El tercero está mal: son 11 examenes, no 10. Aparte, si no me equivoco, esta mal la hipotesis. Si la dice que le promedio de las notas (de este curso) es mayor que el historico (3,5) entonces deberia ser H0: M>3,5. ¿Me equivoco???
tα/2;n-1= t0.05/2;n-1= t0.025;n-1. En esos casos tu estas considerando tα;n-1 como si fuese una prueba UNILATERAL. Aparte hay un error cuando tu n MAYOR A 30 se utiliza estadistico Z
Mi amigo una muestra grande se considera cuando n>= 30, por tanto deberías emplear una distribución Z, tienes el concepto equivocado, ya que la distribución t proviene de una familia de curvas, que por cada valor de n, menor que 30 corresponde una curva y al llegar a n >= 30 se convierte en una distribución normal estándar. Algunos jóvenes revisan estos videos con el fin de aprender y cuando aplican a un examen les va re mal y están convencidos que esta bien y discuten al profesor sin saber, aducen que así vieron en el youtube y como no investigan se quedan con esos defectos y errores, Te pido comedidamente que rectifique el problema y subas cuando esté bien por le haces un mal a los jóvenes que quieren aprender. Un error lo puede cometer cualquiera pero por favor arréglalo
Hola, muy buenas tardes. Incialmente quiero agradecer tu comentario, pero al margen de este, desde la teoría se dicen que el estimador (X-mu)/(sigma /sqrt(n)) se distribuye t-student con (n-1) grados de libertad. Hace unos años, y teniendo como base las dificultades de hacer cálculos estadísticos dado que no se tenía información para todos los grados de libertad de la t-student, se tomaba como referencia la aproximación asintótica de la t a la normal; no obstante, esto no implique que esta regla sea un estándar, ni un teorema, era una estrategia cuando no existían medios computacionales para obtener aproximaciones más certeras en todos los casos. No es cierto que la t-student sea una familia de curvas antes de n=30 y otra después, lo que se puede demostrar es que asintóticamente tiende a una normal (teorema de límite central). Esta convergencia establece que a valores grandes NO hay diferencia muy profunda entre en el uso de la normal y la t. Específicamente para el ejercicio, el valor exacto de una t con 47 grados de libertad para un alpha de 0.05/2 es -2.01063; el de la normal en este caso es -1.95996; es decir, es más acertado usar la tabla de la t que de la normal.
El tercero está mal: son 11 examenes, no 10. Aparte, si no me equivoco, esta mal la hipotesis. Si la dice que le promedio de las notas (de este curso) es mayor que el historico (3,5) entonces deberia ser H0: M>3,5. ¿Me equivoco???
En los casos donde no aparece el grado de libertad es bueno hacer por el método de polarización... Saludos!
como se halla la desviación estándar cuando no te dan como dato??
alguien por favor
mi profesor de estadistica me dijo que si no nos daban sigma, el S debíamos elevarla al cuadrado, es cierto?
se
¿El tercer ejemplo esta mal? Nos da 11 datos, no 10, y utilizó la formula con Unilateral derecha cuando debió usar unilateral izquierda.
tα/2;n-1= t0.05/2;n-1= t0.025;n-1. En esos casos tu estas considerando tα;n-1 como si fuese una prueba UNILATERAL. Aparte hay un error cuando tu n MAYOR A 30 se utiliza estadistico Z
Este video me confundió más... ¿se supone que se usa la tabla Z cuando n>30?...
Cuando se desconoce la varianza, como el caso 3 se utiliza T, aunque sean más o igual a 30 elementos
Mi amigo una muestra grande se considera cuando n>= 30, por tanto deberías emplear una distribución Z, tienes el concepto equivocado, ya que la distribución t proviene de una familia de curvas, que por cada valor de n, menor que 30 corresponde una curva y al llegar a n >= 30 se convierte en una distribución normal estándar. Algunos jóvenes revisan estos videos con el fin de aprender y cuando aplican a un examen les va re mal y están convencidos que esta bien y discuten al profesor sin saber, aducen que así vieron en el youtube y como no investigan se quedan con esos defectos y errores, Te pido comedidamente que rectifique el problema y subas cuando esté bien por le haces un mal a los jóvenes que quieren aprender. Un error lo puede cometer cualquiera pero por favor arréglalo
Hola, muy buenas tardes. Incialmente quiero agradecer tu comentario, pero al margen de este, desde la teoría se dicen que el estimador (X-mu)/(sigma /sqrt(n)) se distribuye t-student con (n-1) grados de libertad. Hace unos años, y teniendo como base las dificultades de hacer cálculos estadísticos dado que no se tenía información para todos los grados de libertad de la t-student, se tomaba como referencia la aproximación asintótica de la t a la normal; no obstante, esto no implique que esta regla sea un estándar, ni un teorema, era una estrategia cuando no existían medios computacionales para obtener aproximaciones más certeras en todos los casos.
No es cierto que la t-student sea una familia de curvas antes de n=30 y otra después, lo que se puede demostrar es que asintóticamente tiende a una normal (teorema de límite central). Esta convergencia establece que a valores grandes NO hay diferencia muy profunda entre en el uso de la normal y la t.
Específicamente para el ejercicio, el valor exacto de una t con 47 grados de libertad para un alpha de 0.05/2 es -2.01063; el de la normal en este caso es -1.95996; es decir, es más acertado usar la tabla de la t que de la normal.
Segun yo, el T se utiliza cuando desconoces la varianza, independientemente sean >= 30 elementos
Profesor urgente lo necesito
Dígame... escucho aténtamente...
el gemelo en version malvada xd
El segundo está mal, n es mayor a 30, por lo tanto se debe utilizar z normal, sin grados de libertad
buen punto,no me habia dado cuenta tampoco, estaré más atento para mi examen :(
eso estaba pensando, para todos los n mayores a 30 se debe utilizar la z normal.
Ejercicio 2 y 3 están mal desarrollados
Ojo con eso, porque desmejora la credibilidad del teacher.
Estaría bien que explicaras porque, ya que nos ilustraría a todos, de oitra forma solo confundes. Saludos.
Las letras arruinan el video esta buena la enseñanza