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Prueba de Hipótesis e Intervalos de Confianza en Ciencias Agrarias: Aplicación Práctica, Apuntes de Estadística

Este trabajo está basado en los conceptos prueba de hipótesis e intervalos de confianza en las ciencias agrarias mediante el desarrollo de un ejercicio de procesamiento de datos procedentes de actividades productivas agropecuarias, realiza y aplicar los conocimientos en algunos ejercicios de análisis e interpretación

Tipo: Apuntes

2021/2022

Subido el 30/11/2022

jesi1990
jesi1990 🇨🇴

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Tarea 3 - Elaboración de documento de aplicación de prueba de hipótesis e intervalos de
confianza
Estudiantes
Richar Livan Romero Palma, CC. 72306598
Yobana Goez Ibarra, CC. 1118849149
Jhoberson Martin Torres Dias, CC. 1061087447
Abrhan Navarro Jimenez, CC. 1102586800
Presentado a:
Juan calos valencia
Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD
Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio Ambiente - ECAPMA
Bioestadística (302277045)
Octubre de 2020
Introducción
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¡Descarga Prueba de Hipótesis e Intervalos de Confianza en Ciencias Agrarias: Aplicación Práctica y más Apuntes en PDF de Estadística solo en Docsity!

Tarea 3 - Elaboración de documento de aplicación de prueba de hipótesis e intervalos de

confianza

Estudiantes

Richar Livan Romero Palma, CC. 72306598

Yobana Goez Ibarra, CC. 1118849149

Jhoberson Martin Torres Dias, CC. 1061087447

Abrhan Navarro Jimenez, CC. 1102586800

Presentado a:

Juan calos valencia

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio Ambiente - ECAPMA

Bioestadística (302277045)

Octubre de 2020

Introducción

Este trabajo está basado en los conceptos prueba de hipótesis e intervalos de confianza

en las ciencias agrarias mediante el desarrollo de un ejercicio de procesamiento de datos

procedentes de actividades productivas agropecuarias, realiza y aplicar los

conocimientos en algunos ejercicios de análisis e interpretación.

Objetivos

Interpretar y emplear los conceptos estadísticos para variables aleatorias y

probabilidades.

Objetivos específicos

 Aplicar conocimientos adquiridos en ejercicios.

 Ejecutar códigos de probabilidad práctico de los ejercicios en hoja de cálculo.

 Identificar punto por punto los sucesos ocurridos al lanzar dos dados.

 Identificar los tipos de variables que son utilizados en las ciencias agrarias.

a) ¿Qué es un contraste de hipótesis?

Las pruebas t son para puede usarse para determinar si un único grupo difiere de

un valor conocido.

Las Prueba z es útil para determinar si la diferencia entre una media muestral y una

media poblacional es estadísticamente significativa cuando conoce la desviación

verdadera para una población.

construir un organizador gráfico tipo diagrama de

flujo

Ejercicio 1: considerar la variable rendimiento de soya, cuya distribución es normal con

media μ y desviación estándar σ. Para estimar el rendimiento promedio del maíz bajo el

efecto de un herbicida, se toma una muestra de tamaño 40 y se obtiene un promedio de

n= 40

x= 60

σ = 7

σ z

σ

√ n^

√^40

El coeficiente de confianza es 95 %, entonces

α = 5 %=0,05 α = 5 %=0,

De latabla de la distribución normal estándar Z α

2

=Z

0,

2

=Z 0,

x−

Z

α

2

( σ^

z

) ≤^ μ^ ≤

x+

Z

α

2

( σ^

z

60 −( 1,960) (1,107 ) ≤ μ ≤ 60 +( 1,960) ( 1,107 )

60 −2,169≤ μ ≤ 60 +2,

57,831 ≤ μ ≤ 62,

Ejercicio 2: Se quiere diseñar el tamaño de una muestra para estimar μ en una

población normal con desviación estándar igual a 13.

a) ¿Cuál debería ser el tamaño mínimo de la muestra para asegurar una amplitud de 9

unidades para el intervalo de confianza del 95%?

n=?

x=80,

σ = 13

A= 9

n=

Z

α

2

∗( σ )

A

2

n=

2

n=

2

n=( 2,831)

2

n=8,

n= 9

b) ¿Qué sucede si la confianza cambia al 99% ?.

n=

2

n=

2

n=( 3,719)

2

n=13,

n= 14 Ejercicio 3: Los palmitos son una planta perenne cuyo cultivo

comercial puede tener una duración de 20 años y su implantación es

costosa. Dada la extensión del sistema radicular, la profundidad del suelo es

fundamental, considerándose indispensable contar con un promedio mínimo

de 80 cm de sustrato permeable. Se realizan 14 determinaciones de la

profundidad del sustrato permeable (en cm) en

puntos tomados al azar en dos campos (A y B). Los resultados fueron los

siguientes (Tabla 1):

a) A partir de los intervalos de confianza del 95%, identificar si estos

campos son aptos o no para el cultivo.

b) ¿Hay diferencias significativas en la profundidad del sustrato

permeable

entre ambos campos?

Adicionalmente, se adjuntan las siguientes referencias bibliográficas

(también dispuestas en el entorno de aprendizaje), para apoyar el desarrollo

práctico de los ejercicios hoja de cálculo (Excel) o R:

Solución

(Diferencia de medias)

resultados x s n

Campo A 81,28 9,13 14

Campo B 80,07 9,04 14

Por ser <= se emplea la prueba t-student

Donde:

X: es la media

S:es la desviación estada

N: el numero de data pn campo o la 14 de las numeraciones de la

profundidad del sustrato por medible.

Ahora proponemos la hipótesis:

= 0,05 gl (gradas de libertad)

gl= n1+n2-

gl= 14+14-2 = 26

gl= 26

Por lo tanto, nuestro t-teórico es igual a ±2,06 => t-teórico=2,

Se debe tener en cuenta que este valor se tome positivo.

Habiendo encontrado el valor teórico ahora si procedemos a la regla de

división la cual estará dada de la siguiente manera:

Si t≤ t-teórico= -2,06 v t≥ t-teórico = 2,

Entonces se rechaza H

Como en este caso t=0,36 cae dentro del intervalo, se debe aceptar H0 por

lo que se concluye que la hipótesis nula se acepte ya que hay evidencia

estadística con el nivel de confianza del 95% es decir, que el promedio de

profundidad del sustrato permeable entre ambos campos es igual.

Además, como la confianza de ambos campos están muy cercanas a la

media, se dice que los campos son actos para el cultivo.

Bibliografía

Mirás M & Rodríguez E. (2018). Técnicas estadísticas con hoja de cálculo y R.

http://www.investigo.biblioteca.uvigo.es/xmlui/handle/11093/

Cáceres, L. (2020). OVI Distribución normal y algunas de sus aplicaciones.

https://repository.unad.edu.co/handle/10596/

Dae-Jin Lee. (2019). Introducción al software estadístico R. Numeral 5.

Distribuciones de probabilidad en R

https://idaejin.github.io/courses/R/2019/euskaltel/

Sáez J. (2010). Métodos estadísticos con R y R comander.

https://cran.rproject.org/doc/contrib/Saez-Castillo-R