Hoja de cálculo para determinar los parámetros característicos de diferentes distribuciones: normal, normal estandarizada, ji-cuadrado, t de Student y F de Fisher y Snedecor.

Se realizan n procesos o experimentos de Bernoulli de manera que la probabilidad de éxito sea la misma en cada prueba, es decir, consideremos n variables aleatorias independientes de Bernoulli X1, X2,...,Xn con probabilidad de éxito p1=p2=...pn.
La variable aleatoria X nos da el número de éxitos en las n pruebas sigue una distribución binomial.

Si X es una variable aleatoria binomial de probabilidad p, las probabilidades de que al realizar un ensayo se presente el suceso x es p y la de que no se presente es (1-p); la probabilidad de que el suceso x se presente en los n-1 primeros ensayos y que no se presente en el enésimo sigue una distribución geométrica.

Un experimento en el la probabilidad de éxito es p y de fracaso (1-p). Se repite el experimento de forma independiente hasta que observamos m fallos. La variable aleatoria X que mide el número de éxitos hasta obtener el emésimo fracaso se dice que sigue una distribución binomial negativa.

Una distribución binomial cuando n es grande y p pequeño podemos aproximarla por la distribución de Poisson con parámetro (en la práctica la aproximación se puede realizar cuando n>50 y p<0,1).

Distribución normal com media y desviación estándar s.

Distribución exponencial de parámetro . Se puede utilizar para aproximar una distribución geométrica.

Conformidad de la media (normal) con conocida.

Conformidad de la media (normal) con desconocida y n grande.

 

Conformidad de la proporción de una muestra con la proporción de la población.

 

Conformidad de la varianza de una muestra con la varianza de la población.

Intervalo de confianza de la media (normal) con conocida.

Intervalo de confianza de la media (normal) con desconocida y n grande.

Intervalo de confianza de proporciones.

Intervalo de confianza de una varianza.

Intervalo de confianza del cociente de varianzas.

Contraste de dos medias distribución normal y conocidas.
Contraste de dos medias con distribución normal y desconocidas y n>=30.

Contraste de medias muestras dependientes con distribución normal y d conocida.

Contraste de medias muestras dependientes con distribución normal y d desconocida y n>30.

Contraste de proporciones con p1 y p2 conocidas.

 

Contraste de proporciones con p1 y p2 desconocidas.

Comparación de varianzas.

 

Prueba binomial global: podemos asumir la similitud entre dos secuencias utilizando una prueba global, que consiste en contar el número de emparejamientos correctos que se dan entre las dos secuencias.
Esta variable sigue una distribución binomial. En el caso que la longitud de secuencias se muy grande puede realizarse una aproximación por una distribución normal.

Razón de probabilidad o relación de probabilidades: en muchos casos pueden realizarse comparaciones entre la hipótesis nula y la alternativa utilizando como prueba el logaritmo de la relación de probabilidades (probabilidad de la hipótesis alternativa y la probabilidad de la hipótesis nula).
Esta variable sigue una distribución binomial. En el caso que la longitud de secuencias se muy grande puede realizarse una aproximación por una distribución normal.

Prueba para comprobar los éxitos locales (A local sucess runs test): se aplica a la comparación de secuencias se fundamenta en la longitud de los éxitos locales. Este estadístico se define como el máximo de la longitud de bases emparejadas seguidas. Es un estadístico local que sigue una distribución del máximo de n distribuciones geométricas:

 

Conformidad de la varianza de una muestra con la varianza de la población.

BLAST Basic Local Alignment Search Tool desarrollada por Altschul, S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., and Lipman D.J. (J. Mol. Biol. 1990: 215:403-10) es un programa que se utiliza para realizar estudios de emparejamiento de ácidos nucleicos y mira la longitud del segmento máximo de emparejamiento correcto.

BLAST Basic Local Alignment Search Tool desarrollada por Altschul, S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., and Lipman D.J. (J. Mol. Biol. 1990: 215:403-10) es un programa que se utiliza para realizar estudios de emparejamiento de proteínas y mira la longitud del segmento máximo de emparejamiento correcto.