Pruebas para la verificación de normalidad: determinación de potencias con muestras pequeñas

Fil: Cabrera, Gabriela Pilar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cabrera, Gabriela Pilar, Zanazzi, José Luis, Boaglio, Laura, Zanazzi, José Francisco
Formato:	conferenceObject
Lenguaje:	Español
Publicado:	2024
Materias:	Investigación operativa Toma de decisiones Procesos DRV Equipos de trabajo
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/11086/550974
Aporte de:	Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba

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spelling	I10-R141-11086-5509742024-03-12T11:50:08Z Pruebas para la verificación de normalidad: determinación de potencias con muestras pequeñas Cabrera, Gabriela Pilar Zanazzi, José Luis Boaglio, Laura Zanazzi, José Francisco Investigación operativa Toma de decisiones Procesos DRV Equipos de trabajo Fil: Cabrera, Gabriela Pilar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Boaglio, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. La verificación de que los datos observados sobre un fenómeno aleatorio, pueden suponerse extraídos de una Distribución de Probabilidad Normal, es necesaria en el campo de la Investigación Operativa, en una variedad de situaciones prácticas. Frecuentemente en estos problemas, se cuenta con pocas observaciones. En el ámbito de la Estadística se proponen muchas pruebas de hipótesis para verificar normalidad. Numerosos artículos se orientan a evaluar la potencia de estas pruebas. Lamentablemente, la mayoría de las verificaciones existentes operan con muestras de cincuenta o más datos. En cambio, en este trabajo se estima la potencia de diversos tests, con muestras de diez y quince datos. Además se comprueba la potencia en situaciones donde la distribución original es simétrica, lo cual es sin duda la peor condición para la prueba. Para estas determinaciones, se realizan experimentos de simulación. Finalmente se concluye con una valoración cualitativa sobre la conveniencia de las pruebas analizadas. Fil: Cabrera, Gabriela Pilar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Boaglio, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Fil: Zanazzi, José Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Estadística y Probabilidad 2024-03-11T12:47:29Z 2024-03-11T12:47:29Z 2015 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/550974 spa Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Impreso
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