Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...

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90 10. Tests de bondad de ajuste > pnorm(1.60,mu.tiempos,sd.tiempos)-pgamma(1.60,shape.gamma,rate.gamma) [1] 0.004184921
Capítulo 11 Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis 11.1. Introducción El objetivo de esta práctica es utilizar R para construir intervalos de confianza y realizar contrastes de hipótesis sobre parámetros como la media o varianza en poblaciones normales. Como ya sabemos, uno de los objetivos de la inferencia paramétrica es estimar un determinado parámetro desconocido de la población que es objeto de estudio. Es lo que conocemos como estimación puntual. En algunas ocasiones, en lugar de proporcionar un estimador del parámetro, nos puede interesar dar un intervalo numérico que con cierta “seguridad” contiene al valor del parámetro en la población. Por otra parte, nos puede interesar comprobar empíricamente alguna hipótesis inicial sobre la población en estudio a partir de la información extraída de la muestra. Este es el objetivo de los contrastes de hipótesis. 11.2. Distribuciones asociadas al muestreo en poblaciones normales Dentro de la estimación en poblaciones normales aparecen una serie de distribuciones como la χ 2 o la t de Student que cobran gran importancia en la construcción de intervalos de confianza y en los contrastes de hipótesis. A continuación se explican dichas distribuciones y las funciones de R relacionadas con ellas. 11.2.1. Distribución χ 2 Sean X 1 , . . .,X n ∈ N(0, 1) independientes. Diremos que la variable aleatoria χ 2 n = X 2 1 + · · · + X 2 n sigue una distribución χ 2 con n grados de libertad.
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Índice general 1. Introducción 1
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Capítulo 2 El software R 2.1. Intr
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2.3 Objetos y operaciones básicas
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2.4 Procedimientos gráficos 11 lis
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2.5 Programando en R 13 2.5. Progra
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2.7 Importando datos 15 mva: Análi
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Capítulo 3 Un ejemplo para aprende
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3.3 El código 19 tachada0){
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Capítulo 4 Ejercicios para practic
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4.4 Gráficos 25 4. Sean A una matr
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