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INTRODUCIR   EL   CONCEPTO   DE   ESTIMACION
PUNTUAL Y DE INTERVALOS
EXPLICAR LA IMPORTANCIA DE LA ESTIMACION
DEMOSTRAR EL PROCESO DE ESTIMACION BASADO
EN PROMEDIO Y EN PROPORCIONES
INTRODUCIR LOS FUNDAMENTOS DE ESTIMACION DE
INTERVALOS A MUESTRAS PEQUEÑAS
DEMOSTAR EL PROCESO PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE MUESTRA
Utilización de estadísticos de las muestras
 para estimar e inferir los parámetros de
 la población.
   ESTIMACIÓN PUNTUAL
     Un solo número que se utiliza para
     estimar los parametros de la población

   ESTIMACIÓN     DE INTERVALO
    Un rango     de valores dentro del cual
    es posible   se encuentre el verdadero
    parametro    de la población
CONCEPTOS A SABER:
 Población
 Muestra
 Muestreo
 Parámetro
  POBLACION
 Estadístico
  MUESTRA

    http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt
INSESGADO
El promedio de una distribución muestral de los promedios de
  las muestras es iguales al promedio de la población misma
EFICIENTE
Estimador más eficiente es el que tiene el menor error
  estándar
CONSISTENTE
Al aumentar el tamaño de la muestra el estadístico se aproxima
  cada vez más al parametro de la población
SUFICIENCIA
Utiliza tanta información de la muestra que ningún otro
  estimador puede extraer información adicional sobre el
  parametro de la población
1) Estimador con varianza mínima pero sesgado
2) Estimador no sesgado pero sin varianza mínima
3) Estimador no sesgado y con varianza mínima (ideal)

  http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt
PROMEDIO

   VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR




   PROPORCIONES
http://www.terra.es/personal2/jpb00000/testimaciondelamedia.htm
Un rango de valores dentro del cual es posible se
 encuentre el verdadero parametro de la población
 NIVEL DE CONFIANZA
 La probabilidad asociada con la confianza que el verdadero
   parametro se encuentre dentro del intervalo establecido.
 INTERVALO DE CONFIANZA
 El rango de estimación determinado dentro del cual se debe
   encontrar el verdadero parametro de la población.
 RELACION ENTRE NIVEL E INTERVALO DE CONFIANZA
 A mayor nivel de confianza más grande será el tamaño del intervalo
   determinado pero menor será el nivel de precisión de la
   estimación realizada.
INTERVALO DE CONFIANZA 99%
  .99/2= .495 TABLA Z = 2.58

INTERVALO DE CONFIANZA 95%
  .95/2 = .475 TABLA Z= 1.96

INTERVALO DE CONFIANZA 90%
  .90/2 = .45 TABLA Z= 1.64
Servei d’Estadística
                                         Universitat Autònoma de Barcelona




      Gráficamente: para una normal tipificada, un intervalo de confianza del
      95% se puede representar como:


                                                                              La probabilidad de que una
                                                                              variable normal tipificada
                                                                              tome valores en el intervalo
                                                      95%
                                                                              [-1.96,1.96] es del 95%.




           2.5%
                                                                   2.5%




                                      Sesión 2: Inferencia estadística para                       9
                                                 una población

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ESTA AFIRMACION NO SIGNIFICA:
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Si seleccionamos muchas muestras del
  mismo tamaño y calculamos un intervalo
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  muestras,
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                              95%
  casos el promedio de la población caerá
  dentro del intervalo
ERROR ALEATORIO


Cuando se mide el estadístico en diferentes muestras tomadas
aleatoriamente los resultados son variables. Esta variabilidad
del estadístico se denomina error aleatorio y es causada por el
azar.



             s1                                                             s2


   s4
                                                                                   s3

   http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt
MUESTRAS GRANDES
Muestra (n >= 30)
TABLA Z
MUESTRAS PEQUEÑAS
DESCONOCE LA DISTRIBUCION ESTANDAR DE LA
POBLACION
MUESTRAS (n   < 30)
TABLA T
Si           ¿Es grande n?                       No
                                                     n>30




     Si                                     No                          Si     ¿Es aproximadamente           No
             ¿Se conoce valor de σ?
                                                                                normal la población?


                                                          Si                                      No
                                                               ¿Se conoce valor de σ?
                          Usar s de la muestra
                             para estimar σ


                                                                                                         Aumentar tamaño
                                                                                 Usar s                    de la muestra
                                                                             de la muestra              para determinar un
              σ                              s                               para estimar σ            estimado de intervalo
X ± zα / 2                     X ± zα / 2
               n                             n
                                                                    σ                         s
                                                       X ± zα / 2              X   ± tα / 2
   http://usuarios.lycos.es/biotecuss/down/ed_11.ppt
                                                                    n                         n
Se quiere estimar un
                     Parámetro del Universo
                    partiendo de una Muestra
                          Representativa




  Variable                                De qué                                                              Variable
 Cualitativa                          naturaleza es el
                                                                                                              Contina
                                       Parámetro a
                                         estimar?


  Muestreo
                                                                                                              Muestreo
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                                                                                                            para estimar
     una
                                                                                                             una Media
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                                            Estándar
FORMULA                                     Muestra




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99% CONFIANZA         Nivel de Confianza
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    http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
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                                  Probabilidad
                                   de Fracaso


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T
                      TAMAÑO
                       DE LA
                      MUESTRA
DESVIACION ESTANDAR
    POBLACIONAL       n< 30
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TAMAÑO DE LA MUESTRA                     PRECISION DESEADA

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                        CONFIANZA




                                    q
TAMAÑO DE LA MUESTRA                          PRECISION DESEADA


       http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
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Estimacion Puntual E Intervalos.Ppt [Compatibility M

  • 1.
  • 2. INTRODUCIR EL CONCEPTO DE ESTIMACION PUNTUAL Y DE INTERVALOS EXPLICAR LA IMPORTANCIA DE LA ESTIMACION DEMOSTRAR EL PROCESO DE ESTIMACION BASADO EN PROMEDIO Y EN PROPORCIONES INTRODUCIR LOS FUNDAMENTOS DE ESTIMACION DE INTERVALOS A MUESTRAS PEQUEÑAS DEMOSTAR EL PROCESO PARA DETERMINAR EL TAMAÑO DE MUESTRA
  • 3. Utilización de estadísticos de las muestras para estimar e inferir los parámetros de la población. ESTIMACIÓN PUNTUAL Un solo número que se utiliza para estimar los parametros de la población ESTIMACIÓN DE INTERVALO Un rango de valores dentro del cual es posible se encuentre el verdadero parametro de la población
  • 4. CONCEPTOS A SABER: Población Muestra Muestreo Parámetro POBLACION Estadístico MUESTRA http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt
  • 5. INSESGADO El promedio de una distribución muestral de los promedios de las muestras es iguales al promedio de la población misma EFICIENTE Estimador más eficiente es el que tiene el menor error estándar CONSISTENTE Al aumentar el tamaño de la muestra el estadístico se aproxima cada vez más al parametro de la población SUFICIENCIA Utiliza tanta información de la muestra que ningún otro estimador puede extraer información adicional sobre el parametro de la población
  • 6. 1) Estimador con varianza mínima pero sesgado 2) Estimador no sesgado pero sin varianza mínima 3) Estimador no sesgado y con varianza mínima (ideal) http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt
  • 7. PROMEDIO VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR PROPORCIONES http://www.terra.es/personal2/jpb00000/testimaciondelamedia.htm
  • 8. Un rango de valores dentro del cual es posible se encuentre el verdadero parametro de la población NIVEL DE CONFIANZA La probabilidad asociada con la confianza que el verdadero parametro se encuentre dentro del intervalo establecido. INTERVALO DE CONFIANZA El rango de estimación determinado dentro del cual se debe encontrar el verdadero parametro de la población. RELACION ENTRE NIVEL E INTERVALO DE CONFIANZA A mayor nivel de confianza más grande será el tamaño del intervalo determinado pero menor será el nivel de precisión de la estimación realizada.
  • 9. INTERVALO DE CONFIANZA 99% .99/2= .495 TABLA Z = 2.58 INTERVALO DE CONFIANZA 95% .95/2 = .475 TABLA Z= 1.96 INTERVALO DE CONFIANZA 90% .90/2 = .45 TABLA Z= 1.64
  • 10. Servei d’Estadística Universitat Autònoma de Barcelona Gráficamente: para una normal tipificada, un intervalo de confianza del 95% se puede representar como: La probabilidad de que una variable normal tipificada tome valores en el intervalo 95% [-1.96,1.96] es del 95%. 2.5% 2.5% Sesión 2: Inferencia estadística para 9 una población http://seneca.uab.es/pilarprieto/Articles_Eines/CLASSE%203%20-%20Estad%EDstica%20inferencial.ppt#317,9,Slide 9
  • 11. ESTA AFIRMACION NO SIGNIFICA: Se tiene 95% de probabilidad que el promedio de las población esta dentro del intervalo establecido por la muestra ESTA AFIRMACIÓN INDICA: Si seleccionamos muchas muestras del mismo tamaño y calculamos un intervalo de confianza para cada una de las muestras, muestras, en alrededor del 95% de los 95% casos el promedio de la población caerá dentro del intervalo
  • 12. ERROR ALEATORIO Cuando se mide el estadístico en diferentes muestras tomadas aleatoriamente los resultados son variables. Esta variabilidad del estadístico se denomina error aleatorio y es causada por el azar. s1 s2 s4 s3 http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt
  • 13. MUESTRAS GRANDES Muestra (n >= 30) TABLA Z MUESTRAS PEQUEÑAS DESCONOCE LA DISTRIBUCION ESTANDAR DE LA POBLACION MUESTRAS (n < 30) TABLA T
  • 14. Si ¿Es grande n? No n>30 Si No Si ¿Es aproximadamente No ¿Se conoce valor de σ? normal la población? Si No ¿Se conoce valor de σ? Usar s de la muestra para estimar σ Aumentar tamaño Usar s de la muestra de la muestra para determinar un σ s para estimar σ estimado de intervalo X ± zα / 2 X ± zα / 2 n n σ s X ± zα / 2 X ± tα / 2 http://usuarios.lycos.es/biotecuss/down/ed_11.ppt n n
  • 15. Se quiere estimar un Parámetro del Universo partiendo de una Muestra Representativa Variable De qué Variable Cualitativa naturaleza es el Contina Parámetro a estimar? Muestreo Muestreo Representativo Representativo para estimar para estimar una una Media Proporción http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt
  • 16. Desviación Estándar FORMULA Muestra Promedio de la Muestra 99% CONFIANZA Nivel de Confianza Muestra 95% CONFIANZA
  • 17. ESTIMAR Desviación Estándar Muestra Promedio de la Muestra Muestra Nivel de Confianza
  • 18. Utilizado para evaluar La proporción de éxitos (p) La proporción de fracasos (q) Número de ensayos o intentos (n) Distribución binomial es la correcta El tamaño de la muestra (n) debe ser suficientemente grande cuando se utiliza la distribución normal en sustitución de la binomial np > 5 nq > 5
  • 19. UTILIDAD EN ESTUDIOS DE OPINION, MERCADEO Y SATISFACCION DE CLIENTES http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01b.html#distribucionmuestralproporciones
  • 20. FORMULA FACTOR DE CORRECION (n<30) http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
  • 21. ( 1- p) Probabilidad de Exito Probabilidad de Fracaso Nivel de Confianza Muestra
  • 22. SUPOSICIONES El tamaño de la muestra debe ser menor de 30 (n<30) Desviación estándar de la población es desconocida Población es aproximadamente normal Utilizamos Tabla distribución t
  • 23. Menor en el promedio y mayor en las colas Utilizamos grados de libertad (n-1) Muestra áreas y valores de probabilidad para algunos porcentajes (10%, 5%, 2%, 1%) IMPORTANTE: MIDE LA PROBABILIDAD QUE EL PARAMETRO DE LA POBLACIÓN SE ENCIUENTRE FUERA DEL INTERVALO DE CONFIANZA
  • 24. T TAMAÑO DE LA MUESTRA DESVIACION ESTANDAR POBLACIONAL n< 30 DESCONOCIDA
  • 25. GRADOS DE LIBERTAD http://www-eio.upc.es/fme/teaching/estad/MC/taules/TStud.pdf#search=%22tabla%20distribucion%20t%22
  • 26. ¿QUE TAN GRANDE DEBE SER NUESTRA MUESTRA? NIVEL DE PRECISIÓN DESEADO (E) • ± CIERTO NIVEL Ej. ± $300 Ó ± $150 NIVEL DE CONFIANZA ESTABLECIDO • 99% 95% 90% TAMAÑO DEL ERROR ESTANDAR
  • 27. DESVIACION ESTANDAR NIVEL DE CONFIANZA TAMAÑO DE LA MUESTRA PRECISION DESEADA http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
  • 28. NIVEL DE CONFIANZA q TAMAÑO DE LA MUESTRA PRECISION DESEADA http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
  • 29. FORMULAS TABLAS DE PROBABILIDAD EJEMPLOS DE PRACTICA ASIGNACION REFERENCIAS DE TEMAS PAGINAS DE ENLACE