“ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO”

“ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA EN CONTROL Y REDES INDUSTRIALES”

Nombre: Rodrigo Sandoval Curso: 3°”A” Código: 441

MINIMANUAL DEL SOFTWARE R EN LAS PRUESBAS DE HIPOTESIS

OBJETIVO Determinar la eficiencia del uso del software R Commander en el desarrollo de pruebas de

hipótesis .INTRODUCCIÓN.

PRUEBA DE HIPÓTESIS Es un método estadístico de comprobación de una hipótesis y es realizado utilizando los valores observados que constituyen la muestra

HIPOTESIS DE INVESTIGACIÓN:

Es una suposición o reclamo que motiva una investigación. El reclamo pretende describir una característica (parámetro) de la población

HIPOTESIS ESTADISTICA

Es una reformulación estadística de una hipótesis de investigación, que refiere al valor de un parámetro. Se hace uso de dos hipótesis estadísticas complementarias:

1. Hipótesis nulaLo establecido, lo aceptado

2. Hipótesis alterna: El reto, lo nuevo Pasos necesarios para realizar una prueba de hipótesis.

1. Formulación de la hipótesis 2. Establecer el nivel de significancia α=0.01 , 0.02 , 0.05 , 0.10..3. Determinar la prueba estadística t Z χ2 ,F.

Establecer las suposiciones de la prueba. La muestra fue elegida al azar La población de donde se extrae la muestra tiene distribución

normal ó las muestras seleccionadas son suficientemente grandes.4. Determinar las regiones de aceptación y rechazo de H0 , graficar la

distribución correspondiente a la prueba elegida representar el valor correspondiente a nivel de significación.

5. Realizar el cálculo de la prueba estadística elegida en el punto 3.6. Establecer las conclusiones de la prueba.

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PRUEBA DE HIPOTESIS CON R.Definición

El p-value, es la probabilidad de observar un valor muestral tan extremo o más que el valor observado, si la H0 es verdadera.

Si el p-value < 0.01, existe una evidencia fuerte en contra de H0 . Si el 0.01<p-value < 0.05, existe una evidencia moderada en contra de H0.

Si el p-value > 0.05, existe poca o ninguna evidencia en contra de H0 .

Entonces la opción que nos permite calcular la opción en el lenguaje R que nos ofrece tantas estimaciones puntuales y por intervalo de confianza como test de hipótesis es:

> t.test (datos_x, datos_y =NULL, alternative = "two.sided", mu = 0, paired =FALSE, var.equal = FALSE, conf.level= 0.95)

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“ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA EN CONTROL Y REDES INDUSTRIALES”Las opciones indicadas son todas las ofrecidas por defecto. Podemos poner sólo un conjunto de datos para muestras unidimensionales (estimaciones puntuales) o dos conjuntos por comparación de muestras. El argumento alternative indica el tipo de contraste, bilateral two.sided, si la hipótesis alternativa es mayor (Ho: menor o igual) se utiliza greater si la hipótesis alternativa es menor (Ho: mayor o igual) entonces se usa less.En mu indicamos el valor de la hipótesis nula. En paired=T estamos ante una situación de datos no pareados, para indicar que estamos ante datos pareados ponerpaired=F Con var.equal estamos trabajando con los casos de igualdad o no de varianzas que sólo se emplean en comparación de dos poblaciones. Si var.equal=T las varianzas de las dos poblaciones son iguales si var.equal=Flas varianzas de ambas poblaciones no se suponen iguales. Por último tenemos el argumento conf. level en el que indicamos el nivel de confianza del test. Si deseáramos hacer el contraste para la igualdad de varianzas (cociente de varianzas=1) habríamos de emplear la función var.test:

>var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, ...)

EJEMPLO1

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EJEMPLO 2

Ejemplo3

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Conclusiones

Tenemos que sin duda el software R nos facilita el cálculo de las pruebas de hipótesis y presenta mucha eficacia cuando se trabaja con un conjunto de datos que posee un gran número.

Podemos determinar, además, intervalos de confianza valores de media y determinar si se rechaza o no una hipótesis.

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Recomendaciones

Debemos revisar de manera minuciosa y eficaz cada una de las instrucciones que el R nos facilita para el desarrollo de pruebas de hipótesis.

WEBGRAFÍA

http://mariateresasanz.name/es/sites/default/files/apuntes/estadistica/ estadistica_fisioterapia/practica_4_analisis_de_una_muestra_2.pdf

http://matgen.usach.cl/r/Intervalos_de_confianza.pdf http://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf