29821 - Ronald Aymler Fisher y la Bioestadstica Paul R. Earl

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Ronald Aymler Fisher y la Bioestadística Paul R. Earl pearl@dsi.uanl.mx Arcadio Valdés González acuacu_uanl@yahoo.com.mx Facultad de Ciencias Biológicas Universidad Autónoma de Nuevo León San Nicolás, NL, 66450, Mexico
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Veamos al famoso biométrico Sir Ronald Aymler Fisher (1890 - 1962) es el arquitecto del análisis Multivariado. El journal BIOMETRICS de Junio de 1964 No. 2 está dedicado a él. Existen varios libros que podemos recomendar ampliamente en este tema: An Introduction to Probability: Theory and its Applications por William Feller, Time Series Analysis, Forecasting and Control por George EP Box and Gwilym M Jenkins. Véanse también JP Benzecri (1982) Bordas, Paris. Para empezar a comprender a este famoso matemático, asegúrense también de leer a R. A. Fisher : The Life of a Scientist. Wiley, New York por Joan Fisher Box, 1978. Otro libro muy ameno es: Choice and Chance por WA Whitworth, 1901 reimpreso en 1942 by GE Stechert, New York.
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La estadística representa un severo problema para muchos estudiantes latinos. El motivo pude ser lo escaso o pobreza en la enseñanza de aritmética y álgebra. Los estudiantes que temen a las matemáticas no podrán dominar la probabilidad, la estadística y así subsecuentemente. Por otra parte, los estudiantes de ingeniería se desempeñan muy bien en la red y las matemáticas. Aún así y a pesar de todo los estudiantes desean aprender ! Independientemente, el problema se origina al parecer en la pobre habilidad y lentitud en lectura en las escuelas públicas.
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Referencias para el tema de Bioestadística Para mayor documentación visite los siguientes sitios de la red: http://www.pitt.edu/~super1/lecture/lec25191/001.htm sobre el análisis de varianza. También visiten http://statgen.iop.kcl.ac.uk/bgim/mle/sslike_1.html sobre probabilidad máxima.
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Análisis de varianza (ANDeVA de Fisher) Existen tres modelos conceptuales de ANDeVA (también llamado ANOVA directo de sus siglas en inglés) dependiendo sobre el número de tratamientos y niveles del experimento: 1) Modelo de efecto-fijo, 2) Modelo de efectos-al azar, y 3) Modelo de efectos mezclados. El análisis de una vía, también llamado de “una cola” proporciona las diferencias entre grupos independientes. El Factorial puede auxiliar para explicar los efectos de dos o más variables en el tratamiento, a menudo utilizando un diseño de 2X2. El análisis Multivariado MANOVA es utilizado
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La suma total de los cuadrados es dividida en sus componentes relacionados con el efecto del modelo. El número total de grados de libertad (df) puede también dividirse y especificar la distribución de “chi-cuadrada” que describe la suma asociada de los cuadrados. Origen
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This note was uploaded on 02/23/2012 for the course STAT 312 taught by Professor Staff during the Fall '11 term at Rutgers.

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