Principales clases de problemas de estadística de segundo nivel

1. Problemas sobre una variable de una población.

Los datos indicados son los habituales, pero pueden ser otros.

Aplicación de la distribución normal. Datos: m, s, x.

Distribución de muestras. Datos: m, s, N, n.

Determinación del intervalo de confianza sobre la media en caso de muestra grande. Datos: , P, s, n.

Determinación del intervalo de confianza sobre la media en caso de muestra pequeña. Datos: , P, s, n.

Determinación del intervalo de confianza sobre la desviación típica en caso de muestra grande. Datos: s, P, n.

Determinación del intervalo de confianza sobre la desviación típica en caso de muestra pequeña. Datos: s, P, n.

Determinación del intervalo de confianza sobre la proporción. Datos: w, P, n.

Determinación de la probabilidad de error de rechazar una hipótesis nula verdadera. Datos: m, , s, n.

Determinación de la probabilidad de error de aceptar una hipótesis nula falsa. Datos: m, , s, n.

Prueba de hipótesis sobre la media en caso de muestra grande. Datos: a₁, , m, s, n.

Prueba de hipótesis sobre la media en caso de muestra pequeña. Datos: a₁, , m, s, n.

Prueba de hipótesis sobre la desviación típica en caso de muestra grande. Datos: a₁, s, s, n.

Prueba de hipótesis sobre la desviación típica en caso de muestra pequeña. Datos: a₁, s, s, n.

Determinación de la probabilidad de extremo. Datos: , m, s, n.

Determinación del tamaño de la muestra. Datos: e, s₁, n₁, P.

2. Problemas sobre una variable de más de una población.

Comparación de 2 poblaciones no aparejadas en caso de muestras grandes (ampliable a medias y a desviaciones típicas). Datos: a₁, s₁, s₂, n₂, , .

Comparación de 2 poblaciones no aparejadas en caso de muestras pequeñas (ampliable a medias y a desviaciones típicas). Datos: a₁, s₁, s₂, n₂, , .

Comparación de 2 poblaciones aparejadas en caso de muestras grandes. Datos: P, n pares .

Comparación de 2 poblaciones aparejadas en caso de muestras pequeñas. Datos: P, n pares .

Comparación de 3 o más poblaciones en caso de diseño completamente aleatorio. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Determinación del intervalo de confianza sobre la media con 3 o más poblaciones y en caso de diseño completamente aleatorio. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Determinación del intervalo de confianza sobre la diferencia entre 2 medias con 3 o más poblaciones y en caso de diseño completamente aleatorio. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Comparación de 3 o más poblaciones en caso de diseño aleatorio en bloques. Datos: P, n tríos .

Determinación del intervalo de confianza sobre la media de una población con 3 o más poblaciones y en caso de diseño aleatorio en bloques. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Determinación del intervalo de confianza sobre la media de un bloque con 3 o más poblaciones y en caso de diseño aleatorio en bloques. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Determinación del intervalo de confianza sobre la diferencia entre 2 medias de poblaciones con 3 o más poblaciones y en caso de diseño aleatorio en bloques. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Determinación del intervalo de confianza sobre la diferencia entre 2 medias de bloques con 3 o más poblaciones y en caso de diseño aleatorio en bloques. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

Comparación múltiple de 3 o más poblaciones en caso de diseño completamente aleatorio. Datos: P, n₁ números x_i1, n₂ números x_i2, n₃ números x_i3.

3. Problemas sobre 2 variables de una población.

Determinación de la recta de regresión. Datos: n pares .

Determinación de los intervalos de confianza de los coeficientes de la recta de regresión. Datos: P, n pares .

Determinación del coeficiente de correlación. Datos: n pares .

Prueba de hipótesis sobre el coeficiente de correlación. Datos: a₁, n pares .

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