Idioma: Español
Fecha: Subida: 2020-04-03T00:00:00+02:00
Duración: 14m 18s
Lugar: OnLine - Online
Lugar: Curso
Visitas: 1.291 visitas

Tema 5 - Parte VIII

Inferencia estadística para analizar la probabilidad o proporción de un suceso

Descripción

En este video se describen los métodos, y se llevan a cabo con R, para analizar la probabilidad de un suceso, a partir de observaciones de este suceso.

Transcripción

Vamos a terminar ya con este tema 5, que se ha hecho un lado, la verdad, pero bueno, es que incluye muchas cosas, pero que el hecho de haber partido en varias documento cortos, el el tema 5, aunque sea más fácil de llevar a cabo y, como siempre en caso cualquier duda me la puede preguntar Bueno, entonces situando a dónde estábamos, en este último imparto del tema 5. Continuamos con la primera aplicaciones y esa primera aplicación es recordar que ya hemos llevado a cabo el caso de la necesidad de una institución normal, de una institución normal de una institución, y ahora vamos a terminar con caso, que no se trata de ninguna variable, en particular una variable con distribución continua, sino que lo vamos a intentar e obtener información sobre la probabilidad o la proporción de un suceso de acuerdo. Si eso va a ser lo que nos va a ocupar en este último video del tema 5, como siempre voy a hacer un resumen, ante previo de del caso de la distribución. Recordar que en el caso de la distribución, como siempre, tendrás una maniobra dilatoria continua en modo identificar la variable. Para la de situación hay que hacer una primera aproximación del parámetro. La anécdota, como llevarla a cabo, una vez obtenida la aproximación con realizaremos contrate chip cuadrado para identificar si laborable, sí o no una distribución. Caben caso en que si una institución estimarla parámetros. Por el ámbito de máxima verosímiles y ahora ya sí vamos a ir a la última parte de este tema, 5, en el cual se trata de analizar la probabilidad de proporción de un suceso, entonces en este caso el punto de partida muy sencillo, tenemos un suceso a con una probabilidad de que conocida y nos tuvo como acreedor obtener información de ese parámetro a partir de estimaciones puntuales por intervalo y por contracte de hipótesis para hacer el ejemplo utilizado. Un ejemplo que ya utilicé para explicar el de máxima verosimilitud y que voy a recordar ahora ejemplo lo que se analiza es que días se supera el nivel máximo de suelo medido durante largo un día que diese supera ese nivel máximo. Entonces, en particular, lo que se Cenlle, obtener una serie de observaciones de día, 132 días. Se observan las concentraciones máximo de zona en esos 132 días, en parte por 10 elevado, nueve en concreto a nivel del suelo, una determinada zona de Nueva York de acuerdo, y habla de su nivel máximo, se van anotando qué día se supera el nivel máximo que está fijado en 120 en estado. Entonces, la información continua al final es que de los 130 día dos de sus días, presentando adicional de ozono por encima del valor 120, lo que queremos es obtener información sobre cuál es la probabilidad de que un determinado bien la medición massimo zonas súper, ese balón de 120. Bueno, pues AdapteCCa suelo, primero a base de identificar el suceso a, sobre el que conocemos su probabilidad. En tu caso estos sucesos sea cada sería que la medición de ozono sea superior a 120, le vamos a llamar a ese suceso, a la que estamos trabajando. Con la medición máxima del día malean, adscribirlo todo. La medición de la zona tendría que ser superar a 120, ese es tu suceso? Vale? En general, las observaciones del suceso se suelen encontrar en forma de si no se observa el valor que yo entro y considerando suceso que conservando y uno en caso contrario me acuerdo en este ejemplo y veremos a lo largo de lo que queda la asignatura. Lo que ocurre es que la información la tendremos resumida en este caso es que el número de uno 2, con un total de 100 veintidos observaciones tendremos que el número de ceros. El 139, esa información y a ya podemos hacer nuestro estudio. Nosotros en realidad lo que necesitaríamos era el número de un solo y el tamaño de la muestra, que en este caso 132 de acuerdo, bueno, la activación puntual muy sencilla. En el tema cinco ya vimos que la proporción, la mejor estimación que podemos tener de ese parámetro es el estímulo de máxima verosimilitud, y el estigma del visitado de mínima varianza de que el estimado en la proporción muestral, lo que hace contabilizar el numerador el número de veces, que se observan, suceso a y abajo el número de observaciones, con lo cual, en este ejemplo la proporción cuenta sería partido por 132 en r como los obtenemos sector, puede tendrá formal de sencilla, estimule el cociente ejecutado, y lo dice que se proporciona en un punto 15, 15, 15, 2. Así que la estimación puntual es muy sencilla. La influencia ahora de intervalo y de contratación de hipótesis, bueno, pues ya comenté bien, preveo que se puede utilizar tanto como tanto por el método de exacto como por el método de aproximado. Yo aquí voy a hacer hincapié en el método de exacto. Va a ser que o voy a pedir, y aun así incluido, el método de aproximado al lado, un caso futuro lo necesitase lo importante que la forma de obtener el método de exacto y el método aproximado de un bono caso tanto para el intervalo, para contracte, se obtiene con vino el punto tres para el método de exacto en una función pro punto para el método amplio, sino, vamos a ver el intervalo de confianza. Bueno, pues el intervalo de confianza por el método de exacto tiene una fórmula bastante compleja, no la vamos a ver, y lo que sí que haremos será obtenerla directamente con el cómo se obtiene ponerle con institución, que aparece bien vino un punto 3, tal como parece el quinto escrito tienen que vamos a darle un primero de acuerdo, y aquí debajo de esta línea, donde ponen el 25 por 100 del integrado, confianza tiene el valor del integrar, así que ese intervalo que reflejaba aquí y nos dice que intervalo con-quieren con una confianza en el 95 por 100 a la proporción de día, donde la mediciones máximas de zona superan el valor de 120. La forma en que se obtiene el intervalo recorrer el método exacto, como ya he dicho, unas secuelas, función Byron, punto 3. El primer argumento, simplemente el número de veces que eso se abra suceso a en todo caso sería el número de día que se observa que la medición máxima de zona es superior a 120; a continuación el tamaño de la muestra y de temo que iniciar el nivel de confianza, igual que hicimos con el caso de el interior de confianza para parámetro en la distribución normal, esto era este tipo de argumento común a todas las opciones. Cuando queremos calcular intervalo de confianza, de acuerdo, el de Dohel de todo el volcado que ofrece esto es lo único que tendríamos que en lo que nos tendríamos que fijar, y aquí quería comentar una cosa, y es que la proporción muestra como calcula anteriormente el partido por 100 veintidos, que no ha devuelta aquí también cuando calculamos el intervalo de confianza no lo devuelve hacia abajo, y también lo hace. Cuando realizamos el contrato, hipótesis aproximado, utilizamos prácticamente la misma función solo en vez de vino. En cambio, vino en pro y el recuerdo tendría que ser dinero entre intervalo, pero ya le digo entonces un método exacto y siempre preferible el método perdón, bajo el método aproximado, siempre preferible el método de exacto, que parece que evidentemente no coincide de acuerdo y el método de aproximado suele dar peores, aproximó empeore, intervalo que lo del método exacto. Si os fijáis que intervengan tienen una serie de diferencias, conecte y es siempre preferible el método, esa bien, la estimación, prudencia, con lo que podemos ser, pues contact hipótesis en particular podemos concertar, como si estas parejas que aparecen aquí son fija e es similar a lo hicimos con la media de la mano de una variable con distribución normal, donde la media de la comparada, o con un valor numérico de aquí lo que hacemos, comprar la movilidad con valor numérico que de manera general llamó peso, sucede así que compramos la probabilidad de conocida como un valor numérico sucio que ya no lo dirá el problema, y y la es que podemos hacer respecto de numérico, pues son y son menor iguales. Si a igualdad son distintos, mayor igual o menos cuórum, bueno, pues imaginar que, en este caso, yo entiendo contrastar si la probabilidad de ese suceso menor, igual que el punto cero 1, el nivel de significación con el que vamos a hacer el contacto va a ser 0, punto 0. Bueno, pues cómo llevamos a cabo este contraste. Con el caso, con el método de exacto el contexto lo llevaríamos a cabo mediante esta función que aquí voy a encontrar. Primero y desplacen a los comentarios sobre los argumentos que aparecen e ejecutan, y aquí tenemos el valor, y este es uno de los casos excepcionales donde no tenemos contraste, con lo cual en el caso no tenemos. Así que recuperando este valor de aquí a nuestro ejemplo tendríamos, como he dicho antes, excepcionalmente efectivo y contrate el desglose de un punto tercero. 8, no entre el nivel de significación, el punto 0. Uno resulta mayor y, por lo tanto, aceptaremos la hipótesis nula; no hay evidencia en contraste potentísimo nula y la aceptaríamos como cierta. Es decir, esa probabilidad va a ser menor, igual que cero punto 0. Bueno, este ejemplo tiene un poco de mala intención, o sea, tiene la intención de confundan en lo siguiente. En ciertos problemas de probabilidad de o proporción de un suceso por un lado, tenía y la probabilidad del suceso que la comparada respecto de un valor numérico y después tener los valores, que también son probabilidad de que comparecen que el nivel de significación el nivel de significación es algo que tal problema el valor respecto del cual yo quiero comparar, la probabilidad es otro número. Aquí los he hecho coincidir vale? Aquí lo he hecho coincidir para que os pudierais equivocar, y yo que lo que estáis haciendo de verdad entonces por un lado tenemos un valor respecto del cual comparamos la variedad y, por otro lado, tenemos el nivel de significación respeto cual comparamos. El valor son dos cosa muy. No confundieron con eso. Bueno volviendo al r, pues el comando como utilizado era aquí si os fijáis. Se dieron un punto, tres número de casos en suceso, a tamaño de muestra, y pues aquí tenemos que especificar las la hipótesis alternativa, que estamos considerando y el valor numérico respecto del cual estamos comparando la probabilidad del suceso que a mí me interesa, así que igual que pasaba con la media, es muy importante que tiene fijado de antemano cuáles son la hipótesis. Contactar recuerdo, porque una vez que estuve aquí sabe cuál es esta hipótesis alternativa, y esto se lo tendría que invitar r. Aquel empotre sí alternativas, que es mayor, que 0. Punto 0, eso lo indicamos con alternative. Igual Agreet recordar que aquí se hace igual que en el caso de la distribución normal. Si la hipótesis alternativa hubiera sido menor que un 12, luego me hubieran puesto alternativa igual a les se hace de una forma y aquí el número dos específica, de la misma forma, solo que en el caso en el caso de la distribución normal suponía igual al valor numérico y el que se ponen igual al valor numérico y bueno para terminar conseguir el método de aproximado cómo funcionaría. El método aproximado es igual que la opción de vino, pero allí bueno, aparece un valor impuesto, aquí alguien parece un contracte, pero yo no voy a insistir en este método aproximado de lo que voy a hacer, pues claro, en el método esa así que terminamos a todos los contenidos del tema 5, pues terminamos aquí va a ser ya un resumen de la parte de probabilidad, proporción de un resumen de lo que debe y recuerda, tendremos que intimidad en suceso a que tendrá una probabilidad de desconocida. La estimación se haga mediante la proporción. Muestran, y la estimación por la integración, contención de hipótesis sobre lo haremos con el miento. Esto con todo concluido los contenidos del tema 5, pero que con el avance los vídeos, pues ha ido yendo mejor. La presentación y el desarrollo cualquier duda, no lo olvide, preguntármelo, y a lo largo de la siguiente semana o subiré los problemas, resuelta un abrazo cuidaron mucho pero en que todo vaya bien, claro. Luego

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Felix Luis Belzunce Torregrosa

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