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*Concepto de estimación.
*Estimación de intervalos.
*Estimación del intervalo de confianza de la media.
*Desviación estándar conocida y desviación estándar
desconocida.
*Estimación del intervalo de confianza para la
proporción.
*Determinación del tamaño de la muestra para la
media.
*Determinación del tamaño de la muestra para una
proporción.
*Estimación del intervalo
de la confianza media
*En estadística, se llama a un par o varios pares
de números entre los cuales se estima que
estará cierto valor desconocido con una
determinada probabilidad de acierto.
Formalmente, estos números determinan
un intervalo, que se calcula a partir de datos
de una muestra, y el valor desconocido es un
parámetro poblacional. La probabilidad de
éxito en la estimación se representa con 1 - α y
se denomina nivel de confianza.
*
De una población de media y desviación
típica se pueden
tomar muestras de elementos. Cada una
de estas muestras tiene a su vez una
media . Se puede demostrar que la
media de todas las medias muéstrales
coincide con la media poblacional.
Pero además, si el tamaño de las
muestras es lo suficientemente
grande,4 la distribución de medias
muéstrales es, prácticamente,
una distribución normal (o gaussiana)
*
La desviación estándar (o desviación típica) es
una medida de dispersión para variables de razón
(ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en
la estadística descriptiva. Es una medida
(cuadrática) de lo que se apartan los datos de su
media, y por tanto, se mide en las mismas unidades
que la variable.
Para conocer con detalle un conjunto de datos,
no basta con conocer las medidas de tendencia
central, sino que necesitamos conocer también la
desviación que representan los datos en
su distribución, con objeto de tener una visión de
los mismos más acorde con la realidad a la hora de
describirlos e interpretarlos para la toma de
decisiones.
*
Esta medida nos permite determinar el
promedio aritmético de fluctuación de los
datos respecto a su punto central o media. La
desviación estándar nos da como resultado
un valor numérico que representa el promedio
de diferencia que hay entre los datos y la
media. Para calcular la desviación estándar
basta con hallar la raíz cuadrada de la
varianza, por lo tanto su ecuación sería:
*
*
*Estimación del intervalo de
confianza para una proporción
*Sirve para calcular la estimación
de la proporción de elementos en
una población que tiene ciertas
características de interés. ´
*P = X /n proporción muestral
* 1-
*
*En un almacén se está haciendo una auditoria para las
facturas defectuosas. De 500 facturas de venta se
escoge una muestra de 30, de las cuales 5 contienen
errores. Construir una estimación del intervalo de
confianza del 95%.
*Solución:
*Los datos del problema son: N = 500 , n=30, X = 5
*Cofianza = 95%
*Como en los datos aparece el tamaño de la población,
se debe verificar si el tamaño de la nuestra es mayor
que el 5% para emplear la fórmula con el factor finito
de corrección. Se remplaza valores en la siguiente
fórmula:
*Con lectura en la tabla de la distribución normal para
un área de 0,025 se obtiene Z = -1,96, y por simetría Z
=1,96
*Calculando la proporción de la muestra se obtiene:
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1 - Estimación de parámetros. Consiste en
calcular el aproximado del valor de parámetro de
la población.
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tomo para incluir en los formulario para calcular el
numero de un sujeto necesario.
3- Contraste de Hipótesis para conocer el tamaño
de la muestra que se estudia y se investiga en el
que queremos conocer la diferencia existente entre
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Estimación del intervalo de confianza para la media y proporción

  • 1. *Concepto de estimación. *Estimación de intervalos. *Estimación del intervalo de confianza de la media. *Desviación estándar conocida y desviación estándar desconocida. *Estimación del intervalo de confianza para la proporción. *Determinación del tamaño de la muestra para la media. *Determinación del tamaño de la muestra para una proporción.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. *Estimación del intervalo de la confianza media *En estadística, se llama a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza.
  • 10. * De una población de media y desviación típica se pueden tomar muestras de elementos. Cada una de estas muestras tiene a su vez una media . Se puede demostrar que la media de todas las medias muéstrales coincide con la media poblacional. Pero además, si el tamaño de las muestras es lo suficientemente grande,4 la distribución de medias muéstrales es, prácticamente, una distribución normal (o gaussiana)
  • 11. * La desviación estándar (o desviación típica) es una medida de dispersión para variables de razón (ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estadística descriptiva. Es una medida (cuadrática) de lo que se apartan los datos de su media, y por tanto, se mide en las mismas unidades que la variable. Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que representan los datos en su distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad a la hora de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.
  • 12. * Esta medida nos permite determinar el promedio aritmético de fluctuación de los datos respecto a su punto central o media. La desviación estándar nos da como resultado un valor numérico que representa el promedio de diferencia que hay entre los datos y la media. Para calcular la desviación estándar basta con hallar la raíz cuadrada de la varianza, por lo tanto su ecuación sería:
  • 13. *
  • 14. * *Estimación del intervalo de confianza para una proporción *Sirve para calcular la estimación de la proporción de elementos en una población que tiene ciertas características de interés. ´
  • 15. *P = X /n proporción muestral * 1-
  • 16. * *En un almacén se está haciendo una auditoria para las facturas defectuosas. De 500 facturas de venta se escoge una muestra de 30, de las cuales 5 contienen errores. Construir una estimación del intervalo de confianza del 95%. *Solución: *Los datos del problema son: N = 500 , n=30, X = 5 *Cofianza = 95% *Como en los datos aparece el tamaño de la población, se debe verificar si el tamaño de la nuestra es mayor que el 5% para emplear la fórmula con el factor finito de corrección. Se remplaza valores en la siguiente fórmula: *Con lectura en la tabla de la distribución normal para un área de 0,025 se obtiene Z = -1,96, y por simetría Z =1,96 *Calculando la proporción de la muestra se obtiene:
  • 17.
  • 18. *Con lectura en la tabla de la distribución normal para un área de 0,025 se obtiene Z = -1,96, y por simetría Z =1,96 *Calculando la proporción de la muestra se obtiene:
  • 19. *
  • 20. *DETERMINACIÓN DE TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA LA MEDIAS
  • 21. *
  • 22. * 1 - Estimación de parámetros. Consiste en calcular el aproximado del valor de parámetro de la población. 2 - Estimación de una proposición los datos. Que tomo para incluir en los formulario para calcular el numero de un sujeto necesario. 3- Contraste de Hipótesis para conocer el tamaño de la muestra que se estudia y se investiga en el que queremos conocer la diferencia existente entre dos hipótesis.
  • 23. Podemos determinar el tamaño muestra necesario con fin de que las precisión de la estimación coincide el caso mas desfavorable y posible. Un valor de referencia obtenida de una muestra piloto y de datos bibliográfico y utiliza el valor.