CUADRO COMPARATIVO UNIDAD 4

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Instituto Tecnológico de Villahermosa

Estadística Inferencial I

Ingeniería Industrial

Cuadro comparativo

Unidad 4

Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas

Docente: Francis Lopez Cordova Horario: 12:00pm – 01:00pm

Alumno: Padilla Flores Fidel Alejandro

Matricula: 19300629

Fecha: 02 de febrero del 2021

CUADRO COMPARATIVO ¿Qué es?

4.1 Bondad de ajustes

¿Para qué se utiliza?

¿En qué casos se utiliza?

La bondad de Las medidas de Las pruebas ajuste de un bondad en básicas que modelo general, pueden estadístico resumen la aplicarse describe lo discrepancia son: la bien que se entre los valores ji.cuadrada y ajusta un observados y los la prueba de conjunto de k valores Smirnovobservaciones. esperados en el Kolmogrov modelo de estudio 4.1.1 Análisis El Se utiliza para Para Ji-Cuadrada procedimiento decidir cuando distribuciones es una un conjunto de discretas búsqueda de n datos se ajusta a como para observaciones una distribución distribuciones para intervalos dada continuas de clase y se representan en histogramas 4.1.2 Prueba El objetivo es Para saber si el Cuando cada de verificar si objetivo es la individuo de independencia existe una probabilidad de la población dependencia las marginales se puede entre las correspondientes clasificar variables según dos cualitativas criterios. que definen filas y columnas 4.1.3 Prueba Es una prueba consiste en Contrastes de la bondad para datos de determinar si los de hipótesis, del ajuste la muestra de datos de cierta intervalos de una población. muestra confianza, corresponden a regresión cierta lineal, etc. distribución poblacional

¿Cuál es su fórmula?

¿se utiliza tablas de probabilidad?

No

No

Si

No

4.1.4 Tablas de contingencia

4.2 Pruebas no paramétricas

Son tablas que Se emplean para En nominales analizan registrar y u Ordinales diferentes analizar la tipos de asociación entre variables. dos o más variables ¿Qué es?

¿Para qué se utiliza?

Son un método para probar una hipótesis sin una organización normal.

estas técnicas se aplican cuando no sabemos si la población de la cual se extrae la muestra es normal o aproximadamente normal.

¿En qué casos se utiliza?

Para las pruebas con objetivo de evaluación del grado de ajuste de nuestros datos a una distribución determinada 4.2.3 Prueba Es una prueba de Es una alternativa En de bondad de ajuste, es a la prueba Ji supuestos, Kolmogorovdecir, del grado en Cuadrado de hipótesis Smirnov que la distribución bondad de ajuste nula, observada difiere de cuanto el número estadístico otra distribución. de datos es de contraste, pequeño. distribución del estadístico de contraste 4.2.4 Prueba Es una prueba no como propósito En de Anderson paramétrica sobre si corroborar si una distribuciones – Darling los datos de muestra de con límite una muestra provienen variables inferior de una distribución aleatorias acotado, y no específica. proviene de una es confiable población con para una distribución distribuciones de probabilidad de tipo específica discreto

No

¿Cuál es su fórmula?

¿se utiliza tablas de probabilidad?

Si

No

No

4.2.5 Prueba de RyanJoiner

Es una prueba no paramétrica

4.2.6 Prueba Plantea la hipótesis de Shappiro- nula que una muestra Wilk. proviene de una distribución normal

Usada para probar si una muestra viene de una distribución especifica.

Examina el ajuste de un conjunto de datos de muestra para el normal

Cuando se quiera considera un conjunto de datos son normales o no Elegimos un nivel de significancia, por ejemplo 0,05, y tenemos una hipótesis alternativa que sostiene que la distribución no es normal

No

Si

Bibliografía • • • • • •

https://es.slideshare.net/carlosbehe/pruebas-de-bondad-de-ajuste https://es.scribd.com/document/453483431/Unidad-4-Pruebas-de-bondadde-ajuste-y-pruebas-no-parametricas https://www.uv.es/webgid/Inferencial/22_kolmogorov.html https://simulaciondeprocesosempresariales.wordpress.com/2011/02/28/prue ba-de-anderson-darling/ https://es.scribd.com/doc/130225115/Prueba-de-Ryan https://bookdown.org/dietrichson/metodos-cuantitativos/test-denormalidad.html