Programa Estadistica No Parametrica

UNIVERSIDAD DEL VALLE FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y ESTADISTICA CURSO: CODIGO: PREREQUISITO: INTENSIDAD INTENSI DAD HORARIA: PERIODO ACADEMICO: PROFESOR:

ESTADISTICA NO PARA PARAMETRICA METRICA 760043m 111035M – Inferencia Estadística 3 Horas/semana Horas/sem ana presénciales Agosto – Diciembre 2008 Jaime Mosquera Restrepo

DESCRIPCIÓN: La mayoría de las técnicas estadísticas habituales han sido desarrolladas bajo el fundamento del cumplimiento de múltiples docimasias, especialmente supuestas sobre la distribución de las observaciones originales. Bajo cierta alteración de estos criterios, la eficiencia de este tipo de técnicas tiende a afectarse de manera importante, por lo menos la de aquellas que no tienen soportes asintóticos como puede ser el teorema del límite central o alguna otra ley de convergencia universal. En situaciones como la anterior, surgen las técnicas no parametricas como una estrategia alternativa de solución, con una menor rigidez, dado que estas se fundamentan bajo el concepto de libre distribución. De otro lado, existen situaciones en los campos clínicos, psicológicos e incluso industriales, se presenta la necesidad de realizar algunas mediciones con escalas subjetivas de menor fortaleza, que de hecho imposibilita el uso de las técnicas parametricas. Planteadas las circunstancias anteriores, este curso busca brindar al estudiante una preparación básica en la conceptualización y aplicación de las técnicas no parametricas, como herramienta de solución a los problemas planteados anteriormente.

OBJETIVOS • •

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Recordar el fundamento lógico y práctico práctico de las pruebas pruebas de de hi hipótesis. pótesis. Dar al estudiante estudiant e herramientas teóricas que le permitan realizar inferencias bajo el desconocimiento de la distribución poblacional de las observaciones. Generar en el estudiante estudiante la capacidad de resolver resolver situaciones situaciones practicas mediante el enfoque no parametrico.

METODOLOGÍA: El desarrollo del curso estará centrado en la realización de clases magistrales, contemplando en algunas la realización de talleres de aplicación encaminados a clarificar, precisar y profundizar los conceptos de los procedimientos estadísticos estudiados, al igual que revisiones de temas realizadas por los estudiantes y socializadas a través de exposiciones, que les permita tener un acercamiento al estado del arte actual.

CONTENIDO: Capitulo Preliminar Escalas de Medición. La Esencia de las Pruebas de Hipótesis. Tipos de Errores en las Pruebas de hipótesis. Relación entre el Error y el Tamaño de Muestra. Valor P- Como Criterio de Decisión. Definición de Estadística No parametrica. Criterio de Potencia – Eficiencia en un Test de Hipótesis.

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Tema 1. Pruebas de Aleatoriedad Prueba de Rachas. Prueba de Rachas de Wald – Wolfowitz. Prueba de Aleatoriedad para Pares Igualados. Prueba de Aleatoriedad para dos Poblaciones Independientes.

Tema 2. Prueba Binomial y sus Modificaciones Prueba Binomial. Prueba del Signo. Prueba de Tendencia. Prueba de Correlación Prueba de Mcnemar

Tema 3. Pruebas Sobre Tablas de Contingencia. 2

Prueba X  de Homogeneidad 2 Prueba X  de Independencia Prueba Exacta de Fisher Prueba de la Mediana Mediana

Tema 4. Pruebas de Bondad de Ajuste. 2

Prueba X  de Bondad de Ajuste Prueba de Kolmogorov - Smirnov Prueba Shapiro - Wilks Prueba Lilliefors Prueba Jarque Vera

Tema 5. Medidas de Asociacion Coeficiente de Correlacion de Spearman Coeficiente de Correlación de Kendall Coeficiente Kappa de Concordancia

Tema 6. Pruebas basadas en Rangos para una y dos poblaciones Prueba de Rangos con Signos (Wilcoxon) Prueba de Mann – Whitney – Wilcoxon Prueba de Walsh Prueba de Siegel – Tukey Prueba de Tendencia Basada en Rangos (Exposicion) Rangos (Exposicion) Prueba de Rangos Cuadráticos (Comparación de Varianzas) (Exposición)

Tema 7. Contrastes Sobre K- Muestras Mues tras Independientes Prueba de Kruskal – Wallis (ANOVA no Paramétrico) Prueba de Friedman (ANOVA Doble Clasificación) (Exposición ) Prueba de Van Van der Warden (Exposición ) Prueba de Levene (Comparación de Varianzas) (Exposición) Prueba de Jocknerre Tepstra (Exposición) Estimadores de Hodges – Lehmann (Exposición)

Evaluación: (2) Exámenes Parciales con sus correspondientes Opcionales……………………….. ………… 35%. Talleres………...…………………………………………………………………..…………………… 15%. Exposición y trabajo escrito………………………………………………… escrito……… …………………………………………………………………. ………………………. 15%

Bibliografía Recomendada Recomendada CONOVER. W.J. Practical Nonparametric Statistics. 3ra edicion. Editorial Jhon Wiley & Sons. 1999 HOLLANDER, HOLLANDER, Myles. WOLFE, W OLFE, Douglas. Nonparametric Statistical Methods. 3da edicion. Editorial Jhon Wiley & Sons. 1999 SHESKIN, David. Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures. CRC Press. 1997