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Aprende Intervalo de Confianza | Intervalo de Confianza
Aprendiendo Estadística con Python

bookIntervalo de Confianza

Note
Definición

Un intervalo de confianza es un rango de valores estimados para un parámetro desconocido. Para calcularlo, se debe especificar un nivel de confianza. El nivel de confianza más común es el 95%, aunque también se utilizan frecuentemente los niveles de confianza del 90% y 99%.

¿Qué significa un nivel de confianza del 95%?

Un nivel de confianza del 95% indica que, en el 95% de los casos, la estimación se ubicará dentro de los límites inferior y superior del intervalo.

Valor alfa

El intervalo de confianza suele ser igual a uno menos alfa (1-a), donde alfa representa la probabilidad de cometer un error de Tipo I. Los errores de Tipo I ocurren cuando rechazamos incorrectamente una hipótesis nula verdadera.

Hipótesis nula y alternativa

Las hipótesis nula y alternativa son suposiciones utilizadas en pruebas estadísticas para tomar decisiones basadas en los datos. En la comprobación de hipótesis, estas hipótesis son declaraciones mutuamente excluyentes. Normalmente, se intenta rechazar o no rechazar la hipótesis nula.

En esta sección, trabajaremos con datos de pingüinos. Al finalizar esta sección, podremos afirmar con "un nivel de confianza del 95% que la masa media de los pingüinos es...".

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 2

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Definición

Un intervalo de confianza es un rango de valores estimados para un parámetro desconocido. Para calcularlo, se debe especificar un nivel de confianza. El nivel de confianza más común es el 95%, aunque también se utilizan frecuentemente los niveles de confianza del 90% y 99%.

¿Qué significa un nivel de confianza del 95%?

Un nivel de confianza del 95% indica que, en el 95% de los casos, la estimación se ubicará dentro de los límites inferior y superior del intervalo.

Valor alfa

El intervalo de confianza suele ser igual a uno menos alfa (1-a), donde alfa representa la probabilidad de cometer un error de Tipo I. Los errores de Tipo I ocurren cuando rechazamos incorrectamente una hipótesis nula verdadera.

Hipótesis nula y alternativa

Las hipótesis nula y alternativa son suposiciones utilizadas en pruebas estadísticas para tomar decisiones basadas en los datos. En la comprobación de hipótesis, estas hipótesis son declaraciones mutuamente excluyentes. Normalmente, se intenta rechazar o no rechazar la hipótesis nula.

En esta sección, trabajaremos con datos de pingüinos. Al finalizar esta sección, podremos afirmar con "un nivel de confianza del 95% que la masa media de los pingüinos es...".

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