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El concepto de grados de libertad en estadística, su importancia en la inferencia estadística y cómo se aplican en distintas pruebas estadísticas como la prueba t y la prueba chi-cuadrada. Además, se define el nivel de confianza y cómo se relaciona con el concepto de grados de libertad.
Qué aprenderás
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Tecnológico Nacional de México Ingeniería en Gestión Empresarial Estadística inferencial I Docente : Fidencio Sandoval González Grupo A 09:00 a 10:00 A.M. Tema 2 Inferencia estadística: estimación. Investigación Alumna: Ortega Gómez Michelle Concepción Número de Control: 20260457 Tel: 8682995271 Correo institucional: L20260457@matamoros.tecnm.mx Correo personal: michelleortega2020@Outlook.es Semestre: Enero-junio 2022
Grados de libertad Los grados de libertad son la combinación del número de observaciones de un conjunto de datos que varían de manera aleatoria e independiente menos las observaciones que están condicionadas a estos valores arbitrarios. En otras palabras, los grados de libertad son el número de observaciones puramente libres (que pueden variar) cuando estimamos los parámetros. Principalmente diferenciamos entre los estadísticos que utilizan parámetros poblacionales y muestrales para saber sus grados de libertad. Comentamos las diferencias entre la media y la desviación estándar cuando los parámetros son: Poblacionales: Dado que en las poblaciones no conocemos todos los valores, los grados de libertad van a ser todos los elementos de la población: N. Muestrales: En las muestras sí conocemos todos los valores. Diferenciamos el tamaño de la población (N) con el tamaño de la muestra (n). (Rodó, 2019) Este concepto aparece en diversos contextos en estadística, algunos de ellos avanzados y complicados. En matemáticas, los grados de libertad se definen como la dimensión del dominio de un vector aleatorio. (Minitab Blog Editor, 2019). Grados de libertad que se aplican en la distribución t Los grados de libertad definen la distribución t específica que se utiliza para calcular los valores p y los valores t de la prueba t.
asegurar que el parámetro real se encuentra dentro del intervalo acotado. (Marco Sanjuán, 2021)
Rodó, 2019: , (Rodó, 2019), Minitab Blog Editor, 2019: , (Minitab Blog Editor, 2019), (Minitab Blog Editor, 2019: , (Minitab Blog Editor, 2019), Marco Sanjuán, 2021: , (Marco Sanjuán, 2021),
