I have always thirsted for knowledge, I have always been full of questions.Hermann Hesse

ndice General

Resumen.3Simbologa......4ndice de Ecuaciones...5ndice de Figuras...5Introduccin....6Determinacin del tipo de distribucin de un conjunto de datos...7Introduccin7Estadstica no Paramtrica..8Pruebas no Paramtricas.8Prueba de Hiptesis11Introduccin11Hiptesis Nula12Hiptesis Alternativa..13Tipos de Error.13Pruebas no Paramtricas.15Prueba de Anderson-Darling..16Prueba de Chi-Cuadrado o Ji-Cuadrado.18Prueba de Kolmogorov-Smirnov29Conclusiones...35Recomendaciones...36Bibliografa.37Anexo.38

Resumen

La Estadstica es una ciencia que utiliza mtodos cientficos en la toma, organizacin, recopilacin, presentacin y anlisis de datos, tanto para la deduccin de conclusiones, como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales anlisis.Esta se divide en estadstica descriptiva e inferencial, en donde la inferencia a su vez se divide en paramtrica y no paramtricas.

Cada una de las pruebas que utilizamos para determinar la distribucin de datos son: la Prueba de Anderson-Darling, la cual que se utiliza para ajustar datos. La Prueba de Chi-Cuadrado, se utiliza para el anlisis de varias variables. Prueba de Kolmogorov-Smirvov (K-S), la cual tambin es utilizada para ajustar los datos o muestras obtenidos.

Simbologa

Nivel de SignificanciaGrado de LibertadpValor pFoFrecuencia ObservadaFeFrecuencia EsperadaH0Hiptesis NulaH1Hiptesis Alternativa

ndice de Ecuaciones

Ecuacin # 1: Frmula de Anderson-Darling1Ecuacin # 2 Frmula de Chi-Cuadrado o Ji-Cuadrado (X2)1Ecuacin # 3: Frmula de Kolmogorov-Smirnov1

ndice de Figuras

Figura # 1: Ejemplo de Pruebas no Paramtricas1Figura # 2: Proceso de Determinacin del Tipo de Distribucin de un Conjunto de Datos1Figura # 3: Definicin de Hiptesis1Figura # 4: Definicin de Prueba de Hiptesis1Figura # 5: Pasos para una Prueba de Hiptesis1Figura # 6: Definicin de una Hiptesis Nula1Figura # 7: Definicin de una Hiptesis Alternativa1Figura # 8: Definicin de Error Tipo I1Figura # 9: Definicin de Error Tipo II1Figura # 10: Distribuciones Simtricas1Figura # 11: Estadsticos de pruebas y valores crticos para la prueba de Anderson-Darling1Figura # 12: Aplicaciones de la Prueba de Chi-Cuadrado o Ji-Cuadrado (X2)1

Introduccin

La estadstica no paramtrica es una rama de la estadstica que estudia las diferentes pruebas y modelos estadsticos que no se ajustan a un criterio establecido o a un parmetro especifico. Estos mtodos se utilizan ms que nada, cuando los datos no se pueden ajustar a una distribucin conocida.

Dentro del campo de la simulacin estas pruebas son de vital importancia pues sus tendencia aleatoria provee gran cantidad de informacin con la cual se pueden crear modelos de simulacin para todo tipo de escenarios, buscar si es factible su realizacin y aplicarlos en la realidad para resolver problemas, enfrentar situaciones y preparar a las personas para que tengan una idea y puedan tomar decisiones de forma eficiente y efectiva.

determinacin del tipo de distribucin de unConjunto de datos

INTRODUCCINLa Estadstica es una ciencia que utiliza mtodos cientficos en la toma, organizacin, recopilacin, presentacin y anlisis de datos, tanto para la deduccin de conclusiones, como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales anlisis. Es un conjunto de mtodos para planear estudios y experimentos, obtener datos y luego organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en los datos .El trmino Estadstica se utiliza para denotar los mismos datos o nmeros que se derivan de ellos. La Estadstica se divide en dos reas:Estadstica Descriptiva: Se dedica a organizar, describir, analizar y presentar datos de manera informativa sin sacar condiciones o inferencias de un grupo mayor. Estadstica Inferencial: Utiliza mtodos para estimar las propiedades de una poblacin basndose en muestras.La Estadstica Inferencial es la rama de la estadstica que estudia el comportamiento y propiedades de las muestras y la posibilidad, y limites, de la generalizacin de los resultados obtenidos a partir de aquellas a las poblaciones que representan. Dentro de la estadstica Inferencial se realizan estudios basados en probabilidad para someter a prueba las diferentes muestras de poblaciones. La Estadstica Inferencial se divide en dos subcategoras:Estadstica Paramtrica: Realizan anlisis o estudios de muestras aleatorias extradas de una poblacin en la cual sus datos estn distribuidos normalmente y contienen parmetros mediables.Estadstica no Paramtrica: Se encarga del anlisis y estudio de pruebas y modelos estadsticos en los cuales su distribucin no se ajusta a ningn criterio paramtrico.

ESTADISTICA NO PARAMETRICALa Estadstica no Paramtrica es una subcategora de la estadstica inferencial que se encarga del anlisis y estudio de datos que no se ajustan a ningn criterio paramtrico. Las tcnicas o mtodos no paramtricos trabajan bajo supuestos generales en base a la distribucin que siguen los datos sin utilizar el supuesto de normalidad de una muestra o poblacin.

Ventajas de la estadstica no paramtricaDesventajas de la estadstica no paramtricaCon n pequea (n