor NC T
  4. Súmalo o réstalo de la media
23
Q

Proporción Ingredientes

A
  • Proporción de la muestra o de la población
  • Tamaño de la muestra
    *Datos se comparten como dist normal est z
24
Q

Proporción Método

A
  1. Proporcion*(1-proporción)
  2. Divide entre muestra
  3. Saca la raíz de eso
  4. Multiplica por z
  5. Resta o suma a la media para lim sup y lim inf
25
Q

Tamaño de la Muestra

A
  1. Multiplica z^2 y sd^2
  2. Divídelos entre error^2
    SI TIENES MUESTRA FINITA:
  3. 1/ (1/n) + (1/N)
    *n = respuesta de 2
    N = población finita
26
Q

Tipos de Gráfica

A
  • Cajas y Bigotes
  • Tallos y Hojas
  • Q-Q
27
Q

Cajas y Bigotes

A

muestran posición pero no densidad.
Valores atípicos: Valores que están fuera de bigotes pero aún en data set. No pueden medir más/menos de 1.5*RIC
Valores externos: Completamente fuera de los límites, superando 3x al RIC

28
Q

Tallos y Holas

A

Método para organizar gráficamente un conjunto de valores
Muestra distribución de datos
Mantiene los datos originales
Si lo giramos 90 grados se vuelve un histograma

29
Q

Q-Q

A

Deriva del diagrama de dispersión y compara la distribución de datos para encontrar un factor en común
Se usa para comparar la distribución de una variable de análisis con una distribución normal para ver si ambos coinciden en la normalidad
Para confirmar si es normal se hace a ojo pero sino se pueden usar algunas pruebas

30
Q

Población

A

Conjunto total de individuos o elementos bajo estudio. Comparten una o varias características

31
Q

Muestra

A

Subconjunto representativo de población basado en el cual se realizarán inferencias

32
Q

Unidad de Análisis

A

El elemento o la persona que será observado o medida

33
Q

Unidad Muestral

A

La unidad que va a ser observada y muestreada. Usada para acceder a la unidad de análisis. elemento de la muestra

34
Q

Marco Muestral

A

Lista de todas las unidades muestrales

35
Q

Procesos de Muestreo

A

Directo → tienes acceso a la información directamente
Indirecto → tienes que dar vueltas para acceder la info

36
Q

Razones de Muestreo

A
  • Recursos limitados como tiempo y plata
  • Escasez de muestra (un trastorno puede ser muy inusual)
  • Prueba destructiva (investigar causa daño, no puedes matar a todos)
  • Homogeneidad (todos son tan parecidos que con uno sabes todo)
  • Puede ser más exacto, hay menos márgen de error como personas no capacitadas
37
Q

Muestreo probabilistico vs no probabilistico

A

Probabilistico:
Cada elemento de una población tienen la misma probabilidad de ser elegido
No probabilístico:
No se conoce la población de que cada elemento de la población sea elegido. Se selecciona basado a un criterio en concreto

38
Q

Aleatorio

A

Completamente aleatorio

39
Q

Aleatorio Sistemático

A

Se eligen elementos de una persona usando un intervalo constante, y después aleatorio

40
Q

Estratificado

A

Población se divide en subgrupos distintivos excluyentes llamados estratos y después de ellos se elige aleatoriamente

41
Q

Conglomerado

A

Población se divide en grupos no excluyentes y se seleccionan algunos de cada grupo para estar en la muestra

Estadística (2 decks)

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