El documento describe la distribución muestral y cómo se pueden usar para hacer inferencias sobre una población. Explica que cuando se toma una muestra de una población, cualquier estadístico calculado, como la media o desviación estándar, variará entre muestras. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se aproximará la distribución muestral a una distribución normal, permitiendo el uso del teorema del límite central para crear intervalos de confianza y realizar pruebas de hipótesis sobre la población.

1. LUGAR: UPATA, EDO. BOLÍVARTUTOR: BARRIOS ALVARO
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
DATOS PERSONALES
REALIZADO POR: APONTE JUAN CARLOS FECHA: 14/05/2015
DESCRIPCIÓN GENERAL CARACTERÍSTICAS
Consideremos todas las posibles muestras de
tamaño n en una población. Para cada muestra
podemos calcular un estadístico (media,
desviación típica, proporción, etc.) que variará
de una a otra. Así obtenemos una distribución
del estadístico que se llama distribución
muestral.
Las dos medidas fundamentales de esta
distribución son la media y la desviación típica,
también denominada error típico.
Hay que hacer notar que si el tamaño de la
muestra es lo suficientemente grande las
distribuciones muestrales son normales y en
esto se basarán todos los resultados que se
alcance.
APLICACIONES TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
Consideremos todas las posibles muestras de
tamaño n en una población. Para cada muestra
podemos calcular un estadístico (media,
desviación típica, proporción, etc.) que variará
de una a otra. Así obtenemos una distribución
del estadístico que se llama distribución
muestral.
Las dos medidas fundamentales de esta
distribución son la media y la desviación típica,
también denominada error típico.
Hay que hacer notar que si el tamaño de la
muestra es lo suficientemente grande las
distribuciones muestrales son normales y en
esto se basarán todos los resultados que se
alcance.
A menudo necesitamos estudiar las propiedades de una
determinada población, pero nos encontramos con el
inconveniente de que ésta es demasiado numerosa como
para analizar a todos los individuos que la componen. Por tal
motivo, recurrimos a extraer una muestra de la misma y a
utilizar la información obtenida para hacer inferencias sobre
toda la población. Estas estimaciones serán válidas sólo si la
muestra tomada es “representativa” de la población.
Así, el muestreo es una técnica que utilizaremos para inferir
algo respecto de una población mediante la selección de una
muestra de esa población.
Su aplicación a la distribución muestral de medias, permite
utilizar la distribución de probabilidad normal para crear
intervalos de confianza para la media poblacional y llevar a
cabo pruebas de hipótesis.
El teorema del límite central hace hincapié en que, en el
caso de muestras aleatorias grandes, la forma de la
distribución muestral de la media se aproxima a la
distribución de probabilidad normal.
La aproximación es mas exacta en el caso de muestras
grandes que el de muestras pequeñas.