El documento explica los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo por conglomerados. También describe las distribuciones muestrales de medias y proporciones y cómo siguen distribuciones normales para muestras grandes. Finalmente, introduce conceptos como el método simplex y el análisis de sensibilidad en programación lineal.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo en investigación estadística e incluye muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, estratificado y de conglomerados, así como muestreo no probabilístico como intencional, de bola de nieve y por cuotas.
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.
El muestreo es un proceso o conjunto de
métodos para obtener una muestra finita
de una población finita o infinita, con el
fin de estimar valores de parámetros o
corroborar hipótesis sobre la forma de
una distribución de probabilidades o
sobre el valor de un parámetro de una o
más poblaciones.
Este documento presenta información sobre estadística inferencial o inferencia estadística. Explica que la estadística inferencial involucra generalizar o hacer inferencias sobre una población utilizando una muestra representativa. También describe conceptos clave como población, muestra, muestreo probabilístico y no probabilístico, y diferentes tipos de muestreo como muestreo simple y sistemático.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos sobre el tema de muestreo abordado en la sesión de clase de Estadística Aplicada impartida por la Dra. Lila V. Lugo G. El documento explica los conceptos básicos de población, muestra, teoría de muestreo, tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, error muestral y nivel de confianza, además de incluir ejemplos y fórmulas para el cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y métodos de muestreo en investigación cuantitativa. Define población como el conjunto total de unidades a estudiar y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio, estratificado y sistemático, así como los no probabilísticos. También proporciona la fórmula para calcular el tamaño de muestra.
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo el tamaño de la muestra, la distribución muestral de medias y el error muestral. Explica que cuanto mayor es el tamaño de la muestra, menor es la fluctuación entre las medias muestrales extraídas de la misma población. También cubre cómo calcular el tamaño de muestra necesario para estimar con un error máximo prefijado, así como cómo calcular la varianza y el error estándar de la media muestral.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo. Explica que una vez definido el problema de investigación y los objetivos, es necesario determinar la población de estudio y cómo seleccionar una muestra representativa de ella. Luego describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por grupos, y los factores que influyen en el tamaño de la muestra como la heterogeneidad poblacional, el margen de error y el nivel de confianza.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo en investigación estadística e incluye muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, estratificado y de conglomerados, así como muestreo no probabilístico como intencional, de bola de nieve y por cuotas.
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.
El muestreo es un proceso o conjunto de
métodos para obtener una muestra finita
de una población finita o infinita, con el
fin de estimar valores de parámetros o
corroborar hipótesis sobre la forma de
una distribución de probabilidades o
sobre el valor de un parámetro de una o
más poblaciones.
Este documento presenta información sobre estadística inferencial o inferencia estadística. Explica que la estadística inferencial involucra generalizar o hacer inferencias sobre una población utilizando una muestra representativa. También describe conceptos clave como población, muestra, muestreo probabilístico y no probabilístico, y diferentes tipos de muestreo como muestreo simple y sistemático.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos sobre el tema de muestreo abordado en la sesión de clase de Estadística Aplicada impartida por la Dra. Lila V. Lugo G. El documento explica los conceptos básicos de población, muestra, teoría de muestreo, tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, error muestral y nivel de confianza, además de incluir ejemplos y fórmulas para el cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y métodos de muestreo en investigación cuantitativa. Define población como el conjunto total de unidades a estudiar y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio, estratificado y sistemático, así como los no probabilísticos. También proporciona la fórmula para calcular el tamaño de muestra.
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo el tamaño de la muestra, la distribución muestral de medias y el error muestral. Explica que cuanto mayor es el tamaño de la muestra, menor es la fluctuación entre las medias muestrales extraídas de la misma población. También cubre cómo calcular el tamaño de muestra necesario para estimar con un error máximo prefijado, así como cómo calcular la varianza y el error estándar de la media muestral.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo. Explica que una vez definido el problema de investigación y los objetivos, es necesario determinar la población de estudio y cómo seleccionar una muestra representativa de ella. Luego describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por grupos, y los factores que influyen en el tamaño de la muestra como la heterogeneidad poblacional, el margen de error y el nivel de confianza.
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.
DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
-Muestra o censo
-Terminología y fundamentos del muestreo
-Etapas den la selección de la muestra
-Muestreo no probabilístico
*Muestreo de conveniencia
*Muestreo de juicios
*Muestreo por cuotas
*Muestreo de “bola de nieve”
-Muestreo probabilístico
*Muestreo aleatorio simple
*Muestreo aleatorio sistemático
*Muestreo aleatorio estratificado
*Muestreo por conglomerados
-Determinación del diseño muestral apropiado
-Determinación del tamaño de la muestra
*Muestreo aleatorio simpleMuestreo estratificado
El documento presenta información sobre técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar subconjuntos representativos de una población. Explica diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como muestreo intencional y por cuotas. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y un ejemplo de muestreo estratificado aplicado a docentes y estudiantes de educación secundaria.
Este documento describe los conceptos básicos de muestreo. Define población como el conjunto de unidades sobre las que se desea obtener información, y muestra como una selección de unidades que representan las características de la población. Explica que el muestreo es el procedimiento para extraer una muestra reducida de la población de estudio de manera que permita generalizar los resultados a toda la población.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo es la selección de una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Detalla varios métodos como el muestreo estratificado, sistemático, por conglomerados y aleatorio simple. El objetivo del muestreo es reducir costos y obtener resultados con mayor rapidez y calidad.
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.
Este documento presenta un resumen de los métodos estadísticos. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización y análisis de datos para sacar conclusiones. Se dividen los métodos en descriptivos e inferenciales. También incluye definiciones de conceptos clave como variable, dato, población, muestra, hipótesis y frecuencias. Finalmente, concluye que la estadística es una herramienta útil en muchas áreas como la investigación, medicina y negocios.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos fundamentales como población, muestra, tipos de muestreo y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Explica que una población es el conjunto total de sujetos de interés y una muestra es un subconjunto de la población. Luego, describe los tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y proporciona ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra para diferentes escenarios usando fórmulas como la de desviación estándar
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias y procesos de recolección de datos. También cita opiniones sobre la importancia de la estadística y el pensamiento estadístico.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, y define conceptos clave como población, muestra, parámetros y estimadores. Luego, detalla los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población para hacer estimaciones sobre sus características.
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Este documento presenta información sobre el tamaño óptimo de la muestra en investigación estadística. Define población como el conjunto total de unidades de análisis y muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica que el tamaño de la muestra debe ser suficiente para que los datos obtenidos sean representativos de la población. Finalmente, proporciona algunas fórmulas comúnmente usadas para calcular el tamaño de la muestra en poblaciones finitas y desconocidas.
Este documento discute los conceptos fundamentales de muestreo en investigación, incluyendo la definición de unidad de análisis, población, muestra, y los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Explica que la selección de la muestra depende de los objetivos del estudio y que es importante definir claramente la población para delimitar una muestra representativa.
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 presenta información sobre población, muestra y encuesta. Explica que una población es el conjunto de todos los casos que cumplen con ciertas especificaciones, y que las muestras son subconjuntos de la población. Describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y por racimos. También cubre conceptos como representatividad, nivel de confianza y margen de error. Finalmente, presenta los pasos para realizar una encuesta y una ficha técnica de ejemplo.
El documento habla sobre el muestreo y las distribuciones muestrales. Explica que el muestreo es el proceso de generar muestras representativas de una población y que una distribución muestral refleja la distribución de valores que puede tomar una estadística muestral debido a la variabilidad del muestreo aleatorio. También describe diferentes tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados.
El documento describe diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra en estudios estadísticos, incluyendo fórmulas para muestras conocidas y desconocidas, estudios comparativos, y un ejemplo numérico para calcular el tamaño de muestra definitivo basado en datos piloto. También resume los procedimientos comunes para recopilar información primaria y secundaria, como cuestionarios, observación y entrevistas, así como el análisis estadístico e interpretación de resultados.
Este documento trata sobre la teoría de muestreo estadístico. Explica que la teoría de muestreo estudia las relaciones entre una población y las muestras extraídas de ella, permitiendo estimar características desconocidas de la población a partir de las características de las muestras. También define conceptos clave como población, muestra, estadístico, parámetro y estimador. Finalmente, describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio, sistemático, estratificado y por conglomerados
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
El documento describe diferentes tipos de muestreo estadístico como el muestreo probabilístico, el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. También explica conceptos como parámetros, estimadores, estimación puntual de la varianza y la desviación estándar de una población, y el teorema del límite central.
1) El documento describe los conceptos y métodos fundamentales del muestreo, incluyendo las ventajas del muestreo, los tipos de muestreo y las consideraciones para el diseño de una muestra. 2) Explica en detalle el muestreo aleatorio estratificado, donde la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos para mejorar la precisión de las estimaciones. 3) Presenta la notación, propiedades y teoremas relacionados con los estimadores del muestreo estratificado.
Este documento describe los conceptos de muestra estadística, clasificación de muestras y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Una muestra estadística es un subconjunto de elementos de una población que se usa para inferir propiedades de la población total. Las muestras pueden clasificarse como de conveniencia, aleatorias simples, sistemáticas, estratificadas o mixtas. Se presenta una fórmula común para calcular el tamaño de la muestra en función del tamaño de
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.
DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
-Muestra o censo
-Terminología y fundamentos del muestreo
-Etapas den la selección de la muestra
-Muestreo no probabilístico
*Muestreo de conveniencia
*Muestreo de juicios
*Muestreo por cuotas
*Muestreo de “bola de nieve”
-Muestreo probabilístico
*Muestreo aleatorio simple
*Muestreo aleatorio sistemático
*Muestreo aleatorio estratificado
*Muestreo por conglomerados
-Determinación del diseño muestral apropiado
-Determinación del tamaño de la muestra
*Muestreo aleatorio simpleMuestreo estratificado
El documento presenta información sobre técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar subconjuntos representativos de una población. Explica diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como muestreo intencional y por cuotas. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y un ejemplo de muestreo estratificado aplicado a docentes y estudiantes de educación secundaria.
Este documento describe los conceptos básicos de muestreo. Define población como el conjunto de unidades sobre las que se desea obtener información, y muestra como una selección de unidades que representan las características de la población. Explica que el muestreo es el procedimiento para extraer una muestra reducida de la población de estudio de manera que permita generalizar los resultados a toda la población.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo es la selección de una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Detalla varios métodos como el muestreo estratificado, sistemático, por conglomerados y aleatorio simple. El objetivo del muestreo es reducir costos y obtener resultados con mayor rapidez y calidad.
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.
Este documento presenta un resumen de los métodos estadísticos. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización y análisis de datos para sacar conclusiones. Se dividen los métodos en descriptivos e inferenciales. También incluye definiciones de conceptos clave como variable, dato, población, muestra, hipótesis y frecuencias. Finalmente, concluye que la estadística es una herramienta útil en muchas áreas como la investigación, medicina y negocios.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos fundamentales como población, muestra, tipos de muestreo y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Explica que una población es el conjunto total de sujetos de interés y una muestra es un subconjunto de la población. Luego, describe los tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y proporciona ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra para diferentes escenarios usando fórmulas como la de desviación estándar
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias y procesos de recolección de datos. También cita opiniones sobre la importancia de la estadística y el pensamiento estadístico.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, y define conceptos clave como población, muestra, parámetros y estimadores. Luego, detalla los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población para hacer estimaciones sobre sus características.
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Este documento presenta información sobre el tamaño óptimo de la muestra en investigación estadística. Define población como el conjunto total de unidades de análisis y muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica que el tamaño de la muestra debe ser suficiente para que los datos obtenidos sean representativos de la población. Finalmente, proporciona algunas fórmulas comúnmente usadas para calcular el tamaño de la muestra en poblaciones finitas y desconocidas.
Este documento discute los conceptos fundamentales de muestreo en investigación, incluyendo la definición de unidad de análisis, población, muestra, y los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Explica que la selección de la muestra depende de los objetivos del estudio y que es importante definir claramente la población para delimitar una muestra representativa.
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 presenta información sobre población, muestra y encuesta. Explica que una población es el conjunto de todos los casos que cumplen con ciertas especificaciones, y que las muestras son subconjuntos de la población. Describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y por racimos. También cubre conceptos como representatividad, nivel de confianza y margen de error. Finalmente, presenta los pasos para realizar una encuesta y una ficha técnica de ejemplo.
El documento habla sobre el muestreo y las distribuciones muestrales. Explica que el muestreo es el proceso de generar muestras representativas de una población y que una distribución muestral refleja la distribución de valores que puede tomar una estadística muestral debido a la variabilidad del muestreo aleatorio. También describe diferentes tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados.
El documento describe diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra en estudios estadísticos, incluyendo fórmulas para muestras conocidas y desconocidas, estudios comparativos, y un ejemplo numérico para calcular el tamaño de muestra definitivo basado en datos piloto. También resume los procedimientos comunes para recopilar información primaria y secundaria, como cuestionarios, observación y entrevistas, así como el análisis estadístico e interpretación de resultados.
Este documento trata sobre la teoría de muestreo estadístico. Explica que la teoría de muestreo estudia las relaciones entre una población y las muestras extraídas de ella, permitiendo estimar características desconocidas de la población a partir de las características de las muestras. También define conceptos clave como población, muestra, estadístico, parámetro y estimador. Finalmente, describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio, sistemático, estratificado y por conglomerados
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
El documento describe diferentes tipos de muestreo estadístico como el muestreo probabilístico, el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. También explica conceptos como parámetros, estimadores, estimación puntual de la varianza y la desviación estándar de una población, y el teorema del límite central.
1) El documento describe los conceptos y métodos fundamentales del muestreo, incluyendo las ventajas del muestreo, los tipos de muestreo y las consideraciones para el diseño de una muestra. 2) Explica en detalle el muestreo aleatorio estratificado, donde la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos para mejorar la precisión de las estimaciones. 3) Presenta la notación, propiedades y teoremas relacionados con los estimadores del muestreo estratificado.
Este documento describe los conceptos de muestra estadística, clasificación de muestras y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Una muestra estadística es un subconjunto de elementos de una población que se usa para inferir propiedades de la población total. Las muestras pueden clasificarse como de conveniencia, aleatorias simples, sistemáticas, estratificadas o mixtas. Se presenta una fórmula común para calcular el tamaño de la muestra en función del tamaño de
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo y estimación estadística. Explica los tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, por conglomerados y estratificado. También cubre estimadores, distribución de muestreo, estimación de parámetros como la media y varianza de una población, e intervalos de confianza.
1) Generalmente las poblaciones son demasiado grandes para ser estudiadas en su totalidad, por lo que se selecciona una muestra representativa de tamaño más manejable.
2) La inferencia estadística permite generalizar los resultados observados en una muestra a la población correspondiente, estimando parámetros poblacionales con cierto margen de confiabilidad.
3) El muestreo es el procedimiento utilizado para seleccionar una muestra representativa de una población, y es fundamental para realizar una buena inferencia estadíst
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo utilizadas en estadística. Explica que el muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población más grande para estudiar sus propiedades de manera más eficiente. Describe métodos como el muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, por conglomerados y de cuotas. También define conceptos clave como población, muestra, distribución muestral y margen de error.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación, incluyendo muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado permiten inferencias matemáticas sobre la precisión y representatividad de la muestra. Dentro de los probabilísticos, el estratificado divide la población en subgrupos y elige la muestra para asegurar la representación de todos los subgrupos. El muestreo por conglomerados elige unidades como escuelas enteras en lugar de individuos.
Este documento resume tres temas clave de estadística: 1) estadística descriptiva, 2) probabilidad y 3) distribuciones de probabilidad. Ahora se introducirá el tema de muestreo, que permitirá estimar parámetros poblacionales basándose en resultados de muestras. Las muestras aleatorias simples son ideales para hacer inferencias sobre una población. El documento explica los conceptos de muestreo aleatorio, planes de muestreo y distribuciones muestrales.
El documento trata sobre los conceptos y tipos de diseño muestral para investigaciones cuantitativas. Explica que el diseño muestral implica definir la población de estudio, y que existen dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro de estos tipos, describe brevemente diferentes métodos de muestreo como el estratificado, por conglomerados, de conveniencia y por cuotas.
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.
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 describe conceptos clave relacionados con el muestreo de trabajo. Explica que una población es el conjunto total de unidades que se desea estudiar, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para obtener resultados significativos sobre una población.
El documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica que el muestreo es la selección de una parte de los elementos de una población para representar al conjunto completo. Describe métodos como el muestreo aleatorio, estratificado, sistemático, por estadios múltiples y por conglomerados. Además, incluye definiciones de términos clave como población, muestra, error de muestreo y marco muestral.
El documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica que el muestreo es la selección de una parte de los elementos de una población para representar al conjunto completo. Describe métodos como el muestreo aleatorio, estratificado, sistemático, por estadios múltiples y por conglomerados. Además, define conceptos clave como población, muestra, error de muestreo y marco muestral.
Disenos Muestrales y Distribucion Muestralesojleinad09
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que el muestreo aleatorio realizado bajo ciertas condiciones permite generalizar conclusiones obtenidas de una muestra a toda la población de manera económica y rápida. También proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar cada método de muestreo.
El documento discute conceptos clave relacionados con el muestreo estadístico como población, muestra, marco muestral, unidad muestral y elementos muestrales. También explica los tipos de muestreo como probabilístico, no probabilístico, censo y diferencias entre muestreo y muestreo sistemático. Finalmente, proporciona ejemplos sobre cuando es preferible utilizar censo o muestreo para diferentes estudios.
El documento habla sobre el muestreo, que es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar recursos y tiempo. Explica que la muestra debe representar efectivamente a la población total y aplicar coeficientes de elevación. También describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y por cuotas.
El documento habla sobre el muestreo, que es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar recursos y tiempo. Explica que la muestra debe representar efectivamente a la población total y aplicar coeficientes de elevación. También describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y por cuotas.
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Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
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1. Qué es la inferencia estadística
es un tipo de razonamiento que procede de lo concreto a lo general, intentando extraer
conclusiones sobre los parámetros de una población a partir de la información
contenida en los estadísticos de una muestra de esa población (Pardo y San Martín,
2001). • Obtener datos de una muestra de la población objeto de interés, en vez de
obtenerlos de todas las unidades que componen esa población, entraña importantes
ventajas, la más importante la economía de recursos que ello implica pero, no menos
relevante, la posibilidad de promover una mejor calidad en los datos recogidos.
Clases de muestreo
A las técnicas de muestreo que satisfacen el criterio anteriormente planteado se les
conoce como técnicas de muestreo probabilístico, siendo la más conocida por su
sencillez y eficacia, el muestreo aleatorio simple. Algunas variantes de la anterior de
mayor utilización en la práctica son el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo
por conglomerados.
El muestreo aleatorio simple (m.a.s.)
− Los elementos de la muestra son elegidos al azar de de entre todos los de la
población.Utilizando este procedimiento, todos los elementos de la población tienen
la misma probabilidad de formar parte de la muestra.
− Requiere la identificación y listado de todos los elementos de la población, algo no
siempre factible, por lo que su utilización resulta limitada en la práctica. El muestreo
aleatorio estratificado
− Supone forzar que, para una determinada variable(s), se mantenga en la muestra la
misma distribución que la misma tiene en la población. Por ejemplo, si en la población
de estudiantes de la UVEG hay un 60% de mujeres y un 40% de varones, en una
muestra de la misma se forzaría para que se mantuviesen esos porcentajes. Se llaman
estratos a las categorías de la variable en función de la que se estratifique el muestreo
–mujeres y varones para la variable sexo, en nuestro ejemplo. Por supuesto, cada
elemento de la población debe pertenecer a un único estrato.
2. − Pasos principales: determinar la proporción de cada estrato en la población para la
variable de estratificación; fijar el número de elementos que se deben seleccionar de
cada estrato en la muestra (afijación); extraer mediante m.a.s. de cada estrato de la
población el nº de casos establecido en el paso anterior
El muestreo por conglomerados
− Se trata de una forma de m.a.s. en que la unidad de muestreo no son los elementos
de la población, sino agrupaciones de éstos que de forma natural existan en aquélla
(conglomerados), por ejemplo, colegios, hospitales, distritos postales, calles de una
población, secciones del censo electoral.
− Supone seleccionar al azar uno o más conglomerados, recogiéndose datos de todos
los elementos de esos conglomerados.
− Suele resultar mucho más fácil acceder a las unidades de los conglomerados,
normalmente próximos entre sí, que a elementos individuales dispersos
geográficamente.
• Existen algunas técnicas de muestreo no probabilístico, como es el caso del
muestreo accidental (o casual), el muestreo intencional y el muestreo por cuotas que,
aunque no cumplen los requisitos del muestreo probabilístico, son utilizadas con
frecuencia en la práctica debido a la mayor facilidad de aplicación de las mismas.
• Los diferentes procedimientos de muestreo anteriores no son excluyentes, se puede
secuenciar la utilización de diferentes técnicas de muestreo dando lugar a lo que se
conoce como un muestreo polietápico. Un ejemplo típico es el muestreo polietápico
conglomerados/m.a.s., esto es, en primer lugar se aplica un muestreo por
conglomerados y, a continuación, se lleva a cabo un m.a.s. de los elementos dentro
de cada conglomerado. Por supuesto, otras combinaciones son posibles, así como la
consideración de más de dos etapas.
Distribuciones muestrales.
El estudio de determinadas características de una población se efectúa a través de
diversas muestras que pueden extraerse de ella.
3. El muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser
infinita o finita. Una población finita en la que se efectúa muestreo con reposición
puede considerarse infinita teóricamente. También, a efectos prácticos, una población
muy grande puede considerarse como infinita. En todo nuestro estudio vamos a
limitarnos a una población de partida infinita o a muestreo con reposición.
Consideremos todas las posibles muestras de tamaño n en una población. Para cada
muestra podemos calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción,...) que
variará de una a otra. Así obtenemos una distribución del estadístico que se
llama distribución muestral.
Las dos medidas fundamentales de esta distribución son la media y la desviación
típica, también denominada error típico.
Hay que hacer notar que si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande las
distribuciones muestrales son normales y en esto se basarán todos los resultados que
alcancemos.
Distribución muestral de medias
Cada muestra de tamaño n que podemos extraer de una población proporciona una
media. Si consideramos cada una de estas medias como valores de una variable
aleatoria podemos estudiar su distribución que llamaremos distribución muestral de
medias.
Si tenemos una población normal N(σµ) y extraemos de ella muestras de tamaño n,
la distribución muestral de medias sigue también una distribución normal
Si la población no sigue una distribución normal pero n>30, aplicando el llamado
Teorema central del límite la distribución muestral de medias se aproxima también a
la normal anterior.
4. Distribución muestral de proporciones
En numerosas ocasiones se plantea estimar una proporción o porcentaje. En estos
casos la variable aleatoria toma solamente dos valores diferentes (éxito o fracaso),
es decir sigue una distribución binomial y cuando la extensión de la población es
grande la distribución binomial B(n,p) se aproxima a la normal .
Para muestras de tamaño n>30, la distribución muestral de proporciones sigue
una distribución normal
donde p es la proporción de uno de los valores que presenta la variable
estadística en la población y q=1-p.
Qué es la programación lineal
La programación lineal es una herramienta para representar, buscar la solución y
analizar problemas de optimización; esto es, maximizar o minimizar algún objetivo; en
estos problemas hay que decidir cómo realizar diversas acciones o productos que
compiten por recursos limitados o escasos. Para utilizar este modelo es necesario que
tanto el objetivo como las restricciones que representan las distintas condiciones del
problema se puedan formular con funciones lineales. La gran ventaja del modelo de
la programación lineal (pl) dentro de la investigación de operaciones es que se trata
de una estructura general que puede servir para representar de manera apropiada
aplicaciones de campos muy diversos con un método o varios métodos de solución
sencillos, que, por sus características, es fácilmente programable.
La PL ha sido utilizada con éxito en problemas reales de planeación de producción,
campañas publicitarias, carteras financieras, para establecer “turnos de personal”,
realizar mezclas de productos, o bien para los problemas clásicos de transporte, de
ruta más corta, asignación, flujo máximo e inventarios. A continuación se presentará
una serie de ejemplos de problemas típicos que por supuesto no intenta ser
exhaustiva, pero sí pretende ayudar en este paso que suele ser muy difícil para los
estudiantes: la formulación del modelo matemático a partir de un problema “real”,
expresado en el lenguaje coloquial.
5. Formulación de un problema de programación lineal
Los problemas abarcan una gran cantidad de temáticas: problemas de producción,
administración y finanzas, de administración pública y para la toma de decisiones en
las políticas públicas; problemas ecológicos, sanitarios y de medio ambiente. En
algunos casos el objetivo es fácilmente cuantificable, como obtener la máxima utilidad;
en otros, especialmente cuando el objetivo es la salud o el bienestar social, no es tan
sencillo medirlo, y deberá analizarse cuidadosamente cómo plantear tales objetivos.
Pero sin importar el tipo de problema, para su formulación, en particular en los de pl,
el paso fundamental es la definición de las variables; se trata de aquello que
necesitamos decidir: qué y cuánto hacer de las diversas acciones o productos que
constituyen las incógnitas del problema. El siguiente paso es definir el objetivo del
problema. En los modelos de pl siempre se querrá optimizar, esto es, minimizar o
maximizar la función objetivo (fo) que estará program_5.indb 73 22/03/12 13:00
Programación lineal 74 dada por una combinación lineal de las variables de decisión
definidas previamente. Tal vez se pueda pensar que tener que decidir por un solo
objetivo limita el tipo de problemas; esto no es así, puede haber otros objetivos
expresados como una restricción de un logro por cumplir. Finalmente habrá que
escribir las ecuaciones necesarias para representar las distintas restricciones del
problema, generalmente debido a recursos limitados, ya sean éstos materias primas,
mano de obra o condiciones del mercado. Estas restricciones se complementan con
las llamadas restricciones de no negatividad, que establecen que las variables de
decisión siempre deben ser positivas.
Método simplex.
El método Simplex es un procedimiento iterativo que permite mejorar la solución
de la función objetivo en cada paso. El proceso concluye cuando no es posible
continuar mejorando dicho valor, es decir, se ha alcanzado la solución óptima (el
mayor o menor valor posible, según el caso, para el que se satisfacen todas las
restricciones).
Partiendo del valor de la función objetivo en un punto cualquiera, el procedimiento
consiste en buscar otro punto que mejore el valor anterior. Como se verá en el método
Gráfico, dichos puntos son los vértices del polígono (o poliedro o polícoro, si el número
6. de variables es mayor de 2) que constituye la región determinada por las restricciones
a las que se encuentra sujeto el problema (llamada región factible). La búsqueda se
realiza mediante desplazamientos por las aristas del polígono, desde el vértice actual
hasta uno adyacente que mejore el valor de la función objetivo. Siempre que exista
región factible, como su número de vértices y de aristas es finito, será posible
encontrar la solución.
El método Simplex se basa en la siguiente propiedad: si la función objetivo Z no
toma su valor máximo en el vértice A, entonces existe una arista que parte de A y a lo
largo de la cual el valor de Z aumenta.
Será necesario tener en cuenta que el método Simplex únicamente trabaja con
restricciones del problema cuyas inecuaciones sean del tipo "≤" (menor o igual) y sus
coeficientes independientes sean mayores o iguales a 0. Por tanto habrá que
estandarizar las restricciones para que cumplan estos requisitos antes de iniciar el
algoritmo del Simplex. En caso de que después de éste proceso aparezcan
restricciones del tipo "≥" (mayor o igual) o "=" (igualdad), o no se puedan cambiar, será
necesario emplear otros métodos de resolución, siendo el más común el método de
las Dos Fases.
Pasos de solución:
1. Poner el problema de forma estandar, la función objetivo se minimiya y las
restricciones son de igualdad
2. Encocntrar una solocuón basica factible
3. Encontrar la optimalidad
4. Elegir una variable de entrada
5. Elegir la variable de salida
6. Actualizar la base y la solución basica factible
Función Objetivo
En un problema de LP, se debe tomar la decisión de maximizar (usualmente las
utilidades) o de minimizar (usualmente los costos) cierta función de las variables de
decisión. La función a maximizar o minimizar se denomina función objetivo. Antes de
formular el modelo matemático conviene resumir los datos del problema
7. Función Objetivo (Fn Objetivo): Ecuación matemática que relaciona las variables de
decisión (según el modelo mostrado es Z, puede ser del tipo Maximizar o Minimizar)
Restricciones: Son ecuaciones matemáticas que limitan las decisiones del problema
(pueden ser del tipo ≥ o ≤)
Variables de Decisión: Variables cuyos valores se desean determinar con la
resolución del modelo (Según el modelo son: X1, X2, Xn)
Condición de no negatividad: estipula que las variables de decisión sean mayores
o iguales a 0 (lo que quiere decir que las variables no pueden tomar valores negativos).
Vector disponibilidad: es el valor numérico que restringe los valores máximos y
mínimos que pueden tomar las restricciones (es el lado derecho de las restricciones
B1, B2, Bm).
El análisis de sensibilidad y ¿Para qué sirve?
Dado un cierto rango de variables, es una forma de predecir el resultado de una
decisión. Es conocido también como análisis de simulación o «qué pasa si». Al crear
un conjunto dado de variables, un analista puede determinar cómo los cambios en una
variable afectan el resultado.
Una práctica relacionada es el análisis de incertidumbre, que se centra más en la
cuantificación y propagación de la incertidumbre. Idealmente, la incertidumbre y el
análisis de sensibilidad se deben ejecutar en conjunto
Una de las aplicaciones clave del análisis de sensibilidad es en el uso de modelos por
parte de los gerentes y responsables en la toma de decisiones. Se puede utilizar todo
el contenido necesario para el modelo de decisión mediante la aplicación repetida del
análisis de sensibilidad.
Ayuda a los analistas de decisión a comprender las incertidumbres, los pros y los
contras, con las limitaciones y el alcance de un modelo de decisión.