CATEDRATICO: ING. MODESTO SALOME ARGUELLES

MATERIA: ESTADISTICA INFERENCIAL 1

TEMA 1.6: TEORIA DE DECISION EN ESTADISTICA

INTEGRANTES: PAOLA CRUZ GONZALEZ

GLADYS HABANA LUNA

KLEYBYTT MARBELL AYONA SALINAS

GRUPO: “A”

4 SEMESTRE

INSTITUTO

TECNOLOGICO DE PINOTEP

A

1.6 TEORIA DE DECISIONES EN ESTADISTICA

ESTADISTICA

Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del conocimiento y en

las variadas ciencias. Es un lenguaje que permite comunicar información basada

en datos cuantitativos.

La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los

métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades

de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma

* DECISIONES ESTADÍSTICA 

En la práctica con frecuencia se está obligando a tomar decisiones sobre

poblaciones con base en la información de muestras. Tales decisiones se llaman

decisiones estadísticas. Por ejemplo, se puede querer decidir a partir de los datos

del muestreo, si un suero nuevo es realmente efectivo para la cura de una

enfermedad, si un sistema educacional es mejor que otro, si una moneda

determinada está o no cargada. etc. 

* HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. HIPÓTESIS NULA 

Para llegar a tomar decisiones, conviene hacer determinados supuestos o

conjeturas acerca de las poblaciones que se estudian. Tales supuestos que

pueden ser o no ciertos se llaman hipótesis estadísticas y, en general, lo son

sobre las distribuciones de probabilidad de las poblaciones. 

En muchos casos se formulan las hipótesis estadísticas con el solo propósito de

rechazarlas o invalidarlas.

*TIPOS DE HIPOTESIS

HIPOTESIS NULA

Es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar

una hipótesis alternativa. Cuando se utiliza, la hipótesis nula se presume

verdadera hasta que una prueba estadística en la forma de una prueba

empírica de la hipótesis indique lo contrario. Si la hipótesis nula no es

rechazada, esto no quiere decir que sea verdadera.

HIPOTESIS ALTERNATIVA

Siempre se formula una hipótesis nula y una hipótesis alternativa

apropiada; ésta última es la que aceptamos como cierta cuando la hipótesis

nula es rechazada. La hipótesis alternativa siempre es una hipótesis

compuesta (unilateral o bilateral)

*ERRORES DE TIPO I Y TIPO II

El error de tipo I: también denominado error de tipo alfa (α) o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula siendo ésta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe.

El error de tipo II: también llamado error de tipo beta (β) o falso negativo, es el error que se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo ésta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada. Contrariamente al error tipo I, en la mayoría de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II. La razón de esto se encuentra en la manera en que se formulan las hipótesis en una prueba estadística. Mientras que la hipótesis nula representa siempre una afirmación enérgica.Los errores tipo I y tipo II están relacionados. Una disminución en la probabilidad

de uno por lo general tiene como resultado un aumento en la probabilidad del otro.

BIBLIOGRAFIA

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_inferencial

http://www.ditutor.com/inferencia_estadistica/estadistica_inferencial.html

http://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis_nula