Gracias, solo como sugerencia que pusiera aun más graficas porque en ratos uno no escucha bien jajaaj, muchas gracias pro el video se entendió a la perfección
Auxilio no se como resolver este problema Instrucciones: En esta actividad deberás resolver la distribución de t de Student: Observa la distribución de la gráfica t de Student con 9 grados de libertad. P(X
Tengo 2 preguntas: 1. ¿Cómo sacas la SD en este caso? 2. ¿no se supone que en el PASO 2 tu significancia debería ser 1% en cada cola. es decir 1% en tu limite inferior + 1% de tu limite superior = 2% ? gracias.
@@mau4565 eso generalmente esta basado en lo que viene siendo, el valor p, bajo, el cual es 0.05, se suma con otro valor p ( acordate que tenemos dos extremos y por eso, estos dos valores p se suman, para que haya un limite en ambas puntas ) y tenemos 0.10, lo que es igual a 10%, lo que es igual a 5%, acordate, 5% a cada lado. Lo de escojer 1% o 2%, depende mucho de lo riguroso que querramos ser, pero acordate, NO podemos tener un valor p, mas grande que 0.05, sino, perderiamos rigurosidad y bastante cantidad de datos
Como profe excelente pero una duda, cuál fue el "n" que utilizaste? El único número en la tabla que se parece a tu punto crítico es 0.312 y eso tendría que ser con un grado de libertad de 13, o sea que tu "n" debería ser 14 pero nunca mencionaste algo así, no sé si solamente lo omitiste o yo estoy cometiendo algún error. Ojalá puedas responder.
¿Amigo, siempre se declara que nuestra media poblacional es igual a cierto valor en la H0(Hipótesis Nula)? avisa pues mi profesora hizo algo contrario o de seguro escuche mal :c
Es la que tiene una distribución normal o de Gauss; las distribuciones t-student son para número de datos pequeños, menores de 30, mientras que la distribución normal maneja una gran cantidad de datos.
Necesitas definir cuál es tu hipótesis de trabajo, porque si estás trabajando con la alternativa, entonces estás al revés. Cuando estás en el área de rechazo, descartas la hipotesis nula. Cuando estás en el área de aceptación la aceptas.
@@mau4565 si, cuanto mas se acerca un punto a una hipotesis a otra, deberas plantearte si de verdad tu hipotesis nula esta en lo cierto o la hipotesis alternativa esta en lo cierto
@@mau4565 por ejemplo, si tu hipotesis nula, vale 2, y tu valor T, vale 2.2 o 2.1, esta bien cerca de la hipotesis nula, pero si tu valor T vale 7 y tu hipotesis alternativa vale 8, deberias plantearte aceptar o no la hipotesis nula, es verdad, esta fuera de la zona de rechazo, pero mas cerca de la hipotesis alternativa
Hay un error en esta explicacion, dice si mi hipotesis queda en el area de rechazo, rechazo mi hipotesis, pero lo que rechazo es la hipotesis nula, mi hipotesis seria H1
@@musaranacom a mi me dijeron que calcule asi, promedio de las muestras - parametro a checkear si es correcto, todo esto, dividido por el error estandar, justo como lo hace el profe en este ejemplo
eso generalmente esta basado en lo que viene siendo, el valor p, bajo, el cual es 0.05, se suma con otro valor p ( acordate que tenemos dos extremos y por eso, estos dos valores p se suman, para que haya un limite en ambas puntas ) y tenemos 0.10, lo que es igual a 10%, lo que es igual a 5%, acordate, 5% a cada lado. Lo de escojer 1% o 2%, depende mucho de lo riguroso que querramos ser, pero acordate, NO podemos tener un valor p, mas grande que 0.05, sino, perderiamos rigurosidad y bastante cantidad de datos
