Análisis de la variabilidad y precisión en la estimación de intervalos de confianza en pruebas de hipótesis con desviaciones estándar variables: aplicación a datos de física de partículas del CERN y Zenodo.

Abstract

El presente estudio, titulado “Análisis de la variabilidad y precisión en la estimación de intervalos de confianza en pruebas de hipótesis con desviaciones estándar variables: aplicación a datos de jets de física de partículas del CERN y Zenodo”, tiene como propósito evaluar comparativamente la eficacia de tres métodos estadísticos no paramétricos en la construcción de intervalos de confianza para la desviación estándar muestral, en presencia de heterocedasticidad. La investigación toma como base empírica la variable física momento transversal del jet (Jet_pt), proveniente de datos experimentales reales del detector CMS. El objetivo general fue analizar la precisión y eficiencia de los intervalos generados mediante tres enfoques: la transformación logarítmica del intervalo chi-cuadrado, el método de cuantiles empíricos y el bootstrap percentil. Se empleó un diseño cuantitativo de tipo comparativo con submuestreo aleatorio y procesamiento en lenguaje R, aplicando 113 submuestras por escenario. Los resultados revelan que el método logarítmico presenta la menor longitud promedio del intervalo, mientras que el bootstrap mantiene un adecuado balance entre cobertura empírica y amplitud. El enfoque de cuantiles, aunque robusto en distribuciones sesgadas, mostró mayor dispersión bajo condiciones de alta variabilidad. Se concluye que el método logarítmico ofrece la mejor precisión inferencial bajo heterocedasticidad, y que el bootstrap constituye una herramienta flexible frente a distribuciones no normales, validando así la importancia del enfoque no paramétrico en escenarios reales de alta complejidad estadística