La teoría de decisión estadística
Video: TOMA DE DECISIONES EJERCICIOS
la teoría de decisión estadística es quizás el más grande rama de la estadística. Abarca todos los famosos (y muchos no tan famosos) - pruebas de significación pruebas t de Student, chi-cuadrado pruebas, análisis de varianza (ANOVA-), pruebas de correlación de Pearson, pruebas de Wilcoxon y Mann-Whitney, y así sucesivamente.
Video: teoría de la decisión 1: introducción a la teoría de la decisión
En su forma más básica, estadísticas ofertas teoría de la decisión con determinar si existe o no algún efecto real está presente en sus datos. La palabra efecto puede referirse a cosas diferentes en diferentes circunstancias. Ejemplos de efectos incluyen los siguientes:
El valor medio de algo puede ser diferente en un grupo en comparación con otro. Por ejemplo, los machos pueden tener valores de hemoglobina superiores, en promedio, que females- el efecto del género sobre la hemoglobina se puede cuantificar por la diferencia en la hemoglobina media entre machos y hembras.
Video: teoría de la decisión 6: toma de decisiones con más de una variable
O los sujetos tratados con un fármaco pueden tener una mayor tasa de recuperación que los sujetos dados un placebo el tamaño del efecto podría expresarse como la diferencia en la tasa de recuperación (medicamento menos placebo) o por la relación de las probabilidades de recuperación para el fármaco con respecto a la placebo (el odds ratio).
El valor medio de algo puede ser diferente de cero (O de algún otro valor especificado). Por ejemplo, el cambio medio en el peso corporal de más de 12 semanas en un grupo de sujetos sometidos a terapia física puede ser diferente de cero.
Video: Teorema de Bayes. Nunca más lo complicado!!!!!
Dos variables numéricas pueden estar asociados (también llamado correlacionado). Por ejemplo, si la obesidad está asociada con la hipertensión, entonces el índice de masa corporal puede ser correlacionado con la presión arterial sistólica. Este efecto es a menudo cuantificó mediante el coeficiente de correlación de Pearson.