Publications by Nicolas Cortes, Betsy, Jonathan Pasachova y Jhonier Rangel
Diseños no Paramétricos
Diseños no paramétricos Un diseño no paramétrico de experimentos se refiere a un conjunto de técnicas y procedimientos utilizados para analizar datos experimentales que no cumplen con las suposiciones requeridas por los métodos paramétricos tradicionales, como la normalidad en la distribución de los datos o la homogeneidad de las varian...
2900 sym R (1682 sym/12 pcs)
Pruebas de Comparacióm múltiple
# Cargar los datos datos <- data.frame( Tratamiento = rep(c("Control", "Baja_sal", "Sin_sal", "Dosis_1", "Dosis_2"), each = 5), Presion = c( 180, 173, 175, 182, 181, # Control 172, 158, 167, 160, 175, # Baja sal 163, 170, 158, 162, 170, # Sin sal 158, 146, 160, 171, 155, # Dosis 1 147, 152, 143, 155, 160 # Dosi...
34 sym R (5714 sym/18 pcs) 3 img
Diseños sobre dos muestras
INFERENCIA PARA DOS POBLACIONES Primer caso: Medias y varianza iguales bajo el supuesto de normalidad x<-rnorm(25,40,3) y<-rnorm(25,40,3) par(mfrow=c(2,2)) hist(x) hist(y) plot(density(x)) plot(density(y)) ### Primer paso: Evaluar el supuesto de normalidad \[H_0: X \sim Normal\] \[H_a: X \not\sim Normal\] Recuerde que en el caso del test...
2718 sym R (3074 sym/33 pcs) 2 img
Inferencia sobre el proceso de Poisson
Cómo simular un proceso de Poisson #################### SIMULACIÓN ####### library(ggplot2) TT<-rexp(80) t<-seq(0,60,length=600) Nt<-rep(0,600) for(i in 1:600){ k=1 while (sum(TT[1:k])<t[i]) { k=k+1} Nt[i]=k } plot(t,Nt,type="l") Como estimarlo Sea \[N_{t_1}, N_{t_2}, \dots , N_{t_n}\] una realización parcial del pr...
1025 sym R (23418 sym/56 pcs) 8 img
Longitudinal models
LONGITUDINAL DATA TREES The aim of the analysis of this data, available in the object spruces of the package glmtoolbox, is to assess the effect of the ozone pollution on the tree growth. The response variable is the tree size (size). A total of 79 trees, identified by the column tree, were considered in this experiment. In a first group, 54 t...
2194 sym
Cómo estimar una cadena de Markov
CADENAS DE MARKOV Una cadena de Markov es un modelo estocástico que describe una secuencia de eventos donde la probabilidad de que ocurra un evento futuro depende únicamente del estado actual y no de los estados anteriores que condujeron a ese estado actual. Estos procesos reciben el nombre en honor al matemático ruso Andrey Markov. En una c...
3042 sym
Comparación múltiple
Pruebas de Comparación Múltiple Las pruebas de comparación múltiple se utilizan para contrastar las diferencias entre múltiples grupos. Estas pruebas ajustan los valores de significancia para reducir la tasa de error al realizar múltiples comparaciones. Tipos de Pruebas 1. Test de Bonferroni El test de Bonferroni ajusta el nivel de signi...
1499 sym
Diseños no paramétricos
Diseño Kruskal Wallis Sea \(N\) el número total de observaciones en todos los grupos y \(g\) el número de grupos. El estadístico de prueba \(H\) del test de Kruskal-Wallis está dado por: \[ H = \frac{12}{N(N+1)} \left[ \sum_{j=1}^g \frac{R_j^2}{n_j} - 3(N+1) \right] \] Donde: - \(n_j\) es el tamaño de cada grupo. - \(R_j\) es la suma de l...
514 sym R (5924 sym/54 pcs) 2 img
Modelos factoriales 2^k y 3^k
Diseños factoriales Los diseños factoriales son una técnica utilizada en experimentación y diseño experimental, particularmente en campos como la ingeniería, la estadística, la investigación científica y la optimización de procesos. Este enfoque permite investigar el efecto de múltiples variables independientes (factores) y sus inter...
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UMP
Potencia de las pruebas de bondad La función de potencia de una prueba estadística es una medida de la capacidad de la prueba para detectar un efecto o una diferencia cuando esta realmente existe en la población subyacente. Se define como la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es verdadera. DISTRIBUCIÓN...
1537 sym 15 img