INTRODUCCIÓN

En las pruebas de bondad de ajuste proveen una guía útil para calcular la sustentabilidad de un modelo potencial para el suministro de datos, sin embargo, no existe una sola distribución en aplicaciones reales de las que no deberá ser esclavo para el veredicto de tales pruebas especialmente hay que entender el efecto del tamaño de la muestra. Si muy pocos datos están disponible, entonces una prueba de bondad de ajuste puede rechazar a todas las pruebas candidato, por eso, fallar en rechazar una distribución candidato deberá ser tomada como una sola pieza de evidencia a favor de esta elección, mientras que rechazar un modelo de suministro de datos es únicamente una pieza.

En la práctica las frecuencias esperadas se calculan de acuerdo a la hipótesis nula. Si bajo esta hipótesis el valor calculado de x2, es mayor que algún valor crítico se deduce que las frecuencias observadas difieren significativamente de las esperadas y se rechaza la hipótesis nula al nivel de significancia correspondiente, en caso contrario no se rechaza.

Debe advertirse que en aquellas circunstancias en que x2este próxima a cero debe mirarse con cierto recelo, puesto que es raro que las frecuencias observadas concuerden demasiado bien con las esperadas. Para examinar tales situaciones se puede determinar si el valor calculado de x2 es menor que x2.

Les presentaremos un ejemplo real del instituto, un problema en el estacionamiento de los alumnos con el que relacionamos este tema de estadística que a continuación le daremos seguimiento hasta llegar a un resultado favorable.