Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística se ocupa de predecir y sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Define conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico. También describe diferentes métodos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Finalmente, introduce la estimación puntual y cómo se puede estimar la media, proporción y varianza de una población a partir de datos mue
Este documento describe los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis para comparar dos medias con muestras independientes. Explica cómo formular las hipótesis nula y alternativa, calcular el estadístico de prueba, establecer una regla de decisión y tomar una decisión sobre la hipótesis nula. También cubre el uso de pruebas unilaterales cuando la hipótesis alternativa es direccional. Finalmente, presenta un ejemplo completo de cómo aplicar estos conceptos para comparar las proporciones de defectos en
Este documento trata sobre estadística aplicada a las finanzas. Explica conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial como población, muestra, parámetro, estadístico y variables. También cubre distribuciones de probabilidad, medidas de tendencia central, variabilidad, posición y forma. Por último, analiza las relaciones entre variables a través de la covarianza y correlación, y cómo aplicar estos conceptos en la construcción de portafolios de inversión.
Este documento presenta un resumen de los temas de probabilidad y estadística básica para ingenieros. Incluye conceptos como estadística descriptiva, teoría de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas, distribuciones de probabilidad, estadística inferencial y regresión lineal. El objetivo es proporcionar las herramientas estadísticas y probabilísticas fundamentales para el análisis de datos en ingeniería.
La mayoría de los problemas en el documento involucran calcular probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, hipergeométrica y exponencial. Algunos problemas piden calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran dado los parámetros de cada distribución, mientras que otros proveen datos estadísticos y piden calcular valores esperados y varianzas.
Este documento presenta la distribución binomial y sus propiedades. Define una variable aleatoria binomial como el número de éxitos en n experimentos de Bernoulli independientes, donde la probabilidad de éxito es constante p. Explica que la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria se da por la fórmula binomial. Además, detalla que la media es np y la varianza es npq.
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestasIPN
Este documento presenta 12 problemas que involucran el uso de distribuciones de probabilidad normales para aproximar situaciones binomiales. Los problemas cubren una variedad de escenarios como lanzar monedas y dados múltiples veces, probar medicamentos en pacientes, y medir niveles de colesterol en adolescentes. Se pide calcular probabilidades como el número de resultados dentro de un rango, igual a un valor exacto, o mayor/menor que un umbral.
Este documento describe las pruebas de hipótesis unilaterales y bilaterales. Explica que una prueba de hipótesis es unilateral cuando la hipótesis alternativa es mayor o menor que un valor, mientras que es bilateral cuando la hipótesis alternativa es diferente a un valor. También proporciona ejemplos de cómo calcular el nivel de significación y la potencia para pruebas unilaterales y cómo representarlas gráficamente.
Este documento describe los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis para comparar dos medias con muestras independientes. Explica cómo formular las hipótesis nula y alternativa, calcular el estadístico de prueba, establecer una regla de decisión y tomar una decisión sobre la hipótesis nula. También cubre el uso de pruebas unilaterales cuando la hipótesis alternativa es direccional. Finalmente, presenta un ejemplo completo de cómo aplicar estos conceptos para comparar las proporciones de defectos en
Este documento trata sobre estadística aplicada a las finanzas. Explica conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial como población, muestra, parámetro, estadístico y variables. También cubre distribuciones de probabilidad, medidas de tendencia central, variabilidad, posición y forma. Por último, analiza las relaciones entre variables a través de la covarianza y correlación, y cómo aplicar estos conceptos en la construcción de portafolios de inversión.
Este documento presenta un resumen de los temas de probabilidad y estadística básica para ingenieros. Incluye conceptos como estadística descriptiva, teoría de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas, distribuciones de probabilidad, estadística inferencial y regresión lineal. El objetivo es proporcionar las herramientas estadísticas y probabilísticas fundamentales para el análisis de datos en ingeniería.
La mayoría de los problemas en el documento involucran calcular probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, hipergeométrica y exponencial. Algunos problemas piden calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran dado los parámetros de cada distribución, mientras que otros proveen datos estadísticos y piden calcular valores esperados y varianzas.
Este documento presenta la distribución binomial y sus propiedades. Define una variable aleatoria binomial como el número de éxitos en n experimentos de Bernoulli independientes, donde la probabilidad de éxito es constante p. Explica que la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria se da por la fórmula binomial. Además, detalla que la media es np y la varianza es npq.
Tarea 12 de probabilidad y estadística con respuestasIPN
Este documento presenta 12 problemas que involucran el uso de distribuciones de probabilidad normales para aproximar situaciones binomiales. Los problemas cubren una variedad de escenarios como lanzar monedas y dados múltiples veces, probar medicamentos en pacientes, y medir niveles de colesterol en adolescentes. Se pide calcular probabilidades como el número de resultados dentro de un rango, igual a un valor exacto, o mayor/menor que un umbral.
Este documento describe las pruebas de hipótesis unilaterales y bilaterales. Explica que una prueba de hipótesis es unilateral cuando la hipótesis alternativa es mayor o menor que un valor, mientras que es bilateral cuando la hipótesis alternativa es diferente a un valor. También proporciona ejemplos de cómo calcular el nivel de significación y la potencia para pruebas unilaterales y cómo representarlas gráficamente.
Este documento trata sobre la probabilidad y contiene información sobre cómo se define la probabilidad, la terminología básica en probabilidad como punto muestral y evento, las fuentes y enfoques de probabilidad como el enfoque clásico y de frecuencia relativa, y las reglas básicas de probabilidad como la adición y multiplicación para eventos. También explica conceptos como probabilidad condicionada y el teorema de Bayes.
1) Se calcula la probabilidad de que la temperatura máxima en junio esté entre 21° y 27° dado que sigue una distribución normal con media 23° y desviación típica 5°.
2) Se calculan varias probabilidades relacionadas con los pesos de 500 estudiantes dados sus parámetros normales.
3) Se calculan varias probabilidades relacionadas con la vida de ratones dados sus parámetros normales.
Esto resume los cálculos de probabilidad requeridos para varias situaciones dadas sus distribuciones normales.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis para dos muestras, incluyendo pruebas sobre dos medias y dos proporciones. Explica cómo calcular los estadísticos de prueba y establecer las regiones críticas para hipótesis bilaterales y unilaterales cuando las varianzas poblacionales son conocidas o desconocidas. También incluye ejemplos ilustrativos para cada tipo de prueba.
Este documento presenta cinco unidades sobre estadística y probabilidades. La Unidad 1 introduce conceptos básicos de estadística descriptiva como variables, tabulación y representación de datos, y medidas de tendencia central y dispersión. La Unidad 2 cubre conceptos básicos de probabilidad como espacios muestrales, axiomas y teoremas. Las Unidades 3 y 4 tratan sobre intervalos de confianza y pruebas de hipótesis. Finalmente, la Unidad 5 introduce el tema de regresión lineal.
Este documento presenta 11 ejercicios de teoría de la decisión resueltos. Los ejercicios involucran tomar decisiones sobre proveedores, tamaño de una sección, comprar pescado, diseños de productos, políticas de pedidos, expansión empresarial, acciones ante ventas, desarrollo de nuevos productos y aceptar pedidos de venta de autos. Se proveen soluciones detalladas para cada ejercicio utilizando técnicas como árboles de decisión y cálculo de valores esperados para identificar la mejor opción en
El documento describe la distribución de Poisson, la cual modela el número de veces que ocurre un evento en un intervalo determinado, como tiempo, distancia, área o volumen. Se basa en que la probabilidad es proporcional al tamaño del intervalo y que los intervalos son independientes. Se usa para modelar errores de datos, número de clientes en espera, y accidentes. La fórmula de Poisson incluye la media del número de ocurrencias y la constante de Euler. Como ejemplo, analiza la probabilidad de pérdida de equipaje en vuelos.
Este documento resume la distribución normal estándar, incluyendo su historia, definición, propiedades y ejemplos. Explica que la distribución normal surge al considerar un modelo binomial con un número muy grande de ensayos, y fue desarrollada de forma independiente por De Moivre y Gauss. Define una variable aleatoria normal estándar Z como aquella con media 0 y varianza 1, y explica cómo transformar cualquier variable normal a esta forma estándar. Además, presenta ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando la distribución normal.
1. El resumen trata sobre una variable aleatoria continua X que representa la proporción de personas que responden a una encuesta por correo, con una función de densidad dada. Se pide demostrar que la probabilidad de que X esté entre 0 y 1 es 1, y calcular la probabilidad de que X esté entre 1/4 y 1/2.
2. Se da la distribución de probabilidad de la variable aleatoria discreta X, que representa el número de imperfecciones encontradas en 10 metros de tela. Se pide construir la función de distribución acumulativa de
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
Este documento presenta un estudio de caso sobre probabilidad que involucra calcular la probabilidad de que la estatura de un hombre chino sea menor o igual a 154 cm, basado en suposiciones sobre la distribución de estaturas en China. El autor realiza cálculos utilizando una distribución normal asumiendo valores como la media y desviación estándar, pero sus resultados no concuerdan con las probabilidades originales, lo que sugiere errores en sus suposiciones.
Este documento presenta varios problemas y ejercicios relacionados con conceptos estadísticos como tendencia central, variabilidad, capacidad de proceso, límites de especificación y control estadístico de procesos. Se definen conceptos como media, moda y mediana y se ilustran diferentes tipos de procesos a través de gráficas. Los ejercicios abordan temas como el efecto de datos raros en la media, cálculo de límites reales de procesos, y análisis de procesos para determinar si cumplen
Casos relacionados con el facultamientotec de roque
Ruth Cummings fue nombrada gerente de una tienda Saks Fifth Avenue. Sin consultar con su jefe Ken Hoffman, Ruth contrató un asistente administrativo y apareció en un programa de televisión local, lo que generó quejas de Hoffman. Más adelante, Ruth rechazó realizar una venta a crédito por sobre $1,000 sin permiso, también generando una queja. Ruth decidió pedir una reunión con Hoffman para discutir los límites de su autoridad.
APROXIMACIÓN BINOMIAL DE HIPERGEOMÉTRICAyaritza_ing
Se estima que 4000 de 10000 votantes de una ciudad están en contra de un nuevo impuesto a las ventas. Si se seleccionan al azar 15 votantes y se les pide su opinión, la probabilidad de que por lo menos 7 estén a favor del nuevo impuesto puede aproximarse mediante una distribución binomial, siendo 0.9049.
Este documento presenta una guía de estadística básica. En la introducción, se explica que el objetivo de la guía es enseñarle al estudiante conceptos y herramientas estadísticas que puedan aplicarse en el ámbito laboral y la vida diaria. La guía contiene ocho capítulos que cubren temas como sumatoria, estadística descriptiva, probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Cada capítulo incluye ejercicios para que los estudiantes apliquen los conceptos
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
Este documento presenta un ejemplo de teoría de decisiones sobre la mejor cantidad de periódicos que una vendedora debe pedir cada día tomando en cuenta la demanda aleatoria y diferentes criterios como maximin, maximax, arrepentimiento minimax y valor esperado. Según los diferentes criterios, la cantidad óptima de periódicos a pedir puede ser 6, 7 u 8 ejemplares.
El resumen analiza la relación entre el tiempo de extracción y el rendimiento de un proceso. Se observa una correlación positiva donde el rendimiento aumenta con el tiempo. Se ajusta un modelo de regresión lineal que es estadísticamente significativo pero explica solo el 45% de la variación. Se estima que a 25 minutos el rendimiento estaría entre 77.65% y 98.004%.
La teoría de la utilidad permite medir y comparar los niveles de satisfacción de los clientes al comprar productos o servicios tomando en cuenta factores como el tiempo, las características del producto, el precio y los objetivos del consumidor. La utilidad total es la satisfacción total obtenida y la utilidad marginal disminuye a medida que aumenta el consumo debido a la ley de la utilidad decreciente. Medir la satisfacción hace que los consumidores sean mejores compradores y puedan ahorrar dinero evitando compras que no
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es una herramienta que permite estudiar una parte representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe dos tipos principales de muestreo: muestreo probabilístico, que selecciona la muestra al azar, y muestreo no probabilístico, que no garantiza que la muestra sea representativa. Finalmente, discute varios métodos específicos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
Una distribución muestral es la distribución de probabilidad de un estimador o estadígrafo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Es decir, si se toman todas las muestras posibles y se obtienen los diferentes valores para un estimador y su respectiva probabilidad, a esta distribución que se forma, es lo que se denomina Distribución Muestral.
Este documento trata sobre la probabilidad y contiene información sobre cómo se define la probabilidad, la terminología básica en probabilidad como punto muestral y evento, las fuentes y enfoques de probabilidad como el enfoque clásico y de frecuencia relativa, y las reglas básicas de probabilidad como la adición y multiplicación para eventos. También explica conceptos como probabilidad condicionada y el teorema de Bayes.
1) Se calcula la probabilidad de que la temperatura máxima en junio esté entre 21° y 27° dado que sigue una distribución normal con media 23° y desviación típica 5°.
2) Se calculan varias probabilidades relacionadas con los pesos de 500 estudiantes dados sus parámetros normales.
3) Se calculan varias probabilidades relacionadas con la vida de ratones dados sus parámetros normales.
Esto resume los cálculos de probabilidad requeridos para varias situaciones dadas sus distribuciones normales.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis para dos muestras, incluyendo pruebas sobre dos medias y dos proporciones. Explica cómo calcular los estadísticos de prueba y establecer las regiones críticas para hipótesis bilaterales y unilaterales cuando las varianzas poblacionales son conocidas o desconocidas. También incluye ejemplos ilustrativos para cada tipo de prueba.
Este documento presenta cinco unidades sobre estadística y probabilidades. La Unidad 1 introduce conceptos básicos de estadística descriptiva como variables, tabulación y representación de datos, y medidas de tendencia central y dispersión. La Unidad 2 cubre conceptos básicos de probabilidad como espacios muestrales, axiomas y teoremas. Las Unidades 3 y 4 tratan sobre intervalos de confianza y pruebas de hipótesis. Finalmente, la Unidad 5 introduce el tema de regresión lineal.
Este documento presenta 11 ejercicios de teoría de la decisión resueltos. Los ejercicios involucran tomar decisiones sobre proveedores, tamaño de una sección, comprar pescado, diseños de productos, políticas de pedidos, expansión empresarial, acciones ante ventas, desarrollo de nuevos productos y aceptar pedidos de venta de autos. Se proveen soluciones detalladas para cada ejercicio utilizando técnicas como árboles de decisión y cálculo de valores esperados para identificar la mejor opción en
El documento describe la distribución de Poisson, la cual modela el número de veces que ocurre un evento en un intervalo determinado, como tiempo, distancia, área o volumen. Se basa en que la probabilidad es proporcional al tamaño del intervalo y que los intervalos son independientes. Se usa para modelar errores de datos, número de clientes en espera, y accidentes. La fórmula de Poisson incluye la media del número de ocurrencias y la constante de Euler. Como ejemplo, analiza la probabilidad de pérdida de equipaje en vuelos.
Este documento resume la distribución normal estándar, incluyendo su historia, definición, propiedades y ejemplos. Explica que la distribución normal surge al considerar un modelo binomial con un número muy grande de ensayos, y fue desarrollada de forma independiente por De Moivre y Gauss. Define una variable aleatoria normal estándar Z como aquella con media 0 y varianza 1, y explica cómo transformar cualquier variable normal a esta forma estándar. Además, presenta ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando la distribución normal.
1. El resumen trata sobre una variable aleatoria continua X que representa la proporción de personas que responden a una encuesta por correo, con una función de densidad dada. Se pide demostrar que la probabilidad de que X esté entre 0 y 1 es 1, y calcular la probabilidad de que X esté entre 1/4 y 1/2.
2. Se da la distribución de probabilidad de la variable aleatoria discreta X, que representa el número de imperfecciones encontradas en 10 metros de tela. Se pide construir la función de distribución acumulativa de
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
Este documento presenta un estudio de caso sobre probabilidad que involucra calcular la probabilidad de que la estatura de un hombre chino sea menor o igual a 154 cm, basado en suposiciones sobre la distribución de estaturas en China. El autor realiza cálculos utilizando una distribución normal asumiendo valores como la media y desviación estándar, pero sus resultados no concuerdan con las probabilidades originales, lo que sugiere errores en sus suposiciones.
Este documento presenta varios problemas y ejercicios relacionados con conceptos estadísticos como tendencia central, variabilidad, capacidad de proceso, límites de especificación y control estadístico de procesos. Se definen conceptos como media, moda y mediana y se ilustran diferentes tipos de procesos a través de gráficas. Los ejercicios abordan temas como el efecto de datos raros en la media, cálculo de límites reales de procesos, y análisis de procesos para determinar si cumplen
Casos relacionados con el facultamientotec de roque
Ruth Cummings fue nombrada gerente de una tienda Saks Fifth Avenue. Sin consultar con su jefe Ken Hoffman, Ruth contrató un asistente administrativo y apareció en un programa de televisión local, lo que generó quejas de Hoffman. Más adelante, Ruth rechazó realizar una venta a crédito por sobre $1,000 sin permiso, también generando una queja. Ruth decidió pedir una reunión con Hoffman para discutir los límites de su autoridad.
APROXIMACIÓN BINOMIAL DE HIPERGEOMÉTRICAyaritza_ing
Se estima que 4000 de 10000 votantes de una ciudad están en contra de un nuevo impuesto a las ventas. Si se seleccionan al azar 15 votantes y se les pide su opinión, la probabilidad de que por lo menos 7 estén a favor del nuevo impuesto puede aproximarse mediante una distribución binomial, siendo 0.9049.
Este documento presenta una guía de estadística básica. En la introducción, se explica que el objetivo de la guía es enseñarle al estudiante conceptos y herramientas estadísticas que puedan aplicarse en el ámbito laboral y la vida diaria. La guía contiene ocho capítulos que cubren temas como sumatoria, estadística descriptiva, probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Cada capítulo incluye ejercicios para que los estudiantes apliquen los conceptos
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
Este documento presenta un ejemplo de teoría de decisiones sobre la mejor cantidad de periódicos que una vendedora debe pedir cada día tomando en cuenta la demanda aleatoria y diferentes criterios como maximin, maximax, arrepentimiento minimax y valor esperado. Según los diferentes criterios, la cantidad óptima de periódicos a pedir puede ser 6, 7 u 8 ejemplares.
El resumen analiza la relación entre el tiempo de extracción y el rendimiento de un proceso. Se observa una correlación positiva donde el rendimiento aumenta con el tiempo. Se ajusta un modelo de regresión lineal que es estadísticamente significativo pero explica solo el 45% de la variación. Se estima que a 25 minutos el rendimiento estaría entre 77.65% y 98.004%.
La teoría de la utilidad permite medir y comparar los niveles de satisfacción de los clientes al comprar productos o servicios tomando en cuenta factores como el tiempo, las características del producto, el precio y los objetivos del consumidor. La utilidad total es la satisfacción total obtenida y la utilidad marginal disminuye a medida que aumenta el consumo debido a la ley de la utilidad decreciente. Medir la satisfacción hace que los consumidores sean mejores compradores y puedan ahorrar dinero evitando compras que no
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es una herramienta que permite estudiar una parte representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe dos tipos principales de muestreo: muestreo probabilístico, que selecciona la muestra al azar, y muestreo no probabilístico, que no garantiza que la muestra sea representativa. Finalmente, discute varios métodos específicos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
Una distribución muestral es la distribución de probabilidad de un estimador o estadígrafo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Es decir, si se toman todas las muestras posibles y se obtienen los diferentes valores para un estimador y su respectiva probabilidad, a esta distribución que se forma, es lo que se denomina Distribución Muestral.
Este documento introduce conceptos básicos de muestreo estadístico como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Explica cómo una muestra puede usarse para obtener información sobre una población completa. También describe métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el uso de tablas de números aleatorios para seleccionar muestras representativas de manera aleatoria. El objetivo es ayudar a los profesionales a comprender los principios del muestreo estadístico y diseñ
El documento introduce conceptos básicos de muestreo estadístico como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Explica que una muestra debe ser representativa de la población para poder extrapolar los resultados a esta. Describe los tipos de muestreo probabilístico, incluyendo el muestreo aleatorio simple y cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
Este documento presenta conceptos básicos sobre la estimación estadística, incluyendo definiciones de población, muestra e individuo. Explica diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. También describe la distribución muestral y cómo se puede estimar parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza.
Este documento define conceptos clave de la estadística inferencial como población, parámetro, muestra y estadístico. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como intencional y por cuotas. Además, describe ventajas e inconvenientes del muestreo y cómo seleccionar una muestra aleatoria usando tablas de números aleatorios.
El documento describe varios métodos de muestreo para investigación. Explica el muestreo por conglomerados, en el cual se seleccionan grupos antes que sujetos individuales. También describe el muestreo probabilístico, incluyendo el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Finalmente, cubre brevemente los métodos de muestreo no probabilísticos como por conveniencia y cuotas.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para estudios estadísticos. Se dividen en dos grupos: métodos probabilísticos y no probabilísticos. Los métodos probabilísticos incluyen muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Estos garantizan la representatividad de la muestra. Los métodos no probabilísticos como por cuotas, opinático e incidental no aseguran la representatividad.
Este capítulo describe los diferentes tipos de muestras utilizadas en investigación cuantitativa, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica cómo definir las unidades de análisis, determinar el tamaño adecuado de la muestra, y los procedimientos para seleccionar muestras representativas de la población, dependiendo del tipo de muestreo elegido. Además, analiza conceptos clave como muestra, población, representatividad y error estándar.
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo, describiendo los términos población, muestra y censo. Explica los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, por estratos y sistemático, así como muestreo no probabilístico como por conveniencia y de juicio. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los errores comunes en la investigación de mercado.
Este documento trata sobre las distribuciones muestrales. Explica que una distribución muestral es el resultado de considerar todas las muestras posibles que pueden tomarse de una población y cómo esto permite calcular la probabilidad de acercarse a los parámetros poblacionales. También define conceptos clave como población, muestra aleatoria, parámetros, estadísticos y errores de muestreo. Finalmente, describe cómo las distribuciones muestrales de estadísticos como la media tienden a ser normales según el Teore
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
Teoria de muestreo y prueba de hipotesisZully Vèlez
Este documento presenta una introducción a la teoría del muestreo. Explica conceptos clave como muestras aleatorias, errores en el muestreo, y diferentes tipos de técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. También describe el error muestral y cómo se puede pensar en una media muestral como la suma de la media poblacional y el error muestral. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos te
1) El documento introduce tres problemas relacionados con muestreo y estimación de parámetros poblacionales. 2) Explica que el primer problema involucra teoría de muestras, el segundo involucra inferencia estadística, y el tercero involucra contraste de hipótesis. 3) Define conceptos clave como población, muestra, parámetros poblacionales, estadísticos muestrales, y diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple y sistemático.
Este documento describe diferentes métodos y técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia o juicio. También proporciona fórmulas clave para determinar el tamaño de la muestra en función del método de muestreo, si la población es finita o infinita, y el nivel de confianza deseado.
Este documento describe los conceptos clave de población, muestra y muestreo probabilístico. Explica que la población es el conjunto total de casos que se quiere estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de esa población. Detalla diferentes tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, y la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y se seleccione de manera aleatoria para que sea representativa de la población total.
Este documento describe los conceptos y métodos básicos de estadística descriptiva y analítica. Explica los pasos de un estudio estadístico, incluyendo la formulación de hipótesis, el diseño de experimentos, la recopilación y análisis de datos, y la extracción de conclusiones. También cubre temas como la extracción de muestras, los tipos de muestreo, el tamaño de la muestra, y los objetivos y métodos de la estadística descriptiva e inferencial.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, donde cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no probabilístico incluye muestreo por conveniencia o juicio, donde los elementos no son seleccionados al azar. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra.
1) La distribución normal es ampliamente utilizada en estadística debido a que muchas variables asociadas a fenómenos naturales la siguen. 2) La función de densidad de la distribución normal tiene forma de campana y puede tomar cualquier valor entre -∞ y +∞, siendo más probables los valores cercanos a la media. 3) La importancia de la distribución normal se debe a que describe bien el comportamiento de muchas variables como características morfológicas, fisiológicas, sociológicas y errores de medición.
Priones, definiciones y la enfermedad de las vacas locasalexandrajunchaya3
Durante este trabajo de la doctora Mar junto con la coordinadora Hidalgo, se presenta un didáctico documento en donde repasaremos la definición de este misterio de la biología y medicina. Proteinas que al tener una estructura incorrecta, pueden esparcir esta estructura no adecuada, generando huecos en el cerebro, de esta manera creando el tejido espongiforme.
El documento publicado por el Dr. Gabriel Toro aborda los priones y las enfermedades relacionadas con estos agentes infecciosos. Los priones son proteínas mal plegadas que pueden inducir el plegamiento incorrecto de otras proteínas normales en el cerebro, llevando a enfermedades neurodegenerativas mortales. El Dr. Toro examina tanto la estructura y función de los priones como su capacidad para propagarse y causar enfermedades devastadoras como la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob, la encefalopatía espongiforme bovina (conocida como "enfermedad de las vacas locas"), y el síndrome de Gerstmann-Sträussler-Scheinker. En el documento, se exploran los mecanismos moleculares detrás de la replicación de los priones, así como las implicaciones para la salud pública y la investigación en tratamientos potenciales. Además, el Dr. Toro analiza los desafíos y avances en el diagnóstico y manejo de estas enfermedades priónicas, destacando la necesidad de una mayor comprensión y desarrollo de terapias eficaces.
Los enigmáticos priones en la naturales, características y ejemplosalexandrajunchaya3
Durante este trabajo de la doctora Mar junto con la coordinadora Hidalgo, se presenta un didáctico documento en donde repasaremos la definición de este misterio de la biología y medicina. Proteinas que al tener una estructura incorrecta, pueden esparcir esta estructura no adecuada, generando huecos en el cerebro, de esta manera creando el tejido espongiforme.
Esta presentación nos informa sobre los pólipos nasales, estos son crecimientos benignos en el revestimiento de los senos paranasales o fosas nasales, causados por inflamación crónica debido a alergias, infecciones o asma.
1. 2.1 Inferencia Estadistica.
Integrantes:
Jesus Felix Limon Cortes 15100549
Pedro Abraham Moreno Diaz 15100559
Jorge Sifuentes Castillo 15100591
Juan Eduardo Valle Velazquez 15100596
Luis Alejandro Puente Velazquez 15100573
3. ¿Que es la inferencia estadística?
La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten
inferir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra,
cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de
error medible en términos de probabilidad.
En pocas palabras la inferencia estadística se ocupa de predecir y sacar
conclusiones sobre una población tomando como base una muestra, es
decir una parte de dicha población.
También es denominada Estadística Inductiva o
Inferencia Inductiva ya que es un procedimiento para
generar nuevo conocimiento científico.
4. ¿Que es la inferencia estadística?
La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten
inferir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra,
cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de
error medible en términos de probabilidad.
En pocas palabras la inferencia estadística se ocupa de predecir y sacar
conclusiones sobre una población tomando como base una muestra, es
decir una parte de dicha población.
También es denominada Estadística Inductiva o
Inferencia Inductiva ya que es un procedimiento para
generar nuevo conocimiento científico.
5. A partir de una población
se extrae una muestra por
algunos de los métodos
existentes, con la que se
generan datos numéricos
que se van a utilizar para
generar estadísticos con
los que realizar
estimaciones o
contrastes poblacionales.
6. Inferencia estadistica
Los métodos básicos de la estadística inferencial son la
estimación y el contraste de hipótesis. Ambas se apoyan
en cantidades o datos estadísticos calculados a partir de
las observaciones en una muestra.
En ambos casos se
trata de generalizar la
información obtenida
en una muestra a una
población.
Estas técnicas exigen
que la muestra sea
aleatoria.
7. Un fabricante de medicinas afirma que una nueva vacuna contra el catarro
desarrollada por su compañía tiene una efectividad del 95%, esto es, en promedio
95 de cada 100 personas que emplean la vacuna, pasarán el invierno sin
contagiarse de catarro. Como resulta imposible probar la vacuna en todas las
personas, consideremos que 40 personas han recibido la vacuna, y que de las 40,
35 no se contagiaron de catarro.Vemos que si la información del fabricante es
correcta se esperaría que 38 personas (40 x 0.95 = 38) pasarán el invierno sin
catarro.
Puesto que el número observado es 35, lo cual es inferior al número
esperado, ¿debería rechazarse la afirmación del fabricante en base a la
evidencia? El proceso de decisión de rechazar o no la afirmación es un
problema de inferencia estadística.
¿para que la inferencia estadística?
8. Población: es el conjunto de individuos sobre
los que realizamos un estudio estadístico.
Muestra: es un subconjunto de una población.
La muestra debe de representar bien a la
población para que los datos a inferir sean
correctos.
Parámetro: es la cantidad numérica calculada
sobre una población.Intenta resumir toda la
información que hay en la población en unos
pocos números.
Estadístico: es la cantidad numérica calculada
sobre una muestra que resume su información
sobre algún aspecto. Si un estadístico de usa
para aproximar un parámetro también se le
suele llamar estimador.
Normalmente nos interesa saber un parámetro,
pero dada la dificultad que conlleva estudiar a
toda la población calculamos un estimador
sobre una muestra y confiamos que sean
próximos.
Conceptos
9. Muestreo
Dado que en la mayoría de las ocasiones no es posible contar con los datos
completos de una población, es habitual que tengamos que manejarnos con
muestras, de modo que es importante saber elegir bien una muestra de la
población.
Si la muestra está mal elegida, diremos que no es representativa. En este caso, se
pueden producir errores imprevistos denominados sesgos.
Es importante la muestra sea elegida de forma
aleatoria.
10. Básicamente hay dos tipos de muestreos:
1. Muestreo no probabilístico: la muestra se elige mediante determinados
criterios subjetivos.
1. Muestreo probabilístico: Cuando la muestra se elige al azar. En este caso
podemos distinguir varios tipos:
11. a) Muestreo aleatorio simple:
Aquel en el que cada individuo de la población tiene las mismas posibilidades de salir
en la muestra.
Ejemplo:
En una escuela de 600 alumnos elegimos un alumno al azar y su probabilidad de
elegirlo sería de 1/600. Lo devolvemos a la población y se elige otro con las misma
probabilidad de ser elegido 1/600, y asi hasta sacar a 20 alumnos.
Notemos que si no devolvieramos al alumno, entonces, la probabilidad de escoger al
2º alumno sería de 1/599, y ya no todos tendrían la misma probabilidad de ser
elegidos. El problema es que entonces permitimos que se puedan repetir individuos.
12. b) Muestreo sistemático:
En el que se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen
los demás hasta completar la muestra.
Ejemplo:
De 600 alumnos hemos de elegir 20 alumnos, es decir, 1 de cada 30, se procede asi:
Se ordenan los alumnos y se enumeran, se elige uno al azar, por ejemplo el alumno
27, y luego los demás se eligen a partir de este a intervalos de 30 alumnos. Entonces
escogemos por tanto a los alumnos:
27,57,87,117,147,177,207,237,267,297,327,357,387,417,447,477,507,537,567,597 y el
alumno 627 ya es otra vez el 27.
13. c) Muestreo estratificado:
Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de
individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.
Ejemplo:
De 600 alumnos, para que la muestra sea representativa, lo mejor seria conocer
cuántos alumnos de cada curso hay: 200 alumnos de 3º, 150 de 4º, 150 de 1º de
Bachillerato y 100 de 2º de Bachillerato.
Como de 600 en total hemos de elegir a 20, de 200 de 3º hemos de elegir x:
20/600 = x/200 → x = 4000/600 =6.6 ≈ 7 alumnos de 3º
14. De igual manera podemos calcular los alumnos correspondientes a los demás
cursos:
20/600 = y/150 → y = 3000/600 = 5 alumnos de 4º
20/600 = z/150 → z = 3000/600 = 5 alumnos de 1º de bachillerato
20/600 = t/100 → t = 2000/600 =3.3 alumnos de 2º de bachillerato
De modo que en nuestra muestra de 20 alumnos; 7 son de 3º, 5 de 4 º, 5 de 1 º y 3 de
2 º.
Para la elección de cada alumno dentro de cada curso, utilizamos el muestreo
aleatorio simple.
15. d) Muestreo por conglomerados:
Aquí, en lugar de elegir individuos directamente, se eligen unidades más amplias
donde se clasifican los elementos de la población, llamados conglomerados.
Los conglomerados deben ser tan heterogéneos como la población a estudiar, para
que la represente bien.
No debemos confundir estrato y conglomerado. Un estrato es homogéneo (sus
elementos tienen las mismas características), mientras que un conglomerado
es heterogéneo (debe representar bien a la población).
16. Ejemplo:
Supongamos que queremos extraer una muestra aleatoria de los estudiantes
universitarios del país. Se necesitaria una lista con todos ellos para poder realizar
algún muestreo del tipo de los 3 anteriores, lo cual es muy dificil de conseguir.
Sin embargo, los estudiantes están clasificados por Universidades, Facultades y
Clases. Podemos seleccionar en una primera etapa algunas Universidades,
después algunas facultades al azar, dentro de las facultades algunas clases y
dentro de las clases, algunos estudiantes por muestreo aleatorio simple.
Los conglomerados en cada etapa serían las diferentes Universidades, las
diferentes facultades y los diferentes clases.
17. Ejercicio 1…
En una población de 1500 jóvenes, 7500 adultos y 1000 ancianos, se hace una
encuesta a 200 personas para conocer sus actividades de ocio preferidas. Si se
utiliza un muestreo estratificado, ¿que tamaño muestral corresponde a cada
estrato?.
18. Ejercicio 2…
Suponga que estamos investigando sobre el porcentaje de alumnos que trabajan
de una población de 20 alumnos de la universidad de talca.
19. Elija una muestra aleatoria simple de tamaño muestral de tamaño n=8 de esta
población.
20. Estimación
Una estimación estadística es un proceso mediante el cual establecemos qué
valor debe tener un parámetro según deducciones que realizamos a partir de
estadísticos. En otras palabras, estimar es establecer conclusiones sobre
características poblacionales a partir de resultados muestrales.
La estimación se divide en:
Estimación puntual
Estimación de intervalos de confianza
21. Estimación Puntual
Estimación mediante un solo valor de los parametros de una distribución.
La estimación puntual consiste en utilizar el valor de un estadístico para inferir el
par´ametro de una población.
❖Usamos la media muestral X¯ para estimar la media de una población µ.
❖Usamos la proporción de una muestra ˆp para estimar la proporción
poblacional p.
22. Propiedades deseables de los estimadores puntuales
Básicamente para que un estimador sea bueno, se desea que la varianza del
estimador sea lo más pequeña posible, mientras que la distribución de muestreo
debe concentrarse alrededor del valor del parámetro.
Estimadores Insesgados (Centrados): Se dice que la estadística = H(X 1, X 2,..., X
n ) es un estimador insesgado del parámetro, si. Es decir, si los valores del
estimador se centran alrededor del parámetro en cuestión.
23. Estimadores Consistentes: Si un estimador es consistente, converge en
probabilidad al valor del parámetro que está intentando
estimar conforme el tamaño de la muestra crece. Esto
implica que la varianza de un estimador consistente
disminuye conforme n crece.
Estimadores Eficientes (Insesgados de Varianza Mínima): El hecho de que un
estimador sea centrado no garantiza que sus realizaciones caigan cerca del valor
del parámetro, hace falta además que tenga la varianza pequeña.
24. La varianza de un estimador insesgado es la cantidad más
importante para decidir qué tan bueno es el estimador
para estimar el parámetro.
Estimación de la Media Poblacional: La media muestral es un estimador centrado
y consistente de la media poblacional. Este resultado es válido sin importar la
distribución de probabilidad de la población de interés, siempre y cuando la
varianza tenga un valor finito.
25. Estimación puntual Estimación de la Proporción: Tenemos una población dividida
en dos subconjuntos, en función de una característica determinada, de forma que
la proporción de la población que posee la característica es p, y la de los que no la
poseen es 1-p. Tratamos de estimar el valor de p. El estadístico dado por la
expresión siguiente, es un estimador centrado y consistente de la proporción
poblacional.
Estimación de la Varianza Poblacional: Cuando se desconoce la media poblacional,
debemos sustituir este parámetro por su estimador muestral, y el estimador a usar para la
varianza poblacional, que es centrado o insesgado sin importar cuál sea la distribución de la
población de interés, es la cuasivarianza muestral S^(2).
26. Ejemplo:
Se han anotado las calificaciones de los exámenes de recuperación de
matemáticas de los alumnos de un colegio. Las notas de 15 de ellos son: 4.8, 5.3,
6.2, 3.1, 5.4, 7.2, 8.4, 6.5, 7, 7.2, 0.5, 5.2, 6.8, 7.8, 4.2;
Además 9 de estos alumnos eran chicas. Determina un estimador puntual para:
A.La nota media de la población
B.La proporción de alumnas que se presentan a la recuperación.
27. Estimación de la Varianza Poblacional:
Salario mensual y participación en el programa de adiestramiento para
una muestra aleatoria simple de 6 personas.
Formula:
S^(2)= (6){[(320)^2]+[(420)^2]+[(428)^2]+[(430)^2]+[(380)^2]+[(510)^2]} - (320+420+428+430+380+510)^2
6(6-1)
S^(2)=(6)(102,400+176,400+183,184+184,900+144,400+260,100) - (2,488)^2
6(5)
S^(2)=(6,308,304) - (6,190,144)
30
S^(2)=118,160
30
S^(2)=3,938.6666