TABLA DE LA DISTRIBUCION  tStudent

La tabla da áreas 1   y valores rtc ,1 , donde,  1][ cTP , y donde T tiene

distribución t-Student con r grados de libertad..

    1

  r  0.75  0.80  0.85 0.90  0.95  0.975 0.99  0.995

  1 1.000  1.376  1.963  3.078  6.314 12.706 31.821 63.657   2 0.816  1.061  1.386  1.886  2.920  4.303  6.965  9.925  3 0.765  0.978  1.250  1.638  2.353  3.182  4.541  5.841  4 0.741  0.941  1.190  1.533  2.132  2.776  3.747  4.604  5 0.727  0.920  1.156  1.476  2.015  2.571  3.365  4.032                      6 0.718  0.906  1.134  1.440  1.943  2.447  3.143  3.707   7 0.711  0.896  1.119  1.415  1.895  2.365  2.998  3.499   8 0.706  0.889  1.108  1.397  1.860  2.306  2.896  3.355   9 0.703  0.883  1.100  1.383  1.833  2.262  2.821  3.250  10 0.700  0.879  1.093  1.372  1.812  2.228  2.764  3.169                   

 11 0.697  0.876  1.088  1.363  1.796  2.201  2.718  3.106  12 0.695  0.873  1.083  1.356  1.782  2.179  2.681  3.055  13 0.694  0.870  1.079  1.350  1.771  2.160  2.650  3.012  14 0.692  0.868  1.076  1.345  1.761  2.145  2.624  2.977  15 0.691  0.866  1.074  1.341  1.753  2.131  2.602  2.947                     16 0.690  0.865  1.071  1.337  1.746  2.120  2.583  2.921  17 0.689  0.863  1.069  1.333  1.740  2.110  2.567  2.898  18 0.688  0.862  1.067  1.330  1.734  2.101  2.552  2.878  19 0.688  0.861  1.066  1.328  1.729  2.093  2.539  2.861  20 0.687  0.860  1.064  1.325  1.725  2.086  2.528  2.845                   

 21 0.686  0.859  1.063  1.323  1.721  2.080  2.518  2.831  22 0.686  0.858  1.061  1.321  1.717  2.074  2.508  2.819  23 0.685  0.858  1.060  1.319  1.714  2.069  2.500  2.807  24 0.685  0.857  1.059  1.318  1.711  2.064  2.492  2.797  25 0.684  0.856  1.058  1.316  1.708  2.060  2.485  2.787                   

 26 0.684  0.856  1.058  1.315  1.706  2.056  2.479  2.779  27 0.684  0.855  1.057  1.314  1.703  2.052  2.473  2.771 28 0.683  0.855  1.056  1.313  1.701  2.048  2.467  2.763  29 0.683  0.854  1.055  1.311  1.699  2.045  2.462  2.756  30 0.683  0.854  1.055  1.310  1.697  2.042  2.457  2.750                      40 0.681  0.851  1.050  1.303  1.684  2.021  2.423  2.704  60 0.679  0.848  1.046  1.296  1.671  2.000  2.390  2.660 120 0.677  0.845  1.041  1.289  1.658  1.980  2.358  2.617   0.674  0.842  1.036  1.282  1.645  1.960  2.326  2.576

DISTRIBUCION T STUDENTInterpolación lineal 

Cuando el valor de x es de mayor precisión que los contenidos en la tabla, el método de

calcular la probabilidad es empleando interpolación lineal.

La expresión:

nos permite calcular la probabilidad para los valores no contenidos en la tabla. Esta

expresión siempre añade un cierto error, al sustituir la función y = f(x) por la recta que pasa

por dos puntos conocidos y = r(x), por eso es conveniente que los puntos x1 y x2 estén lo

más próximos posible.

ejemplo [editar]

Calcular la probabilidad acumulada a la izquierda de 0,87 de una variable t Student de 10

grados de libertad:

el valor 0,87 no viene en la tabla, pero los valores 0,85 y 0,90 sí:

según la expresión:

sustituyendo los valores numéricos, tenemos:

operando:

esto es:

dando como resultado:

que es la solución al problema planteado:

INTERVALOS DE CONFIANZAI- Concepto de Intervalo de Confianza.

En el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.

La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1- . La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza . Generalmente se construyen intervalos con confianza 1- =95% (o significancia  =5%). Menos frecuentes son los intervalos con  =10% o =1%.

Para construir un intervalo de confianza, se puede comprobar que la distribución Normal Estándar cumple  1 :

P(-1.96 < z < 1.96) = 0.95

(lo anterior se puede comprobar con una tabla de probabilidades o un programa computacional que calcule probabilidades normales).

Luego, si una variable X tiene distribución N( , ), entonces el 95% de las veces se cumple:

Despejando   en la ecuación se tiene:

El resultado es un intervalo que incluye al   el 95% de las veces. Es decir, es un intervalo de confianza al 95% para la media  cuando la variable X es normal y   es conocido.

II- Intervalo de confianza para un promedio:

Generalmente, cuando se quiere construir un intervalo de confianza para la media poblacional  , la varianza

poblacional   es desconocida, por lo que el intervalo para   construido al final de II es muy poco práctico.

Si en el intervalo se reemplaza la desviación estándar poblacional  por la desviación estándar muestral s, el intervalo de confianza toma la forma:

La cual es una buena aproximación para el intervalo de confianza de 95% para   con   desconocido. Esta aproximación es mejor en la medida que el tamaño muestral sea grande.

Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la distribución t de Student (con n-1 grados de libertad, siendo n el tamaño de la muestra), en vez de la distribución normal (por ejemplo, para un intervalo de 95% de confianza, los límites del intervalo ya no serán construidos usando el valor 1,96).

Ejemplo:Los siguientes datos son los puntajes obtenidos para 45 personas de una escala de depresión (mayor puntaje significa mayor depresión). 2 5 6 8 8 9 9 10 11 11 11 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 16 16 16 16 16 16 16 16 17 17

18 18 18 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20

Para construir un intervalo de confianza para el puntaje promedio poblacional, asumamos que los datos tienen distribución normal, con varianza poblacional   desconocida. Como   es desconocido, lo estimamos por s=18,7. Luego, un intervalo de confianza aproximado es:

Luego, el intervalo de confianza para   es (13,2 , 15,8). Es decir, el puntaje promedio poblacional se encuentra entre 13,2 y 15,8 con una confianza 95%.

IV. Uso de Intervalos de Confianza para verificar Hipótesis.

Los intervalos de confianza permiten verificar hipótesis planteadas respecto a parámetros poblacionales.

Por ejemplo, supongamos que se plantea la hipótesis de que el promedio de peso de nacimiento de cierta población es igual a la media nacional de 3250 gramos.

Al tomar una muestra de 30 recién nacidos de la población en estudio, se obtuvo:

= 2930s= 450n= 30

Al construir un intervalo de 95% de confianza para la media poblacional, se obtiene:

Luego, el peso de nacimiento varía entre 2769 y 3091 gramos, con una confianza de 95%. Como el intervalo no incluye el valor  =3250 gramos planteado en la hipótesis, entonces esta es rechazada con confianza 95% (o un valor p menor a 0,5).

GRADOS DE LIBERTAD