ESTADISTICA INFERENCIAL
[ESTADISTICA INFERENCIAL]7 de mayo de 2014
UNIVERSIDAD PRIVADA DE TACNA FACULTAD DE CIENCIAS
EMPRESARIALESCARRERA PROFESIONAL DE INGENIERA COMERCIAL
TAREA ACADEMICA
PRESENTADO POR: Bertha CondoriRoxana Chino ChinoRebeca
FloresAdemir Laura QuispeMildon Laqui
CURSO:Estadstica Inferencial
PROFESOR DEL CURSO:Ing. Luis Fernndez Vizcarra
TACNA PERU
2014
10.1 Dada una muestra de n1=40 de una poblacin con una desviacin
estadar conocida 1=20, y una muestra independiente de n2=50 de otra
poblacin con una desviacin estndar conocida 2=10 Cul es el valor
estadstico de prueba Z para probar H0: 1 = 2 si 1=72 y la 2=66?
Poblacion IPoblacion IIn1 = 40n2 = 501 = 722 = 661 = 202 =
10
10.2. Qu decisin tomara en el problema 10.1 si est probando H0:
contra la alternativa de dos colas H1: con un nivel de
significancia del 0.01?Solucin:
10.3. Cul es el valor p en el problema 10.1, si esta probando
HO: u1=u2 en contra de la alternativa de dos colas H1: u1#u2?Valor
p = 0.06710.4 suponga que tiene una muestra n1=8 con una media
muestral x1=42 y una desviacin estndar de la muestra de S1=4 y
tiene una muestra independiente de n2=15 de otra poblacin con una
media muestral de X2= 34 y una desviacin estndar de la muestra
S2=5a. Cul es el valor del estadstico de prueba t de varianza
conjunta para probar Ho= u1=u2?b. Cuntos grados de libertad hay?gl=
n1+n2-2=8+15-2=21
c. Usando un nivel de significancia del 0.01 Cul ser el valor
crtico? 10.510.6 En relacin con el problema 10.4. Construya una
estimacin del intervalo de confianza del 95% de la diferencia
poblacional entre 1y 2
10.7 El gerente de operaciones de una fbrica de focos desea
determinar si existe alguna diferencia en la media de esperanza de
vida de los focos fabricados en dos diferentes tipos de maquinas.
La desviacin estndar poblacional de la maquina I es de 110 horas y
la de la maquina II es de 125 horas. Una muestra aleatoria de 25
focos de la maquina I indica una media muestral de 375 horas, y una
muestra similar de 25 focos de la maquina II indica una media
mustral similar de 25 focos de la la maquina II indica una media
muestral de 362 horas.a) Usando un nivel de significancia de 0.05,
existe alguna evidencia de la diferencia en la media esperanza de
vida de los focos fabricados por los dos tipos de maquinas?b)
Calcular el valor-p en el inciso a) e intrprete su
significadoSolucin
10.8 La gerente de compras de una fbrica de partes individuales
investiga la posibilidad de comprar un nuevo tipo de mquina de
moliendo. Ella determina comprar la maquina nueva si existe
evidencia de que las partes producidas tendrn una mayor media de
fuerza de rompimiento que de la antigua mquina .la desviacin
estndar poblacional de la fuerza de rompimiento para la antigua
maquina es de 10 kilogramos y para la nueva mquina es de 9
kilogramos una muestra de 100 partes tomadas de la antigua maquina
indica que la media muestral es de 65 kilogramos y una muestra
similar de 100 de la nueva mquina indica una media muestral de 72
kilogramosA.-usando el nivel de significancia de 0.01existe
evidencia de que la gerente de ventas deba de comprar la nueva
mquina?B.-calcule el valor p en el inciso a.- e interprete su
significadoPaso 1: HO: unueva < =uantigua unueva
>uantiguaPaso 2: N.S= 0.01Paso 3: prueba T para muestras
independientesPaso 4: Estadsticos descriptivosANTESDESPUES
N100100
X6572
S109
Paso 5: Los datos si presentan una distribucin normalPaso 6:
valor p= 0.00003Paso 7: Prueba de hiptesis0.01 > 0.00003Paso 8:
A un nivel de confianza del 99% se demuestra que existe evidencia
suficiente para comprar la nueva maquinaria10.9 Se gastan millones
de dlares cada ao en comida dietticas. Tendencias como la dieta
Atkins baja en grasas o baja en carbohidratos ha llevado a
patrocinar nuevos productos. Un estudio realizado comparo la
perdida de peso entre pacientes obesos con una dieta baja en grasas
y pacientes obesos con una dieta baja en carbohidratos. Sea u1 la
media del nmero de libras que los pacientes obesos perdieron en 6
meses con una dieta baja en grasas y u2 la media del nmero de
libras que los pacientes obesos perdieron en seis meses con una
dieta baja en carbohidratos.a. Establezcan la hiptesis nula y
alternativa si desea probar si las medias de la perdida de peso
entre las dos dietas son iguales o no.o = g = c1= g cb. Cul es el
significado del error tipo I?Error I: Siendo cierta, los pacientes
no presentan la misma perdida de peso con una dieta baja en grasa y
o con una dieta baja en carbohidratosc. Cul es el significado del
error tipo II?Error tipo II: siendo falsa los pacientes presentan
la misma prdida de peso con una dieta baja en grasa o con una dieta
baja en carbohidratos.
10.10.10.11 De acuerdo con una encuesta realizada en octubre de
2001, los consumidores trataban de reducir la deuda de su tarjeta
de crdito, con base en una muestra de 1 000 consumidores en octubre
de 2001 y octubre de 2000, la media la deuda en la tarjeta de
crdito fue de $ 2,411 en octubre de 2001, en comparacin con $ 2,814
en octubre de 2000, suponga que la desviacin estndar fue de $
847.43 en octubre de 2001 y de $ 976.93 en octubre de 2000.
10.1210.1310.14 Un banco con una sucursal localizada en el
distrito comercial de la ciudad ha desarrollado un proceso de
mejoramiento del servicio a clientes durante el horario del
almuerzo, del medioda a la 1:00PM. El tiempo de espera (definido
operacionalmente como el tiempo transcurrido desde que el cliente
se forma en la fila hasta que llega a la ventana del cajero) de
todos los clientes se registra en un periodo de una semana. Se
selecciona una muestra de 15 clientes banki, y los resultados (en
minutos) son los siguientes:4.21 5.55 3.02 5.13 4.77 2.34 3.54 3.20
4.50 6.10 0.38 5.12 6.46 6.19 3.79Suponga que otra sucursal
localizada en su rea residencial tambin esta preocupada por el
servicio durante la hora del almuerzo, del medioda a la 1:00 PM. Se
selecciona una muestra de 15 clientes banki, y los resultados son
los siguientes:9.66 5.90 8.02 5.79 8.73 3.82 8.01 8-35 10.49 6.68
5.64 4.08 6.17 9.91 5.47a) Suponiendo que las varianzas
poblacionales de los dos bancos son iguales, existe evidencia de
que una diferencia en la media del tiempo de espera entre las dos
sucursales?(use N.S. = 0.05)b) Determine el valor-p en el inciso a)
e intrprete su significado.c) Qu otra suposicin es necesaria para
el inciso a?d) Suponiendo que las varianzas poblacionales para
ambas sucursales son iguales, construya e intrprete una estimacin
de intervalo de confianza del 95% de la diferencia entre las medias
poblacionales de las dos sucursales.10.15 Repita el problema 10.14
a) suponiendo que las varianzas poblacionales en las dos sucursales
no son iguales. Compare los resultados con los del problema 10.14
a).
P1. H0: 1=2H1: 12P2.=0.05P3.Prueba t para muestras
independientesP4. Estadisticos:
Bank1Bank2n1 = 15n2 = 151 = 4,28672 = 7,11471 = 1,637992 =
2,08219P5.Prueba de normalidadLos datos presentan distribucin
normal
P6.Prueba de homogeneidad de varianzas
Las varianzas no son homogneas
P7. Contraste
tc = -4,134 y tt=-1,8331 tc 0.05NO SE RECHAZA LA Ho
Paso 6: Hallar el valor-pValor-p : 0.000Paso 7: Hallar el
contrastar0.0 < 0.05 se rechaza la Ho
Paso 8: conclusionesCon un nivel de significancia del 5% existe
evidencia de que existe una diferencia en la media d la tarifa
diaria del hotel en marzo y junio de 2002.
10.25 No se puede desarrollar el ejercicio ya que se necesita de
la data para realizar el procedimiento por SPSS, y el archivo se
encuentra en un disco no habido por el alumno10.26 Ahorran dinero
los estudiantes al comprar sus libros de texto en amazon.com? Al
investigar esta posibilidad, se selecciono una muestra aleatoria de
15 libros de texto usados durante un semestre reciente en la
Universidad de Miami. Se registraron los precios para estos libros
de texto, tanto para los de la librera local como para los de
Amazon.com. Los precios de estos libros de texto, incluyendo todos
los impuestos relevantes y los gastos de envi son los siguientes
TEXTBOOK
LIBRO DE TEXTOLIBRERAAMAZON.COM
Access 2000 Guidebook52,2257,34
HTMI 4.0 CD with Java Script52,7444,47
Designing the Physical Education39,0441,48
Service Management Operations101,2873,72
Appraisal37,4542,04
Investments113,4195,38
Intermediate Financial Management109,72119,80
Real Estate Principles101,2862,48
The Automobile Age29,4932,43
Geographic Information Systems70,0774,43
Geosystems: An Introduction Today83,8783,81
Understanding Contemporary Africa23,2126,48
Early Childhood Education Today72,8073,48
System of Transcencental Idealism17,4120,98
Principles and Labs for Fitness37,7240,43
PASO N 01 PLANTEAMIENTO DE HIPOTESIS:
PASO N 02 NIVEIL DE SIGNIFICANCIA0.01PASO N 03 TIPO DE
PRUEBAPrueba T para muestras relacionadas
PASO N04 DATOS ESTADISTICOSLIBRERAAMAZON.COMDIFERENCIA
n151515
x62.7859.253.5307
z32.8527.6116413.84926
PASO N 05 DISTRIBUCION NORMAL
Entonces los datos no presentan distribucin normal
PASO N 06 VALOR P
PASO N 07 CONTRASTAR VALOR P
Entonces no se rechaza la Hiptesis alternaPASO N 8 CONCLUSIONCon
un nivel de significancia del 0.01 existe evidencia suficiente para
concluir que no ahorran dinero los estudiantes al comprar en
amazon.com
10.27 Un articulo reciente hablo sobre el nuevo Whole foods
Market del edificio e n la ciudad de Nueva York. Los siguientes
datos comparan los precios de algunos productos bsicos localizado
aproximadamente a 15 calles del edificio time Warner.
Paso 1: Planteamiento de hiptesisHo: UiUjPaso 2: determinar el
nivel de significancia : 0.01Paso 3: Prueba estadsticasPrueba T
relacionadas de dos colas.Paso 4: determinar los
estadsticosEstadsticosWholefoodsFairwaydiferencia
N101010
X2.922.240.68
S2.021.510.66
Paso 5: Prueba de NormalidadHo: los datos si presentan
distribucin normal.Hi: Los datos no presentan distribucin
normal.0.609>0.01NO SE RECHAZA LA HoPaso 6: Hallar el
valor-pValor-p: 0.010 /2Paso 7: Hallar el contrastar0.005 gl = c -1
= 5 -1 = 4 La variacin entre grupo trabaja con un grado de libertad
de 4.b) Cuntos grados de libertad hay para determinar la variacin
dentro del grupo?c=5; n=35; ==> gl = n c = 35 5 = 30La variacin
dentro del grupo trabaja con un grado de libertad de 30.c) Cuntos
grados de libertad hay para determinar la variacin total?n=35;
==> gl = n -1 = 35 1 = 34La variacin total trabaja con 34 grado
de libertad.
10.56 Usted trabaja en el mismo experiment del problema 10.55a)
Si SSA=60 y SST =210,Cul es el valor de SSW?
SSW= SST-SSASSW=210-60SSW=150
b) Cul es l valor de MSA?
c) Cul es el valor de MSW?
d) Cul es el valor estadstico de F?
10.57 Usted trabaja en el mismo experimento de problema 10.55 y
10.56:A.-forme la tabla de resumen de anova y llene el cuerpo de la
tabla con todos los valoresB.-en un nivel de significancia de 0.05
Cul es el valor crtico de la cola superior de la distribucin
F?C.-establezca la regla de decisin para probar la hiptesis nula de
que los 5 grupos tienen iguales medias de poblacinD.- Cul es su
decisin estadstico?SOLUCION :
10.5810.5910.60 Usted trabaja en el mismo experimento del
problema 10.59:a) Con un nivel de significancia de 0.05, establezca
la regla de decisin para probar la hiptesis nula de que los cuatro
grupos tienen la misma media poblacional.
H0 : 1= 2= 3= 4H1 : no todas las medias son iguales
b) Cul es su decisin estadstica?
Fc = 4; Ft = 2.95
Como Fc es mayor que Ft entonces se concluye que con un nivel de
significancia de 0.05 se afirma que existen evidencias suficientes
para rechazar la hiptesis nula.
c) En un nivel de significancia de 0.05, Cul es el valor crtico
de la cola superior para la distribucin de rango studentizada?
QU = 3.87
d) Para realizar el procedimiento de Tukey-Kramer, Cul es el
rango crtico?
10.61 La computer Anxiety rating scale (CARS o escala de
clasificacin de ansiedad de computadora) mide el nivel de ansiedad
de un individuo frente a la computadora a una escala que va de
20(sin ansiedad) hasta 100(nivel mximo de ansiedad). Los
investigadores de la universidad de Miami aplicaron las cars a 172
alumnos de administracin. Uno de los objetivos de estudio era
determinar si existan diferencias en el nivel de ansiedad provocada
por la computadora entre los estudiantes de diferentes
especialidades.FuenteGrados de libertadSuma de cuadradosMedias
cuadrados
Entre especialidades53.17215860
Dentro de especialidades16621.2463526.836
TOTAL17124.41819386.836
ESPECIALIDADNMEDIA
Marketing1944.37
Administracin1143.18
Otras1442.21
Finanzas4541.80
contadura3637.56
MIS4742.21
SOLUCION:PASOS I: PLATEAMIENTO DE HIPOTESIS
PASOS II: NIVEL DE SIGNIFICANCIA N.S=0.05PASO III: PRUEBA
ESTADISTICA A nova de un factor de dos colas Paso IV: ESTADISTICOS
ESTADISTICOS MARKETING ADMINISTRACION OTRAS FINANZAS CONTADURIA
MIS
N191114453647
MEDIA44.3743.1842.2141.8037.5642.21
a) Complete la tabla de resumen de ANOVA FuenteGrados de
libertadSuma de cuadradosMedias cuadrados
Entre especialidades53.17215860
Dentro de especialidades16621.2463526.836
TOTAL17124.41819386.836
b) En un nivel de significancia de 0.05,existe evidencia de una
diferencia en la media de la ansiedad experimentada frente a la
computadora de las diferentes especialidades?
c) Si los resultados en el inciso b indican que es apropiado,
use el procedimiento Tukey-Kramer para determinar que
especialidades difieren en la media de la ansiedad frente a la
computadora. Discuta sus conclusiones.
10.6210.63 Los siguientes datos presentan el precio de la
gasolina regular en estaciones de autoservicios de cuatro condados
de la ciudad de Nueva York y dos condados suburbanos durante la
semana del 17 de mayo de 2004.
Paso 1: Planteamiento de hiptesisHo: Ui = UjHl: Ui Uj
Paso 2: determinar el nivel de significancia : 0.05
Paso 3: Prueba estadsticasANOVA de un factor
Paso 4: determinar los
estadsticosEstadsticosManhattanBronxQueensBrooklynNassauSUFFOLK
N555555
X2.262.182.252.182.212.17
S0.0620.0380.460.130.0640.036
Paso 5: Prueba de NormalidadHo: los datos si presentan
distribucin normal.Hi: Los datos no presentan distribucin
normal.0.216 > 0.050.141 >0.050.231 >0.050.250
>0.050.291 >0.050.213 >0.05NO SE RECHAZA LA Ho
Paso 6: Prueba de homogeneidad Ho: las varianzas son homogneas
Hi: las varianzas no son homogneas.0.347 > 0.05 no se rechaza el
Ho (Tukey)
Paso 7: Hallar el valor-pValor-p: 0.244
Paso 8: Hallar el contrastar0.244 > 0.05 No se rechaza la
Ho
Paso 9: conclusionesCon un nivel de significancia del 5% se
concluye que el precio de la gasolina es igual tanto en los cuatro
condados de la ciudad de Nueva York y los dos condados suburbanos
durante la semana del 17 de mayo de 2004.10.64 No se puede
desarrollar el ejercicio ya que se necesita de la data para
realizar el procedimiento por SPSS, y el archivo se encuentra en un
disco no habido por el alumno10.65 Los datos de abajo representan
el tiempo de vida de cuatro diferentes aleaciones, ALLOY
ALEACION
1234
9910221026974
101097310081015
995102310051009
998102310071011
1001996981995
En un nivel de significancia de 0.05, Existe evidencia de una
diferencia en la media de tiempo de vida de las cuatro
aleaciones?
PASO N 02 NIVEIL DE SIGNIFICANCIA0.05PASO N 03 TIPO DE
PRUEBAPrueba de Anova de un FactorPASO N04 DATOS
ESTADISTICOS1234
n5555
X820.61007.41005.41000.8
S403.42622.43416.04116.769
PASO N 05 DISTRIBUCION NORMAL
0,000
0.061
0.478
0.23
0.05
0.05
Si presentan distribucin normal
PASO N 06 PRUEBA DE HOMOGENEIDAD
Entonces los datos no son homogneos
PASO N 07 VALOR P
Entonces no se rechaza la hiptesis nula
PASO N 8 CONCLUSIONCon un nivel de significancia del 0.05 existe
evidencia suficiente para concluir que ay diferencia en el tiempo
de vida de las cuatro aleaciones.
10.66 Un fabricante de bolgrafos contrato a una agencia de
publicidad para desarrollar una campaa publicitaria durante la
prxima temporada festiva. Para preparar este proyecto el directo de
investigacin decide iniciar un estudio acerca del efecto de la
publicidad en la percepcin del producto. Se disea un experimento
para compara cinco diferentes anuncios. El anuncio A subestima
significativamente las caractersticas del bolgrafo. El anuncio B
subestima ligeramente las caractersticas del bolgrafo. El anuncio C
exagera ligeramente las caractersticas del bolgrafo. El anuncio D
exagera significativamente las caractersticas del bolgrafo. El
anuncio E intenta describir correctamente las caractersticas del
bolgrafo. Un grupo de 30 adultos encuestados tomaos de un grupo de
enfoque mas grande, es asignado aleatoriamente a los cinco
anuncios. Despus de lee el anuncio y de desarrollar un
sentimientode expectativa del producto, sin saberlo todos los
encuestados reciben el mismo bolgrafo para evaluar. Se les permite
probar su bolgrafo y la calidad del texto del anuncio.
Paso 1: Planteamiento de hiptesisHo: Ui = UjHl: Ui Uj
Paso 2: determinar el nivel de significancia : 0.05
Paso 3: Prueba estadsticasANOVA de un factor
Paso 4: determinar los estadsticosEstadsticosABCDE
N66666
X18.017.6811.339.0015.33
S1.791.973.443.033.08
Paso 5: Prueba de NormalidadHo: los datos si presentan
distribucin normal.Hi: Los datos no presentan distribucin
normal.0.212> 0.050.299> 0.050.281> 0.050.172>
0.050.206> 0.05NO SE RECHAZA LA Ho
Paso 6: Prueba de homogeneidad Ho: las varianzas son homogneas
Hi: las varianzas no son homogneas.0.089 > 0.05 no se rechaza el
Ho
Paso 7: Hallar el valor-pValor-p: 0.000
Paso 8: Hallar el contrastar0.000 0.05
6. Elaboracin del diagrama de dispersin:
Y = Bo + B1 XY = 637.093 + 1272.34(X)
a. Construya un diagrama de dispersin. Para estos datos,
bo=26.724 y b1=0.5719Y = 26.724 + 0.5719 (X)
b. Interprete el significado de la pendiente b1 en este
problema.Significa es el numero de 1 factor. c. Prediga la media de
ventas auditadas para a revista que reporta ventas en los puestos
de peridicos de 400,000 ejemplares.Y = 26.724 + 0.5719 (X)Y =
26.724 + 22876.00Y = 22 902.724
12.6 No se puede desarrollar el ejercicio ya que se necesita de
la data para realizar el procedimiento por SPSS, y el archivo se
encuentra en un disco no habido por el alumno12.7 Una gran casa de
envos por correo considera que existe una relacin lineal entre el
peso del correo que recibe y el nmero de rdenes que donde llenar.
Desea investigar la reaccin para predecir el nmero de rdenes con
base en el peso del correo. Desde una perspectiva operacional,
conocer el nmero d rdenes ayudara en la planeacin del proceso de
llenar rdenes. Se selecciono una muestra de 25 embarques de correo
dentro de un rango de 200 a 700 libras. Los resultados son los
siguientes:
a. Construya un diagrama de dispersin1.- identificar variablesY:
N de rdenesX: Pesos del correo2.- ModeloRegresin lineal3.- Evaluar
si se ajustan al modeloHo: Los datos no se ajustan al modelo de
regresin linealH1: Los datos si se ajustan al modelo de regresin
lineal
0.00 < 0.05 Se rechaza Ho
4.- Diagrama de dispersin
o: 864 0601: 425 420
12.8. No se tiene la base de datos suficiente para desarrollar
el ejercicio12.9 A agente de una empresa de bienes races de
residenciales en una gran ciudad, le gustara predecir el costo de
renta mensual de los departamentos con base en el tamao del
inmueble definido por su extensin. Se selecciono una muestra de 25
departamentos RENT en un vecindario residencial especific, y la
informacin recabada rebelo lo siguiente:DEPARTAMENTORENTA
MENSUALTAMAO
1950850
216001450
312001085
415001232
5950718
617001485
716501136
8935726
9875700
101150956
1114001100
1216501285
1323001985
1418001369
1514001175
1614501225
1711001245
1817001259
1912001150
201150896
2116001361
2216501040
231200755
248001000
2517501200
a) Construya un diagrama de dispersin b) Utilice el mtodo de los
mnimos cuadrados para encontrar los coeficientes de regresin b0 y
b1c) Interprete el significado de b0 y b1 en este problema d)
Prediga la media de renta mensual para un departamento que tenga
1000 pies cuadrado e) Por qu no seria apropiado utilizar este
modelo para predecir la renta mensual de departamentos que midan
500 pies cuadrados=f) Sus amigos Jim y Jenifer estn considerando
firmar un contrato para un departamento es este vecindario
residencial. Estn tratando de decidir entre dos opciones: uno de
1000 pies cuadrados con una renta de $1275 y otro de 1200 pies
cuadrados con una renta de $1425. que les recomendaras? por
que?Solucin:Paso 1: identificas variables.Variable independiente:
Tamao den pies cuadradosVariable dependiente: Renta mensualPaso
2:Identificar el modelo.Regresin lineal simple.Paso 3: Evaluar si
los datos de las variables se ajustan a un modelo de Regresin
lineal.Ho: los datos NO se ajustan a un modelo de regresin
linealHi: los datos SI se ajustan a un modelo de regresin
lneal.Valor-pN.S.0.000