La Distribución Chi−Cuadrado, al igual que ocurre con cualquier otra distribución de la probabilidad, simplemente suministra un «modelo ideal» sobre la manera como probablemente debería ocurrir la variable X según un determinado Grado de Libertad o de independencia que se le puede atribuir a esa variable aleatoria frente a otras variables similares dentro de un mismo conjunto. El denominado «Test Chi Cuadrado» toma como referente y fundamento los valores de probabilidad que establece la Distribución Chi Cuadrado, y a partir de esos valores ideales permite establecer qué tan marcadas o qué tan relevantes son las diferencias existentes entre los resultados teóricos que proporciona ese modelo de probabilidad y los resultados empíricos observados en la realización de un determinado experimento, teniendo en cuenta el Grado de Libertad atribuible a las variables que conforman ambos conjuntos de datos.
Para poder aplicar el Test Chi−Cuadrado es necesario en primer lugar tener de antemano seleccionado un modelo ideal sobre los «resultados teóricos» esperados que debería arrojar un determinado experimento aleatorio, modelo que sirve como referente para establecer cuál debería ser el comportamiento perfecto esperado en la aparición de los resultados de ese experimento aleatorio cuando no se encuentra sometido a interferencias desconocidas o incontrolables. En segundo lugar, es necesario tener una muestra estadística conformada por una serie de «resultados observados» que hayan ocurrido en el mundo real y que hayan sido producidos por un experimento aleatorio analizado. Usando estos dos grupos de datos el Test Chi Cuadrado permite realizar un «Contraste de Significación» mediante el cual con cierto grado de certeza matemática el científico puede concluir que los resultados aleatorios observados sí responden o no responden a las expectativas teóricas esperadas.
A continuación se describen los pasos básicos que se deben seguir para llegar a un Contraste de Significación utilizando el Test Chi−Cuadrado.
En el siguiente Link:
http://casanchi.galeon.com/mat/parte2.htm
En los siguientes videos:
Para poder aplicar el Test Chi−Cuadrado es necesario en primer lugar tener de antemano seleccionado un modelo ideal sobre los «resultados teóricos» esperados que debería arrojar un determinado experimento aleatorio, modelo que sirve como referente para establecer cuál debería ser el comportamiento perfecto esperado en la aparición de los resultados de ese experimento aleatorio cuando no se encuentra sometido a interferencias desconocidas o incontrolables. En segundo lugar, es necesario tener una muestra estadística conformada por una serie de «resultados observados» que hayan ocurrido en el mundo real y que hayan sido producidos por un experimento aleatorio analizado. Usando estos dos grupos de datos el Test Chi Cuadrado permite realizar un «Contraste de Significación» mediante el cual con cierto grado de certeza matemática el científico puede concluir que los resultados aleatorios observados sí responden o no responden a las expectativas teóricas esperadas.
A continuación se describen los pasos básicos que se deben seguir para llegar a un Contraste de Significación utilizando el Test Chi−Cuadrado.
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Profe una pregunta, ¿en q seccion enseña inferencia estadistica en la uap?
ResponderEliminarEstimado alumno hasta el 15 de este mes dicte Inferencia Estadistica en la UAP presencial....a partir del mes de febrero estoy dictando en la DUED en la especialidad de Ing. Industrial.
ResponderEliminarActualmente DIc-Feb en la DUED estoy enseñando los cursos de:
Estadistica y Probabilidades
Control Estaditico de la Calidad
En presencial será a partir de Marzo que se inicia las clases...
Cualquier comentario para una asesoria me puedes hacer llegar al sgte correo
ing.enriquemontenegro@gmail.com