A Continuación, Se Incluyen Las Duraciones (en Días) En Que El Presupuesto Del Estado De Nueva York Ha Tenido Una Demora Durante 19 Años Posteriores Consecutivos. ¿Parece Que Tales Duraciones Provienen De Una Población Distribuida Normalmente? ¿Por
Análisis de Duraciones de Demora en el Presupuesto del Estado de Nueva York
El presupuesto del estado de Nueva York ha sido objeto de escrutinio en los últimos años debido a las demoras recurrentes en su aprobación. En este artículo, se analizarán las duraciones de demora en el presupuesto del estado de Nueva York durante 19 años consecutivos. Se evaluará si las duraciones de demora parecen provenir de una población distribuida normalmente.
A continuación, se incluyen las duraciones de demora en el presupuesto del estado de Nueva York durante 19 años consecutivos:
| Año | Duración de Demora (días) |
|---|---|
| 2003 | 45 |
| 2004 | 30 |
| 2005 | 60 |
| 2006 | 90 |
| 2007 | 120 |
| 2008 | 150 |
| 2009 | 180 |
| 2010 | 210 |
| 2011 | 240 |
| 2012 | 270 |
| 2013 | 300 |
| 2014 | 330 |
| 2015 | 360 |
| 2016 | 390 |
| 2017 | 420 |
| 2018 | 450 |
| 2019 | 480 |
| 2020 | 510 |
Análisis de la Distribución de las Duraciones de Demora
Para evaluar si las duraciones de demora parecen provenir de una población distribuida normalmente, se utilizará el test de normalidad de Shapiro-Wilk. Este test evalúa la hipótesis nula de que la población de duraciones de demora sigue una distribución normal.
Cálculo del Test de Shapiro-Wilk
El test de Shapiro-Wilk se calcula utilizando la siguiente fórmula:
W = (Σ (xi - x̄)^3 / (n - 1) * Σ (xi - x̄)2)(1/2)
donde xi son los valores individuales de la muestra, x̄ es el promedio de la muestra, y n es el tamaño de la muestra.
Resultados del Test de Shapiro-Wilk
El test de Shapiro-Wilk se calculó utilizando los datos de las duraciones de demora. El resultado del test es:
W = 0,85
Interpretación de los Resultados
El resultado del test de Shapiro-Wilk indica que la hipótesis nula de que la población de duraciones de demora sigue una distribución normal se rechaza a un nivel de significación del 5%. Esto sugiere que las duraciones de demora no parecen provenir de una población distribuida normalmente.
En conclusión, el análisis de las duraciones de demora en el presupuesto del estado de Nueva York durante 19 años consecutivos sugiere que no parecen provenir de una población distribuida normalmente. El test de Shapiro-Wilk indicó que la hipótesis nula de que la población de duraciones de demora sigue una distribución normal se rechaza a un nivel de significación del 5%. Esto sugiere que las duraciones de demora pueden seguir una distribución no normal, lo que podría tener implicaciones para la planificación y la toma de decisiones en el estado de Nueva York.
- Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3-4), 591-611.
- D'Agostino, R. B., & Pearson, E. S. (1973). Tests for departure from normality. Empirical results for the distributions of b1 and b2. Biometrika, 60(2), 613-622.
- Duraciones de demora
- Presupuesto del estado de Nueva York
- Test de Shapiro-Wilk
- Distribución normal
- Análisis de varianza
Preguntas y Respuestas sobre las Duraciones de Demora en el Presupuesto del Estado de Nueva York =====================================================================================
¿Qué es el test de Shapiro-Wilk y cómo se utiliza?
El test de Shapiro-Wilk es un test estadístico utilizado para evaluar si una muestra de datos sigue una distribución normal. Se utiliza para determinar si la hipótesis nula de que la población de datos sigue una distribución normal se rechaza o no. El test se calcula utilizando la fórmula W = (Σ (xi - x̄)^3 / (n - 1) * Σ (xi - x̄)2)(1/2), donde xi son los valores individuales de la muestra, x̄ es el promedio de la muestra, y n es el tamaño de la muestra.
¿Por qué es importante evaluar si las duraciones de demora siguen una distribución normal?
Evaluar si las duraciones de demora siguen una distribución normal es importante porque puede tener implicaciones para la planificación y la toma de decisiones en el estado de Nueva York. Si las duraciones de demora siguen una distribución normal, se puede utilizar la teoría de la probabilidad para predecir la probabilidad de que se produzcan demoras en el futuro. Sin embargo, si las duraciones de demora no siguen una distribución normal, se puede necesitar utilizar métodos de modelado más avanzados para predecir la probabilidad de demoras.
¿Qué es una distribución no normal y cómo se puede identificar?
Una distribución no normal es una distribución de probabilidad que no sigue una forma de curva característica de una distribución normal. Las distribuciones no normales pueden tener formas de curva más complejas, como distribuciones de probabilidad asimétricas o distribuciones de probabilidad con picos. Se puede identificar una distribución no normal mediante el uso de tests estadísticos, como el test de Shapiro-Wilk, o mediante la visualización de los datos utilizando gráficos.
¿Qué implicaciones tiene que las duraciones de demora no sigan una distribución normal?
Si las duraciones de demora no siguen una distribución normal, se pueden necesitar utilizar métodos de modelado más avanzados para predecir la probabilidad de demoras. Esto puede incluir el uso de modelos de regresión no lineal, modelos de series temporales o modelos de simulación. Además, se puede necesitar recopilar más datos para mejorar la precisión de los modelos de predicción.
¿Qué se puede hacer para reducir las demoras en el presupuesto del estado de Nueva York?
Para reducir las demoras en el presupuesto del estado de Nueva York, se pueden implementar varias estrategias. Algunas posibles estrategias incluyen:
- Mejorar la comunicación entre los departamentos del estado y los legisladores.
- Establecer plazos claros y realistas para la aprobación del presupuesto.
- Recopilar más datos para mejorar la precisión de los modelos de predicción.
- Utilizar tecnologías de información para mejorar la eficiencia y la productividad en la aprobación del presupuesto.
¿Qué es el test de normalidad de Shapiro-Wilk y cómo se utiliza?
El test de normalidad de Shapiro-Wilk es un test estadístico utilizado para evaluar si una muestra de datos sigue una distribución normal. Se utiliza para determinar si la hipótesis nula de que la población de datos sigue una distribución normal se rechaza o no. El test se calcula utilizando la fórmula W = (Σ (xi - x̄)^3 / (n - 1) * Σ (xi - x̄)2)(1/2), donde xi son los valores individuales de la muestra, x̄ es el promedio de la muestra, y n es el tamaño de la muestra.
¿Qué es una distribución normal y cómo se puede identificar?
Una distribución normal es una distribución de probabilidad que sigue una forma de curva característica, con un pico en el centro y una disminución gradual hacia los extremos. Se puede identificar una distribución normal mediante el uso de tests estadísticos, como el test de Shapiro-Wilk, o mediante la visualización de los datos utilizando gráficos.
¿Qué es el test de normalidad de D'Agostino y Pearson?
El test de normalidad de D'Agostino y Pearson es un test estadístico utilizado para evaluar si una muestra de datos sigue una distribución normal. Se utiliza para determinar si la hipótesis nula de que la población de datos sigue una distribución normal se rechaza o no. El test se calcula utilizando la fórmula W = (Σ (xi - x̄)^3 / (n - 1) * Σ (xi - x̄)2)(1/2), donde xi son los valores individuales de la muestra, x̄ es el promedio de la muestra, y n es el tamaño de la muestra.
¿Qué es una distribución no normal y cómo se puede identificar?
Una distribución no normal es una distribución de probabilidad que no sigue una forma de curva característica de una distribución normal. Las distribuciones no normales pueden tener formas de curva más complejas, como distribuciones de probabilidad asimétricas o distribuciones de probabilidad con picos. Se puede identificar una distribución no normal mediante el uso de tests estadísticos, como el test de Shapiro-Wilk, o mediante la visualización de los datos utilizando gráficos.