building SEDICI
institution SEDICI (UNLP)
id SEDICI--oai:sedici.unlp.edu.ar:10915_32634
author Calandra, María Valeria
Vericat, Fernando
spellingShingle Calandra, María Valeria
Vericat, Fernando
CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN
CIENCIAS EXACTAS
CIENCIAS NATURALES
Simulación en el aula: prueba de normalidad para muestras pequeñas usando test gráficos
Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantilcuantil (qqplot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones .Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión.
Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
III Jornadas de Enseñanza e Investigación Educativa en el campo de las Ciencias Exactas y Naturales (La Plata, 2012)
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contents Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantilcuantil (qqplot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones .Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión.
Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
series III Jornadas de Enseñanza e Investigación Educativa en el campo de las Ciencias Exactas y Naturales (La Plata, 2012)
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/32634
http://jornadasceyn.fahce.unlp.edu.ar/actas/Calandra%20y%20Vericat.pdf/at_download/file
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publishDate 2012
2012-09
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