Que es una decision estadistica hipotesis en estadistica?

¿Qué es una decisión estadística hipótesis en estadística?

En la práctica nos vemos obligados con frecuencia a tomar decisiones relativas a una población sobre la base de información proveniente de muestras. Tales decisiones se llaman decisiones estadísticas. Tales hipótesis, que pueden ser o no cierto se llaman hipótesis estadísticas.

¿Cómo se hace un contraste de hipotesis?

Los contrastes de hipótesis especifican siempre una posibilidad, denominada hipótesis nula, denotada por H0, que es aquélla en que el investigador está dispuesto a creer a priori. Es preciso especificar asimismo una hipótesis alternativa, denotada por H1, aquélla que pasará a aceptar si rechaza la hipótesis nula.

¿Qué es el contraste de la hipótesis?

Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.

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¿Qué es la prueba de hipótesis?

La prueba de hipótesis, en estadística, es un procedimiento usado para comprobar cuán acertada es una conjetura acerca de una población. Dichas conjeturas se llaman hipótesis, que en principio se toman como verdaderas, hasta que alguna evidencia lo confirme o desmienta.

¿Cuál es la decisión correcta de una hipótesis nula?

Decisión correcta 1: Si la hipótesis nula es en realidad verdadera, y no se la rechaza, se está tomando una decisión correcta. La probabilidad de que ocurra esto se representa:

¿Qué es la prueba de hipótesis para la proporción de una población?

De igual modo, gráficamente se puede representar como la figura 5. Prueba de Hipótesis para la Proporción de una Población. Supóngase que antes de una elección en cierto estado es necesario para ser elegido como candidato a gobernador contar al menos con el 80\% del voto en la sección del norte del estado.

¿Cómo saber si una hipótesis es verdadera?

Puesto que establecemos el nivel de significancia para que sea pequeño antes del análisis (por lo general, un valor de 0.05 funciona adecuadamente), cuando rechazamos la hipótesis nula, tenemos prueba estadística de que la alternativa es verdadera.

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