Contraste de hipótesis: definición y conceptos básicos. Si tienes alguna duda o alguna petición puedes dejarla en facebook. Facebook: / 8cifras Suscríbete: / 8cifras
No entiendo lo siguiente . ¿Cómo puede ser que baje beta y suba alfa? Si se baja la probabilidad de rechazar algo verdadero (Alfa), sube la probabilidad de aceptar algo verdadero. Que relación habría con aceptar algo falso(Beta)?? No necesariamente si la probabilidad de rechazar algo verdadero es bajo quiere decir que suba la probabilidad de aceptar algo falso. Lo que si podría tener sentido es que si sube la probabilidad de aceptar algo verdadero(Por que bajo alfa), entonces sube la probabilidad de rechazar algo falso, por ende baja la probabilidad de aceptar algo falso es decir bajaria beta. En resumidas cuentas visto de ese modo , si baja alfa , baja beta, hay una relación directamente proporcional.
por favor continua haciendo estos vídeos , muchos explican el apartado mecanico de las matematicas pero pocos dan una explicacion para saber exactamente que se pretende conseguir con el metodo. Muchas gracias por tu esfuerzo y por tu tiempo!
Hola Pedro. Me alegra mucho que te guste saber porque se realiza cada cosa en vez de sinplemente mecanizarlo. A ver si me arranco y en cuanto encuentre un hueco me pongo de nuevo manos a la obra porque tengo en el disco duro muchísimos vídeos sin subir. Un saludo,
apenas he visto la introducción con el problema del fabricante de piezas y ya me gusta y me suscribí al canal porque eres un súper profesor gracias explicas muy bien
Buen video! Lo único que podría comentar te es sobre cuál error sería más grave, que como según dices seria el tipo 1. En lo que a fármacos y tratamientos diferentes se refiere, más grave sería el tipo 2; por ejemplo, si tienes un fármaco A y un fármaco B, el H0 sería decir que A=B, planteando que no hay diferencias entre ambos. Si tratas una enfermedad habiendo rechazado H0, pero siendo en realidad H0 verdadera (no hay diferencias) no pasaría nada, ya que terminarías curando la enfermedad con A al igual que con B. En cambio si aceptas H0 cuando en realidad es falsa (fármaco A diferente a B) hay más riesgo de que trates mal la enfermedad, incluso con riesgo vital. Siguiendo tu ejemplo del juicio, supongo que sería más grave tambien dejar en libertad a un culpable (ejemplo, un asesino) creyendo que es inocente Saludos!
Muy buen vídeo. Una pregunta: cuando no hay error porque hemos rechazado H0 y resulta que H0 es falsa, hablas de potencia (1 - beta). Mi pregunta es si potencia es sinónimo de intensidad. Gracias
Buenisimo,, muy buen material. Me da la impresión que en el minuto 15:38, debería decir: ".... no podemos rechazar la hipótesis alternativa", ya que si cae en la región de aceptación, podemos aceptar la hipótesis nula, pero no podemos rechazar la alternativa, ¿no?
Jorge Andrés Carrasco Aravena Hola Jorge. Cuando el valor está dentro de la región de aceptación, "no podemos rechazar la hipótesis nula", aunque como siempre, existe la posibilidad de la conclusión no sea correcta aún habiendo realizado el estudio correctamente, porque puedo hablar de mayor probabilidad o menor probabilidad, pero nunca tendremos total certeza. Si no queda claro o no me he explicado bien, dímelo sin problema. Un saludo.
Gracias por tu respuesta Podríamos decir que: - Si el resultado cae en la región de rechazo, podemos tener certeza de que la hipótesis nula es falsa. - Si el resultado cae en la región de aceptación, podemos aceptarla, pero no estaremos 100% de que sea verdadera; debido a que la razón por la cual creemos que es verdadera es porque no podemos demostrar lo contrario.?
Jorge Andrés Carrasco Aravena Es como tú dices, pero sin poder hablar nunca de certeza o 100%. Si el resultado está en la región de rechazo, es muy probable que Ho no sea cierta, y si el resultado se encuentra en la región de aceptación, diríamos simplemente que "es posible que sea cierta" (no hay suficientes pruebas para indicar lo contrario). Un saludo.
Hola. Serían dos cosas diferentes. La potencia es la probabilidad de rechazar la hipótesis inicial cuando es falsa (estaríamos acertando), mientras que el p-valor es la probabilidad de obtener el resultado que hemos obtenido realmente cuando la hipótesis inicial es cierta. Sire el p-valor obtenido es menor que alpha, rechazamos la hipótesis inicial y si es mayor que alpha no tendríamos evidencias suficientes para rechazarla. Hay definiciones diferentes pero serían equivalentes. Se puede profundizar mucho más, pero de forma resumida, eso sería cada cosa. Saludos.
Jesucristo te ama muchísimo, arrepiéntete de tus pecados y ten perdón de pecados en Su Nombre
Buenísimo, gracias por tu claridad y por tan buena exposición. Sobresaliente.
Me alegra que te haya servido. Un saludo.
Este tio es un genio, explicacion rapida sencilla y muy bien hecha 9 años despues y este video me ha servido mucho
Impresionante video, casi lloro. Te voto de presidente si te presentas.
De verdad que me ha salvado la vida literalmente, entendí todo a la perfección. Gracias!
JODER!!!! que lista de reproduccion mas potente. Gracias
No hay de qué. Saludos.
@@8CIFRAS En el video, ¿qué tipo de prueba de hipótesis utilizamos? plz tu apoyo
SI ME APRUEBAN LA TESIS CON TU VIDEO, ME PASAS TU PAYPAL :d
No entiendo lo siguiente . ¿Cómo puede ser que baje beta y suba alfa? Si se baja la probabilidad de rechazar algo verdadero (Alfa), sube la probabilidad de aceptar algo verdadero. Que relación habría con aceptar algo falso(Beta)?? No necesariamente si la probabilidad de rechazar algo verdadero es bajo quiere decir que suba la probabilidad de aceptar algo falso.
Lo que si podría tener sentido es que si sube la probabilidad de aceptar algo verdadero(Por que bajo alfa), entonces sube la probabilidad de rechazar algo falso, por ende baja la probabilidad de aceptar algo falso es decir bajaria beta. En resumidas cuentas visto de ese modo , si baja alfa , baja beta, hay una relación directamente proporcional.
No entendi xd :v
Muy crack!!! Muchas gracias, me viene excelente para la facu. Abrazo
Magnifico, muy bueno, felicitaciones
Excelente. Nuevo sub.
Fenomenalmente explicado. Gracias
No hay de qué. Un saludo.
el mejor video de contraste de hipotesis. mil gracias
no entendi xc
usted es un profesor de otro planeta buen señor
Espectacular. Harto de mirar vídeos hasta que encontré este. Gracias.
por favor continua haciendo estos vídeos , muchos explican el apartado mecanico de las matematicas pero pocos dan una explicacion para saber exactamente que se pretende conseguir con el metodo. Muchas gracias por tu esfuerzo y por tu tiempo!
Hola Pedro. Me alegra mucho que te guste saber porque se realiza cada cosa en vez de sinplemente mecanizarlo. A ver si me arranco y en cuanto encuentre un hueco me pongo de nuevo manos a la obra porque tengo en el disco duro muchísimos vídeos sin subir. Un saludo,
Muy buen video😍😍
apenas he visto la introducción con el problema del fabricante de piezas y ya me gusta y me suscribí al canal porque eres un súper profesor gracias explicas muy bien
Ufff eres simplemente un capo. Gracias estimado.
No hay de qué. Un saludo.
Eres una pistola, muchas gracias amigo
Háblame de la potencia por favor, ejemplos, me lía un montón xfis
Alguien podría ayudarme a resolver unos problemas relacionados a este tema ¿?
Fua muchas gracias por el video, no sabes lo q me has ayudado
CUANDO SE PUEDE UTILIZAR UN CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Gracias por desliar el lío 🙏🏼 Por cierto, bonita caligrafía.
Excelente vídeo. Muy bien explicados los conceptos básicos que a veces nos traen de cabeza si no se entienden bien. Lo recomendaré.
gracias explicas genial
Buen video! Lo único que podría comentar te es sobre cuál error sería más grave, que como según dices seria el tipo 1. En lo que a fármacos y tratamientos diferentes se refiere, más grave sería el tipo 2; por ejemplo, si tienes un fármaco A y un fármaco B, el H0 sería decir que A=B, planteando que no hay diferencias entre ambos. Si tratas una enfermedad habiendo rechazado H0, pero siendo en realidad H0 verdadera (no hay diferencias) no pasaría nada, ya que terminarías curando la enfermedad con A al igual que con B. En cambio si aceptas H0 cuando en realidad es falsa (fármaco A diferente a B) hay más riesgo de que trates mal la enfermedad, incluso con riesgo vital.
Siguiendo tu ejemplo del juicio, supongo que sería más grave tambien dejar en libertad a un culpable (ejemplo, un asesino) creyendo que es inocente
Saludos!
Muy bien explicado.
Espero que te haya servido. Un saludo.
No veo que si alfa crezca, beta decrezca
Gran vídeo!
Eres el putisimo amo, nada ma que decir.
Qué manera de explicar!
se me ocurre que hay veces en las que un error de tipo II es mas grave. Si de la resistencia de un material depende la seguridad de una estructura.
Muy buen vídeo. Una pregunta: cuando no hay error porque hemos rechazado H0 y resulta que H0 es falsa, hablas de potencia (1 - beta). Mi pregunta es si potencia es sinónimo de intensidad. Gracias
Puedes hacer vídeos del p-valor¿¿
FALTAN LOS VIDEOS 4 Y 5 !!!!!!
¡GENIAL!
Rolen los ejercicios banda 😭
Buenísima lista de reproducción, tienes algun video de ANOVA?
Excelente explicacion
Una explicación realmente buena, así da gusto!! :)
David MOYA RIVERO Muchas gracias. Saludos.
Very nice thank you
Eres la ostia
KHARLOVY Espero que te haya servido. Un saludo.
Puede que al fin y al cabo pueda sacarme bioestadística jajajaja Like y compartido en el grupo de facebook de 1o de Medicina :D
Mucha suerte. Un saludo.
Magistral. Muchas gracias.
Espero que te haya servido de ayuda. Un saludo.
Hola, ¿podrías recomendarme algún libro como bibliografía en que se explique esto con ejemplos?
Muy buen vídeo. Saludos y gracias.
Un poco tarde, pero baja este librowww.academia.edu/36482260/Probabilidad_y_Estadistica_para_Ingenieria_y_Ciencias_Jay_Devore_Septima_Edicion
Excelente maestro.
Espero que te haya servido. Saludos.
Que buena explicación! Gracias :)
No hay de qué. Un saludo.
Buenisimo,, muy buen material.
Me da la impresión que en el minuto 15:38, debería decir: ".... no podemos rechazar la hipótesis alternativa", ya que si cae en la región de aceptación, podemos aceptar la hipótesis nula, pero no podemos rechazar la alternativa, ¿no?
Jorge Andrés Carrasco Aravena Hola Jorge. Cuando el valor está dentro de la región de aceptación, "no podemos rechazar la hipótesis nula", aunque como siempre, existe la posibilidad de la conclusión no sea correcta aún habiendo realizado el estudio correctamente, porque puedo hablar de mayor probabilidad o menor probabilidad, pero nunca tendremos total certeza. Si no queda claro o no me he explicado bien, dímelo sin problema. Un saludo.
Gracias por tu respuesta
Podríamos decir que:
- Si el resultado cae en la región de rechazo, podemos tener certeza de que la hipótesis nula es falsa.
- Si el resultado cae en la región de aceptación, podemos aceptarla, pero no estaremos 100% de que sea verdadera; debido a que la razón por la cual creemos que es verdadera es porque no podemos demostrar lo contrario.?
Jorge Andrés Carrasco Aravena Es como tú dices, pero sin poder hablar nunca de certeza o 100%. Si el resultado está en la región de rechazo, es muy probable que Ho no sea cierta, y si el resultado se encuentra en la región de aceptación, diríamos simplemente que "es posible que sea cierta" (no hay suficientes pruebas para indicar lo contrario). Un saludo.
que buena explicación, explica de una forma muy buena y clara un tema que personalmente se me complica... Gracias por ello.
+Karen Liliana Rostro del Muro No hay de qué. Saludos.
Excelente explicación.
Madre mia que bien explicas!! Fabuloso
Muchas gracias. Espero que te haya servido. Un saludo.
Muy buena explicación. Muchas gracias por indicar los pasos, eso ayuda muchísimo! :)
Ana Lopez Me alegra que te haya servido. Saludos.
Eres mejor que el de Unicoos.
Cada uno tenemos nuestra forma de hacer las cosas. Misma temática pero enfoques muy diferentes. Un saludo.
veamos si paso el examen
Mucha suerte. Saludos.
la potencia (1-beta) sería el famoso p. value?
Hola. Serían dos cosas diferentes. La potencia es la probabilidad de rechazar la hipótesis inicial cuando es falsa (estaríamos acertando), mientras que el p-valor es la probabilidad de obtener el resultado que hemos obtenido realmente cuando la hipótesis inicial es cierta. Sire el p-valor obtenido es menor que alpha, rechazamos la hipótesis inicial y si es mayor que alpha no tendríamos evidencias suficientes para rechazarla. Hay definiciones diferentes pero serían equivalentes. Se puede profundizar mucho más, pero de forma resumida, eso sería cada cosa. Saludos.
Vale, creo que lo entiendo. Muchas gracias ^^
Me gustaría extenderme más y poner algún ejemplo para que quedase más claro, pero por escrito y con el móvil es difícil. Un saludo.