Ensayo
Prueba de hipótesis: pesca desembarcada de los estados sin litoral en México
- Grado
- Estadística
- Institución
- Universidad Autonoma De Baja California Sur
Prueba de hipótesis: pesca desembarcada de los estados sin litoral en México
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“Prueba de hipótesis: pesca desembarcada delos estados sin litoral en México”
Economía 3°A
Resumen: “Estadística es el arte de tomar decisiones sobre la población de un
proceso basado en el análisis de la información contenida en una muestra extraída
de dicha población”, según Douglas Montgomery, en su libro “Introducción al control
estadístico de la calidad”. Una prueba de hipótesis es una regla que especifica si se
puede aceptar o rechazar una afirmación acerca de datos (pesca desembarcada)
dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. El objetivo de
la prueba de hipótesis que se muestra en este proyecto, es analizar si la condición
resulta ser compatible con lo que se observa en la muestra de la pesca
desembarcada tanto en volumen como en valor de los años 2000 hasta el 2014 de
los estados sin litoral es decir los estados que no tienen salida al mar que en este
caso son México (estado que se tomó de base), Aguascalientes, Coahuila,
Chihuahua, Durango, Guanajuato, Hidalgo, Morelos, Nuevo León, Puebla, Querétaro,
San Luis Potosí, Tlaxcala y Zacatecas. Es decir, se quiere demostrar si la hipótesis
acepta o rechaza, y si existe diferencias estadísticamente entre dos muestras. Esto
se llega a conocer al llevar a cabo un procedimiento estadístico, con la teoría de la
probabilidad y la evidencia muestral, con ello utilizamos prueba de hipótesis de
diferencias de medias y diferencias de proporciones, en el cual para el procedimiento
realizamos distintas fórmulas y pasos, como la media, varianza, desviación estándar,
porcentajes, estimador, cota de error, intervalo de confianza y estadística de prueba,
esto para poder llegar a tener conclusiones sobre el objetivo. En el proyecto se
muestra la metodología en el cual se explica el concepto de cada instrumento que
usamos junto a su fórmula, también mostramos los resultados que obtuvimos de la
diferencias de medias y diferencias de proporciones, luego las conclusiones en
donde se puede ver un análisis e interpretación de los resultados dados y por último
para dudas de la persona que está consultando el proyecto está la bibliografía en
donde podrá ver de qué páginas se obtuvo la información y datos para realizar este
trabajo.
Metodología:
Media: La media de un conjunto de números, algunas ocasiones simplemente
llamada el promedio, es la suma de los datos dividida entre el número total de datos.
n
∑ Xi
1
X=
N
Varianza: La varianza es una medida de dispersión que representa la variabilidad de
una serie de datos respecto a su media.
1
, n
∑ ( X 1−X )2
1
N
Desviación estándar: La desviación estándar es un índice numérico de la dispersión
de un conjunto de datos (o población).
S= √ S2
Porcentaje: Concretamente, un porcentaje es una fracción pero cuyo denominador es
siempre 100.
Estimador: es un estadístico (una función de la muestra) utilizado para estimar un
parámetro desconocido de la población.
X 1 −X 2
Cota de error: una cota de error de un número aproximado es cualquier número no
menor que el error de dicho número.
S 21 S 22
C . E=2
√ +
n1 n2
Intervalo de confianza: permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los
cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada
probabilidad). Ayudan a determinar cuál es el valor de un parámetro en lugar de
determinar cuál no es.
2 2
S1 S 2
I . C= +
√
n1 n2
Estadístico de prueba: Un estadístico de prueba mide el grado de concordancia entre
una muestra de datos y la hipótesis nula.
( X ¿ ¿ 1− X 2)−D0
Zc= ¿
2 2
S S
√ +
1
n1 n2
2
Hipótesis nula (H0): La hipótesis nula indica que un parámetro de población (tal como
la media, la desviación estándar, etc.) es igual a un valor hipotético. La hipótesis nula
suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento
especializado.
H0: X 1 =X 2
Hipótesis alternativa (H1): La hipótesis alternativa indica que un parámetro de
población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la
2
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