#Los profesores

Soy Licenciado en Ciencias Matemática Estadística por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Asunción, mismo lugar donde realicé el curso de Maestría en Matemática Estadística. Actualmente me dedico a enseñar estadísticas en la universidad, pero mi principal ocupación es la función pública donde tengo la responsabilidad de dirigir un departamento donde nos dedicamos a gestionar datos, especialmente de registros administrativos para la elaboración de proyecciones demográficas, económicas y actuariales que sirven para la toma de decisiones gerenciales. Esto apoyado principalmente en el manejo de una excelente herramienta como es el software R.

1 Introducción

Este documento ha sido elaborado como material de apoyo para el curso de Inferencia Estadística II. En el estan varios ejemplos resueltos con el sofware estadístico Rproject y relacionados a los conceptos estudiados en la materia.

2 Primeros pasos con R

2.1 Descargar e instalar el programa

Enlace para descargar el programa

2.2 Abrir una base y resumir

Utiliza la base “cars”

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

2.3 Incluir gráficas

Puedes agregar fácilmente gráficos a tu análisis You can also embed plots, for example:

plot(pressure)

3 Muestreo e Inferencia Estadística

4 Distribuciones muestrales

4.1 Distribución muestral de la media

4.2 Distribución muestral de la diferencia de medias

4.3 Distribución muestral de proporciones

4.4 Distribución muestral para la diferencia de proporciones

4.5 Distribución muestral de la varianza

4.6 Distribución muestral del cociente de varianzas

5 Propiedades de los Estimadores

6 Intervalos de confianza

7 Pruebas de hipótesis

#mu1-mu2=delta
delta=-2
alfa=0.01

nivel1=c(14,12,15,15,11,16,17,12,14,13,18,13,18,15,16,11)
nivel1

##  [1] 14 12 15 15 11 16 17 12 14 13 18 13 18 15 16 11

nivel2=c(20,22,18,18,19,15,18,15,22,18,19,15,21,22,18,16)
nivel2

##  [1] 20 22 18 18 19 15 18 15 22 18 19 15 21 22 18 16

plot (nivel1)

n1=16
n2=16
gl=n1+n2-2

xbar1=mean(nivel1)
xbar1

xbardif=xbar1-xbar2
xbardif

xbar2=mean(nivel2)
xbar2

S1=sd(nivel1)
S1
S2=sd(nivel2)
S2

#REGLA: Rechazar H0 si tcalc<tcrit

Sp=sqrt(((n1-1)/(n1+n2-2))*S1^2+((n2-1)/(n1+n2-2))*S2^2)
Sp

tcrit=qt(alfa,gl)
tcrit

tcal=((xbar1-xbar2)-(delta))/(Sp*sqrt(1/n1+1/n2))
tcal

#ENFOQUE CON PVALOR

Pvalor=pt(tcal,gl)
Pvalor

#CON FUNCIÓN DE R-PROJECT
t.test(nivel1,nivel2,mu=-2,alternative = c("less"), conf.level =1-alfa)

Curso de Inferencia Estadística II

Aplicaciones con R-proyect

Prof. Diego Meza

20 de abril de 2020