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    Evaluacion de Laboratorio Análisis Ii

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    Título original

    EVALUACION DE LABORATORIO ANÁLISIS II(1)

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    de 16

    Asignatura

    Analisis cuantitativo 2

    Linceciada

    EDA MARTINES

    Alumno

    CRISTHIAN ALEXANDER HERNANDEZ


    Use la prueba de signos para ver si hay una diferencia entre el número de días reque
    antes y después de una nueva política de cobro implementada en ELEKTRA . U

    Días requeridos para saldar una cuenta


    por cobrar
    Cliente Antes Después
    A 33 35 +
    B 36 29 -
    C 41 38 -
    D 32 34 +
    E 39 37 -
    F 47 47 0
    G 34 36 +
    H 29 32 +
    I 32 30 -
    J 34 34 0
    K 40 41 +
    L 42 38 -
    M 33 37 +
    N 36 35 -
    Ñ 29 28 -

    𝜎_(𝜌̄)= √((𝑃𝐻₀
    error estandar ∗𝑄𝐻₀)/𝑛)

    estandarizado Z ((𝑝 ̅−𝑃𝐻₀))/𝜎_(𝜌̄)
    a entre el número de días requeridos para saldar una cuenta por cobrar
    o implementada en ELEKTRA . Use el nivel de significancia de 10%.

    Total (+) 6
    Total (-) 7
    Total (n) 13

    p̄ = 0.46 H₀: PH₀= 0.5 QH₀=


    ǭ= 0.54
    H₁: PH₀< 0.5

    Error Estandar 0.13867505

    Estandarizado Z -0.2884441

    Z Critico 1.28
    0.5
    TIENDA LA CAMPANA Tiene 3 Jornadas laborales; el gerente observa las ventas individ
    las diferentes

    EMPLEADO I JORNADA
    1 82
    2 100
    3 90
    2 100
    5 95

    Se Pide:

    a).- Realizar El Analisis de Varianza


    b).- Establecer las Hipotesis Correspondientes
    c).- Graficar y Conclusion

    Análisis de varianza de un factor

    RESUMEN
    Grupos Cuenta
    I JORNADA 5
    II JORNADA 5
    III JORNADA 5

    ANÁLISIS DE VARIANZA
    Origen de las variaciones Suma de cuadrados
    Entre grupos 185.733333333333
    Dentro de los grupos 1401.2

    Total 1586.93333333333
    e observa las ventas individuales de cinco empleados durante estas jornadas laborales y quiere ver el rendimiento obtenido; pruebe con u
    las diferentes jornadas provocan un cambio en las ventas de estos cinco Empleados.

    II JORNADA III JORNADA


    96 70
    77 88
    80 100
    98 100
    75 100

    RESUMEN
    Suma Promedio Varianza
    467 93.4 57.8
    426 85.2 119.7
    458 91.6 172.8

    ANZA Prueba
    Grados de libertad Promedio de los cuadrados F Probabilidad
    2 92.8666666666667 0.7953183 0.473858501433672
    12 116.766666666667

    14

    A. A. A. R.

    0.1
    0 2.81

    0.80
    miento obtenido; pruebe con un nivel de significancia del 10% si

    Limite
    Valor crítico para F
    2.80679560573242
    Si tomamos que la deserción de los estudiantes es de 4%, no sería satisfactorio si resulta de
    menor la deserción. Podemos tomar una muestra de 100 alumnos y determinar y determin
    deserción promedio es de 4.08%. Si conocemos la desviación estándar de la población es de
    evidencia de muestra nos indica que la deserción de toda la población es la adecuada?
    Supongamos que la deserción es de 4% y la desviación estándar de 0.4%, ¿Qué tan probabl
    media que obtengamos se de 4.08% o mas a partir de la población. Lo que se quiere decir e
    probabilidad de obtener una media de la muestra que difiera de 4% en 0.08% ( 4.08 – 4) o m
    Con el análisis que realizaremos, calcularemos la probabilidad de que una muestra aleatoria
    media de 4.08%, sea seleccionada de una población con una media de 4.08%, sea seleccion
    población con una 𝜇 = 4 y una 𝜎 = 0.4%. Esta probabilidad indicara que tan razonable es con
    una muestra como esta, si la media de la población es realmente 4%.
    Si la media poblacional hipotética de deserción es 4% ¿Cuál es la probabilidad de obtener u
    muestra de 4.08% que difiera de 4% en 0.8%. Para esto se requiere calcular el error estánda
    a partir de la desviación estándar de la población.

    DATOS
    𝜇 4 A.R
    x 4.08
    σ 0.4
    n 0.04

    -2 4
    ería satisfactorio si resulta demasiada o
    mnos y determinar y determinar la
    estándar de la población es de0.4%. ¿Esta
    oblación es la adecuada?
    ar de 0.4%, ¿Qué tan probable es que la
    ción. Lo que se quiere decir es ¿Cuál es la
    de 4% en 0.08% ( 4.08 – 4) o mas
    de que una muestra aleatoria con una
    media de 4.08%, sea seleccionada de una
    cara que tan razonable es considerar que
    nte 4%.
    la probabilidad de obtener una media de
    uiere calcular el error estándar de la media

    A.R

    4.080 2
    0.9944
    2 Z 1
    = 0.4972 = ∓ 2.77

    ∓ 2.77

    R//Si solo fuera de 1


    ésta sería de 0.0056
    -0.9944 = 0.0056
    2
    = 0.0028

    99.44%

    0 ∓ 2.77

    R//Si solo fuera de 1 cola


    ésta sería de 0.0056
    Datos
    σ 5 0.7143
    n 49
    X 26.8
    𝜇 28 LCS=μ+Z(σ_X ̅ ) 29.4286
    Z 2
    LCI=μ-Z(σ_X ̅ ) 26.5714

    26.571 26.8 29.429

    28

    R// si ya que esta bajo los


    limites.

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