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48 relaciones: Análisis de datos, Análisis de la varianza, Bondad de ajuste, Coeficiente de contingencia, Coeficiente phi, Contraste de hipótesis, Desviación típica, Distribución exponencial, Distribución F, Distribución gamma, Distribución muestral, Distribución normal, Distribución normal multivariada, Distribución t de Student, Esperanza (matemática), Estadística, Estadística inferencial, Friedrich Robert Helmert, Función cuantil, Función de densidad de probabilidad, Función de distribución, Función gamma, Función gamma incompleta, Función generadora de momentos, Grado de libertad (estadística), Independencia (probabilidad), Intervalo de confianza, Χ, Jean-Paul Benzécri, Karl Pearson, Lema de Neyman-Pearson, Matriz de covarianza, Prueba binomial, Prueba de Friedman, Prueba de Mantel–Cox, Prueba de Wald, Prueba exacta de Fisher, Prueba χ², Prueba χ² de Pearson, R (lenguaje de programación), Regresión lineal, Significación estadística, Tabla de contingencia, Teoría de la probabilidad, Teorema del límite central, Valor p, Variable aleatoria, Varianza.
Análisis de datos
El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones.
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Análisis de la varianza
En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA por sus sigloides en inglés, ANalysis Of VAriance) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.
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Bondad de ajuste
La bondad de ajuste de un modelo estadístico describe lo bien que se ajusta un conjunto de observaciones.
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Coeficiente de contingencia
El coeficiente de contingencia C (de Karl Pearson) es una medida de relación estadística.
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Coeficiente phi
En estadística, el coeficiente phi φ o rφ, también llamado coeficiente de correlación de Mathews es una medida de la asociación entre dos variables binarias.
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Contraste de hipótesis
Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
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Desviación típica
En estadística, la desviación típica (también conocida como desviación estándar y desvío típico y representada de manera abreviada por la letra griega minúscula sigma σ o la letra latina s, así como por las siglas SD (de standard deviation, en algunos textos traducidos del inglés) es una medida que se utiliza para cuantificar la variación o la dispersión de un conjunto de datos numéricos. Una desviación estándar baja indica que la mayor parte de los datos de una muestra tienden a estar agrupados cerca de su media (también denominada el valor esperado), mientras que una desviación estándar alta indica que los datos se extienden sobre un rango de valores más amplio.
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Distribución exponencial
Sin descripción.
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Distribución F
Sin descripción.
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Distribución gamma
En teoría de probabilidad y Estadística, la distribución gama es una distribución con dos parámetros que pertenece a las distribuciones de probabilidad continuas.
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Distribución muestral
En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población.
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Distribución normal
En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss, distribución gaussiana, distribución de Laplace-Gauss o normalidad estadística a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en estadística y en la teoría de probabilidades.
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Distribución normal multivariada
En probabilidad y estadística, una distribución normal multivariante, también llamada distribución gaussiana multivariante, es una generalización de la distribución normal unidimensional a dimensiones superiores.
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Distribución t de Student
En probabilidad y estadística, la distribución t (de Student) es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño y la desviación estándar poblacional es desconocida.
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Esperanza (matemática)
En matemática, concretamente en la rama de estadística, la esperanza (denominada asimismo valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria X, es el número \mathbb o \text que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.
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Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
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Estadística inferencial
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta.
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Friedrich Robert Helmert
Friedrich Robert Helmert (31 de julio de 1843-15 de junio de 1917) fue un geodesta y matemático alemán.
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Función cuantil
En probabilidad y estadística, la función cuantil, asociada con la función de distribución de una variable aleatoria, indica el valor de la variable aleatoria para el cual la probabilidad de que esa variable aleatoria sea menor o igual a dicho valor sea la probabilidad dada.
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Función de densidad de probabilidad
En la teoría de la probabilidad, la función de densidad de probabilidad, función de densidad, o simplemente densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
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Función de distribución
En la teoría de la probabilidad y en estadística, la función de distribución acumulada (FDA, designada también a veces simplemente como función de distribución o FD) o función de probabilidad acumulada asociada a una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real x que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x.Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la FDA sería la función con la recta real como dominio, con imagen del área hasta aquí de la función f, siendo aquí el valor x para la variable aleatoria real X.La FDA asocia a cada valor x, la probabilidad del ''evento'': «la variable X toma valores menores o iguales a x».
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Función gamma
En matemáticas, la función gamma (denotada como \Gamma(z), donde \Gamma es la letra griega gamma en mayúscula), es una aplicación que extiende el concepto de factorial a los números reales y complejos.
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Función gamma incompleta
En matemática, la función gamma se define como una integral definida.
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Función generadora de momentos
En probabilidad y estadística, la función generadora de momentos o función generatriz de momentos de una variable aleatoria X es siempre que esta esperanza exista.
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Grado de libertad (estadística)
En estadística, grados de libertad, expresión introducida por Ronald Fisher, dice que, de un conjunto de observaciones, los grados de libertad están dados por el número de valores que pueden ser asignados de forma arbitraria, antes de que el resto de las variables tomen un valor automáticamente, producto de establecerse las que son libres; esto, con el fin de compensar e igualar un resultado el cual se ha conocido previamente.
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Independencia (probabilidad)
En teoría de probabilidades, se dice que dos sucesos aleatorios son independientes entre sí cuando la probabilidad de cada uno de ellos no está influida porque el otro suceso ocurra o no, es decir, cuando ambos sucesos no están relacionados.
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Intervalo de confianza
En estadística, se llama intervalo de confianza a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido respecto de un parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza.
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Χ
Ji (en mayúscula Χ, en minúscula χ; llamada) es la vigésima segunda letra del alfabeto griego.
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Jean-Paul Benzécri
Jean-Paul Benzécri (Orán, 28 de febrero de 1932-Villampuy, 24 de noviembre de 2019) fue un matemático y estadístico francés.
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Karl Pearson
Karl Pearson (Londres, 27 de marzo de 1857-ib., 27 de abril de 1936) fue un prominente científico, matemático y pensador socialista británico, que estableció la disciplina de la estadística matemática.
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Lema de Neyman-Pearson
En estadística, el lema fundamental de Neyman-Pearson es un resultado que describe el criterio óptimo para distinguir dos hipótesis simples H_0:\theta.
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Matriz de covarianza
En estadística y teoría de la probabilidad, la matriz de covarianza es una matriz cuadrada que contiene la covarianza entre los elementos de un vector.
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Prueba binomial
En estadística, la prueba binomial o test binomial es una prueba de hipótesis exacta de la significación estadística de las desviaciones observadas en ensayos que solo pueden resultar en dos categorías, respecto de una distribución binomial esperada.
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Prueba de Friedman
En estadística la prueba de Friedman es una prueba no paramétrica desarrollado por el economista Milton Friedman.
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Prueba de Mantel–Cox
En análisis de la supervivencia, la prueba de Mantel-Cox (conocida a veces como la prueba logrank) es una técnica estadística para contrastar las funciones de supervivencia de dos poblaciones.
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Prueba de Wald
La prueba de Wald es una prueba estadística paramétrica nombrada así en honor del estadístico Abraham Wald.
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Prueba exacta de Fisher
La prueba exacta de Fisher es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia.
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Prueba χ²
En estadística y estadística aplicada se denomina prueba χ² (pronunciado como «ji al cuadrado» y a veces como «chi al cuadrado») a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución χ² si la hipótesis nula es cierta.
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Prueba χ² de Pearson
La prueba χ² de Pearson se considera una prueba no paramétrica que mide la discrepancia entre una distribución observada y otra teórica (bondad de ajuste), indicando en qué medida las diferencias existentes entre ambas, de haberlas, se deben al azar en el contraste de hipótesis.
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R (lenguaje de programación)
R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.
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Regresión lineal
En estadística, la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, m variables independientes X_i con m\in\mathbb^+ y un término aleatorio \varepsilon.
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Significación estadística
En estadística, un resultado o efecto es estadísticamente significativo cuando es improbable que haya sido debido al azar.
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Tabla de contingencia
En estadística las tablas de contingencia se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales).
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Teoría de la probabilidad
La teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios y estocásticos.
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Teorema del límite central
El teorema central del límite o teorema del límite central indica que, en condiciones muy generales, si S_n es la suma de n variables aleatorias independientes, con media y varianza finitas, entonces la función de distribución de S_n «se aproxima bien» a una distribución normal (también llamada distribución gaussiana, curva de Gauss o campana de Gauss).
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Valor p
En estadística general y contrastes de hipótesis, el valor p (conocido también como p, p-valor, valor de p consignado, o directamente en inglés p-value) se define como la probabilidad de que un valor estadístico calculado sea posible dada una hipótesis nula cierta.
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Variable aleatoria
En probabilidad y estadística, una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio.
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Varianza
En teoría de probabilidad, la varianza o variancia (que suele representarse como \sigma^2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
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Redirecciona aquí:
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