Probabilidad contrastes y ANOVA

72 Pages·2010·2.19 MB·Spanish

MMáásstteerr SSeeccttoorr FFaarrmmaaccééuuttiiccoo
EEssttaaddííssttiiccaa aapplliiccaaddaa
Teresa Villagarcía
IInnddiiccee
(cid:1) Probabilidad intuitiva
(cid:1) Distribución normal
(cid:1) Estimación de la normal
(cid:1) Intervalos de confianza
(cid:1) Contraste de hipótesis:
UUnnaa mmeeddiiaa
(cid:2)
Dos medias
(cid:2)
Muchas medias (ANOVA)
(cid:2)
Una proporción
(cid:2)
Dos proporciones
(cid:2)
(cid:1) Tablas de contingencia
PPrroobbaabbiilliiddaadd
(cid:1) ¿Por qué estudiamos probabilidad?
Ejemplo: Proporción de piezas/pastillas defectuosas
(cid:2)
producidas en un proceso industrial. Tomamos una muestra
y obtenemos que el 3% es defectuoso
A continuación tomamos otra y resultan defectuosas el
(cid:2)
2.5%. ¿Ha mejorado el proceso?
Si a continuación obtenemos un 3,2% ….¿Debemos parar el
(cid:2)
proceso productivo y hacer un mantenimiento?
PPrroobbaabbiilliiddaadd
Sabemos que cuando el proceso funciona bien
(cid:2)
produce pastillas de peso medio 2 y desviación 0.1.
¿Cuántas salen defectuosas?
TToommaammooss uunnaa mmuueessttrraa yy eell ppeessoo mmeeddiioo ddee llaass
(cid:2)(cid:2)
pastillas es 2.1 ¿Ahora el proceso funciona bien? ¿Lo
arreglamops?
PPrroobbaabbiilliiddaadd
Sabemos que si nuestro servicio funciona bien
(cid:2)
recibimos en promedio 156 reclamaciones al mes.
• Este mes hemos recibido 150. ¿Hemos mejorado?
• El mes pasado recibimos 160. ¿Hemos empeorado?
• Si recibimos 180 ¿qué debemos hacer?
Cuando todo funciona bien nuestra máquina
(cid:2)
produce un 2% de piezas defectuosas.
• Hoy hemos producido 1000 piezas y ha habido 23
piezas defectuosas. ¿Está mal la máquina?
LLaa pprroobbaabbiilliiddaadd eess eell aarrmmaa qquuee vvaammooss aa
uuttiilliizzaarr ppaarraa ppooddeerr ggeenneerraalliizzaarr nnuueessttrraass
ccoonncclluussiioonneess aa ttooddaa llaa ppoobbllaacciióónn ddee rreeffeerreenncciiaa
yyyy ccccoooonnnntttteeeessssttttaaaarrrr aaaa eeeesssseeee ttttiiiippppoooo ddddeeee pppprrrreeeegggguuuunnnnttttaaaassss
PPrrooppiieeddaaddeess ddee llaa pprroobbaabbiilliiddaadd
(cid:1) Probabilidad está comprendida entre 0
y 1.
(cid:1)(cid:1) OO eennttrree 00 yy 110000
Todos tenemos una idea intuitiva de lo que es la probabilidad:
Sirve para medir incertidumbres.
¿Es probable que mañana haga 40ºC?
¿Y que yo termine la clase afónica?
VVaarriiaabblleess AAlleeaattoorriiaass
(cid:1) Son las variables numéricas que pueden
tomar valores al azar:
(cid:1) Ejemplos:
NNºº ddee rreeccllaammaacciioonneess aall mmeess eenn uunn sseerrvviicciioo
(cid:2)(cid:2)
Nº de servicios prestados
(cid:2)
Nº personas que hay en un hotel.
(cid:2)
Retrasos promedio en los trenes
(cid:2)
Peso pastilla
(cid:2)
% de componente
(cid:2)
VVaarriiaabblleess AAlleeaattoorriiaass
(cid:1) Pueden ser
Proporciones (Muchas vienen de variables
(cid:2)
cualitativas)
%% ddee ccoommppoonneennttee aaccttiivvoo eenn uunnaa ppaassttiillllaa
(cid:2)(cid:2)
% Pastillas defectuosas en un lote (viene de cualitativa)
(cid:2)
Continuas
(cid:2)
• Pueden tomar cualquier valor
Retrasos del tren: puede ser 5.34 minutos
(cid:2)
¿¿CCóómmoo ssee eessttuuddiiaann llaass VVaarriiaabblleess
AAlleeaattoorriiaass??
(cid:1) Como pueden tomar valores al azar sólo se
pueden estudiar mediante probabildades
(cid:1)(cid:1) DDeeffiinniirr eenn ccaaddaa pprroobblleemmaa llooss vvaalloorreess yy llaass
probabilidades puede ser muy complejo.
Ejemplo: Niños y niñas en familias de cuatro hijos
(cid:2)
(cid:1) Lo simplificamos mediante distribuciones de
probabilidad
Continuas (y proporciones): Distribución normal
(cid:2)