Este documento introduce el concepto de varianza y su uso en la estimación estadística. Explica que la varianza mide la variabilidad de un conjunto de datos y cómo se calcula. También describe cómo la varianza y la distribución normal se usan para estimar parámetros poblacionales a partir de muestras de datos, con un margen de error.
Este documento introduce el concepto de varianza y su uso en la estimación estadística. Explica que la varianza mide la variabilidad de un conjunto de datos y cómo se calcula. Luego describe cómo la varianza se puede descomponer en varianza explicada por factores conocidos y varianza error. Finalmente, discute la distribución normal de probabilidades y cómo esta se usa para realizar estimaciones estadísticas sobre parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento presenta información sobre estadística en 3 oraciones:
1) Explica las ramas principales de la estadística incluyendo estadística descriptiva, inferencial, paramétrica, no paramétrica y aplicada a campos como educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía.
2) Define conceptos estadísticos básicos como hipótesis, variable, dato, población, muestra y niveles de medición, así como distribución de frecuencias y tipos
Este documento presenta una introducción a la estadística, incluyendo sus ramas principales (descriptiva, inferencial, paramétrica, no paramétrica y aplicada), conceptos básicos y ejemplos de su aplicación en diferentes campos como la educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía. Explica que la estadística es una disciplina científica que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos para comprender fenómenos. Además, incluye definiciones de tér
Excel avanzado, liceo departamental grado once unoNombre Apellidos
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. También describe ramas de la estadística como la estadística descriptiva y la inferencial. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. También describe ramas de la estadística como la estadística descriptiva y la inferencial. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
Trabajo de Excel avanzado del grado 11.1SofiaMoreno74
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. Además, describe diferentes ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial y probabilística. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. Luego describe ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial y probabilística. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
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1) Explica las ramas principales de la estadística incluyendo estadística descriptiva, inferencial, paramétrica, no paramétrica y aplicada a campos como educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía.
2) Define conceptos estadísticos básicos como hipótesis, variable, dato, población, muestra y niveles de medición, así como distribución de frecuencias y tipos
Este documento presenta una introducción a la estadística, incluyendo sus ramas principales (descriptiva, inferencial, paramétrica, no paramétrica y aplicada), conceptos básicos y ejemplos de su aplicación en diferentes campos como la educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía. Explica que la estadística es una disciplina científica que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos para comprender fenómenos. Además, incluye definiciones de tér
Excel avanzado, liceo departamental grado once unoNombre Apellidos
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. También describe ramas de la estadística como la estadística descriptiva y la inferencial. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
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Trabajo de Excel avanzado del grado 11.1SofiaMoreno74
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. Además, describe diferentes ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial y probabilística. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
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Este documento trata sobre métodos estadísticos y distribución de frecuencias. Explica las ramas principales de la estadística como la recopilación de datos, estadística descriptiva, estadística inferencial, estadística experimental y estadística causal. También describe aplicaciones de la estadística como interpretaciones de investigaciones, meta-análisis, diseño de ensayos clínicos y diseño de encuestas. Por último, explica conceptos como variables, datos, población, muestra y niveles
Las medidas de tendencia central son valores estadísticos que resumen un conjunto de datos ubicándose en su parte media. Las más utilizadas son la media, la mediana y la moda. La media es el promedio de los valores, la mediana es el valor central cuando los datos están ordenados, y la moda es el valor que más se repite. Juntas, estas medidas describen la posición y dispersión de un conjunto de datos.
El documento presenta una introducción a conceptos básicos de estadística como variables, datos, población, muestra, niveles de medición, distribución de frecuencias y hipótesis. Explica que la estadística se ocupa de obtener, ordenar y analizar datos para obtener explicaciones y predicciones. Luego describe las ramas de la estadística descriptiva e inferencial y algunas aplicaciones comunes de la estadística en economía, educación, contabilidad, administración, gerontología y deporte.
Conceptos de Programación, Métodos Estadísticos.pdfvaleriacaicedo7
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos y de programación. Explica qué son los métodos estadísticos, las ramas de la estadística como la estadística descriptiva e inferencial, y aplicaciones de la estadística en diferentes campos. También define conceptos como variable, datos, población y muestra. Luego, introduce conceptos básicos de programación como la diferencia entre contador y acumulador, y cómo declarar variables en Pseint. Finalmente, incluye ejemplos de código en Pseint.
Conceptos de Programación, Métodos Estadísticos.pdfdavidlopez878156
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Conceptos de programación, métodos estadísticosEvelyn322524
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos y de programación. Explica qué son los métodos estadísticos, las ramas de la estadística como la estadística descriptiva e inferencial, y aplicaciones de la estadística en diferentes campos. También define conceptos como variable, datos, población y muestra. Luego, introduce conceptos básicos de programación como la diferencia entre contador y acumulador, y cómo declarar variables en Pseint. Finalmente, incluye ejemplos de código en Pseint.
Conceptos de programación, métodos estadísticossahamaramarin
Este documento presenta información sobre conceptos de programación y métodos estadísticos. Explica qué son los métodos estadísticos, la estadística y sus ramas principales. También describe conceptos como hipótesis, variables, datos, población y muestra. Finalmente, incluye ejemplos de aplicaciones de la estadística en diferentes campos y ejercicios prácticos de programación en Pseint.
Conceptos de programación, métodos estadísticosjuansolano67
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Conceptos de Programación, Métodos Estadísticos.pdfvaleriacaicedo7
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Este documento describe diferentes medidas estadísticas como medidas de tendencia central (media, mediana y moda), medidas de dispersión (desviación estándar y varianza) y medidas de posición (cuartiles, deciles y percentiles). Explica que las medidas de tendencia central resumen un conjunto de valores en un solo valor central, mientras que las medidas de dispersión muestran la variabilidad de los datos respecto a la media. También proporciona fórmulas para calcular estas medidas.
Este documento presenta las tres principales medidas de tendencia central: la media, la moda y la mediana. Define cada medida y proporciona ejemplos para ilustrar cómo se calculan. También explica cómo estas medidas se usan comúnmente en situaciones de la vida diaria y los negocios para resumir y analizar conjuntos de datos.
Este documento presenta información sobre estadística inferencial y su aplicación utilizando sistemas informáticos. Explica conceptos clave como muestreo, medidas de tendencia central, correlación, regresión y cómo se pueden visualizar y analizar datos utilizando el programa SPSS. El objetivo es determinar cómo ayudan estas herramientas estadísticas e informáticas a la toma de decisiones, especialmente en problemas relacionados con el comercio exterior.
Este documento presenta información sobre el uso del programa SPSS para realizar análisis estadísticos aplicados a problemas de comercio exterior. Explica conceptos como estadística descriptiva, inferencial, regresión lineal, correlación, prueba de hipótesis y distribución normal. El objetivo es que los estudiantes aprendan a utilizar SPSS para solucionar problemas relacionados con comercio exterior mediante el cálculo de parámetros estadísticos.
Este documento resume un trabajo sobre el análisis estadístico inferencial aplicando sistemas informáticos. El objetivo general es manejar un programa informático aplicado a la estadística inferencial. Se detallan métodos estadísticos como la T-student, correlación, regresión y su aplicación en problemas del comercio exterior. El documento justifica la importancia de la estadística inferencial y los sistemas informáticos para la toma de decisiones. Finalmente, presenta conceptos estadísticos como medidas de tendencia central, muest
Este documento presenta información sobre estadística inferencial y su aplicación utilizando sistemas informáticos. Explica conceptos como muestreo, medidas de tendencia central, correlación, regresión y cómo se pueden visualizar y analizar datos utilizando el programa SPSS. El objetivo es determinar cómo ayudan estas herramientas estadísticas e informáticas en la toma de decisiones, especialmente en problemas relacionados con el comercio exterior.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística y teoría de probabilidades. Explica los tipos de estadística, medidas de tendencia central, medidas de forma y dispersión, así como conceptos de probabilidad como espacio muestral, probabilidad conjunta y marginal, independencia estadística, diagrama de árbol y teorema de Bayes. Finalmente, discute la aplicación de la estadística en salud pública y proporciona una bibliografía.
Este documento presenta información sobre estadística. Explica que la estadística consiste en métodos para recolectar e interpretar datos. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, e inferencial, que genera modelos e inferencias. La inferencial se subdivide en paramétrica, que usa distribuciones conocidas, y no paramétrica, que no las usa. También cubre estadística matemática y aplicaciones en educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía.
Este documento presenta la unidad sobre comunicación no verbal. Se aprenderá sobre conceptos como kinesia, paralingüística y proxémica, y se analizarán factores como los tonos, ritmos y miradas en el proceso comunicativo. Se estudiará el concepto de comunicación no verbal, sus factores asociados como la paralingüística, kinesia y proxémica, el significado de la imagen personal y las funciones de la comunicación no verbal.
Esta presentación nos explica de una forma sencilla el concepto de Condicionamiento Clásico, teoría desarrollada por científico Ruso Ivan Pavlov, además, con ejemplos claros y sencillos nos explica cada unos de los conceptos de esta teoría del aprendizaje.
Este documento presenta una introducción a los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos básicos como la estadística, variables, datos y poblaciones. Además, describe diferentes ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial y probabilística. Finalmente, detalla aplicaciones de la estadística en áreas como la economía, contaduría y política.
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Las medidas de tendencia central son valores estadísticos que resumen un conjunto de datos ubicándose en su parte media. Las más utilizadas son la media, la mediana y la moda. La media es el promedio de los valores, la mediana es el valor central cuando los datos están ordenados, y la moda es el valor que más se repite. Juntas, estas medidas describen la posición y dispersión de un conjunto de datos.
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Conceptos de Programación, Métodos Estadísticos.pdfvaleriacaicedo7
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Este documento resume un trabajo sobre el análisis estadístico inferencial aplicando sistemas informáticos. El objetivo general es manejar un programa informático aplicado a la estadística inferencial. Se detallan métodos estadísticos como la T-student, correlación, regresión y su aplicación en problemas del comercio exterior. El documento justifica la importancia de la estadística inferencial y los sistemas informáticos para la toma de decisiones. Finalmente, presenta conceptos estadísticos como medidas de tendencia central, muest
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Este documento presenta conceptos básicos de estadística y teoría de probabilidades. Explica los tipos de estadística, medidas de tendencia central, medidas de forma y dispersión, así como conceptos de probabilidad como espacio muestral, probabilidad conjunta y marginal, independencia estadística, diagrama de árbol y teorema de Bayes. Finalmente, discute la aplicación de la estadística en salud pública y proporciona una bibliografía.
Este documento presenta información sobre estadística. Explica que la estadística consiste en métodos para recolectar e interpretar datos. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, e inferencial, que genera modelos e inferencias. La inferencial se subdivide en paramétrica, que usa distribuciones conocidas, y no paramétrica, que no las usa. También cubre estadística matemática y aplicaciones en educación, contaduría, administración, gerontología, deporte y economía.
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Resumen de la teoría Social de Bandura, este material no ayudara a comprender como el ser humano aprende a través de la experiencia que desarrollemos en su vida diaria.
This document discusses key concepts in sampling for nursing research, including population, sample, and sampling methods. It defines target population, finite population, and infinite population. It explains that a sample is a subset of the study population that is representative and selected using inclusion/exclusion criteria. Probability and non-probability sampling methods are covered, including simple random sampling, systematic sampling, stratified sampling, cluster sampling, quota sampling, accidental sampling, convenience sampling, and snowball sampling. Formulas for determining sample size are presented. The document emphasizes the importance of understanding sampling techniques for obtaining high-quality samples in nursing research.
Este documento presenta un resumen de varias teorías del aprendizaje y su proyección didáctica. Brevemente describe las teorías conductistas, cognitivas, constructivistas y la perspectiva socio-crítica de la educación. Explica conceptos clave de teóricos como Pavlov, Watson, Thorndike, Piaget, Vygotsky, Ausubel y Bruner. El documento analiza cómo cada teoría concibe el aprendizaje y su aplicación en la enseñanza.
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje desde el conductismo hasta el constructivismo. Describe las teorías conductistas de Pavlov, Watson y Skinner, así como las teorías cognitivas de la Gestalt, el procesamiento de la información, la teoría ecléctica de Gagné y la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel. También resume las teorías constructivistas de Piaget sobre los estadios del desarrollo cognitivo, la teoría sociocultural de Vigotsky y la teoría de la instru
Este documento analiza la educación como un fenómeno necesario para la reproducción de la sociedad. Explora los diferentes tipos de reproducción como biológica, económica y social-cultural. También discute cómo la educación implica poder a través de la capacidad de influir en el comportamiento de los demás y cómo produce y distribuye conocimientos. Finalmente, contrasta la educación formal con la no formal y examina la relación entre educación y socialización.
El documento discute la función pedagógica de la evaluación en 3 oraciones:
1) La evaluación muestra parte del currículum oculto del profesorado y lo que y cómo se evalúa puede revelar detalles sobre las prácticas didácticas.
2) La evaluación tiene dos funciones: regular el proceso de enseñanza-aprendizaje e identificar áreas de mejora, y seleccionar y clasificar a los estudiantes.
3) Para que los estudiantes se autorregulen, deben comunicarse claramente los objetivos, des
El documento describe los principales problemas del plan y programas de estudio de 2017, como la sobrecarga de contenidos que obstaculiza la formación integral de los estudiantes. Propone la creación de una Nueva Escuela Mexicana que sea democrática, inclusiva y de excelencia, con un currículo flexible que fortalezca la formación ciudadana y los valores. Señala la necesidad de evaluar el currículo actual y aprovechar mejor el tiempo escolar disponible.
Este documento describe diferentes estrategias de lectura y comprensión de textos. Explica que las estrategias de lectura son técnicas espontáneas que usa el lector para comprender un texto, como activar conocimientos previos y establecer el propósito de la lectura. Luego describe algunas modalidades de lectura como la lectura guiada, compartida y comentada. Finalmente, detalla estrategias específicas como la subrayación, elaboración de mapas conceptuales y resúmenes.
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
Durante el desarrollo embrionario, las células se multiplican y diferencian para formar tejidos y órganos especializados, bajo la regulación de señales internas y externas.
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Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
Elconceptodevarianza
1. El concepto de varianza
y su uso en la estimación estadística
Enrique Morosini
Universidad Nacional de Asunción
Facultad de Filosofía
Psicología Especialidad Clínica – Cátedra Psicometría Aplicada II
Asunción - 2012
2. Advertencia
Este material intenta introducir los
principios lógico-conceptuales del
razonamiento estadístico relacionado con
la varianza y los procesos relacionados
con la estimación estadística.
Las precisiones técnicas, los aspectos
críticos y los planteamientos estadísticos
estrictos deben ser consultados en la
bibliografía recomendada.
5/7/2012 La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini 2
3. La varianza
Uno de los conceptos más importantes en
el análisis estadístico y el control
experimental de variables es la varianza.
En principio, la varianza es una medida de
variabilidad que da cuenta del grado de
homogeneidad de un grupo de
observaciones, la fórmula de cálculo
es la siguiente:
2
2 1
( )
N
i X
i
X
X
N
µ
σ =
−
=
∑
5/7/2012 3La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
5. Características colectivas
Supongamos un grupo de personas que
comparten características comunes,
obviamente, observaremos también
características diferenciales.
Supongamos, además, que estamos
realizando la tarea de cuantificar esas
respectivas características. Más o menos
podríamos representar la situación de la
siguiente manera:
5/7/2012 5La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
7. Cuantificación de variables
Denominemos estas variables evaluadas o
cuantificadas “X”, asignándole valores
según un sistema específico de
asignaciones.
En la gráfica anterior el grupo de personas
se conformaría con asignaciones
diferentes de “X”, lo cual podríamos
representar de la siguiente manera:
5/7/2012 7La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
9. Medidas “promedio”
El conjunto de medidas podrían ser
resumidas mediante promedios o
medidas de tendencia central.
En este caso utilizamos la media
aritmética (pudo haber sido la mediana o
la moda). Ese valor está representado por
un valor central y un “caso modelo” que
representaría las características promedio
del grupo:
5/7/2012 9La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
10. La media como referencia
5/7/2012 10La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
11. La dispersión de la media
Una vez calculada la medida promedio
resulta fácil notar que existe una
diferencia (distancia) entre las medidas
individuales y el promedio.
Cuanto mayor dispersión se observe
(distancia respecto a la media) menos
homogéneas son las observaciones.
La dispersión puede cuantificarse
calculando la diferencia entre las medidas
individuales y el promedio.
5/7/2012 11La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
12. La distancia respecto a la media
5/7/2012 12La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
13. El cálculo de la varianza
La varianza como medida de dispersión es
el promedio de las diferencias cuadráticas
de las diferencias individuales respecto
de la media (tal como se anticipó).
A partir de las observaciones registradas,
se aplica la siguiente fórmula:
2
2 1
( )
1
n
i
i
X
X X
S
n
=
−
=
−
∑
5/7/2012 13La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
14. El cálculo de la varianza
Observaciones
x1 = 19
x2 = 27
x3 = 20
x4 = 22
x5 = 18
x6 = 21
x7 = 27
x8 = 18
5/7/2012 14La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
15. El cálculo de la varianza
Observaciones
x1 = 19
x2 = 27
x3 = 20
x4 = 22
x5 = 18
x6 = 21
x7 = 27
x8 = 18
Suma = 172
Promedio = 21,5
5/7/2012 15La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
21. Varianza conocida
Supongamos que el grupo de personas
representado anteriormente pertenecen a
un grupo dentro del cual comparten
características comunes. Entendemos que
estos aspectos comunes hacen que sean
más similares entre sí que con otras
personas en determinados aspectos.
Teóricamente, si sus características
dependieran únicamente de ese factor
común las características deberían ser
iguales a la media.
5/7/2012 21La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
22. Varianza explicada
Supongamos, además, que conocemos
otros factores que influyen en las
diferencias individuales: el sexo y la edad.
Dicho de otro modo, las puntuaciones
varían conforme fueran hombres o
mujeres, más jóvenes o mayores que la
edad promedio.
Estas variables explican parte de las
variaciones o desviaciones de la media.
5/7/2012 22La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
24. Varianza error
Aún conociendo estas variables
responsables de la variación, es posible
observar que las puntuaciones presentan
algunas variaciones respecto a los valores
medios o esperados.
Este grado de variación se conoce como
varianza error.
5/7/2012 24La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
27. Probabilidades
Durante muchos años el azar y la
posibilidad de establecer suposiciones que
permitan comprender las leyes que le
subyacen fueron objeto de interés por
científicos y matemáticos.
El concepto que ha permitido acercarse a
comprensión del azar es el estudio
sistemático de la manera en cómo se
distribuyen empíricamente los sucesos y el
análisis de las probabilidades de
ocurrencia de un fenómeno.
5/7/2012 27La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
28. Distribución de probabilidades
La forma en cómo se distribuyen las
probabilidades de ocurrencia de un
determinado fenómeno ha generado
modelos que facilitan mecanismos de
estimación.
Uno de estos modelos cuyo uso se ha
extendido (en forma peculiar en las
ciencias sociales, del comportamiento y la
salud) es el de la distribución normal, cuya
forma intuitiva se representa a
continuación:
5/7/2012 28La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
29. La distribución de observaciones
5/7/2012 29La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
30. La distribución de observaciones
Aquí se puede observar
que la mayoría de los
casos observados
presentan valores
cercanos a la media.
5/7/2012 30La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
33. Aproximación conceptual
El principio fundamental en el proceso de
estimación estadística es la necesidad de
conocer los parámetros de una población
a partir de las observaciones de valores
en una muestra.
Un conjunto de datos obtenidos de una
muestra, utilizando el concepto de
varianza y la distribución de probabilidad,
representa un valor con cierta
probabilidad de representar el parámetro
de la población.
5/7/2012 33La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
34. Aproximación conceptual
Si utilizamos el modelo de distribución
normal, que como lo habíamos adelantado
es uno de los más utilizados (atendiendo
que existen críticas importantes respecto a
esta suposición), es posible conocer de
antemano la distribución teórica de
probabilidades para una distribución
similar.
5/7/2012 34La varianza y la inferencia estadística - Enrique Morosini
36. Error de estimación
Las observaciones distribuidas conforme
al modelo de distribución normal,
presenta una dispersión cuya unidad de
medida es el error de estimación.
Este error de estimación, cuya unidad de
medida es sigma (σ), se basa en el cálculo
de la raíz cuadrada de la varianza:
5/7/2012 La varianza y la estimación estadística - Enrique Morosini 36
2
x x
n n
ε
σ σ
σ= =
37. El proceso de estimación
La estimación propiamente se realiza
aplicando un margen de error a la medida
muestral objeto de estimación (θ).
El margen de error aplicado es el valor del
error de medición multiplicado por el
valor z correspondiente a la probabilidad
de ocurrencia del suceso, también
llamado confianza de estimación.
θ ± σ . z
5/7/2012 La varianza y la estimación estadística - Enrique Morosini 37