Este documento presenta información sobre métodos estadísticos de estimación de parámetros. Explica los conceptos de estimación puntual e intervalos de confianza, e incluye ejemplos de cómo estimar parámetros poblacionales como el promedio y la desviación estándar a partir de una muestra. También cubre temas como inferencia estadística, pruebas de hipótesis y distribuciones de muestreo. El documento concluye con actividades de aprendizaje y referencias bibliográficas.

1. MÉTODOS ESTADÍSTICOS
SESION 9
ESTIMACION DE
PARAMETROS
Docente:
Fernando Camones Gonzales
fcamonesg@ucvlima.edu.pe

2. CASO
El director académico de la escuela de
Derecho de cierta universidad afirma que
el rendimiento promedio de sus alumnos
en el semestre 2012– I es de 17.3
En una muestra
seleccionada al azar se
obtuvo que el rendimiento
promedio fue de 15.5
¿Qué puede decirse de este
resultado?

3. CASO
Se desea comparar el flujo de ventas mensuales de
dos grandes empresas de la ciudad de Lima. Se
sabe que el flujo de ventas en la empresa A en un
mes de S/. 520 000 mientras que en la empresa B
es de 350 000.
¿Cuál es la empresa que obtiene
mayores utilidades mensuales?
¿Cuánto es esta diferencia?

4. CAPACIDADES:
 Infiere parámetros a través de la estimación
puntual y por intervalos de confianza.
 Interpreta los intervalos de confianza.
CONTENIDO:
Estimación de Parámetros: puntual y por intervalos de
confianza.
ACTIVIDADES

5. Inferencia
Estadística
Estimación
Prueba de
Hipótesis
Puntual
Por Intervalos
INFERENCIA ESTADISTICA

6. POBLACIÓ
N MUESTR
A
Parámetros
p
2


Estadísticos
 
p
s
xfX
ˆ
,,
2
2

Inferencia Estimación







xe
pp
s
X
ˆ
22
Técnicas de muestreo
ESTIMACIÓN

7. ESTIMACION
ESTIMACION
PUNTUAL
INSESGADO
EFICIENTE
CONSISTENTE
SUFICIENTE
ESTIMACIÓN POR
INTERVALOS
Existen muchas
situaciones por las cuales
es preferible determinar
un intervalo dentro del
cual se esperaría
encontrar el parámetro
poblacional. Tal intervalo
se conoce como una
estimación por intervalo.

8. - 5
0 . 4
0 . 3
0 . 2
0 . 1
. 0
f(x
r a l i t r b u i o n :  = 0 ,  = 1
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
Valor Crítico
z= 1.96
Distribución de muestreo para la estadística z
A dos colas- Nivel de Significación 0.05
025 región
de rechazo
.95 probabilidad
.025 región de
rechazo
Valor Crítico
z= -1.96
Región de
aceptación
- 5
0 . 4
0 . 3
0 . 2
0 . 1
. 0
f(x
r a l i t r b u i o n :  = 0 ,  = 1
0 1 2 3 4
Valor
Crítico
z= -1.65
.95 probabilidad
.05 región de
rechazo
Distribución de muestreo para la estadística z
Una cola- .05 Nivel de Significación
Región de no
rechazo
Región de
aceptación
- 5
0 . 4
0 . 3
0 . 2
0 . 1
. 0
f(x
r a l i t r b u i o n :  = 0 ,  = 1
0 1 2 3 4
Valor Critico
z= 1.65
Distribución de muestreo para la estad ística z
Una cola- .05 Nivel de Significación
.95 probabilidad
.05 región de
rechazo
Región de
aceptación

9. ACTIVIDAD EN AULA
Formar Grupos de 5 estudiantes.
Resolver las preguntas de
la lectura
N° 09
Nota: El docente debe asegurar que todo los integrantes participen, en su
registro auxiliar debe anotar la participación de los alumnos así mismo el
docente debe calificar esta actividad.

10. EJERCICIOS

11. EJERCICIOS

12. EJERCICIOS

13. REFERENCIAS:
Molina, H. (2012). Métodos Estadísticos. Lima: UCV Lima Norte.
Casas, J. (2006). Ejercicios de Inferencia Estadística y Muestreo para
Economía y Administración de Empresas. Madrid, España: Grupo Anaya.
Anderson, D. (2004) .Estadística para la Administración y Economía. (7.ª ed.).
México DF: Thompson S.A.