Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Los mejores documentos en venta realizados por estudiantes que han terminado sus estudios
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Descubre las mejores universidades de tu país según los usuarios de Docsity
Ebooks gratuitos
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
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
1 / 10
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!
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
El coeficiente de confianza es 95 %, entonces
α = 5 %=0,05 α = 5 %=0,
De latabla de la distribución normal estándar Z α
2
0,
2
x−
α
2
z
x+
α
2
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
n=
α
2
∗( σ )
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
