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Diversos análisis estadísticos realizados sobre diferentes conjuntos de datos técnicos. Incluye pruebas de hipótesis para evaluar la validez de afirmaciones sobre la vida promedio de una población, la correcta instalación de calefactores y el aumento del diámetro de válvulas. Se utilizan conceptos estadísticos como media, varianza, intervalos de confianza y valores p para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar o no las hipótesis nulas planteadas. El documento proporciona un enfoque práctico y detallado del uso de herramientas estadísticas en el análisis de datos técnicos, lo que puede ser de gran utilidad para estudiantes y profesionales en campos como la ingeniería, la gestión de proyectos y la investigación aplicada.
Tipo: Ejercicios
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s^ n 1-α α LI LS tα
71.8 Ho=M=70 (la vida promedio es correcta)
100
70.3222519 Estadistica de prueba 73.2777481 To 2. p-value 0.
En un 5% de confianza HAY EVIDENCIA para rechazar Ho, es decir, hay evidencia para afirmar que la vida promedio de la poblacion es mayor a 70 años es incorrecta H1=M>70 (la vida promedio es incorrecta)
datos n x p^ En un 10% de confianza NO H no hay evidencia para afirma
Prueba de hipotesis 15 Ho=p^=.70 (los datos de la instalacion de los calefactores son correctos) 8
Estadistico de prueba z -1. p-value 0. -1. n un 10% de confianza NO HAY EVIDENCIA para rechazar Ho, es decir, o hay evidencia para afirmar que los datos de las instalaciones de los calefactores son incorrectos intervalo de confiaza
LI 0. LS 0. H1= p^< 0.70 (los datos de las instalaciones de los calefactores son incorrectos) zα
Ho=S^2=0.2 (el aumento del diametro de las valvulas es correcto) p-value 0. IA, para rechazar Ho, es decir, no hay evidencias o de las valvulas sea incorrecto H1=S^2>0.2 (el aumento del diametro de las valvulas es incorrecto)