Segundo informe práctico

Os paso unos vídeos sobre cómo realizar con Statgraphics el segundo informe práctico, a entregar el miércoles 3 de junio.

El guión que aparece en los videos es un guión antiguo. No obstante, los videos siguen ilustrando los diferentes puntos de los que se compone el informe, aunque el orden podría ser diferente.

Los datos para realizar el informe serán los de una de las variables usadas en el primer informe, seleccionada por el grupo según vuestra conveniencia.

•  Asignar un modelo probabilístico

• Contraste no paramétrico

•   Estimación puntual de parámetros

• Estimación por intervalo de parámetros.

• Simulación de nuevos datos

•  Contrastes paramétricos para igualdad de medias y de varianzas

Tema 7: Algunas distribuciones continuas (II)

Clase del viernes 13 de abril de 2018

En la segunda parte de Tema 7, primera de la clase de hoy, se describirán cuatro clases de distribuciones continuas: Exponencial, Erlang, Gamma y Beta.

Las dos primeras están relacionadas con el proceso de Poisson. La génesis de la distribución exponencial se encuentra en la variable aleatoria que cuantifica el tiempo que trascurre desde un origen hasta que suceda el primer suceso de Poisson; mientras que el de la Erlang  se encuentra asociado a la variable aleatoria que cuantifica el tiempo que trascurre desde un origen hasta que suceda el suceso p-ésimo de Poisson .

El origen de la distribución Gamma es la generalización teórica de la Erlang considerando que p es un número real positivo. Para extender la Erlang necesitaremos extender el concepto de factorial. Esta extensión se hará mediante la denominada función Gamma.

Finalmente, el origen de la distribución Beta es considerar al parámetro p, que representa la probabilidadde un suceso, como una variable aletoria continua acotada entre 0 y 1.

Para esta primera parte, las trasparencias de la clase son las siguientes:

En la segunda parte de la clase, se plantearán y resolverán problemas de la UD 3.

Tema 7: Algunas distribuciones continuas (I)

Clase del martes 10 de abril de 2018

En la primera parte del Tema 7 se describirán dos distribuciones continuas: la uniforme y la normal.

El objetivo fundamental de la distribución uniforme es modelizar el concepto de equiprobabilidad en el continuo. La equiprobabilidad en un escenario discreto fue introducida en el Tema 3, simultáneamente a la regla de Laplace. Volvemos a recordarla utilizando ahora la terminología de variable aleatoria.

La génesis de la distribución normal es el de una distribución simétrica, en donde lo medio es muy probable y los extremos son improbables con la misma gradación. La clase finalizará con un un par de problemas de la hoja de ejercicios adicionales del Tema 7 incluida en Moodle, el 4 y el 6.

Las trasparencias que se usarán son las siguientes:

 

Tema 6: Algunas distribuciones discretas

Clase del martes 3 de abril de 2018

El experimento aleatorio más sencillo es aquel que sólo tiene dos resultados posibles; es decir, aquel que posee naturaleza binaria: cara-cruz, defectuoso-no defectuoso, éxito-fracaso. A esta clase de experimento aleatorio básico se denominará Proceso de Bernoulli. Esta clase de experimentos aleatorios es la base para todas las distribuciones discretas.  En este tema se describirán cuatro de dichas distribuciones: la binomial, la geomética, la binomial negativa y la de Poisson.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para el Tema 6: