1. inferencia introduccion

1. INTRODUCCIÓN A LA
INFERENCIA
Sebastián Munuera. 2020

2. • Con frecuencia es imposible predecir con
precisión los parámetros estadísticos (media,
varianza, desviación típica, …..) de una población.
• Piensa, por ejemplo, en el estudio de la superficie
media de los pisos de Madrid. Por este motivo se
recurre a las muestras, cuanto más pequeñas
mejor, procurando que garanticen una adecuada
descripción de la población, esto es, que la media
y varianza de la muestra sean los más parecidas
posible a las de la población objeto del estudio.

3. • Hay diferentes métodos de muestreo
(selección de la muestra), que ya hemos
contemplado de forma somera.
– Aleatorio simple
– Sistemático
– Estratificado

4. • Una vez seleccionada la muestra, se obtienen sus
parámetros -media, varianza, desviación típica-.
• Se pretende determinar la bondad de estos
datos, o sea, si reflejan los de la población
general.
• Además se pretende cuantificar (medir) el error
que se comete al generalizar desde esa muestra.
• En segundo término nos plantearemos qué
tamaño debe tener la muestra para que el error
resulte aceptable y la descripción de la muestra
nos sea útil.
• A estos procesos los llamamos INFERENCIA.

5. • A partir de ahora, vamos a recorrer ese camino
por etapas.
• Hablaremos de nuevos conceptos, que iras
asimilando con la práctica, sobre todo de cuatro:
– INTERVALO DE CONFIANZA
– NIVEL DE CONFIANZA
– TAMAÑO MUESTRAL
– ERROR
• Además, el estudio de estos conceptos lo vamos
a hacer para dos distribuciones, la Normal y la
Binomial. Son similares.

6. • No te preocupes si al principio te confundes
con los términos o con la notación, es normal,
requiere un periodo de asimilación.
• Irás adquiriendo confianza y práctica
conforme vayamos avanzando.
• Aparte de estas presentaciones iré sacando los
apuntes en “pdf” para que puedas imprimirlos
y manejarlos con más facilidad.