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Análisis de Varianza: Diseño de Experimentos de un Factor, Ejercicios de Estadística Inferencial

Instituto Tecnológico de Piedras NegrasEstadística Inferencial

Ejercicios paracitos unidad 4 estadística inferencial 2

Tipo: Ejercicios

2020/2021
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Subido el 28/01/2021

lupita-rodriguez-garza
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Juanita Guadalupe Rodriguez Garza
Tecnológico Nacional de México.
Instituto Tecnológico de Piedras Negras.
Ingeniería en Gestión Empresarial.
Estadística Inferencial II.
Laura Lorena Ballesteros Medina.
Tema 4.
Examen
Juanita Guadalupe Rodríguez Garza.
16430254.
Semestre Sep-Feb Piedras Negras, 12 Diciembre 2020
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¡Descarga Análisis de Varianza: Diseño de Experimentos de un Factor y más Ejercicios en PDF de Estadística Inferencial solo en Docsity!

Tecnológico Nacional de México.

Instituto Tecnológico de Piedras Negras.

Ingeniería en Gestión Empresarial.

Estadística Inferencial II.

Laura Lorena Ballesteros Medina.

Tema 4.

Examen

Juanita Guadalupe Rodríguez Garza.

Semestre Sep-Feb Piedras Negras, 12 Diciembre 2020

EVALUACION TEMA 4 DISEÑO DE EXPERIMENTOS DE UN FACTOR.

  1. A continuación, se enumeran los pesos (en gramos) de una muestra de dulces M&M, clasificados según su color. Utilice un paquete de software estadístico para determinar si hay alguna diferencia entre los pesos medios de los dulces de colores distintos. Emplee un nivel de significancia de 0.05. Analice utilizando las tres etapas vistas en clase, saque conclusiones. R: Hipótesis nula (Ho)= Todas las medias son iguales Hipótesis alterna (H1) ≠ Por lo menos una media es diferente

Análisis de Varianza

Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p

Color de M&M 5 0.03478 0.006956 3.86 0.

Error 58 0.10439 0.

Total 63 0.

Dado el análisis de varianza anterior, podemos observar que obtuvimos un valor p de 0.004, lo cual quiere decir que rechazamos la Ho, porque el valor p es menor que el valor de significancia 0.05.

Debido a que la Ho, fue rechazada proseguiremos a obtener la prueba de comparación de

medias: ICs simultáneos de 95% de ICs individuales de 95% de

  • 2 - Tu k ey
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  • 6 - 5-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.
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    • -0.
      • -0.100 -0.075 -0.050 -0.025 0.000 0.025 0.

ICs simultáneos de 95% de Dunn ett

    1. 12 -0.09 -0.06 -0.03 0. Conclusión: Dado la grafica anterior nos mostro el ANOVA que nuestro mejor tratamiento es el 1 ya que cuenta con mayor peso en los dulces de chocolate M&M de color rojo, pero de acuerdo a la prueba de comparación de medias de Fisher, Tukey y Dunnett nos dice que no solamente el tratamiento 1 es el mejor debido al peso, sino que también el tratamiento 3 de color amarillo. Por cual tendremos que estandarizar el peso del tratamiento 1 que es el que cuenta con mayor peso, pero también considerar el tratamiento 3 ya que tiene un peso superior de acuerdo a las pruebas de comparación de medias.
  1. Usted emplea un filtro para bloquear el correo no deseado en su bandeja de entrada. Registra el número de mensajes bloqueados por día de la semana y utiliza un software estadístico para efectuar el análisis. Los resultados son los siguientes: Aplique un nivel de significancia de 0.05 para comprobar si esta evidencia sugiere que hay diferencias entre las medias de los distintos días de la semana. R: Hipótesis nula (Ho)= Todas las medias son iguales Hipótesis alterna (H1) ≠ Por lo menos una media es diferente Dado el análisis de varianza anterior, se muestra que hay un valor p de 0.000, lo cual quiere decir que la Ho se rechaza porque es menor al nivel de significancia 0.05.