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Materiales: [ contrastehipotesisgeneralidades.pdf]
En este vídeo se discuten las generalidades sobre lo que significa el contraste o test de una cierta hipótesis. El objetivo es, dados unos ciertos datos, y una hipótesis de “funcionamiento normal”, “sin fallos”, el detectar en pocas muestras si esa hipótesis ha dejado de cumplirse. En terminología estadística, esa hipótesis se denomina , hipótesis nula.
Se ponen ejemplos de hipótesis y se aclara que una hipótesis nunca podrá ser “confirmada” con un número finito de datos, pero con ellos podrá ser “invalidada” (con una cierta probabilidad de error) si los datos generados son muy poco probables si la hipótesis de funcionamiento normal fuera cierta.
Es necesario, por tanto, introducir niveles de confianza o significación estadística. El problema es que existe un compromiso entre la “seguridad de la detección de cambios” (nivel de confianza alto) y el retraso en confirmarlo (necesito muchas muestras), que podría ser problemático en una plicación concreto.
Los tests más sencillos son los test de media o test de varianza (comprobar que la media o la varianza de una variable no han superado determinados umbrales).
En un caso general, el problema se complica: tomar información tiene un coste, procesarla también, retrasar la decisión a la espera de dicha nueva información podría tener consecuencias negativas (procesos inestables, enfermedades graves), y equivocarse con “falsos positivos” (diagnosticar un fallo inexistente) o “falsos negativos” (no diagnosticar un fallo existente) también. Esto es, entonces, un problema de optimización, abordado en algunos casos sencillos por resultados de lo que se conoce como teoría de la decisión.
Colección completa [VER]:
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