Distribución muestral y estimación de parámetros para una población
Instituto Universitario Politécnico "Santiago Mariño"
Realizado por:
Castillo, Erick
Gallardo, Jean
Rodríguez, José Alejandro
Distribución muestral y estimación de parámetros para una población
Instituto Universitario Politécnico "Santiago Mariño"
Realizado por:
Castillo, Erick
Gallardo, Jean
Rodríguez, José Alejandro
Intervalos de confianza:
- Concepto de intervalo de confianza
- Estimacion de intervalo de confianza para la media poblacional.
* Con poblacion conocida
* Con poblacion desconocida
- Estimacion de intervalo de confianza para la proporcion poblacional
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Poblaciónjosegonzalez1606
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Población
Integrantes:
José González C.I: 28.576.187 Marcell Girardi C.I: 24. 491.579 Yulianny Marcano C.I: 26. 385.075 Alejandro Brito C.I: 24.947.747 José Pereira C.I: 28.095. 315
Apuntes de Geometría Descriptiva (Diédrico).
Primero y Segundo de bachillerato.
Contenidos:
-Distancia entre dos puntos.
-Distancia de un punto a un plano.
-Distancia de un punto a una recta.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
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3. DISTRIBUCIONES. Tipos de muestreo Muestreo aleatorio Muestreo no aleatorio Ejemplo. Tres empresas están investigando el nivel adquisitivo de las personas que acuden a un determinado concierto de música clásica. Para ello, cada una elige una muestra de la siguiente manera: 1.- 50 primeras personas que entren en el auditorio. 2.- 50 personas elegidas al azar de las que se ubican en la platea baja. 3.- 50 personas elegidas al azar de todas las asistentes. Ventajas y desventajas
4. DISTRIBUCIONES. Tipos de muestreo Muestreo aleatorio simple : todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra. Muestreo aleatorio estratificado : la población se divide en grupos homogéneos que llamamos estratos. La proporción de cada estrato en la población se mantiene en la muestra. Cada uno de los estrato de la muestra se obtiene por muestreo aleatorio simple sobre el estrato correspondiente de la población. Estrato 1 Estrato 2 Población Muestra
5. DISTRIBUCIONES. Tipos de muestreo Muestreo aleatorio sistemático : se selecciona al azar un elemento de la población y a partir de él se seleccionan de k en k los elementos siguientes . Muestreo por conglomerados y áreas : se divide la población en distintas secciones o conglomerados. Se eligen al azar unas pocas de estas secciones y se toman todos los elementos de las secciones elegidas para formar la muestra. Para dividir la población en secciones podemos usar las provincias .
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7. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Tipificación Con el proceso de tipificación logramos transformar una variable en otra variable que tiene media = 0 y desviación típica = 1. Proceso: Con el cambio de variable Z = ( X - µ)/ Se consigue una variable aleatoria Z que es N (0 , 1) Se dice que Z es la variable tipo o tipificada. Pasar el problema a esta variable nos permite poder resolverlo consultando la tabla N (0 , 1) Ejemplo.- Sea X una N (5 , 0,4). Calcular P ( X ≤ 5,8) Variable tipificada: Z = ( X – 5)/ 0,4 Entonces: P ( X ≤ 5,8)= P [( X – 5)/ 0,4 ≤ (5,8 – 5)/ 0,4] = P ( Z ≤ 2) Buscamos en la tabla N (0 , 1): P ( Z ≤ 2) =0,9772
8. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Cálculo de probabilidades mediante tablas de N(0, 1) Caso I: P(z ≤ a) P(Z 1,23) = 0,8907 0 1,23
9. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Cálculo de probabilidades mediante tablas de N(0, 1) Caso II: P(z ≤ -a) P(Z –1,23) = 1 – P(Z 1,23) = 1 – 0,8907 = 0,1093 0 1,23 – 1,23
10. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Cálculo de probabilidades mediante tablas de N(0, 1) Caso III: P(a ≤ z ≤ a) P(1,01 Z 1,23) = P(Z 1,23) – P(Z 1,01) = = 0,8907– 0,8438 = 0,1469 0 1,23 1,01
11. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Cálculo de probabilidades mediante tablas de N(0, 1) Caso IV: P(-a ≤ z ≤ -a) P(–1,23 Z –1,01) = = P(Z 1,23) – P(Z 1,01) = 0,8907– 0,8438 = 0,1469 P(1,01 Z 1,23) = 0 1,23 1,01 – 1,23 – 1,01
12. DISTRIBUCIONES. Distribución Normal N(µ, ) Cálculo de probabilidades mediante tablas de N(0, 1) Caso V: P(-a ≤ z ≤ a) P(–1,23 Z 1,01) = = P(Z 1,01) – (1 – P(Z 1,23)) = 0,8907– 1+ 0,8438 = 0,7345 P(Z 1,01) – P(Z –1,23) = 0 1,01 – 1,23
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16. DISTRIBUCIONES. Estimación de la media por IC Intervalo de confianza para la media El intervalo de confianza para la media de la población con un nivel de confianza 1- es: donde Z /2 es un valor que en una N(0, 1) cumple que: El nivel de confianza 1- es la probabilidad que se tiene de que la media de la población pertenezca al intervalo. El nivel de significación es la probabilidad de que la media de la población no esté en dicho intervalo
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18. DISTRIBUCIONES. Estimación de la media por IC Error y tamaño de la muestra Podemos calcular el error máximo admisible y el tamaño de la muestra: ERROR MÁXIMO ADMISIBLE TAMAÑO DE LA MUESTRA
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22. DISTRIBUCIONES. Estimación de la proporción Intervalo de confianza para la proporción El intervalo de confianza para la proporción p, con un nivel de confianza 1- es: donde Z /2 es un valor que en una N(0, 1) cumple que: El nivel de confianza 1- es la probabilidad que se tiene de que la proporción de la población pertenezca al intervalo. El nivel de significación es la probabilidad de que la proporción de la población no esté en dicho intervalo
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24. DISTRIBUCIONES. Estimación de la proporción Error y tamaño de la muestra Podemos calcular el error máximo admisible y el tamaño de la muestra: ERROR MÁXIMO ADMISIBLE TAMAÑO DE LA MUESTRA
![DISTRIBUCIONES. Población y muestra Población: es el conjunto de todos los elementos que poseen una determinada característica. En general supondremos que la población es muy grande. Muestra : es un subconjunto de la población. Mue s treo : es el proceso mediante el cual se escoge una muestra de la población. Inferencia estadística : proceso a través del cual se obtienen conclusiones sobre una población, a través de la información que proporciona una muestra. La confianza de tal extrapolación dependerá de la representatividad de la muestra . Razones para usar muestras: economía, observación destructiva, etc. ,[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)