Datos de encuestas en Minitab: Organice, simplifique, visualice y analice
Este artículo destaca varias herramientas básicas de Minitab Statistical Software que le ayudarán a interpretar con exactitud los datos de sus encuestas. Dennis Corbin, julio de 2020.
Comprendiendo las pruebas t: pruebas t de 1 muestra, de 2 muestras y pareadas.
Este artículo incluye dos ecuaciones simples que utilizan la analogía de una relación de señal a ruido para explicar cómo la prueba t de 1 muestra, la prueba t pareada y la prueba t de 2 muestras reducen los datos de la muestra al valor t.
Lanzamiento de dados y cumpleaños: Comprensión del teorema central del límite
Uno de los conceptos de Estadística que es importante comprender es el teorema central del límite. En este artículo se explica el teorema del límite central y cómo demostrarlo utilizando ejemplos comunes, incluyendo el lanzamiento de un dado y los cumpleaños de los jugadores del béisbol de Grandes Ligas. Michelle Paret y Eston Martz, Minitab News, agosto de 2009.
Endulzando la estadística: Lo que pueden enseñarnos los caramelos M&M’s
No todos disfrutan el aprendizaje de la estadística. Sin embargo, incluir los caramelos M&M’s en la lección es una manera divertida de hacerla más interesante. Este artículo revela cómo M&M’s puede brindar a los estudiantes experiencia práctica con las estadísticas y Minitab Statistical Software. Michelle Paret y Eston Martz, Minitab News, agosto de 2008.
Remuestreo bootstrap para la media con Minitab Express
La probabilidad de salir de un curso introductorio de estadística sin aprender a construir un intervalo de confianza para la media es muy escasa. Por lo general, se empieza con un conjunto de datos de muestra y luego se utiliza para describir un rango de valores probables para la media de toda la población. ¿Pero qué pasa si se toma una muestra de una población sobre la que no se sabe nada? Bienvenido al remuestreo bootstrap. Lea este artículo para aprender cómo usar el remuestreo bootstrap con Minitab Express para crear un intervalo de confianza para la media y demostrar el concepto de distribución del muestreo.