Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad y estadística. Define probabilidad como la posibilidad de que ocurra un suceso, y describe métodos para calcularla como el método clásico y el método frecuentista. También explica conceptos como muestreo, población, censo, y tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio estratificado.
1) Este documento introduce los conceptos básicos de la estadística inferencial, incluyendo la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. 2) Explica que la estadística inferencial permite hacer afirmaciones sobre poblaciones más grandes basadas en muestras mediante el uso de probabilidad. 3) Define términos clave como población, muestra, variable, dato, estadístico y parámetro usando un ejemplo sobre el aprendizaje de estadística con y sin ordenador.
Formulas para calculo de muestras poblacionalesguilleillo
Este documento describe los aspectos a considerar para determinar el tamaño de muestra necesario para obtener información sobre una población. Explica las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para determinar la prevalencia o incidencia de una enfermedad, para determinar si una enfermedad está presente o no, y para estudios epidemiológicos. Los factores que influyen en el cálculo incluyen la frecuencia esperada, el tamaño de la población, la precisión requerida y el nivel de confianza. También pro
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre cálculo de muestra y muestreo. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional e introduce diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar medias, proporciones y correlaciones.
1) El documento presenta conceptos básicos sobre elementos del muestreo como población, muestra, tipos de muestra, muestreo y correlación.
2) Define población como el total de individuos a estudiar y clasifica las muestras en probabilísticas y no probabilísticas.
3) Explica fórmulas para calcular el tamaño de la muestra de poblaciones finitas e infinitas y métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
1) Este documento introduce los conceptos básicos de la estadística inferencial, incluyendo la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. 2) Explica que la estadística inferencial permite hacer afirmaciones sobre poblaciones más grandes basadas en muestras mediante el uso de probabilidad. 3) Define términos clave como población, muestra, variable, dato, estadístico y parámetro usando un ejemplo sobre el aprendizaje de estadística con y sin ordenador.
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Este documento describe los aspectos a considerar para determinar el tamaño de muestra necesario para obtener información sobre una población. Explica las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para determinar la prevalencia o incidencia de una enfermedad, para determinar si una enfermedad está presente o no, y para estudios epidemiológicos. Los factores que influyen en el cálculo incluyen la frecuencia esperada, el tamaño de la población, la precisión requerida y el nivel de confianza. También pro
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre cálculo de muestra y muestreo. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional e introduce diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar medias, proporciones y correlaciones.
1) El documento presenta conceptos básicos sobre elementos del muestreo como población, muestra, tipos de muestra, muestreo y correlación.
2) Define población como el total de individuos a estudiar y clasifica las muestras en probabilísticas y no probabilísticas.
3) Explica fórmulas para calcular el tamaño de la muestra de poblaciones finitas e infinitas y métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
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 importancia de seleccionar una muestra representativa al realizar una investigación para poder obtener conclusiones válidas. Explica que la muestra debe ser lo suficientemente grande y reflejar fielmente las características de la población total. Además, detalla cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra en función del margen de error, nivel de confianza y tamaño de la población total.
Este documento describe conceptos básicos relacionados con el análisis de datos, incluyendo las definiciones de variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, escalas de medición y matrices para clasificar variables. También explica conceptos como población, muestra, y cómo calcular el tamaño de muestra apropiado para estimar parámetros o comparar grupos.
- La población es condición indispensable para seleccionar la muestra representativa. La muestra es una parte de la población sobre la cual se generalizarán los resultados a toda la población. Los procedimientos probabilísticos y no probabilísticos son métodos para seleccionar la muestra.
El documento explica los pasos para calcular el tamaño adecuado de una muestra estadística para una encuesta nutricional. Primero se calcula el tamaño de la muestra usando una fórmula que considera la prevalencia estimada, nivel de confiabilidad y margen de error. Luego se ajusta el tamaño para corregir el diseño de muestreo por conglomerados y se añade un margen para imprevistos. Finalmente, se redondea el tamaño para que corresponda al número de conglomerados de la encuesta.
1) El documento describe diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo. 2) Explica las diferencias entre poblaciones finitas e infinitas, y define la población objetivo, accesible y la muestra. 3) Describe los tipos de sesgo y error muestral, y los métodos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los tipos de muestras estadísticas, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que el tamaño de la muestra es importante para que los datos sean representativos de la población y depende del porcentaje de confianza, porcentaje de error y nivel de variabilidad. Proporciona un ejemplo de cómo calcular el tamaño de una muestra.
Este documento explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para representar a una población. El cálculo depende de tres factores: el porcentaje de confianza deseado, el porcentaje de error aceptable, y la variabilidad prevista en la población. Se proporcionan dos fórmulas para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si se conoce o no el tamaño total de la población.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística inferencial. Explica que el tamaño de la muestra debe ser representativo de la población y debe considerar el objetivo del estudio, las características de la población y los recursos disponibles. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y cuando se conoce el tamaño total de la población, tomando en cuenta el nivel de confianza, error y variabilidad.
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
El documento trata sobre el tamaño de la muestra en investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, porcentaje de error y variabilidad de la población. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población. También incluye conceptos como hipótesis, muestra, población, nivel de confianza y porcentaje de error. Finalmente, muestra ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas y construir intervalos de confianza.
El documento explica los conceptos clave de población, muestra y muestreo, que son fundamentales para realizar estudios estadísticos confiables. Define población como el conjunto total de unidades a estudiar y muestra como una parte representativa de la población. Explica que existen muestras probabilísticas, donde cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada, y no probabilísticas, seleccionadas de forma no aleatoria. Además, destaca la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande para ser representativa de la pobl
Este documento describe las funcionalidades de Epidat, un programa gratuito desarrollado por la Organización Panamericana de la Salud (OPS) para análisis epidemiológico. Originalmente diseñado como una calculadora de bolsillo, Epidat ahora puede instalarse en USB para su uso en cualquier computadora. El documento explica cómo Epidat puede usarse para muestreo, cálculo de riesgos y odds ratios, pruebas diagnósticas, comparación de datos, curvas epidémicas y metanálisis.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes para un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población seleccionado para representarla. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como las etapas típicas del proceso de muestreo.
Este documento presenta un resumen de un proyecto de investigación realizado por 5 ingenieros de la Universidad Nororiental "Gran Mariscal de Ayacucho" sobre temas relacionados con la ingeniería de mantenimiento. El proyecto fue facilitado por la ingeniera Carlena Astudillo y se llevó a cabo en El Tigre, Venezuela en mayo de 2016.
Bioestadística muestreo y diseño de experimentosExplorer BioGen
Este documento describe diferentes conceptos relacionados con el muestreo y diseño de experimentos. Define población, muestra, parámetro y estadístico. Explica que el tamaño de muestra debe ser suficientemente grande para ser representativo pero no demasiado grande. También cubre cómo estimar el tamaño de muestra necesario y diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y de grupo.
Nociones de probabilidad:
-Es la posibilidad que algo acontezca o no bajo determinadas condiciones. La Probabilidades son una medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0% y 100%). El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después. Herramienta que mide, expresa y analiza las incertidumbres que se encuentran en un fenómeno o en el azar .
La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas causalidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico. La Probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un determinado suceso. En otras palabras, su noción viene de la necesidad de medir o determinar cuantitativamente la certeza o duda de que un suceso dado ocurra o no.
Muestreo:
En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población.
La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente que la información sea más fiable.
Teoría de estimación:
Estadística Razón para estimar Los administradores utilizan las estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin que tengan la información pertinente completa y con una gran incertidumbre acerca de lo que pueda deparar el futuro, pero con la esperanza de que las estimaciones posean una semejanza razonable con el resultado Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación. Estimación Es un valor específico observado de un estimador, por lo que asigna un valor numérico a un parámetro de una población sobre la base de datos de muestra.
Diapositivas Nociones de Probabilidad veruska lugo
Este documento presenta información sobre nociones de probabilidad, muestreo y estimación. Explica brevemente la historia de la probabilidad y cómo surgió en los trabajos de Pascal y Fermat en la década de 1650. Luego describe diferentes métodos para calcular probabilidades como la regla de adición, multiplicación y distribución binomial. También cubre temas como muestreo aleatorio, no aleatorio, y tipos de muestreo. Finalmente, introduce conceptos de estimación como estimación puntual, por intervalos y bayesiana.
Este documento presenta información sobre 4 estudiantes de la carrera de Contaduría Pública en la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales "Ezequiel Zamora". Incluye los nombres y números de identificación de los estudiantes, así como el semestre, la sección y la ubicación de la universidad. Además, presenta resúmenes de varios módulos sobre estadística, incluyendo introducciones a temas como probabilidad, muestreo, estimación de parámetros poblacionales y construcción de intervalos de
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 importancia de seleccionar una muestra representativa al realizar una investigación para poder obtener conclusiones válidas. Explica que la muestra debe ser lo suficientemente grande y reflejar fielmente las características de la población total. Además, detalla cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra en función del margen de error, nivel de confianza y tamaño de la población total.
Este documento describe conceptos básicos relacionados con el análisis de datos, incluyendo las definiciones de variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, escalas de medición y matrices para clasificar variables. También explica conceptos como población, muestra, y cómo calcular el tamaño de muestra apropiado para estimar parámetros o comparar grupos.
- La población es condición indispensable para seleccionar la muestra representativa. La muestra es una parte de la población sobre la cual se generalizarán los resultados a toda la población. Los procedimientos probabilísticos y no probabilísticos son métodos para seleccionar la muestra.
El documento explica los pasos para calcular el tamaño adecuado de una muestra estadística para una encuesta nutricional. Primero se calcula el tamaño de la muestra usando una fórmula que considera la prevalencia estimada, nivel de confiabilidad y margen de error. Luego se ajusta el tamaño para corregir el diseño de muestreo por conglomerados y se añade un margen para imprevistos. Finalmente, se redondea el tamaño para que corresponda al número de conglomerados de la encuesta.
1) El documento describe diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo. 2) Explica las diferencias entre poblaciones finitas e infinitas, y define la población objetivo, accesible y la muestra. 3) Describe los tipos de sesgo y error muestral, y los métodos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los tipos de muestras estadísticas, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que el tamaño de la muestra es importante para que los datos sean representativos de la población y depende del porcentaje de confianza, porcentaje de error y nivel de variabilidad. Proporciona un ejemplo de cómo calcular el tamaño de una muestra.
Este documento explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para representar a una población. El cálculo depende de tres factores: el porcentaje de confianza deseado, el porcentaje de error aceptable, y la variabilidad prevista en la población. Se proporcionan dos fórmulas para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si se conoce o no el tamaño total de la población.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística inferencial. Explica que el tamaño de la muestra debe ser representativo de la población y debe considerar el objetivo del estudio, las características de la población y los recursos disponibles. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y cuando se conoce el tamaño total de la población, tomando en cuenta el nivel de confianza, error y variabilidad.
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
El documento trata sobre el tamaño de la muestra en investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, porcentaje de error y variabilidad de la población. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población. También incluye conceptos como hipótesis, muestra, población, nivel de confianza y porcentaje de error. Finalmente, muestra ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas y construir intervalos de confianza.
El documento explica los conceptos clave de población, muestra y muestreo, que son fundamentales para realizar estudios estadísticos confiables. Define población como el conjunto total de unidades a estudiar y muestra como una parte representativa de la población. Explica que existen muestras probabilísticas, donde cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada, y no probabilísticas, seleccionadas de forma no aleatoria. Además, destaca la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande para ser representativa de la pobl
Este documento describe las funcionalidades de Epidat, un programa gratuito desarrollado por la Organización Panamericana de la Salud (OPS) para análisis epidemiológico. Originalmente diseñado como una calculadora de bolsillo, Epidat ahora puede instalarse en USB para su uso en cualquier computadora. El documento explica cómo Epidat puede usarse para muestreo, cálculo de riesgos y odds ratios, pruebas diagnósticas, comparación de datos, curvas epidémicas y metanálisis.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes para un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población seleccionado para representarla. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como las etapas típicas del proceso de muestreo.
Este documento presenta un resumen de un proyecto de investigación realizado por 5 ingenieros de la Universidad Nororiental "Gran Mariscal de Ayacucho" sobre temas relacionados con la ingeniería de mantenimiento. El proyecto fue facilitado por la ingeniera Carlena Astudillo y se llevó a cabo en El Tigre, Venezuela en mayo de 2016.
Bioestadística muestreo y diseño de experimentosExplorer BioGen
Este documento describe diferentes conceptos relacionados con el muestreo y diseño de experimentos. Define población, muestra, parámetro y estadístico. Explica que el tamaño de muestra debe ser suficientemente grande para ser representativo pero no demasiado grande. También cubre cómo estimar el tamaño de muestra necesario y diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y de grupo.
Nociones de probabilidad:
-Es la posibilidad que algo acontezca o no bajo determinadas condiciones. La Probabilidades son una medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0% y 100%). El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después. Herramienta que mide, expresa y analiza las incertidumbres que se encuentran en un fenómeno o en el azar .
La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas causalidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico. La Probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un determinado suceso. En otras palabras, su noción viene de la necesidad de medir o determinar cuantitativamente la certeza o duda de que un suceso dado ocurra o no.
Muestreo:
En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población.
La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente que la información sea más fiable.
Teoría de estimación:
Estadística Razón para estimar Los administradores utilizan las estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin que tengan la información pertinente completa y con una gran incertidumbre acerca de lo que pueda deparar el futuro, pero con la esperanza de que las estimaciones posean una semejanza razonable con el resultado Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación. Estimación Es un valor específico observado de un estimador, por lo que asigna un valor numérico a un parámetro de una población sobre la base de datos de muestra.
Diapositivas Nociones de Probabilidad veruska lugo
Este documento presenta información sobre nociones de probabilidad, muestreo y estimación. Explica brevemente la historia de la probabilidad y cómo surgió en los trabajos de Pascal y Fermat en la década de 1650. Luego describe diferentes métodos para calcular probabilidades como la regla de adición, multiplicación y distribución binomial. También cubre temas como muestreo aleatorio, no aleatorio, y tipos de muestreo. Finalmente, introduce conceptos de estimación como estimación puntual, por intervalos y bayesiana.
Este documento presenta información sobre 4 estudiantes de la carrera de Contaduría Pública en la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales "Ezequiel Zamora". Incluye los nombres y números de identificación de los estudiantes, así como el semestre, la sección y la ubicación de la universidad. Además, presenta resúmenes de varios módulos sobre estadística, incluyendo introducciones a temas como probabilidad, muestreo, estimación de parámetros poblacionales y construcción de intervalos de
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos y probabilísticos. Explica que la probabilidad es la rama de las matemáticas que estudia fenómenos aleatorios y eventos futuros, y define términos como variable aleatoria, evento, espacio muestral y parámetros. También describe diferentes tipos de probabilidad como la condicionada, de intersección y objetiva. Finalmente, introduce conceptos de estimación estadística como estimadores, estimación puntual, métodos de los momentos y máxima verosimilitud.
Este documento presenta información sobre probabilidades y su aplicación en la vida diaria. Brevemente describe conceptos clave como espacio muestral, eventos, probabilidades matemáticas y experimentales, y el teorema de Bayes. También ofrece ejemplos de cómo las personas usan probabilidades en deportes, juegos, seguros, pronósticos del tiempo y más. Finalmente, incluye ejercicios para aplicar estos conceptos.
Este documento explica conceptos básicos de estimación estadística como población, parámetro, estimador, muestra, inferencia, propiedades de un estimador como insesgamiento, consistencia y eficiencia. Presenta un ejemplo para ilustrar el cálculo de un estimador y sus propiedades usando datos sobre errores cometidos por secretarias. Finalmente propone un ejercicio para revisar las propiedades de consistencia y eficiencia comparando estimadores.
Ensayo de teoria de probabilidad estadisticajacpier
Este documento describe brevemente la historia y conceptos clave de la teoría de probabilidad. Explica que la probabilidad surgió del deseo humano de predecir eventos futuros y que a lo largo de la historia se han desarrollado tres enfoques conceptuales. Luego resume algunos conceptos importantes como la probabilidad discreta y continua, los axiomas de Kolmogorov y aplicaciones de la teoría de probabilidad en diversas áreas como estadística y física.
La estadística inferencial permite hacer generalizaciones sobre una población basadas en una muestra. El documento introduce conceptos como probabilidad clásica, probabilidad frecuencial y probabilidad subjetiva, así como métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que la estadística inferencial utiliza métodos probabilísticos y no probabilísticos para inferir características de una población a partir de una muestra representativa. El objetivo final es poder hacer inferencias sobre la población total con base en los resultados
La estadística inferencial permite hacer generalizaciones sobre una población basadas en una muestra. El documento introduce conceptos como probabilidad clásica, probabilidad frecuencial y probabilidad subjetiva, así como métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que la estadística inferencial utiliza métodos probabilísticos y no probabilísticos para inferir características de una población a partir de una muestra representativa.
Los fundamentos del la especie en cuestión son los que han sido excluidos por el momento no han sido muy buenos y los papus llegando de la vacuna tiene que ser la primera pregunta de que suceda con el nombre de la economía que refleja la crisis económica de la vacuna tiene que ver si te afecta a la casa de la madre y de YouTube que es el ciberbulling de la vacuna tiene que ver si te gusta escuchar la música en tu casa o la fórmula que quieras para el libro de la vacuna tiene que ser un poco de cardio para que el estado de resultados se mantenga como un día normal de la semana de la economía que refleja la crisis de la vacuna tiene que ver si te afecta a la casa de la madre y de gestión de la vacuna tiene que ser un poco de cardio y no pude ingresar al sistema y la rodaja de la economía que refleja
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 define probabilidad como la posibilidad de ocurrencia de un evento y explica que analiza escenarios posibles. También define estadística como el estudio y análisis de datos de muestras representativas para explicar fenómenos. Finalmente, explica que la probabilidad y estadística sirven para tomar decisiones informadas bajo condiciones de incertidumbre mediante el análisis de datos.
El documento define conceptos estadísticos como probabilidad, distribuciones binomial, Poisson y exponencial. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad de ocurrencia de un evento y que la estadística estudia datos de muestras para explicar fenómenos. También describe cómo las distribuciones de probabilidad modelan resultados esperados y cómo se usan conceptos como valor esperado.
Este documento trata sobre investigación cuantitativa y métodos estadísticos. Explica conceptos como estadística descriptiva, medidas de posición, dispersión de datos, correlación, estadística inferencial, probabilidad, teoría del muestreo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra representativa. También cubre temas como ficha técnica de encuestas, pirámide poblacional, y métodos de muestreo como aleatorio simple y estratificado proporcional.
El documento describe conceptos estadísticos como la inferencia estadística, distribuciones de probabilidad, distribuciones discretas y continuas, la importancia de la distribución normal, propiedades de la distribución normal, contraste de hipótesis de normalidad, muestreo y diferentes métodos de muestreo como el estratificado, por conglomerados y sistemático, error estándar, teorema del límite central y la regla empírica de las tres desviaciones estándar.
El documento describe los conceptos fundamentales de diseño experimental y muestreo. Explica que un experimento es un procedimiento para apoyar, refutar o validar una hipótesis mediante la manipulación y medición de factores. También describe diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado y por cuotas, así como el análisis de varianza utilizado para analizar los resultados experimentales.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de probabilidades y estadística descriptiva. Explica que la teoría de probabilidades estudia experimentos aleatorios y define conceptos como experimentos determinísticos vs. aleatorios, espacio muestral, eventos y sucesos. También describe diferentes tipos de eventos como seguros, mutuamente excluyentes y complementarios. Finalmente, introduce diferentes enfoques para definir la probabilidad como el frecuentista, subjetivo y axiomático.
El documento define e introduce conceptos básicos sobre intervalos de confianza, incluyendo que un intervalo de confianza es un rango de valores que probablemente incluya el verdadero parámetro poblacional con una probabilidad determinada (generalmente 95%), y provee un ejemplo numérico de cómo construir e interpretar un intervalo de confianza.
Seleccion de la Muestra en Investigaciongambitguille
El documento explica los conceptos de población, muestra, y diferentes tipos de muestreo. Indica que la selección de una muestra adecuada es fundamental para la investigación estadística. Explica que las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y proporciona ejemplos de diferentes tipos de muestras como muestras por conveniencia y muestras en cadena. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas e infinitas.
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.
El documento explica los conceptos clave de población, muestra y muestreo en investigación estadística. Indica que para realizar un estudio estadístico confiable se necesitan datos de una gran parte de la población total, por lo que se recurre al muestreo mediante la selección de una muestra representativa. Explica que la unidad de análisis, el tamaño y delimitación de la población son fundamentales para determinar el tamaño de la muestra, y que existen muestras probabilísticas y no probabilísticas.
El documento presenta conceptos básicos de estadística. Define población, muestra, muestra aleatoria y variables. Explica que una población es el conjunto total de personas u objetos sobre los cuales se recopilan datos, mientras que una muestra es una parte de la población que representa a toda la población. También describe diferentes tipos de técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio, estratificado y sistemático.
La probabilidad es una medida de la certidumbre asociada con eventos futuros que puede expresarse como un número entre 0 y 1. La estadística es el estudio de métodos para recopilar, clasificar, resumir y analizar datos para hacer inferencias científicas a partir de ellos, e incluye las fases de recopilación de datos, organización y representación de datos, análisis de datos y obtención de conclusiones. La probabilidad proporciona los fundamentos y modelos matemáticos para la estadística.
Selecciondelamuestra Universidad Americana del NoresteJavier Armendariz
Este documento discute los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en la investigación cuantitativa. Explica que definir la unidad de análisis y delimitar la población son pasos iniciales importantes. Luego, cubre los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y cómo seleccionar el tamaño de la muestra de manera que minimice el error estándar. También explora el muestreo estratificado y por racimos como opciones para la selección de muestras.
Este documento describe conceptos básicos de estadística y epidemiología. Explica variables cualitativas y cuantitativas, medidas de posición como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar, y tipos de estudios observacionales como estudios transversales, de casos y controles, y de cohorte. También cubre conceptos de probabilidad e inferencia estadística.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística y epidemiología. Explica variables estadísticas cualitativas y cuantitativas, medidas de posición como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar, e introduce conceptos de probabilidad. También resume diferentes tipos de estudios epidemiológicos como estudios transversales, de casos y controles, y de cohorte. Finalmente, describe medidas comúnmente usadas en epidemiología como incidencia, prevalencia, riesgo relativo y odds ratio.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
El Observatorio ciudadano Irapuato ¿Cómo vamos?, presenta el
Reporte hemerográfico al mes de mayo de 2024
Este reporte contiene información registrada por Irapuato ¿cómo vamos? analizando los medios de comunicación tanto impresos como digitales y algunas fuentes de información como la Secretaría de Seguridad ciudadana.
UGEL SAN MIGUEL SACALE TARJETA ROJA A LA VIOLENCIA.pptx
Presentación estadistica
1. REPUBLICABOLIVARIANADE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONALEXPERIMENTAL DE LOS
LLANOS OCCIDENTALES EZEQUIELZAMORA
«UNELLEZ- GUANARE»
INTEGRANTES:
MARIELYS AZUAJE 27.635309
MARIA LINARES 26.503337
KAREN YEPEZ 26.503142
PROFESOR: ALIRIO ARANGURE
CARRERA :CONTADURIA .
SECCION:»B»
SEMESTRE :2
2. . La probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un
determinado suceso. En otras palabras, su noción viene de la
necesidad de medir o determinar cuantitativamente la certeza o
duda de que un suceso dado ocurra o no, Asimismo se conoce
como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a
partir de una población estadística. De igual manera Estimar qué
va a ocurrir respecto a algo (o qué está ocurriendo, o qué ocurrió),
a pesar de ser un elemento muy claramente estadístico, está muy
enraizado en nuestra cotidianidad.
Introducción:
3. NOCIONES DE PROBABILIDAD:
-Es la posibilidad que algo acontezca o no bajo determinadas
condiciones. La Probabilidades son una medida de la
certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele
expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0% y 100%).
El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo
moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un
interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante
milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de
utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después.
Herramienta que mide, expresa y analiza las incertidumbres
que se encuentran en un fenómeno o en el azar .
4. .
La probabilidad constituye un importante parámetro en la
determinación de las diversas causalidades obtenidas tras
una serie de eventos esperados dentro de un rango
estadístico. La Probabilidad es la mayor o menor
posibilidad de que ocurra un determinado suceso. En otras
palabras, su noción viene de la necesidad de medir o
determinar cuantitativamente la certeza o duda de que un
suceso dado ocurra o no. Ésta establece una relación
entre el número de sucesos favorables y el número total de
sucesos posibles.
5. EJEMPLOS DE PROBABILIDAD:
Por ejemplo, lanzar un dado, y que salga el número uno (caso
favorable) está en relación a seis casos posibles (1, 2, 3, 4, 5 y 6);
es decir, la probabilidad es 1/6.
6. ¿Cual es la probabilidad de que llueva si?
Hay nubes bajas, si la presión atmosférica es de un
valor determinado, etc.
¿Cual es la Probabilidad de que al lanzar una
moneda al aire sea cara?
Si hay cara y cruz hay 2 opciones luego la
probabilidad de caer cara es 1/2.
7. TEORÍA DE PROBABILIDAD:
La gran aliada de la probabilidad es la llamada teoría de la
probabilidad, ya que gracias a lo que esta postula y sostiene, es que
los seres humanos podemos anticiparnos a que algunos sucesos
potenciales ocurran finalmente. La teoría de la probabilidad es un
modelo matemático que se ocupa de analizar los fenómenos
aleatorios; esto implica la contraposición respecto de los fenómenos
ya determinados, que son aquellos en los cuales el resultado del
experimento que se realiza, atendiendo a determinadas condiciones,
produce un resultado único y previsible, que se repetirá la cantidad
de veces que éste vuelva a hacerse, siempre y cuando se respeten
las mismas condiciones.
8. EXISTEN TRES MÉTODOS PARA CALCULAR PROBABILIDADES:
Método clásico: Se calcula dividiendo el número de casos
favorables por el número de casos posibles siendo todos
igualmente posibles. Por ejemplo, la probabilidad de obtener el
número 6 en un dado es ⅙.
Método frecuentista o de frecuencia relativa: se calcula
dividiendo la frecuencia observada de suceso por el total de
observaciones. Este método implica realizarse varias veces y
se caracteriza por su repetición.
9. Método Bayesiana o subjetiva: se refiere al grado de creencia o juicio
personal sobre una la posibilidad de que algo suceda. Esta premisa
necesita de coherencia entre la información que se da y la verosimilitud
del resultado. Por ejemplo, podemos decir que es muy poco probable
que gane el Premio Nobel de Medicina.
Algunos de los conceptos asociados al cálculo de la probabilidad
son:
• Espacio muestral: Son las posibilidades. El espacio muestral de un
dado de 6 caras, por ejemplo, es el 1, 2, 3, 4, 5 y 6.
• Suceso elemental: es formado por un solo elemento. Si tomamos el
ejemplo del dado cada número es un suceso elemental.
• Suceso compuesto: es formado por dos o más elementos
10. ¿QUE ES AZAR?
El azar es una combinación de circunstancias o de causas
imprevisibles, complejas, no lineales, sin plan previo y sin propósito,
que supuestamente provocan que acontezca un determinado
acontecimiento que no está condicionado por la relación de causa y
efecto ni por la intervención humana o divina. Este acontecimiento
puede ser bueno y también puede ser una desgracia causada por la
casualidad, la fortuna, el acaso, la suerte. El azar es un caso fortuito,
no programado, y si es negativo es un contratiempo.
11. POSIBILIDAD:
Se conoce como posibilidad a la condición o propiedad de que
alguna cosa es posible, ocurra, o pueda acontecer. El término
posibilidad es de origen latín “possibilitas”.
La posibilidad, es un término que está presente en diferentes
contextos con la intención de que algo puede ser o existir. Por
ejemplo, después de todo lo que estudiaste para el examen, hay
posibilidad de que apruebes el año.
Por ejemplo: Después de todo lo que estudiaste para el examen,
hay posibilidad de que apruebes el año. En relación a este supuesto,
lo que quiere decir es que existe un porcentaje u oportunidad de que
el hecho ocurra.
12. Suceso seguro: Es aquél que es siempre verificable. Se
corresponde con el espacio muestral.
Suceso imposible: Es aquél que nunca es verificable y es
representado por ø.
Suceso contrario o complementario: es el suceso que se verifica
cuando un suceso determinado no se verifica. Se forma con
elementos muéstrales que no pertenecen al suceso determinado.
13. MUESTREO Y ESTIMACION:
Muestreo: En estadística un muestreo es la técnica para la selección
de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño
de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede
extraer dos o más muestras de la misma población.
La muestra de estudio debe ser lo más pequeña posible ya que del hecho
de que una muestra sea más grande, no se desprende necesariamente
que la información sea más fiable.
Además, la muestra elegida debe serlo por un proceso aleatorio para que
sea lo más representativa posible.
14. Se denomina muestreo al proceso por el que generamos las muestras.
Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea
que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la
que procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la
muestra difícilmente será una representación exacta de la población. Esto
significa que su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarán las de la
población, pero habrá cierta diferencia, que interesa sea lo menor posible.
Un concepto clave de muestreo es el de representatividad: Los
procedimientos de muestreo tienen por objeto generar muestras lo más
representativas posible de las poblaciones dados los objetivos de la
investigación y las circunstancias que afectan al muestreo.
15. Ejemplo:
Sea un curso con 40 estudiantes (el número de datos es pequeño para facilitar
la comprensión del ejemplo). Queremos conocer la Media de las puntuaciones
del curso, pero por diversas razones no tenemos acceso a todos los datos (que
se denomina población). Pero supongamos que podemos seleccionar cinco
puntuaciones aleatoriamente y obtener la Media de la muestra. Si repetimos el
proceso y generamos más muestras tendremos más Medias muestrales y
podremos ver cómo se distribuyen:
La Media de los datos seleccionados aleatoriamente (son las señaladas en
negrita) es:
Si repetimos el procedimiento 25 veces generamos 25 muestras. Las Medias
de cada muestra son:
16. Si repetimos el procedimiento 25 veces generamos 25 muestras. Las Medias de
cada muestra son:
El Histograma de la distribución de las Medias de las 25 muestras es:
Con 100 muestras Con 10000 muestras
:
17. Esta es una característica de la distribución muestral de Medias que
permite conocer si la media obtenida en la muestra es muy diferente
a la media de la población, dado que tenemos la siguiente
información:
a) La distribución de Medias muéstrales es Normal.
b) La Media y Desviación Típica de la distribución de Medias muéstrales
son 4.7 y 1.52 (Nota: La diferencia entre la Media de la distribución
muestral y la Media de la población se debe a que la muestra es
pequeña).
e) Por tanto, sabemos lo siguiente:
* El 95% (aproximadamente) de las Medias muéstrales obtenidas en el
muestreo del ejemplo tienen valores entre 1.7 y 7.7
* El valor obtenido (4.2) está entre ambos límites, que definen el conjunto
de valores que obtenemos al hacer un muestreo aleatorio con
muestras de 5 datos de la población del ejemplo.
18. TIPOS DE MUESTREO:
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de
muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes
grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de
muestreo no probabilísticos.
19. Muestreo probabilístico :
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el
principio de equilibrio de probabilidad.
Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y,
consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la
misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de
muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra
extraída y son, por tanto, los más recomendables.
20. Muestreo aleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número
a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio
mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,
números aleatorios generados con una calculadora u ordenador,
etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el
tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su
simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población
que estamos manejando es muy grande.
21. Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los
elementos de la población, pero en lugar de extraer n números
aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i,
que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la
muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k,
es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de
dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=
N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un
número al azar entre 1 y k.
22. Muestreo aleatorio estratificado:
Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican
los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la
muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos)
que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede
estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo,
el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es
asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados
adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente,
pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado
para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. Afijación
Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo
que se considera la proporción y la desviación típica.
23. Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de
elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso
(tamaño) de la población en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los
resultados, de modo que se considera la proporción y la
24. Población:
Es la colección de datos que corresponde a las características de
la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso
de investigación.
Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y
Poblaciones Infinitas.
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de
elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados
de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de
elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los
números naturales.
25. Muestra:
Una muestra es un subconjunto de la población, y es el que verdaderamente
se estudia en la inmensa mayoría de los experimentos y estudios. Se debe
acudir a muestras cuando la población es demasiado numerosa (población
infinita), o bien resulta muy caro un estudio exhaustivo.
Es una parte representativa de la población que es seleccionada para ser
estudiada, ya que la población es demasiado grande para ser estudiada en su
totalidad” Allen Webster.
26. Censo:
Del latín census, un censo es un padrón o lista. Su uso más
habitual está asociado al censo poblacional o censo de
población, donde se contabilizan los habitantes de un pueblo o
de un país y se recogen diversos datos con fines estadísticos.
Si es posible estudiar toda la población, por ejemplo, los alumnos
de un colegio, a este estudio le llamaremos censo. Un censo no
siempre es posible, especialmente por motivos económicos.
27. Teoríade la Estimación:
Estadística Razón para estimar Los administradores utilizan las
estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin que
tengan la información pertinente completa y con una gran
incertidumbre acerca de lo que pueda deparar el futuro, pero con la
esperanza de que las estimaciones posean una semejanza razonable
con el resultado Estimador Es la regla o procedimiento, expresado en
general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la
estimación. Estimación Es un valor específico observado de un
estimador, por lo que asigna un valor numérico a un parámetro de una
población sobre la base de datos de muestra.
28. La inferencia estadística es el proceso de usar resultados muéstrales para
obtener conclusiones respecto a las características de una población. En
esta sección estudiaremos los procedimientos estadísticos que permitan
estimar dos parámetros de una población: la media y la proporción.
Estimar qué va a ocurrir respecto a algo (o qué está ocurriendo, o qué
ocurrió), a pesar de ser un elemento muy claramente estadístico, está
muy enraizado en nuestra cotidianidad. Dentro de ello, además hacemos
estimaciones dentro de un intervalo de
posibilidades. Por ejemplo: “creo que terminaré la tarea en unos 5-6 días”.
¿Que es estimación?
29. . Tipos de estimación
a)Estimación puntual: consiste en un solo estadístico muestral que se
usa para estimar el valor verdadero de un parámetro de una población que
es desconocido.
Por ejemplo: La media muestral x es una estimador puntual de la media
poblacional μ. Cuando usamos una estimación puntual, sabemos que
aunque usemos un método bueno de estimación es prácticamente
improbable que el valor de la estimación coincida con el verdadero valor
del parámetro, así que sería conveniente acompañar nuestra estimación
con alguna medida que nos permitiera expresar la cercanía del estimador
al parámetro. Una solución a ello no los brindan los estimadores por
Intervalos de Confianza.
30. b) Estimación por intervalo: Es la estimación de un parámetro de la
población dado por dos números entre los cuales se puede considerar que
se encuentra el parámetro. Las estimaciones de intervalo indican la
precisión de una estimación y son, por lo tanto, preferibles a las
estimaciones puntuales.
31. Conclusión:
Con todo lo aprendido, podemos concluir diciendo que en la vida cotidiana
aparecen muchas situaciones en las que los resultados observados son diferentes
aunque las condiciones iniciales en las que se produce la experiencia sean las
mismas. Por ejemplo, al lanzar una moneda unas veces resultará cara y otras cruz.
Estos fenómenos, denominados aleatorios, se ven afectados por la incertidumbre.
La incertidumbre refiere la duda o perplejidad que sobre un asunto o cuestión
la probabilidad es la mayor o menor posibilidad de que ocurra un determinado
suceso. En otras palabras, su noción viene de la necesidad de medir o determinar
cuantitativamente la certeza o duda de que un suceso dado ocurra o no.