Diseño de Experimentos para la Investigación
Diagrama de temas
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Estimados,si tienen problema con la entrega del trabajo, pueden hacerlo vía mail a:
kelly.medina@unesp.br
También pueden ponerme en copia por las dudas (clareo@fing.edu.uy)
Saludos
Claudia
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Información importante para los estudiantes:
Todos los participantes deberán ter acceso a un computador con el software (versión Demo) STATISTICA (https://www.statistica.com/en/software/statistica-evaluation) o Minitab (https://www.minitab.com/es-mx/products/minitab/free-trial/) y Excel.
De martes a jueves se utilizará Excel y el viernes uno de estos softwares de estadística. -
Abrió: lunes, 25 de septiembre de 2023, 11:44
Completar el formulario de inscripción es obligatorio para los estudiantes de cursos de posgrado, actualización y educación permanente. Los datos obtenidos serán procesados y utilizados con fines estadísticos por la Unidad Central de Educación Permanente de la Universidad de la República.
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Abrió: viernes, 1 de diciembre de 2023, 10:52Cerró: lunes, 11 de diciembre de 2023, 10:52
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Como quedaron algunos temas importantes sin explicar, podemos realizar esas clases en formato virtual.
Por favor, responder el siguiente formulário para escogermos la fecha y hora.
Muchas Gracias!
Kelly
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Buenos días
La mayoría seleccionó estas fechas: 09/11/23 a las 9:00 y 16/11/23 a las 9:00.
Nuestra clase será en este link: meet.google.com/pgc-zhxb-xyy
Nos vemos el jueves.
Kelly
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En este link encuentran la forma que el Minitab calcula el T-Value. Observen que el Pareto del Minitab considera los parametros del modelo para calcular los grados de libertad y hay una pequeña diferencia cuando los comparan con el calculo no Excel y en el Statistica.
Cuando estamos considerando el nivel de confianza de 95 % se espera que aproximadamente el 95% de estos intervalos contengan el valor verdadero de la población que se está estudiando. Esto también implica que hay un 5% de probabilidad de que el intervalo de confianza no contenga el valor verdadero. El nivel de confianza del 95% es una forma de cuantificar la fiabilidad de una estimación o resultado estadístico y se utiliza comúnmente en inferencia estadística y análisis de datos.
Distribuición t-student
El valor t se utiliza para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar o no una hipótesis nula en un análisis estadístico. En particular, se compara el valor t calculado con un valor crítico de la tabla de la distribución t, que depende del nivel de significancia y los grados de libertad. Si el valor t calculado (valor absoluto) es mayor que el valor crítico, se puede rechazar la hipótesis nula, lo que sugiere que hay evidencia suficiente para respaldar la hipótesis alternativa (el valor es significativo, tiene influencia significativa sobre la respuesta). Si el valor t calculado es menor que el valor crítico, no se rechaza la hipótesis nula (el valor no es significativo, no hay influencia deste factor sobre la respuesta).
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Hacer un envío Recibir una calificaciónApertura: viernes, 27 de octubre de 2023, 00:00Cierre: lunes, 6 de noviembre de 2023, 23:59
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