Estadística no paramétrica
Son muchos los trabajos de investigación que se pueden encontrar en donde lo común es realizar análisis de varianzas o pruebas de hipótesis acerca de los parámetros de una población, en los cuales no se cuenta con la plena seguridad de que los datos seleccionados para la inferencia proceden de una d...
- Autores:
-
Gamarra Correa, Hernando
Pérez Marichal, Alvaro A
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad de Sucre
- Repositorio:
- Repositorio Unisucre
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unisucre.edu.co:001/146
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unisucre.edu.co/handle/001/146
- Palabra clave:
- Estadística
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad de Sucre
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Quiseno Mendoza, Ramiro C. |
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Estadística |
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Son muchos los trabajos de investigación que se pueden encontrar en donde lo común es realizar análisis de varianzas o pruebas de hipótesis acerca de los parámetros de una población, en los cuales no se cuenta con la plena seguridad de que los datos seleccionados para la inferencia proceden de una distribución normal o aproximadamente normal, lo que podría originar resultados viciados. El objetivo de la siguiente investigación se centró en aplicar el programa estadístico NCSS para determinar si la información utilizada para la inferencia se ajusta o no a dicha distribución. Además, este programa dió la oportunidad de aplicar de una manera rápida y sencilla los procedimientos no paramétricos más importantes con el fin de comparar los resultados obtenidos con los diferentes tipos de prueba (paramétricas y no paramétricas). Entre las conclusiones más importante podemos encontrar que si los datos para el estudio no se modelan a una distribución normal, elegir un método no paramétrico seria la mejor opción. |
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Además, este programa dió la oportunidad de aplicar de una manera rápida y sencilla los procedimientos no paramétricos más importantes con el fin de comparar los resultados obtenidos con los diferentes tipos de prueba (paramétricas y no paramétricas). Entre las conclusiones más importante podemos encontrar que si los datos para el estudio no se modelan a una distribución normal, elegir un método no paramétrico seria la mejor opción.Vertel Morisón MelbaPregradoLicenciado(a) en MatemáticasspaDerechos Reservados - Universidad de Sucrehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2EstadísticaEstadística no paramétricaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Facultad Educación y CienciasLicenciatura en MatemáticasPublicationLICENSElicense.txttext/plain1841https://repositorio.unisucre.edu.co/bitstreams/1a3b9dd5-e9ab-464a-989d-6ca5bbd1b790/download0c62a437221753bb6065a6adbda5b9d3MD51ORIGINALT519.54 G184.pdfapplication/pdf18264123https://repositorio.unisucre.edu.co/bitstreams/426ce5bf-70d8-4923-a5c2-564c493d5418/download13b2eab026deba641e955bd3a1ef8144MD52TEXTT519.54 G184.pdf.txtT519.54 G184.pdf.txtExtracted texttext/plain1138https://repositorio.unisucre.edu.co/bitstreams/3c697c81-d6b7-43f9-89b4-7ff0b1068f77/download8397f58348f95c5c11fa441614e789a2MD55THUMBNAILT519.54 G184.pdf.jpgT519.54 G184.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5616https://repositorio.unisucre.edu.co/bitstreams/403fa970-c8bc-4e92-9a7a-839825d08b0e/downloadbf363578e8573adb34e03134d4d41b03MD56001/146oai:repositorio.unisucre.edu.co:001/1462024-04-17 16:30:31.954https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Derechos Reservados - Universidad de Sucreopen.accesshttps://repositorio.unisucre.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Sucrebdigital@metabiblioteca.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 |