Pruebas de hipótesis

Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Fundamentos de estadística inferencial

Estadística Inferencial para Ciencia de Datos e IA

Componentes Básicos de la Estadística

Distribución Normal: Conceptos y Ejemplos Prácticos

Tipos de Muestreo y Teorema del Límite Central

Funciones de muestra en Python: aleatorio y sistemático

Muestreo Estratificado: Creación y Aplicación en Python

Quiz: Fundamentos de estadística inferencial

Estadísticos y cálculos

Cálculo de la Media Muestral y Conceptos de Estadística Básica

Diferencias entre varianza y desviación estándar muestral y poblacional

Varianza y Desviación Estándar Automatizadas en Python

Intervalos de Confianza en Estadística y Ciencia de Datos

Cálculo de Intervalos de Confianza paso a paso

Cálculo y visualización de intervalos de confianza en Python

Quiz: Estadísticos y cálculos

Pruebas de hipótesis y validación

Pruebas de Hipótesis en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Pruebas de Hipótesis: Test-Student, Pearson y ANOVA

Errores Tipo I y II en Pruebas de Hipótesis

Pruebas de Hipótesis con Python: Distribución t de Student

Análisis de Correlación y ANOVA en Python

Técnica de Bootstrapping para Muestras Pequeñas

Bootstrapping y Remuestreo en Python: Automatización Práctica

Validación Cruzada en Modelos de Inteligencia Artificial

Automatización de Validación Cruzada en Python para Modelos Predictivos

Quiz: Pruebas de hipótesis y validación

Cierre del curso

Estadística para Ciencia de Datos y Machine Learning

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Si ya tienes una cuenta,

Recursos

¿Qué son las pruebas de hipótesis?

Las pruebas de hipótesis, o pruebas de significación, son un método estadístico crucial que determinan si hay una diferencia significativa entre el tamaño de una muestra y un parámetro general. Este proceso nos permite validar teorías o hipótesis contrastando los resultados esperados con la realidad. Por ejemplo, podríamos preguntarnos si las personas viven más en ciudades frías que en las cálidas; esto nos lleva a analizar nuestra hipótesis nula y alternativa con base en los datos.

¿Cómo establecer una hipótesis nula y alternativa?

La hipótesis nula (H0) representa la teoría más normalizada y esperada. Por ejemplo, en un estudio de ventas de cerveza durante todo el año, una hipótesis nula afirmaría que no hay variaciones significativas en las ventas debido a la estación. Por otro lado, la hipótesis alternativa (H1) desafía esta suposición. Si en nuestro caso las ventas de cerveza aumentan considerablemente durante el verano, nuestra H1 sería que el calor influye positivamente en las ventas.

¿Cuál es el papel del nivel de significancia?

El nivel de significancia es crucial para determinar la certeza con la que queremos evaluar las diferencias entre distribuciones. Proclamamos un estudio significativo si, por ejemplo, al 99% de seguridad hallamos una diferencia relevante. Sin embargo, una diferencia al 68% de certidumbre podría no motivar ninguna acción, según las reglas de decisión adoptadas. Este margen de significancia nos indica qué tan robusta es la evidencia contra la hipótesis nula.

¿Cómo seleccionar un estadístico y crear una regla de decisión?

Seleccionar un estadístico adecuado es fundamental para el análisis; este debe alinear con el tipo de datos y la distribución que se estudia. Después, establecemos una regla de decisión, que dicta la acción a tomar ante una diferencia significativa. Por ejemplo, si al 99% de seguridad se detecta un impacto en las ventas por el clima, una empresa podría adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia.

¿Qué acciones seguir al validar una hipótesis?

Finalmente, al validar si existe una diferencia mediante la prueba de hipótesis, es crítico decidir sobre los próximos pasos. En el análisis de datos, este proceso guía las decisiones estratégicas y de negocio. Por ejemplo, si se confirma que en verano las ventas de cerveza son mayores, la empresa podría planear aumentar su publicidad antes de la temporada calurosa, posicionándose mejor en el mercado.

Las pruebas de hipótesis son herramientas poderosas que permiten dirigir inteligentemente las acciones en múltiples áreas, impulsando cambios estratégicos fundados en la evidencia obtenida del análisis de datos. Te animamos a seguir perfeccionando tus habilidades en esta temática y aplicar estos conocimientos en situaciones prácticas.

Aportes 10

Preguntas 1

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Axel Yaguana

Platzi Team

hace 3 años

Significancia estadística

Cuando hacemos una prueba de hipótesis, buscamos significancia estadística para aceptar o rechazar.

Un resultado tiene significancia estadística cuando este tiene poca probabilidad de haber ocurrido dada la hipótesis nula. Para esto usamos el p-value.

P-value

Es la probabilidad de obtener un valor que sea al menos tan extremo como el observado, considerando que la hipótesis nula sea verdadera.

Para que exista significancia, el p-value debe ser menor que 0.05, o en otros casos, menor que 0.01.

Andres Gutiérrez Castillo

hace 3 años

pasos a seguir
establecer una hipótesis nula H(0) y una hipótesis alternativa H(1).
ejemplo:
H(0) = la hipótesis más aceptada: las ventas de cerveza son las mismas en cualquier época del año. la gente vive lo mismo en todos los países.
H(1): en verano se vende más cerveza. la gente vive más en países nórdicos.
seleccionar el nivel de significancia. con qué certidumbre queremos encontrar estas diferencias entre las distribuciones.
seleccionar el estadístico de prueba. tenemos: t de student(en poblaciones pequeñas, sin datos de distribución), coeficiente pearson(medir correlación) o ANOVA (comparar la varianza de las distribuciones)
formular la regla de decisión. ejemplo: si para el 99% de seguridad tenemos una diferencia vamos a hacer un cambio en la empresa.
interpretar los resultados y tomar una decisión. si H(1) es real entonces hay que incrementar nuestro marketing en verano.

JHON FREDDY TAVERA BLANDON

hace 2 años

Las pruebas de hipótesis son una herramienta estadística utilizada para determinar si hay suficiente evidencia para aceptar o rechazar una sustentada o hipótesis sobre una población. Estas pruebas se basan en la comparación entre un parámetro poblacional (como la media, la proporción, etc.) y un valor esperado o una hipótesis nula. A través de la comparación de los datos de una muestra, se determina si hay suficiente evidencia para aceptar o rechazar la hipótesis nula.

Hay dos tipos de errores que se pueden cometer al realizar una prueba de hipótesis: el error tipo I y el error tipo II. El error tipo I es el rechazo de una hipótesis nula verdadera (falso positivo), mientras que el error tipo II es la aceptación de una hipótesis nula falsa (falso negativo).

Los pasos básicos en una prueba de hipótesis son los siguientes:

Formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa.
Seleccione un nivel de significancia (alfa) que determina el nivel de precisión deseado.
Calcular un estadístico de prueba a partir de los datos de la muestra.
Calcular el valor py compararlo con el nivel de significancia.
Tomar una decisión sobre la hipótesis nula.

Significancia estadistica

La significancia estadística es una medida de la fuerza de la evidencia contra una hipótesis nula. Se utiliza en las pruebas de hipótesis para determinar la probabilidad de obtener un resultado tan extremo o más extremo que el observado en los datos, si la hipótesis nula es cierta. Este valor se conoce como valor p.

En una prueba de hipótesis, se establece un nivel de significancia previamente (alfa). Si el valor p es menor que el nivel de significancia establecido, se rechaza la hipótesis nula y se considera que el resultado es estadísticamente significativo. Si el valor p es mayor o igual al nivel de significancia, no se tiene evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula y se considera que el resultado no es estadísticamente significativo.

Fernando Jesús Núñez Valdez

hace 3 años

Este artículo me ayudo a entender mejor los niveles de significancia y los valores p.

Juan José Mamani Tarqui

hace un año

**QUE SON LAS PRUEBAS DE HIPOTESIS ?** En estadística, una prueba de hipótesis es un procedimiento para evaluar si una afirmación sobre una población es compatible con la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. **Hipótesis nula (H0)**: Es la hipótesis que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia". **Hipótesis alternativa (H1)**: Es la hipótesis que se desea poder concluir que es verdadera de acuerdo con la evidencia proporcionada por los datos de la muestra. El objetivo de una prueba de hipótesis es determinar si existe suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. Si se rechaza la hipótesis nula, se concluye que la hipótesis alternativa es verdadera. **Pasos para realizar una prueba de hipótesis** 1. **Fórmulacion de hipótesis:** Se formulan las hipótesis nula y alternativa. 2. **Selección del nivel de significancia:** Se selecciona el nivel de significancia, que es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. El nivel de significancia se suele establecer en 0,05 o 0,01. 3. **Cálculo del estadístico de prueba:** Se calcula un estadístico de prueba, que es una medida de la discrepancia entre los datos observados y la hipótesis nula. 4. **Compara el valor del estadístico de prueba con el valor crítico:** Se compara el valor del estadístico de prueba con el valor crítico, que es el valor del estadístico de prueba que se esperaría observar con probabilidad α si la hipótesis nula fuera verdadera. 5. **Toma de una decisión:** Si el valor del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula. Si el valor del estadístico de prueba es menor o igual que el valor crítico, no se rechaza la hipótesis nula. **Tipos de pruebas de hipótesis** Existen diferentes tipos de pruebas de hipótesis, que se clasifican según la naturaleza de los datos y la distribución de la población. Algunos de los tipos más comunes de pruebas de hipótesis son: * **Pruebas paramétricas:** Se utilizan cuando los datos provienen de una población que sigue una distribución conocida. * **Pruebas no paramétricas:** Se utilizan cuando los datos no provienen de una población que sigue una distribución conocida. * **Pruebas de comparación de medias:** Se utilizan para comparar las medias de dos o más poblaciones. * **Pruebas de comparación de proporciones:** Se utilizan para comparar las proporciones de dos o más poblaciones. **Importancia de las pruebas de hipótesis** Las pruebas de hipótesis son una herramienta importante en la estadística inferencial. Se utilizan para tomar decisiones sobre la base de la evidencia proporcionada por los datos. Las pruebas de hipótesis se utilizan en una amplia gama de campos, incluyendo la ciencia, la ingeniería, la medicina y los negocios

Yonatan Efraín Jara Boza

hace 2 años

Recomiendo mucho esta serie de Estadística prueba de hipótesis que revise en youtube. Me ha ayudado bastante a entender mejor esta y las siguientes clases de este curso, obviaaamente tiene una duración mayor pero vale la pena si estas pérdido.

Carlos Mazzaroli

hace 3 años

Qué es la regla de decisión, para qué sirve y cómo se construye

Daniel Andres Rojas Paredes

hace 3 meses

La hipótesis nula (H0) es una afirmación estadística que se establece como una suposición inicial para ser probada o rechazada mediante una prueba estadística. La hipótesis nula es una declaración de "no efecto" o "no diferencia" entre dos o más grupos o variables. La hipótesis nula se utiliza como un punto de partida para la prueba estadística, y se rechaza o no se rechaza en función de los resultados de la prueba. Si la prueba estadística muestra que los datos son inconsistentes con la hipótesis nula, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa (H1). Ejemplos de hipótesis nula - "No hay diferencia en la media de altura entre hombres y mujeres." - "El nuevo medicamento no tiene efecto sobre la presión arterial." - "La variable X no está relacionada con la variable Y." Características de la hipótesis nula - Debe ser clara y precisa. - Debe ser falsable, es decir, debe ser posible probarla o refutarla mediante una prueba estadística. - Debe ser una declaración de "no efecto" o "no diferencia". Importancia de la hipótesis nula - La hipótesis nula es fundamental para la prueba estadística, ya que proporciona un punto de partida para la prueba. - La hipótesis nula ayuda a evitar la confirmación de sesgos, ya que se establece como una suposición inicial que debe ser probada o rechazada. - La hipótesis nula es esencial para la toma de decisiones informadas en diversos campos, como la medicina, la psicología, la economía, entre otros.

Gonzalo Ceron Denetro

hace 8 meses

Hipótesis: Es una afirmación acerca de un parámetro poblacional y que esta sujeta a una verificación. Prueba de hipótesis: Es un procedimiento, basado en evidencia de la muestra y teoría de probabilidades, para determinar si nuestra hipótesis es una afirmación razonable. Para realizar una prueba de hipótesis debemos establecer una hipótesis nula y una alternativa. Hipótesis Nula H0: Es cualquier hipótesis que sea desea probar Hipótesis alternativa H1: Es la hipótesis se acepta cuando la hipótesis nula es rechazada. La hipótesis nula se rechaza si y solo si los datos ofrecen evidencia suficiente para no considerarla verdadera. Para saber que tenemos suficiente evidencia utilizamos un nivel de significancia. Nivel de significancia: Es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se denota como α No queremos tener una probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera demasiada alta, entonces normalmente el nivel de significancia esta entre 1% y 5%. Como estamos trabajando con datos de una muestra, es posible cometer dos tipos de errores: Error tipo I: Cuando se rechaza una hipótesis que es correcta, La probabilidad de cometer este error se denota como α Error tipo II: Cuando se acepta una hipótesis que es incorrecta. La probabilidad de cometer este error se denota como β. Debemos de establecer un estadístico de prueba para comparalo con un valor crítico, es decir, el valor determinado por el nivel de significancia Los pasos que se realizan para una prueba de hipótesis son: 1.- Formular una hipótesis 2.- Establecemos una hipótesis nula y alternativa 3.- Seleccionamos un nivel de significancia 4.- Calculo de estadístico de la prueba 5.- Comparar el valor crítico con el valor estadístico 6.- Tomar una decisión

JAKSON VELASQUEZ MUÑOZ

hace 2 años

https://youtu.be/5ZvKgnRVSjI