El documento trata sobre la estimación de parámetros poblacionales mediante el cálculo de intervalos de confianza a partir de muestras. Explica que los intervalos de confianza permiten inferir estos parámetros con una cierta probabilidad, y que entre mayor sea el tamaño de la muestra, más estrecho será el intervalo. Describe diferentes métodos para calcular intervalos de confianza para medias y varianzas, como el método de momentos y el de máxima verosimilitud. El objetivo es obtener estimaciones precisas de los pará
El documento habla sobre los conceptos básicos de la estimación estadística, incluyendo los tipos de estimación (puntual e intervalos), estimadores, selección del tamaño de la muestra, y el cálculo de intervalos de confianza. Explica que la estimación es útil para hacer inferencias sobre las características de una población completa basadas en una muestra representativa, y discute los métodos y fórmulas utilizados para realizar estimaciones precisas y confiables.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
Es un recuento de individuos que conforman una población estadística
De hecho o de facto
De derecho o de iure
Censo de población
Censo (estadística)
Censo (derecho)
Censo electoral
Este documento explica los diferentes tipos de escalas de medición que se pueden usar para variables en investigaciones, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Define cada escala y proporciona ejemplos para ilustrar sus propiedades y cómo se aplican a variables como preferencias, clasificaciones y mediciones cuantitativas. Las escalas de medición ayudan a organizar y analizar datos de variables para estudios e investigaciones.
Este documento presenta 14 ejemplos de procesos estocásticos. Explica que un proceso estocástico es una familia de variables aleatorias que representan el estado de un sistema en un momento del tiempo. Los procesos se clasifican dependiendo de si sus espacios de estados y paramétricos son discretos o continuos. La mayoría de los ejemplos presentados son series estocásticas con espacios de estados discretos, aunque también se incluye un proceso con espacio de estados continuo.
Este documento presenta los resultados de una investigación realizada por estudiantes de ingeniería sobre el peso de las tapas de cerveza en una compañía cervecera. El objetivo era analizar cómo el peso de las tapas afecta el proceso de inspección y aprobación de calidad. Los estudiantes aplicaron conceptos estadísticos como distribuciones normales, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para evaluar si el peso de las tapas cumplía con las especificaciones y podía afectar la calidad del producto.
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recolectar, organizar y analizar datos para inferir sobre una población. Explica que la estadística descriptiva se dedica a resumir y visualizar datos, mientras que la inferencial se enfoca en generar modelos e inferencias sobre una población basada en una muestra. También cubre conceptos como población, muestra aleatoria, parámetros, teoría de decisión y enfoques bayes
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
El documento habla sobre los conceptos básicos de la estimación estadística, incluyendo los tipos de estimación (puntual e intervalos), estimadores, selección del tamaño de la muestra, y el cálculo de intervalos de confianza. Explica que la estimación es útil para hacer inferencias sobre las características de una población completa basadas en una muestra representativa, y discute los métodos y fórmulas utilizados para realizar estimaciones precisas y confiables.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
Es un recuento de individuos que conforman una población estadística
De hecho o de facto
De derecho o de iure
Censo de población
Censo (estadística)
Censo (derecho)
Censo electoral
Este documento explica los diferentes tipos de escalas de medición que se pueden usar para variables en investigaciones, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Define cada escala y proporciona ejemplos para ilustrar sus propiedades y cómo se aplican a variables como preferencias, clasificaciones y mediciones cuantitativas. Las escalas de medición ayudan a organizar y analizar datos de variables para estudios e investigaciones.
Este documento presenta 14 ejemplos de procesos estocásticos. Explica que un proceso estocástico es una familia de variables aleatorias que representan el estado de un sistema en un momento del tiempo. Los procesos se clasifican dependiendo de si sus espacios de estados y paramétricos son discretos o continuos. La mayoría de los ejemplos presentados son series estocásticas con espacios de estados discretos, aunque también se incluye un proceso con espacio de estados continuo.
Este documento presenta los resultados de una investigación realizada por estudiantes de ingeniería sobre el peso de las tapas de cerveza en una compañía cervecera. El objetivo era analizar cómo el peso de las tapas afecta el proceso de inspección y aprobación de calidad. Los estudiantes aplicaron conceptos estadísticos como distribuciones normales, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para evaluar si el peso de las tapas cumplía con las especificaciones y podía afectar la calidad del producto.
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recolectar, organizar y analizar datos para inferir sobre una población. Explica que la estadística descriptiva se dedica a resumir y visualizar datos, mientras que la inferencial se enfoca en generar modelos e inferencias sobre una población basada en una muestra. También cubre conceptos como población, muestra aleatoria, parámetros, teoría de decisión y enfoques bayes
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
Este documento describe la distribución de Poisson, un tipo de distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que ocurran un número específico de eventos en un período de tiempo. Fue formulada por Simeón Denis Poisson y determina la probabilidad de que ocurran eventos a una tasa media conocida de forma independiente en el tiempo. También cubre procesos de nacimiento y muerte puros y cómo se aplica la distribución de Poisson a procesos de llegada.
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
Unidad 2 planeacion estratejica del capital umanoricardo flores
El documento describe las etapas del proceso de planeación estratégica del capital humano, incluyendo la elaboración de premisas y pronósticos, evaluación y perspectivas futuras, planes de desarrollo e inventario de competencias. La planeación permite anticiparse a los cambios futuros, establecer objetivos y estrategias para el desarrollo del personal, y asegurar el número y tipo de empleados necesarios.
82253086 unidad-iv-pruebas-de-hipotesis-con-dos-muestras-y-varias-muestras-de...Ekthor Daniel R G
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo las hipótesis nula y alternativa, los errores tipo I y II, y las regiones de rechazo y no rechazo. Luego, se enfoca en las pruebas de hipótesis para comparar dos o más muestras, describiendo las distribuciones normal y t de Student, y los procedimientos de prueba t para muestras independientes y dependientes. Finalmente, provee un ejemplo completo de una prueba t para comparar
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento explica las diferencias entre las principales medidas de tendencia central - media, mediana y moda. La media es el valor promedio obtenido al sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de valores. La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que más se repite. Estas medidas se usan comúnmente para resumir conjuntos de datos y calcular promedios en la vida cotidiana.
Este documento presenta la teoría de colas y los procesos de nacimiento y muerte. Explica conceptos clave como el estado del sistema, la longitud de la cola, las tasas de llegada y servicio. Describe el proceso de nacimiento como la llegada de clientes y el proceso de muerte como la salida de clientes. También cubre modelos de nacimiento puro y muerte pura, ecuaciones de balance, y cómo usar los procesos de nacimiento y muerte para calcular medidas clave de desempeño como el tamaño promedio de
Medidas de tendencias central y dispersiónAngie Pm
Este documento describe las medidas de tendencia central y dispersión utilizadas para resumir conjuntos de datos. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda proporcionan valores representativos de los datos, mientras que las medidas de dispersión como la desviación estándar y varianza indican qué tan dispersos están los datos alrededor de esos valores centrales.
Este documento describe los sistemas de producción y la teoría de sistemas. Explica que los sistemas de producción son responsables de producir bienes y servicios y que la teoría de sistemas ofrece un marco para integrar diferentes campos a través del estudio de sistemas abiertos. También analiza los orígenes de la teoría de sistemas, los elementos y subsistemas de los sistemas de producción, y define un sistema como un conjunto de elementos dinámicamente relacionados que forman una actividad para alcanzar un objetivo.
El documento describe el papel del estado como regulador del desarrollo de la sociedad. El estado tiene la responsabilidad de mantener el orden social a través de la aplicación de leyes y castigos. También se encarga de proveer servicios como defensa, gobernación y justicia. Existen diversos factores como la migración, el analfabetismo y la inseguridad alimentaria, social, política, jurídica y económica que afectan el desarrollo de la sociedad, por lo que el estado debe regular estos factores y garantizar el acceso a servicios
Este documento trata sobre estadística inferencial, que estudia el comportamiento de las muestras y la posibilidad de generalizar los resultados a las poblaciones. Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población basado en muestras representativas mediante estimaciones, pruebas de hipótesis, y modelado de relaciones entre variables. Resuelve problemas de estimación y contraste de hipótesis para generalizar la información de la muestra a la población.
Intervalos de confianza para la diferencia de proporcionesYazmin Venegas
El documento describe los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como proporciones. Explica que un intervalo de confianza del 95% indica que el verdadero valor del parámetro se encuentra dentro de ese rango con un 95% de probabilidad. Luego detalla cómo construir intervalos de confianza para una proporción poblacional o la diferencia entre dos proporciones, basándose en el tamaño muestral y el valor crítico z.
Este documento presenta información sobre pronósticos en la administración de producción. Explica que los pronósticos ayudan a reducir la incertidumbre sobre el futuro y permiten una mejor planeación. Describe diferentes tipos de pronósticos según su horizonte temporal y métodos cuantitativos como series de tiempo y modelos causales. Incluye ejemplos del uso de promedios móviles, promedios móviles ponderados y suavización exponencial para pronosticar la demanda. Finalmente, analiza métodos para medir el error de los pron
Las series de tiempo son conjuntos de valores observados en períodos de tiempo secuenciales como semanas, meses o años. Se usan para identificar patrones, aislar componentes y pronosticar valores futuros en áreas como economía, meteorología, química y marketing. Por ejemplo, un análisis de series de tiempo de ventas de una empresa de alimentos durante 5 años permite estimar las ventas futuras usando un modelo de tendencia lineal.
Este documento describe los pasos para determinar la cantidad óptima para ordenar inventario cuando hay varios niveles de precios dependiendo de la cantidad ordenada. Explica calcular primero la cantidad económica de orden para el precio más bajo y verificar si es factible; de lo contrario, se calcula el costo total para la cantidad mínima factible. Luego, se repite el proceso para los niveles de precio superiores hasta encontrar la solución con el costo total más bajo. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar este método.
Este documento describe varios modelos de optimización de redes. Presenta la terminología básica de redes como nodos, arcos, trayectorias y ciclos. Explica cinco tipos importantes de problemas de redes: el problema de la ruta más corta, el problema del árbol de mínima expansión, el problema del flujo máximo, el problema del flujo de costo mínimo y el método CPM. También incluye un ejemplo del algoritmo para resolver el problema de la ruta más corta entre un nodo origen y uno destino en una red.
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlaciónAlvaro Chavez
Este documento trata sobre regresión lineal múltiple. Explica el modelo de regresión múltiple, donde se usan más de una variable independiente para estimar la variable dependiente. También describe cómo determinar la ecuación de regresión, calcular los coeficientes de la regresión y realizar pruebas de hipótesis sobre los coeficientes.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística, incluyendo estimación y prueba de hipótesis. Define estadística, estadística descriptiva, probabilidad e inferencial. Explica la diferencia entre parámetros y estadísticos, y las propiedades de un buen estimador. También cubre distribuciones muestrales, el teorema del límite central, y distribuciones t y de Student. Finalmente, distingue entre estimación y prueba de hipótesis.
definicion de variables de estadistica 1Jose Martinez
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de variables y conceptos estadísticos. Explica que una variable puede ser cualitativa, cuantitativa, discreta, continua, independiente o dependiente. También describe conceptos como población, muestra, parámetro y escalas de medición.
Este ensayo describe los métodos tradicionales de estimación estadística, incluida la estimación puntual y por intervalo. Explica que la estimación es útil para realizar inferencias sobre parámetros poblacionales basadas en muestras. Se definen estimadores puntuales y por intervalo, e identifican propiedades deseables como la insesgabilidad, consistencia y eficiencia. Finalmente, se describen métodos comunes como los momentos, máxima verosimilitud e intervalos de confianza para realizar estimaciones.
Este documento trata sobre diferentes técnicas de estimación estadística como la estimación puntual, por intervalo, con muestras grandes y pequeñas. Explica conceptos como insesgabilidad, consistencia, eficiencia y suficiencia de un estimador, así como el cálculo de intervalos de confianza. El objetivo es dar valores aproximados de parámetros poblacionales a partir de muestras de datos.
Este documento describe la distribución de Poisson, un tipo de distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que ocurran un número específico de eventos en un período de tiempo. Fue formulada por Simeón Denis Poisson y determina la probabilidad de que ocurran eventos a una tasa media conocida de forma independiente en el tiempo. También cubre procesos de nacimiento y muerte puros y cómo se aplica la distribución de Poisson a procesos de llegada.
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
Unidad 2 planeacion estratejica del capital umanoricardo flores
El documento describe las etapas del proceso de planeación estratégica del capital humano, incluyendo la elaboración de premisas y pronósticos, evaluación y perspectivas futuras, planes de desarrollo e inventario de competencias. La planeación permite anticiparse a los cambios futuros, establecer objetivos y estrategias para el desarrollo del personal, y asegurar el número y tipo de empleados necesarios.
82253086 unidad-iv-pruebas-de-hipotesis-con-dos-muestras-y-varias-muestras-de...Ekthor Daniel R G
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo las hipótesis nula y alternativa, los errores tipo I y II, y las regiones de rechazo y no rechazo. Luego, se enfoca en las pruebas de hipótesis para comparar dos o más muestras, describiendo las distribuciones normal y t de Student, y los procedimientos de prueba t para muestras independientes y dependientes. Finalmente, provee un ejemplo completo de una prueba t para comparar
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento explica las diferencias entre las principales medidas de tendencia central - media, mediana y moda. La media es el valor promedio obtenido al sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de valores. La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que más se repite. Estas medidas se usan comúnmente para resumir conjuntos de datos y calcular promedios en la vida cotidiana.
Este documento presenta la teoría de colas y los procesos de nacimiento y muerte. Explica conceptos clave como el estado del sistema, la longitud de la cola, las tasas de llegada y servicio. Describe el proceso de nacimiento como la llegada de clientes y el proceso de muerte como la salida de clientes. También cubre modelos de nacimiento puro y muerte pura, ecuaciones de balance, y cómo usar los procesos de nacimiento y muerte para calcular medidas clave de desempeño como el tamaño promedio de
Medidas de tendencias central y dispersiónAngie Pm
Este documento describe las medidas de tendencia central y dispersión utilizadas para resumir conjuntos de datos. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda proporcionan valores representativos de los datos, mientras que las medidas de dispersión como la desviación estándar y varianza indican qué tan dispersos están los datos alrededor de esos valores centrales.
Este documento describe los sistemas de producción y la teoría de sistemas. Explica que los sistemas de producción son responsables de producir bienes y servicios y que la teoría de sistemas ofrece un marco para integrar diferentes campos a través del estudio de sistemas abiertos. También analiza los orígenes de la teoría de sistemas, los elementos y subsistemas de los sistemas de producción, y define un sistema como un conjunto de elementos dinámicamente relacionados que forman una actividad para alcanzar un objetivo.
El documento describe el papel del estado como regulador del desarrollo de la sociedad. El estado tiene la responsabilidad de mantener el orden social a través de la aplicación de leyes y castigos. También se encarga de proveer servicios como defensa, gobernación y justicia. Existen diversos factores como la migración, el analfabetismo y la inseguridad alimentaria, social, política, jurídica y económica que afectan el desarrollo de la sociedad, por lo que el estado debe regular estos factores y garantizar el acceso a servicios
Este documento trata sobre estadística inferencial, que estudia el comportamiento de las muestras y la posibilidad de generalizar los resultados a las poblaciones. Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población basado en muestras representativas mediante estimaciones, pruebas de hipótesis, y modelado de relaciones entre variables. Resuelve problemas de estimación y contraste de hipótesis para generalizar la información de la muestra a la población.
Intervalos de confianza para la diferencia de proporcionesYazmin Venegas
El documento describe los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como proporciones. Explica que un intervalo de confianza del 95% indica que el verdadero valor del parámetro se encuentra dentro de ese rango con un 95% de probabilidad. Luego detalla cómo construir intervalos de confianza para una proporción poblacional o la diferencia entre dos proporciones, basándose en el tamaño muestral y el valor crítico z.
Este documento presenta información sobre pronósticos en la administración de producción. Explica que los pronósticos ayudan a reducir la incertidumbre sobre el futuro y permiten una mejor planeación. Describe diferentes tipos de pronósticos según su horizonte temporal y métodos cuantitativos como series de tiempo y modelos causales. Incluye ejemplos del uso de promedios móviles, promedios móviles ponderados y suavización exponencial para pronosticar la demanda. Finalmente, analiza métodos para medir el error de los pron
Las series de tiempo son conjuntos de valores observados en períodos de tiempo secuenciales como semanas, meses o años. Se usan para identificar patrones, aislar componentes y pronosticar valores futuros en áreas como economía, meteorología, química y marketing. Por ejemplo, un análisis de series de tiempo de ventas de una empresa de alimentos durante 5 años permite estimar las ventas futuras usando un modelo de tendencia lineal.
Este documento describe los pasos para determinar la cantidad óptima para ordenar inventario cuando hay varios niveles de precios dependiendo de la cantidad ordenada. Explica calcular primero la cantidad económica de orden para el precio más bajo y verificar si es factible; de lo contrario, se calcula el costo total para la cantidad mínima factible. Luego, se repite el proceso para los niveles de precio superiores hasta encontrar la solución con el costo total más bajo. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar este método.
Este documento describe varios modelos de optimización de redes. Presenta la terminología básica de redes como nodos, arcos, trayectorias y ciclos. Explica cinco tipos importantes de problemas de redes: el problema de la ruta más corta, el problema del árbol de mínima expansión, el problema del flujo máximo, el problema del flujo de costo mínimo y el método CPM. También incluye un ejemplo del algoritmo para resolver el problema de la ruta más corta entre un nodo origen y uno destino en una red.
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlaciónAlvaro Chavez
Este documento trata sobre regresión lineal múltiple. Explica el modelo de regresión múltiple, donde se usan más de una variable independiente para estimar la variable dependiente. También describe cómo determinar la ecuación de regresión, calcular los coeficientes de la regresión y realizar pruebas de hipótesis sobre los coeficientes.
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística, incluyendo estimación y prueba de hipótesis. Define estadística, estadística descriptiva, probabilidad e inferencial. Explica la diferencia entre parámetros y estadísticos, y las propiedades de un buen estimador. También cubre distribuciones muestrales, el teorema del límite central, y distribuciones t y de Student. Finalmente, distingue entre estimación y prueba de hipótesis.
definicion de variables de estadistica 1Jose Martinez
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de variables y conceptos estadísticos. Explica que una variable puede ser cualitativa, cuantitativa, discreta, continua, independiente o dependiente. También describe conceptos como población, muestra, parámetro y escalas de medición.
Este ensayo describe los métodos tradicionales de estimación estadística, incluida la estimación puntual y por intervalo. Explica que la estimación es útil para realizar inferencias sobre parámetros poblacionales basadas en muestras. Se definen estimadores puntuales y por intervalo, e identifican propiedades deseables como la insesgabilidad, consistencia y eficiencia. Finalmente, se describen métodos comunes como los momentos, máxima verosimilitud e intervalos de confianza para realizar estimaciones.
Este documento trata sobre diferentes técnicas de estimación estadística como la estimación puntual, por intervalo, con muestras grandes y pequeñas. Explica conceptos como insesgabilidad, consistencia, eficiencia y suficiencia de un estimador, así como el cálculo de intervalos de confianza. El objetivo es dar valores aproximados de parámetros poblacionales a partir de muestras de datos.
Este documento trata sobre estimación estadística e intervalos de confianza. Explica conceptos como población, muestra, parámetro, estimador, estadístico e intervalos de confianza para medias, diferencias entre medias, proporciones y diferencias entre proporciones. Proporciona fórmulas para calcular intervalos de confianza en diferentes situaciones y ejemplos numéricos de su aplicación.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento resume los conceptos clave de la estimación puntual y por intervalos de parámetros estadísticos. Explica las propiedades deseables de los estimadores como la ausencia de sesgo y la consistencia. También describe cómo calcular intervalos de confianza para estimar parámetros como la media poblacional, incluyendo casos donde se conoce o no la varianza poblacional. Finalmente, menciona brevemente cómo calcular intervalos de confianza para otras medidas como proporciones y varianzas.
Este documento presenta los conceptos básicos de estimación puntual y por intervalos de parámetros estadísticos. Explica dos tipos de estimadores, sus propiedades deseables como insesgadez y consistencia, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la varianza poblacional usando distribuciones normales y t de Student.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación estadística. Explica que la estimación es el proceso de establecer el valor de un parámetro poblacional basado en datos de una muestra. Discuten dos tipos de estimación: puntual, que calcula un solo valor para el parámetro, e intervalal, que calcula un rango de valores. También define conceptos como estimador, propiedades de estimadores, y métodos de estimación puntual y pruebas de hipótesis.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, error permitido y si la población es finita o infinita. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar una media poblacional o la proporción de una categoría en la población, y brinda ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También discute factores como el diseño del estudio y tipo de muestreo que afectan el cálculo. Finalmente, provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar estas fórmulas.
Este documento discute los conceptos fundamentales de la estimación estadística. Explica que la estimación involucra asignar valores numéricos a parámetros de una población basados en datos de muestra. Detalla tres métodos de estimación: estimación puntual, estimación por intervalos, y estimación bayesiana. También describe conceptos clave como estimadores, intervalos de confianza, y error de estimación. El objetivo general es proporcionar una base para que los estadísticos puedan sacar conclusiones sobre parámetros poblacionales a partir de datos
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
Este documento describe las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad que se pueden usar para modelar el comportamiento probabilístico de variables en una simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y cubren distribuciones como la binomial, Poisson, normal y exponencial. También describe cómo determinar la distribución que mejor se ajusta a un conjunto de datos usando pruebas estadísticas como la prueba chi-cuadrada.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de muestreo aleatorio, población e inferencia estadística. Explica que una muestra aleatoria es una colección de variables aleatorias independientes con la misma distribución extraídas de una población. El objetivo de tomar una muestra es hacer inferencia sobre parámetros desconocidos de la población. Luego, discute estimadores puntuales y de intervalo, sesgo, eficiencia y distribuciones de probabilidad de estadísticas.
La estimación consiste en aproximar los parámetros desconocidos de una población mediante el cálculo de parámetros en una muestra aleatoria de dicha población. Existen diferentes tipos de estimadores como la media, proporción o desviación típica muestral. También se pueden realizar estimaciones por intervalos para obtener un rango de valores donde se espera se encuentre el parámetro con cierto nivel de confianza. Los métodos comunes de estimación son análogía, momentos y máxima verosimilitud.
Este documento describe la inferencia estadística, que es el proceso de sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Explica que la inferencia estadística se basa en obtener una muestra pequeña debido a limitaciones de costo, y que puede usarse para hacer inferencias inductivas con cierto grado de incertidumbre. También introduce conceptos clave como población, muestra, variables, y los dos enfoques principales de la inferencia estadística: paramétrica e no paramétrica.
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores que probablemente incluya el verdadero valor de un parámetro poblacional, calculado a partir de una muestra. También define conceptos como nivel de confianza, error aleatorio, y cómo construir intervalos de confianza para la media y la proporción.
El documento trata sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores que probablemente incluya el verdadero valor de un parámetro poblacional, calculado a partir de una muestra. También define conceptos como nivel de confianza, error aleatorio, y cómo construir intervalos de confianza para la media y la proporción de una población.
Este documento proporciona una revisión general de las capacidades de estadísticas básicas de Minitab, incluidos procedimientos para calcular estadísticas descriptivas, realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para medias, proporciones, tasas de Poisson, varianzas y asociaciones, así como pruebas de normalidad y bondad de ajuste de Poisson. Explica cómo utilizar Minitab para realizar una prueba Z de hipótesis de medias con una muestra cuando se conoce la desviación
Introducción a la inferencia estadísticaIseela Choi
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la inferencia estadística, incluyendo la estimación puntual y por intervalo, y las pruebas de hipótesis. Explica que la estimación puntual usa un solo número para estimar un parámetro de la población, mientras que la estimación por intervalo usa un rango de valores. También describe los componentes clave de una prueba de hipótesis, como las hipótesis nula e hipótesis alternativa.
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive functioning. Exercise causes chemical changes in the brain that may help protect against mental illness and improve symptoms.
La distribución muestral de la media describe cómo la media de muestras aleatorias se distribuye alrededor de la media poblacional. Tiene dos medidas fundamentales: la media y el error típico. Es una distribución normal que se vuelve más precisa a medida que aumenta el tamaño de la muestra. La media muestral es imparcial porque el promedio de todas las medias muestrales es igual a la media poblacional.
Este documento explica qué es una tabla de números aleatorios, cómo se usa para seleccionar muestras aleatorias simples de una población de manera sencilla y rápida, y cuáles son sus ventajas y desventajas. Una tabla de números aleatorios consiste en una serie de dígitos generados al azar que permiten seleccionar muestras representativas de una población eligiendo filas y columnas. Las ventajas incluyen cálculos rápidos, pero se requiere un listado completo de la pobl
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerado. Explica que el muestreo probabilístico implica que cada elemento tiene la posibilidad de ser seleccionado, mientras que en el no probabilístico los elementos no son seleccionados al azar. También discute el uso de tablas de números aleatorios para seleccionar muestras aleatorias de una población.
Este documento trata sobre la estadística inferencial como parte de la estadística que utiliza datos de muestras para obtener conclusiones sobre una población. Explica que la inferencia estadística se basa en la teoría de probabilidad y permite generalizar los resultados de una muestra representativa a toda la población con cierto nivel de incertidumbre. Finalmente, concluye que la estadística inferencial es útil para representar la realidad mediante el análisis de datos obtenidos de experimentos y responder preguntas sobre situ
La media poblacional es la suma de los valores de la población dividida por el tamaño de la población. La distribución muestral de la media es la distribución de todas las medias posibles que surgirían si se seleccionaran todas las muestras posibles de cierto tamaño, y la media muestral se utiliza para calcular la media poblacional. Las propiedades de la distribución muestral de la media incluyen que es imparcial, ya que la media de todas las medias muestrales posibles es igual a la media poblacional
La distribución muestral de la media describe cómo la media de muestras aleatorias se distribuye alrededor de la media poblacional. Tiene tres propiedades clave: 1) es imparcial, por lo que la media de todas las medias muestrales es igual a la media poblacional, 2) se vuelve más normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra, y 3) su error estándar disminuye con el tamaño de la muestra, haciéndola más precisa.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para la recolección de datos de investigación. Explica que el muestreo permite al investigador hacer inferencias sobre una población completa basadas en datos de una muestra representativa. Describe dos tipos principales de muestreo: probabilístico, que selecciona individuos de forma aleatoria utilizando métodos como el aleatorio simple, sistemático o estratificado; y no probabilístico, que no requiere selección aleatoria y puede basarse en juicio, cuotas o muestreo casual. También m
Este documento explica cómo usar una tabla de números aleatorios para seleccionar una muestra aleatoria de individuos de una población para un estudio. Se asignan números a cada miembro de la población y luego se seleccionan números aleatorios de la tabla para elegir a los individuos de la muestra. El ejemplo muestra cómo seleccionar 10 ingenieros forestales de una población de 50 usando números de 2 dígitos asignados a cada ingeniero y luego escogiendo números aleatorios de la tabla.
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.
1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA
VICERRECTORADO ACADEMICO
COORDINACION DE PRE-GRADO
PROYECTO DE CARRERA: INGENIERIA EN INDUSTRIAS FORESTALES
CATEDRA: ESTADISTICA II
ESTIMACION
(INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS Y VARIANZAS)
AUTOR:
LOPEZ SIGMARBI
C.I 25.003.182
TUTOR:
ING. ALVARO BARRIOS
UPATA, JUNIO (2015)
2. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA
VICERRECTORADO ACADEMICO
COORDINACION DE PRE-GRADO
PROYECTO DE CARRERA: INGENIERIA EN INDUSTRIAS FORESTALES
CATEDRA: ESTADISTICA II
ESTIMACION
(INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS Y VARIANZAS)
AUTOR:
LOPEZ SIGMARBI
C.I 25.003.182
TUTOR:
ING. ALVARO BARRIOS
UPATA, JUNIO (2015)
(RESUMEN)
El siguiente tema a tratar es la estimación, utilizado para pronosticar los parámetros de la
población por lo general, se calcula la media y la muestra, y en algunas ocasiones la
proporción a partir de una muestra. Esto se hace estimando un intervalo en el que vamos
a hacer inferencia de que se encuentran los parámetros, con una probabilidad de acertar,
es decir, próxima a 1. Se necesita una calculadora científica para el estudio de estos
valores de la muestra. Sabiendo que mientras que el tamaño de la muestra sea mayor,
este reducirá el intervalo de confianza, ya que el valor obtenido de la muestra se acercara
al valor real de la población, haciendo el margen de error más pequeño. Tomando en
cuenta que las características de la población harán que varié la estimación de los
intervalos, lo que es invariable es el patrón de trabajo para su construcción.
3. INTRODCCION
La estimación por intervalos consiste en dar un par de valores a y b
constituidos en intervalos [a, b]. Existen un sin fin de intervalos para
cualquier distribución a los cuales le corresponda la misma probabilidad,
pero nosotros solo necesitamos buscar una estimación lo más exacta posible,
es decir, de todos los intervalos que confirman lo antes ya mencionado, solo
tomaremos el que tenga menor amplitud. Es sencillo ver que si la distribución
es simétrica y unimodal, de todos los intervalos isoprobables, el que tenga
menor amplitud es el que va más centrado a la media. Los gerentes recurren
a las estimaciones porque en todas sus decisiones, menos las más triviales,
deben tomar decisiones racionales sin información completa y con mucha
incertidumbre respecto a lo que les depara. El gobierno necesita
estimaciones, de tiempo en tiempo, del nivel de desempleo, el número de
familias con ingreso inferior a la “línea de pobreza” establecida, la tasa de
inflación, los rendimientos de las cosechas, las demandas de exportación e
importación, etc., con el fin de formular políticas económicas apropiadas.
En la práctica, interesa no solamente dar una estimación puntual de un
parámetro sino, un intervalo que permita precisar la incertidumbre existente
en la estimación, así como la precisión con la que se ha realizado la
estimación puntual.
4. Marco Teórico
Estimación Puntual
Consiste en utilizar el valor de un estadístico para inferir el parámetro de una
población. La estimación puntual es a menudo insuficiente, puesto que o
acierta o se equivoca. Se obtiene al seleccionar un estadístico apropiado y
calcular su valor a partir de datos de la muestra.
Estimadores puntuales comunes insesgados
Un estimador debe estar “próximo” en algún sentido al valor verdadero del
parámetro desconocido. De manera formal, se dice que θ ˆ es un estimador
insesgado de θ si el valor esperado de θ ˆ es igual a θ . Puesto que no hay un
estimador insesgado único, no es posible depender exclusivamente de esta
propiedad para seleccionar el estimador. Se necesita un método para
seleccionar uno de entre varios estimadores insesgados.
Evaluación de la bondad de un estimador insesgado
La bondad de un estimador por intervalo se analiza de manera muy similar a
la de un estimador puntual.
Se seleccionan muestras del mismo tamaño, respectivamente, y se determina
el intervalo de estimación para cada proceso. Este método generará un gran
número de intervalos, en vez de puntos. Una buena estimación por intervalo
contendrá, con éxito, el valor real del parámetro para una fracción grande del
tiempo. Tal fracción se denomina coeficiente de confianza para el estimador;
el estimador mismo se llama, a menudo, intervalo de confianza.
Suficiencia mínima y estimación insesgada de mínima varianza
Si se consideran todos los estimadores insesgados de θ , el que tiene la
menor varianza recibe el nombre de estimador insesgado de varianza
mínima.
Es importante determinar si es que existe dicho estimador, ya que,
naturalmente, se evitarían procedimientos menos que óptimos, en igualdad
de condiciones. Esto ha llevado al desarrollo sustancial de la teoría estadística
relacionada con el problema de la estimación óptima. Aunque la memoria
particular de "óptimo" aquí - que requiere insesgamiento y medir la
"bondad" con la varianza - puede no ser siempre lo que se quiere para
5. cualquier situación práctica dada, es una donde se encuentran los resultados
útiles y de aplicación general.
Método de los Momentos
Caracterizan una distribución de probabilidad si dos variables aleatorias
tienen los mismos momentos, entonces dichas variables tienen o siguen la
misma función de densidad. Podemos emplear momentos muéstrales para
estimar los parámetros, basándonos en la intuición de que los momentos de
la población se “parecerán” a los respectivos momentos de la muestra.
Método de máxima verosimilitud
El método permite construir buenos estimadores, de utilización universal,
denominados estimadores de máxima verosimilitud (EMV). El estimador es
siempre un valor del espacio del parámetro. En la práctica, es frecuente
considerar la función LogL ( ) a la hora de maximizar, ya que presenta los
mismos máximos y mínimos y suele ser más fácil de manejar.
El uso extendido del método de máxima verosimilitud para la construcción de
estimadores de se debe a las óptimas propiedades que estos poseen
cuando el n es suficientemente grande.
Cuando el n crece, la distribución del EMV es aproximadamente normal.
Intervalos de Confianza
Es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el
verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.
La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el
intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1- . La
probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza .
Generalmente se construyen intervalos con confianza 1- =95% (o
significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos con =10% o =1%.
Intervalos de confianza para una muestra Grande
Es difícil conocer la distribución en el muestreo de determinados estadísticos
y que, en cambio, se puede conocer su distribución asintótica. Como ocurre
con los cuantiles y los momentos muéstrales, frecuentemente, es posible
6. disponer de una sucesión Tn de estadísticos, correspondientes a sucesivos
tamaños muéstrales n, tales que Tn − θ σn(θ) d −→ N(0, 1) donde θ
representa el parámetro que caracteriza la distribución teórica y σn(θ)
depende en general de n y del parámetro poblacional.
Selección del tamaño de la muestra
Se puede pensar que el intervalo de confianza es demasiado amplio,
reflejando una importante incertidumbre sobre el parámetro estimado. La
única manera de obtener un intervalo más preciso, con un nivel de confianza
dado, es aumentando el tamaño muestral. En algunas circunstancias, se
puede fijar previamente la amplitud del intervalo, eligiendo un tamaño
muestral adecuado.
Intervalos de confianza con muestras pequeñas
Si conocemos la desviación estándar poblacional σ, entonces todo está bien,
y podemos seguir adelante y utilizar la fórmula anterior para el intervalo de
confianza para muestras pequeñas (suponiendo que estamos tomando
muestras de una variable distribuida normalmente). Pero si, como suele ser
el caso, no sabemos σ, entonces si seguimos adelante y utilizamos en su lugar
la desviación estándar muestral s, es probable que obtengamos intervalos de
confianza que son demasiado pequeños. La razón es que, mientras que la
distribución muestral de ( −μ)/σ, es normal (siempre que x es normal) la
distribución muestral de ( − μ)/s no es normal (a menos que se trate de
muestras grandes, en cuyo caso es aproximadamente normal).
7. CONCLUSIÓN
Se ha estudiado el procedimiento tradicional de estimación, este estudio se
ha hecho hasta ahora suponiendo que la distribución de un estimador está
totalmente distribuida. Tomando en cuenta el tamaño de la muestra,
mientras mas preciso o más corto sea el intervalo de confianza, o si se
incrementa al coeficiente de confianza, menos precisa es la estimación (o
mayor su error). Si la meta es tener un error pequeño y un alto nivel de
confianza, el tamaño de la muestra debe aumentar.
Si comparamos dos estadísticos de una muestra del mismo tamaño y
tratamos de inferir cuál de ellas es un estimador más eficiente, escogeríamos
el estadístico que tuviera el menor error estándar, o la menor desviación
estándar de la distribución de muestreo. Tiene sentido pensar que un
estimador con una desviación estándar menor, tendrá una oportunidad
superior de generar una estimación más cercana al parámetro de población
que se considera.
Se dice que un estimador es bueno si posee las propiedades de
insesgabilidad, consistencia, eficiencia y suficiencia. El método de máxima
verosimilidad proporciona estimadores que ordinariamente son consistentes,
eficientes y suficientes; pero no siempre proporcionan estimadores
insesgados.