San Juan Palacios Rivai FanciscoFecha de Entrega: 27-08-15Asignatura: Estadstica Y probabilidadTarea 1

Matricula: 270199

PRO 1 Y PRO 2Quizs el ms famoso ejemplo histrico de un error de muestreo es el 1936 encuesta preelectoral por la revista literaria de digerir. For its poll, the literary digest used a simple of 10 millon people selected mainly from magazine subscribers, car owners, and telephonedirectories. Por su encuesta, el compendio literario utiliza un sencillo de 10 millon personas seleccionadas principalmente de suscriptores de la revista, los propietarios de automviles, y telephonedirectories. In 1936, those how owned telephones or cars, or subscribed to magazines, were more likely to be wealthy individuals who were not happy with the democratic incumbent. En 1936, los cmo propiedad telfonos o coches, o suscrito a revistas, eran ms propensos a ser individuos ricos que no estaban contentos con el titular democrtico. Thus, it was a convenience sample that excluded (or severely under-represented) parts of population. Por lo tanto, fue una muestra de conveniencia de que excluye (o severamente subrepresentadas) partes de la poblacin. Moveover, only 2.3 millon responses were returned from the 10 millon questionnaries that were sent. Moveover, slo 2,3 millon respuestas fueron devueltos a partir de los 10 millon cuestionarios que fueron enviados. Obviously, those who felt strongly about the election were more likely to respond, and a majority of theme wanted change. Obviamente, los que se sentan fuertemente sobre las elecciones eran ms propensos a responder, y la mayora de tema queran cambio. Thus, the literary digest sample wast self-selected,in addition to being a sample of convenience.(the literary digest went bankrupt, while Gallup survived to make another blunder another day [in the 1948 Dewey- Truman contest].) As, la literaria digerir auto-seleccionados, adems de ser una muestra de conveniencia. (El compendio literario fue a la quiebra, mientras que Gallup sobrevivi hacer otra metedura de pata otro da [en el 1948 concurso Dewey- Truman].) Estabas muestra The term selection bias refers to the systematic exclusin or underrepresentation of some parts of the population of interest. El sesgo de seleccin trmino se refiere a la exclusin sistemtica o sub-representacin de algunas partes de la poblacin de inters. Selection bias, which ks inherent in selft selected and convenience samples, is the typical cause of non representative samples. El sesgo de seleccin, que es inherente a Selft - seleccionado y muestras de conveniencia, es la causa tpica de muestras no representativas. Simple random sampling and stratified sampling avoid selection bias. El muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado evitar el sesgo de seleccin. Other sampling methods that avoid selection bias do exist, and some situations they can be less costly or easier to implement. Otros mtodos de muestreo que eviten el sesgo de seleccin existen, y algunas situaciones que pueden ser menos costoso o ms fcil de implementar. But in this book we will mainly assume that the samples are simple random samples, with ocassional passing reference to stratified sampling. Pero en este libro supondremos principalmente que las muestras son muestras aleatorias simples, con referencia de pasada ocasional de muestreo estratificado.Ejercicio 1:La persona que disea el estudio del ejercicio 5 en la seccin 1.2, dirigido a determinar las ventajas didcticas de actividades de la computadora, puede hacer una de las opciones: (I) Asegurarse de que los estudiantes saben cul de las dos secciones se enseaba con actividad de computadora, para que puedan tomar decisin informada, o (II) No poner a disposicin cualquier informacin sobre el mtodo de enseanza de las dos secciones. Cul de estas dos opciones ofrece una aproximacin ms cercana al muestreo aleatorio simple? -Opcin IEjercicio 2:Un tipo de control remoto universal para sistemas de cine en casa, se fabrica en tres lugares distintos. El 20%de los mandos a distancia se fabrican en la ubicacin A, 50% en la ubicacin B y 30% en la ubicacin C. El equipo de control de calidad, quiere inspeccionar una muestra aleatoria simple de 100 mandos a distancia para ver si hay un problema informado recientemente con la funcin de men ha sido corregido. Las solicitudes del equipo de control de calidad que cada lugar enva a las instalaciones de inspeccin de control de calidad de una muestra aleatoria simple de los mandos a distancia de su reciente produccin de la siguiente manera: 20 de la ubicacin A, 50 de la B y 30 de la C.El esquema de muestreo descrito produce una muestra aleatoria simple de tamao 100 de la reciente produccin de mandos a distancia? -SiJustifica tu respuesta en la parte A, si no hay respuesta, entonces, Qu tipo de muestreo es?Ejercicio 3:Un estudiante de ingeniera civil, trabaja en su tesis, planea una encuesta para determinar la proporcin de todos los controladores actuales en su ciudad universitaria que regularmente usa el cinturn de seguridad. El joven decide entrevistar a sus compaeros de clase en las tres clases que est inscrito actualmente.Cul es la poblacin de inters? -Los compaeros de claseLos compaeros del estudiante constituyen una muestra aleatoria simple de la poblacin de inters?Qu nombre nos ha dado a la muestra que el alumno recoge? -FinitaCree usted que esta proporcin de la muestra es probable, se sobreestima o subestima la verdadera proporcin de todos los conductores que utilizan regularmente el cinturn de seguridad?Ejercicio 4:En la conferencia Magistral MacWorld Expo el 9 de enero de 2007, Steve Jobs anuncio un nuevo producto, el iPhone. Un consultor de tecnologa para una revista del consumidor quiere seleccionar 15 dispositivos del lote de 70 iPhones para inspeccionar la coordinacin funcin. Describir un mtodo para obtener una muestra aleatoria simple de 15 del montn de 70 iPhones. Utilice R para seleccionar una muestra de 15. Dar a los comandos R y la muestra ha obtenido: Ejercicio 5:Un distribuidor acaba de recibir un cargamento de 90 tubos de desage de un importante fabricante de dichos tubos. El distribuidor desea seleccionar una muestra de tamao 5 a inspeccionar cuidadosamente para detectar defectos. Describe un mtodo para obtener una muestra aleatoria simple de 5 tubos del enva de 90 tubos. Utilice R para implementar el mtodo. Dar a los comandos R y la muestra ha obtenido:

Ejercicio 6:Una agencia de servicio desea evaluar las opiniones de sus clientes sobre la calidad del servicio durante el ao pasado. Registro informticos identifican 1000 clientes en los ltimos 12 meses, y se toma una decisin para seleccionar 100 clientes a la encuesta:

Seccin 6-26-21. Cundo la mediana de una muestra es igual a la moda?-Es cuando la grfica tiene simetra6-23. Los datos siguientes son los nmeros de ciclos de prueba falla cupones de aluminio objeto de repetidas tensiones alternas en 21.000 psi, 18 ciclos por segundo.111513101540150212581315108579810208652130142111091481156718831203127010158451674101611021605706221578588512233752265191010181452189021001594202313151269126018881782152217921000182019401120910173011021578758141615601055176413301608153517811750150112389901468151217501642

Construir un tallo y hojas pantalla para estos datos. Clculo de la mediana y los cuartiles de estos datos. Tambin parece poco probable que un cupn "sobrevivir" ms all de 2000 ciclos? Justifique su respuesta.

6-25. Los siguientes datos representan el rendimiento de 90 lotes consecutivos del sustrato cermico en el que una capa de metal ha sido aplicada por el vapor de los depsitos. Construccin de un tallo y hoja pantalla para estos datos. Clculo de la mediana y los cuartiles de estos datos.94.193.290.691.488.286.195.190.092.487.386.691.286.190.489.187.384.190.195.286.194.393.286.783.095.394.197.893.186.487.694.192.196.488.286.485.084.978.389.690.393.194.696.394.791.192.490.689.188.886.485.184.093.787.790.689.488.684.182.683.184.683.685.489.787.685.189.690.090.194.397.396.894.496.198.085.486.691.787.584.285.190.595.688.384.183.782.987.386.484.5

6-27. Clculo de la muestra mediana, moda y media de los datos en el Ejercicio 6-23. Explicar cmo estas tres medidas de ubicacin describen diferentes caractersticas de los datos.

-Si bien se sabe la media es la variable que parte a la mitad los valores, es decir se muna los valores y se dividen entre el nmero de datos el resultado es 1404-La mediana, es el valor que est incluido en los datos que deja la misma cantidad de datos arriba como de abajo. 6-29. El consumo de energa neta (en miles de millones de kilowatthours) para los pases de Asia en 2003 era la siguiente (fuente: Departamento de Energa de EE.UU. sitio Web, http://www.eia.doe.gov/emeu). Construccin de un tallo y hojas diagrama de estos datos y la formulacin de observaciones sobre las caractersticas ms importantes que usted nota. Calcular la media de la muestra, desviacin estndar de la muestra, y muestra la mediana.Billions of Kilowatt-HoursAfghanistan 1.04Australia 200.66Bangladesh 16.20Burma 6.88China 1671.23Hong Kong 38.43India 519.04 Indonesia 101.80Japan 946.27Korea, North 17.43Korea, South 303.33Laos 3.30Malaysia 73.63Mongolia 2.91Nepal 2.30New Zealand 37.03Pakistan 71.54Philippines 44.48Singapore 30.89Sri Lanka 6.80Taiwan 154.34Thailand 107.34Vietnam 36.92Total 4393.8

6-31. La cizalla de 100 puntos fuertes puntos de soldadura en una aleacin de titanio . Construir un tallo y hojas diagrama de datos de la resistencia la soldadura y comentar cualquier caractersticas importantes que usted nota. Qu es el percentil 95 de fuerza?

6-33. Los Estados Unidos Asociacin de Golf pelotas de golf pruebas para garantizar que se ajusten a las reglas del golf. Las bolas son probadas para el peso, el dimetro, redondez y distancia total. La distancia total se realiza por golpear las bolas con un conductor gira por medio de un dispositivo mecnico apodado "El Hierro Byron" despus de la legendaria gran Byron Nelson, cuya rotacin la mquina se dice para emular. Siguientes son 100 las distancias (en metros) de una marca determinada de pelota de golf en la prueba de distancia.261.3258.1254.2257.7237.9255.8241.4244.3241.2254.4256.8255.3255.0259.4270.5270.7272.6274.0260.7260.6272.2251.1232.1273.0266.6273.2265.7255.1233.7253.7264.5245.5280.3248.3267.0271.5240.8250.2251.4270.6268.9263.5262.2244.8279.6272.7278.7273.4242.9276.6255.8276.1274.2267.4244.5252.0264.0237.8261.0236.0247.7273.6264.5285.3277.8261.4253.6251.8280.3268.3278.5260.0271.2254.8256.1264.5255.4266.8254.5234.3259.5274.9272.1273.3279.3279.8272.8251.6226.8240.5268.5283.7263.2257.5233.7260.2263.7252.1245.6270.5

6-35. Un grupo de entusiastas del vino sabor de un pinot noir vino de Oregon. La evaluacin fue el de grado el vino en un 0-a-100-punto escala. Los resultados. Construccin de un tallo y hojas diagrama de estos datos y la formulacin de observaciones sobre las caractersticas ms importantes que usted nota. Calcular la media de la muestra, la desviacin estndar de la muestra y la muestra la mediana. Un vino por encima de los 90 se considera realmente excepcional. Qu proporcin de los gustos de catadores consideraron este pinot noir verdaderamente excepcional?94908885909395919287918591908889919189888692928489898785918689909189959090909283

6-37. En el ejercicio 6-30, presentamos los datos de altura que se auto-comunicados por mujeres estudiantes los estudiantes de ingeniera en un curso bsico de ASU. De la misma clase, los alumnos de sexo masculino autocertificaran sus alturas de la siguiente manera. Construir una comparativa del tallo y hojas diagrama en el que se enumeran los tallos en el centro de la pantalla y, a continuacin, colocando la hembra deja a la izquierda y el hombre abandona a la derecha. Comentarios sobre las caractersticas ms importantes que se observa en la pantalla.69 67 69 70 65 68 69 70 71 69 66 67 69 75 68 67 6869 70 71 72 68 69 69 70 71 68 72 69 69 68 69 73 7073 68 69 71 67 68 65 68 68 69 70 74 71 69 70 69

-Que hay hombres que mides mayor o igual a 69 en pulgadas.Seccin 6-3

6-39. Construir una distribucin de frecuencias y el histograma de los datos de error del Ejercicio 6-23.

6-41. Construir una distribucin de frecuencias y el histograma de los datos de rendimiento en el Ejercicio 6-25.

6-43. Construir los histogramas con 8 y 16 compartimentos para los datos en el Ejercicio 6-23. Comparar los histogramas. Los dos histogramas muestran informacin similar?

No muestran la misma informacin ya que en un intervalo o barra (en el caso del histograma de 8 compartimientos) la informacin es general y no muy especfica como la de 16 compartimientos.6-45. Construir un histograma de los datos de consumo de energa en el Ejercicio 6-29.

6-47. Construir un histograma para la soldadura por puntos de resistencia al cizallamiento datos Ejercicio 6-31. Comentario sobre la forma del histograma. No transmitir la misma informacin que el tallo-y hoja pantalla. -La grafica tiene simetra ya que la mediana es igual a la media.6-49. Construir un histograma de los datos de la distancia golf en el Ejercicio 6-33. Comentario sobre la forma del histograma. No transmitir la misma informacin que el tallo y las hojas.

-Tiene sesgo a la derecha, porque la mediana es mayor que la media.6-51 Construir un histograma para la pinot noir vino datos de tarificacin en el Ejercicio 6-35. Comentario sobre la forma del histograma. No transmitir la misma informacin que el tallo y las hojas.

-Tiene sesgo a la derecha ya que la modaes mayor que mediana y esta a su vez es mayor que la media .Seccin 6-46-53. El "tiempo de encendido arranque en fro" de un motor de automvil est siendo investigado por un gasolina fabricante. Los siguientes horarios (en segundos) se obtuvieron de un vehculo de ensayo: 1,75 , 1,92 , 2,62 , 2,35 , 3,09 , 3,15 , 2,53 , 1,91 . (A) Calcular la media de la muestra, varianza de la muestra, y una desviacin estndar de la muestra. (B) Construir un diagrama de caja de los datos.

6-55. Los nueve mediciones que siga horno temperaturas registradas a lo largo de sucesivos lotes en un proceso de fabricacin de semiconductores (las unidades son ): 953, 950, 948, 955, 951, 949 , 957, 954, 955. (A) Calcular la media de la muestra, varianza de la muestra, y la desviacin estndar. (B) encontrar la mediana. Cunto podra la mayor medicin de la temperatura aumenta sin cambiar el valor de la mediana? (C) Construir un diagrama de caja de los datos.

6-57. 6-19 El ejercicio de las temperaturas de los anillos O ( F) para cada prueba disparos o lanzamiento efectivo del motor cohete lanzadera espacial. En este ejercicio se le ha pedido que busque la media de ejemplo y una desviacin estndar de la muestra de la temperatura. (A) Hallar la media y la superior e inferior de temperatura cuartiles. (B) dejar de lado la observacin ms pequea (31f) y recalcular las cantidades en la parte (a). Comentario sobre los resultados.6-59. Reconsiderar los datos de consumo de energa en el Ejercicio 6-29. Construir un diagrama de caja de los datos y escribir una interpretacin de la parcela. Cmo funciona el diagrama de caja en comparacin con el valor de interpretacin original de tallo y hoja de diagrama?6-61. Reconsiderar la soldadura automatizado de la resistencia en el Ejercicio 6-31. Las naciones unidas Construir de diversa ndole de caja de los datos y escribir una interpretacin de la parcela. Cmo preside el de diversa ndole de caja en comparacin con el valor original de los guanches de tallo y hoja de diversa ndole?6-63. Utilizar los datos de alturas de mujeres y hombres estudiantes de ingeniera de 6-30 y 6-37 comparativo para construir diagramas de caja. Escribir una interpretacin de la informacin que se puede ver en estos terrenos.6-65. Un artculo publicado en la revista Nature Genetics [ "El tratamiento especfico de los cambios en la expresin gnica in Vivo discriminar en respuesta a las drogas en las clulas de la leucemia humana" (2003, Vol. 34 (1), pgs. 85- 90)] expresin de los genes estudiados en funcin de los tratamientos de la leucemia. Un grupo recibi una dosis alta del frmaco y el grupo de control sin tratamiento. Datos de Expresin (medidas de actividad gentica) de un gen se muestran en la tabla siguiente. Construir un diagrama de caja para cada grupo de pacientes. Escribir una interpretacin para comparar la informacin de estos terrenos.Gene ExpressionHigh Dose Control Control Control16.1 297.1 820.1 166.5134.9 491.8 82.5 2258.452.7 1332.9 713.9 497.514.4 1172 785.6 263.4124.3 1482.7 114 252.399 335.4 31.9 351.424.3 528.9 86.3 678.916.3 24.1 646.6 3010.215.2 545.2 169.9 67.147.7 92.9 20.2 318.212.9 337.1 280.2 2476.472.7 102.3 194.2 181.4126.7 255.1 408.4 2081.546.4 100.5 155.5 424.360.3 159.9 864.6 188.123.5 168 355.4 56343.6 95.2 634 149.179.4 132.5 2029.9 2122.938 442.6 362.1 1295.958.2 15.826.5 175.625.1 131.1

Media ArmnicaLamedia armnica(H) de un conjunto de elementos no nulos (X1, X2,,XN) es el recproco de la suma de los recprocos (donde 1/Xies el recproco de Xi)) multiplicado por el nmero de elementos del conjunto (N).

La media armnica es la recproca de lamedia aritmtica. Loselementosdel conjunto deben ser necesariamenteno nulos. Esta media es poco sensible a los valores grandes, pero muy sensible a los valores prximos a cero, ya que los recprocos 1/Xison muy altos.Lamedia armnicano tiene un uso muy extenso en el mundo cientfico. Suele utilizarse principalmente para calcular la media de velocidades, tiempos o en electrnica.

Media GeomtricaLamedia geomtrica(MG) de un conjunto de nmeros estrictamente positivos (X1, X2,,XN) es la raz N-sima del producto de losNelementos.

Todos los elementos del conjunto tienen que ser mayores que cero. Si algn elemento fuese cero (Xi=0), entonces la MG sera 0 aunque todos los dems valores estuviesen alejados del cero.

Lamedia geomtricaes til para calcular medias de porcentajes, tantos por uno, puntuaciones o ndices. Tiene la ventaja de que no es tan sensible como lamediaa los valores extremos.Bibliografia: http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un1/cont_126_26.html