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12.9: Referencia del capítulo
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/12%3A_Distribuci%C3%B3n_F_y_ANOVA_unidireccional/12.09%3A_Referencia_del_cap%C3%ADtulo
Clasificación de División — 2012.” Disponible en línea en http://espn.go.com/mlb/standings/_/y...ion/order/true. 12.3 La distribución F y la relación F Tomate Data, Escuela de Ciencias del Colegio Mar...Clasificación de División — 2012.” Disponible en línea en http://espn.go.com/mlb/standings/_/y...ion/order/true. 12.3 La distribución F y la relación F Tomate Data, Escuela de Ciencias del Colegio Marista (investigación estudiantil inédita) 12.4 Datos sobre la distribución F Datos de un aula de cuarto grado en 1994 en una escuela privada K — 12 en San José, CA.
3.2: Eventos Independientes y Mutuamente Exclusivos
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/03%3A_Temas_de_probabilidad/3.02%3A_Eventos_Independientes_y_Mutuamente_Exclusivos
Eventos Independientes Dos eventos son independientes si uno de los siguientes es cierto: Dos eventos A y B son independientes si el conocimiento de que uno ocurrió no afecta la posibilidad de que ocu...Eventos Independientes Dos eventos son independientes si uno de los siguientes es cierto: Dos eventos A y B son independientes si el conocimiento de que uno ocurrió no afecta la posibilidad de que ocurra el otro. Si no se sabe si A y B son independientes o dependientes, asuma que son dependientes hasta que pueda mostrar lo contrario. Cómputos $P(T|F)$ . ¿Son $T$ e $F$ independientes?. ¿Son $F$ y $S$ mutuamente excluyentes? ¿Son $F$ e $S$ independientes?
8.4: Cálculo del tamaño muestral n- Variables Aleatorias Continuas y Binarias
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/08%3A_Intervalos_de_confianza/8.04%3A_C%C3%A1lculo_del_tama%C3%B1o_muestral_n-_Variables_Aleatorias_Continuas_y_Binarias
Supongamos que una compañía de telefonía móvil quiere determinar el porcentaje actual de clientes mayores de 50 años que utilizan mensajes de texto en sus celulares. ¿A cuántos clientes mayores de 50 ...Supongamos que una compañía de telefonía móvil quiere determinar el porcentaje actual de clientes mayores de 50 años que utilizan mensajes de texto en sus celulares. ¿A cuántos clientes mayores de 50 años debería hacer una encuesta la empresa para estar 90% seguros de que la proporción estimada (muestra) está dentro de los tres puntos porcentuales de la verdadera proporción poblacional de clientes mayores de 50 años que usan mensajes de texto en sus teléfonos celulares?
5.5: Tarea Capitular
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/05%3A_Variables_aleatorias_continuas/5.05%3A_Tarea_Capitular
Supongamos que se sabe que la duración de las llamadas telefónicas de larga distancia, medida en minutos, tiene una distribución exponencial con la duración promedio de una llamada igual a ocho minuto...Supongamos que se sabe que la duración de las llamadas telefónicas de larga distancia, medida en minutos, tiene una distribución exponencial con la duración promedio de una llamada igual a ocho minutos. Supongamos que los tipos sanguíneos de las personas que llegan a una colecta de sangre son independientes En este caso, el número de tipos de sangre Tipo B que llegan sigue aproximadamente la distribución de Poisson.
12.3: La distribución F y la relación F
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/12%3A_Distribuci%C3%B3n_F_y_ANOVA_unidireccional/12.03%3A_La_distribuci%C3%B3n_F_y_la_relaci%C3%B3n_F
Por ejemplo, si $F$ sigue una $F$ distribución y el número de grados de libertad para el numerador es cuatro, y el número de grados de libertad para el denominador es diez, entonces\(F \sim F_{4,10}...Por ejemplo, si $F$ sigue una $F$ distribución y el número de grados de libertad para el numerador es cuatro, y el número de grados de libertad para el denominador es diez, entonces $F \sim F_{4,10}$ . Conclusión: Con un nivel de significancia de 3%, a partir de los datos de la muestra, la evidencia no es suficiente para concluir que las alturas medias de las plantas de frijol son diferentes.
13.6: Predecir con una ecuación de regresión
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/13%3A_Regresi%C3%B3n_lineal_y_correlaci%C3%B3n/13.06%3A_Predecir_con_una_ecuaci%C3%B3n_de_regresi%C3%B3n
Noventa se encuentra fuera del dominio de los $x$ valores observados en los datos (variable independiente), por lo que no se puede predecir de manera confiable la puntuación final del examen para est...Noventa se encuentra fuera del dominio de los $x$ valores observados en los datos (variable independiente), por lo que no se puede predecir de manera confiable la puntuación final del examen para este alumno. (Aunque es posible ingresar 90 en la ecuación para $x$ y calcular un $y$ valor correspondiente, el $y$ valor que obtenga tendrá un intervalo de confianza que puede no ser significativo).
7.0: Introducción al Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/07%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central/7.00%3A_Introducci%C3%B3n_al_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central
¿Por qué estamos tan preocupados por los medios? Dos razones son: nos dan un término medio para la comparación, y son fáciles de calcular. En este capítulo, estudiarás las medias y el Teorema del Lími...¿Por qué estamos tan preocupados por los medios? Dos razones son: nos dan un término medio para la comparación, y son fáciles de calcular. En este capítulo, estudiarás las medias y el Teorema del Límite Central.
4.11: Solución Capitular (Practica+ Tareas)
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/04%3A_Variables_Aleatorias_Discretas/4.11%3A_Soluci%C3%B3n_Capitular_(Practica__Tareas)
1 — 0.05 = 0.95 18. $X =$ el número de carreras de negocios en la muestra. 0.4151 28. $X =$ el número de estudiantes de primer año seleccionados del estudio hasta que uno contestó “sí” que las parej...1 — 0.05 = 0.95 18. $X =$ el número de carreras de negocios en la muestra. 0.4151 28. $X =$ el número de estudiantes de primer año seleccionados del estudio hasta que uno contestó “sí” que las parejas del mismo sexo deberían tener derecho al estado civil legal. 0.0214 41. $X =$ el número de adolescentes estadounidenses que mueren por lesiones en vehículos motorizados por día. 53. $X =$ el número de pacientes que llaman para afirmar tener la gripe, que en realidad tienen la gripe.
12.5: Revisión de la fórmula del capítulo
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/12%3A_Distribuci%C3%B3n_F_y_ANOVA_unidireccional/12.05%3A_Revisi%C3%B3n_de_la_f%C3%B3rmula_del_cap%C3%ADtulo
12.1 Prueba de dos varianzas $H_{0} : \frac{\sigma_{1}^{2}}{\sigma_{2}^{2}}=\delta_{0}\nonumber$ $H_{a} : \frac{\sigma_{1}^{2}}{\sigma_{2}^{2}} \neq \delta_{0}\nonumber$ si $\delta_{0}=1$ entonce...12.1 Prueba de dos varianzas $H_{0} : \frac{\sigma_{1}^{2}}{\sigma_{2}^{2}}=\delta_{0}\nonumber$ $H_{a} : \frac{\sigma_{1}^{2}}{\sigma_{2}^{2}} \neq \delta_{0}\nonumber$ si $\delta_{0}=1$ entonces $H_{0} : \sigma_{1}^{2}=\sigma_{2}^{2}\nonumber$ $H_{a} : \sigma_{1}^{2} \neq \sigma_{2}\nonumber$ El estadístico de prueba es: $F_{c}=\frac{S_{1}^{2}}{S_{2}^{2}}\nonumber$ 12.3 La distribución F y la relación F \(S S_{\mathrm{between}}=\sum\left[\frac{\left(s_{j}\right)^{2}}{n_{j}}\right]-…
6.4: Revisión de la fórmula del capítulo
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/06%3A_La_distribuci%C3%B3n_normal/6.04%3A_Revisi%C3%B3n_de_la_f%C3%B3rmula_del_cap%C3%ADtulo
$\mu =$ la media; $\sigma =$ la desviación estándar Para encontrar el $k^{\text{th}}$ percentil de $X$ cuándo se conocen las puntuaciones z: puntuación z: $z=\frac{x-\mu}{\sigma}$ o\(z=\frac{|x-\... $\mu =$ la media; $\sigma =$ la desviación estándar Para encontrar el $k^{\text{th}}$ percentil de $X$ cuándo se conocen las puntuaciones z: puntuación z: $z=\frac{x-\mu}{\sigma}$ o $z=\frac{|x-\mu|}{\sigma}$ $Z =$ la variable aleatoria para las puntuaciones z Estimación del Binomio con la Distribución Normal Distribución Normal: $X \sim N(\mu, \sigma)$ donde $\mu$ está la media y $\sigma$ es la desviación estándar. Distribución Normal Estándar: $Z \sim N(0, 1)$ .
3.4: Tablas de contingencia y árboles de probabilidad
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/03%3A_Temas_de_probabilidad/3.04%3A_Tablas_de_contingencia_y_%C3%A1rboles_de_probabilidad
Una tabla de contingencia proporciona una forma de retratar datos que pueden facilitar el cálculo de probabilidades. La tabla ayuda a determinar las probabilidades condicionales con bastante facilidad...Una tabla de contingencia proporciona una forma de retratar datos que pueden facilitar el cálculo de probabilidades. La tabla ayuda a determinar las probabilidades condicionales con bastante facilidad. La tabla muestra valores de muestra en relación con dos variables diferentes que pueden ser dependientes o contingentes entre sí.

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