Este documento presenta información sobre la distribución muestral de diferencias de medias y proporciones. Explica que la diferencia entre las medias de dos muestras sigue una distribución normal que puede usarse para evaluar si hay diferencias entre las medias poblacionales. También describe cómo la diferencia entre proporciones muestrales de dos poblaciones binomiales se aproxima a una distribución normal para muestras grandes. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
1. Este documento describe la distribución muestral de diferencias de medias y proporciones. 2. Explica que las medias muestrales de dos grupos siguen una distribución normal y se puede calcular la probabilidad de que la diferencia sea mayor a cierto valor. 3. También explica que las proporciones muestrales siguen una distribución binomial y provee ejemplos para calcular probabilidades sobre diferencias de proporciones.
Este documento presenta información sobre la distribución muestral de diferencias de medias y proporciones. Explica que cuando se obtienen dos muestras grandes de tamaños n1 y n2 de dos poblaciones con medias μ1 y μ2 y desviaciones estándar σ1 y σ2, la diferencia entre las medias muestrales sigue una distribución normal. También cubre cómo calcular la probabilidad de que la diferencia entre dos proporciones muestrales sea mayor a cierto valor y ofrece ejemplos de aplicaciones en educación y salud
Este documento presenta información sobre la distribución muestral de diferencias de medias y proporciones. Explica que cuando se toman dos muestras grandes de poblaciones con diferentes medias o proporciones, la diferencia entre las estadísticas muestrales sigue aproximadamente una distribución normal. Incluye fórmulas para calcular los valores esperados y desviaciones, así como ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento presenta conceptos estadísticos como distribución muéstral, estimación, diferencia de medias y proporciones. Explica que la distribución muéstral representa todas las muestras posibles de una población, y la estimación provee valores aproximados de parámetros poblacionales. Incluye ejemplos de cálculos de intervalos de confianza para medias y proporciones usando distribuciones normales y t-student. Concluye resaltando la importancia de los modelos estadísticos para el análisis descript
Este documento trata sobre distribuciones muestrales y estimación. Explica que una distribución muestral es la distribución de probabilidad de un estimador que resulta de considerar todas las muestras posibles de una población. La estimación tiene como objetivo principal generalizar las conclusiones de una muestra a la población completa. El documento incluye ejemplos de distribuciones muestrales de medias, diferencias de medias, proporciones y diferencias de proporciones.
Primera Unidad del Curso de Probabilidad y Estadística impartido en Universidad LaSalle Oaxaca, Ingeniería en Software y Sistemas Computacionales, con una introducción a Python.
Este documento trata sobre la distribución muestral y de estimación en estadística. Explica que la distribución muestral permite calcular la probabilidad de que una muestra se acerque al parámetro de la población y estimar el error para un tamaño de muestra dado. También describe métodos de estimación puntual y por intervalos para estimar parámetros poblacionales como la media, proporción y desviación típica.
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Distribuciòn binominal y otras distribucionessarilitmaita
El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la binomial, de Poisson, normal, t de Student, chi-cuadrado y F. Explica que cada una se aplica a situaciones específicas como contar eventos, medir variables continuas y realizar pruebas estadísticas.
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
Una distribución muestral es la distribución de probabilidad de un estimador o estadígrafo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Es decir, si se toman todas las muestras posibles y se obtienen los diferentes valores para un estimador y su respectiva probabilidad, a esta distribución que se forma, es lo que se denomina Distribución Muestral.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como distribuciones muestrales, estimación puntual e intervalos de confianza. Explica que una distribución muestral describe la variabilidad de un estadístico al tomar muestras repetidas de una población. También introduce la noción de estimar parámetros poblacionales a partir de muestras y calcular intervalos de confianza para dichas estimaciones.
Este documento discute los conceptos de población y muestra en investigación. Define una población como el conjunto total de casos que cumplen con ciertas características, y una muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica que es importante delimitar claramente las características de la población de acuerdo con los objetivos del estudio para evitar errores. También cubre los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas.
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Este documento presenta información sobre el teorema del límite central. Explica que este teorema establece que la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal cuando la muestra es suficientemente grande. También indica que la media muestral se acercará a la media de la población a medida que aumente el tamaño de la muestra. Por último, proporciona fórmulas para calcular la probabilidad de que la media o proporción muestral se encuentre dentro de ciertos rangos.
Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios términos básicos en estadística como variable, población, muestra, parámetros estadísticos, escala de medición, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa u cuantitativa y nombrar ejemplos de cada tipo. También define conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos y diferentes escalas de medición usadas en estadística.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, características cualitativas y cuantitativas, y tablas y gráficos. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte de la población. También define características estadísticas como atributos cuantificables y cualitativos de los elementos, y cómo pueden representarse mediante tablas de frecuencias y gráficos para facilitar el análisis e interpretación.
La distribución normal es un modelo matemático que describe cómo tienden a distribuirse muchas variables estadísticas en la práctica. Se usa para calcular probabilidades y hacer inferencias. Representa cómo la mayoría de las observaciones se agrupan cerca de la media, mientras que valores muy altos o bajos son menos comunes.
Este documento trata sobre conceptos estadísticos como distribuciones de muestreo, estimación estadística e intervalos de confianza. Explica qué son las distribuciones de muestreo y cómo se pueden aproximar a distribuciones asintóticas. Luego define la estimación estadística y los diferentes métodos como estimación puntual, por intervalos y bayesiana. Finalmente, cubre temas como distribuciones normales, t de Student e intervalos de confianza para proporciones.
El documento define diferentes tipos de variables estadísticas (cualitativas y cuantitativas), conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y describe métodos para medir tendencia central, posición y dispersión de datos como cuartiles, deciles y percentiles. También explica conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia, ilustrando cada uno con ejemplos sobre datos de tuberculosis.
Este documento presenta una introducción a la epidemiología y la vigilancia epidemiológica. Explica brevemente la historia de la epidemiología y cómo ha evolucionado de observar patrones de enfermedades a comprender los determinantes de salud. Luego describe los términos y estadísticas clave utilizados para describir la distribución y frecuencia de eventos de salud, como la incidencia, prevalencia y medidas de tendencia central y dispersión. Finalmente, explica cómo se pueden describir la magnitud de los efectos, incluidos el
El documento introduce el programa estadístico SPSS, creado en 1968 para análisis estadísticos en ciencias sociales. Explica que SPSS permite trabajar con grandes bases de datos y variables. Además, define conceptos básicos de estadística descriptiva como variables, casos, tipos de variables cuantitativas y cualitativas y escalas de medición. Finalmente, resume diferentes métodos estadísticos para analizar relaciones entre variables.
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Este documento presenta los pasos realizados para contar el número de semillas en una manzana. Después de comprar manzanas en el mercado, lavarlas y partir una por la mitad, se extrajeron 5 semillas totales, de las cuales 4 estaban bien formadas y 1 estaba mal desarrollada. Este conteo de semillas representa una variable aleatoria discreta.
Este documento presenta un trabajo individual realizado por Miguel Ángel Zambrano Zambrano para su asignatura de Estadística II en la Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación de la Universidad de Guayaquil. El trabajo consiste en una tabla de datos agrupados y fue realizado durante el año lectivo 2022-2023 para el ciclo 1.
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Este documento presenta un trabajo individual realizado por Miguel Ángel Zambrano Zambrano para su asignatura de Estadística II en la Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación de la Universidad de Guayaquil. El trabajo consiste en una tabla de datos agrupados y fue realizado durante el año lectivo 2022-2023 para el ciclo 1.
Este documento presenta un cuestionario de 6 preguntas sobre conceptos estadísticos como distribución muestral de diferencia de proporciones, distribución muestral de diferencia de medias y distribución muestral de diferencia de medias muestrales. El cuestionario fue desarrollado para la asignatura de Estadística II y busca evaluar el conocimiento de los estudiantes sobre estas operaciones estadísticas fundamentales.
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1. UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FILOSOFIA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA
EDUCACION/PEDAGOGIA DE LA HISTORIA Y LAS
CIENCIAS SOCIALES.
CARRERA
PEDAGOGÍA DE LA HISTORIA Y LAS CIENCIAS SOCIALES.
ASIGNATURA
ESTADÍSTICA II.
CURSO
4TO SEMESTRE
PARALELO
4-3
DOCENTE:
MEDRANO FREIRE EVA LEONOR.
ESTUDIANTES DEL GRUPO #4:
ZAMBRANO ZAMBRANO MIGUEL.
MARTILLO VILLAMAR BRANDON.
TEMA DE EXPOSICIÓN:
“Distribución Muestral De Diferencia De Medias Y Proporciones”
AÑO LECTIVO
2022-2023
2. 2
Tabla de Contenido
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS Y PROPORCIONES. .......3
TÉRMINOS CLAVES...........................................................................................................3
Muestra...............................................................................................................................3
Media. ................................................................................................................................4
Proporción..........................................................................................................................5
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE DIFERENCIAS DE MEDIAS .........................................5
EXPLICACIÓN DE LA FÓRMULA....................................................................................6
EJERCICIO DE APLICACIÓN. ...........................................................................................6
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE PROPORCIONES DE MEDIAS. ....................................8
EJERCICIO DE APLICACIÓN. ...........................................................................................9
CONCLUSIONES. ..................................................................................................................11
BIBLIOGRAFÍA. ....................................................................................................................12
3. 3
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS Y
PROPORCIONES.
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.
TÉRMINOS CLAVES.
Muestra.
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población.
En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe
escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
También es un subconjunto de la población, y para ser representativa
Ventajas de la muestra estadística. Existen muchas ventajas para las empresas que
ponen en práctica este tipo de procedimiento, entre los diferentes beneficios a los cuales se
tiene acceso están estos: Resulta conveniente para poder realizar el conteo de una población
cuando esta es extremadamente grande y la enumeración resulta impráctica. Por ejemplo, si
deseas conocer el salario de parte de un grupo poblacional promedio, no es necesario
4. 4
encuestar a todos los habitantes de esta, por lo que dirigir la investigación a un pequeño
número de personas es suficiente.
Media.
Es decir, es el cociente entre el número de observaciones o datos recogidos y la suma
de los valores correspondientes.
Este término es muy usado en estadísticas porque permite conocer el rango promedio
de los eventos, en función a la totalidad de los hechos.
Es un proceso que se utiliza casi a diario. Por ejemplo, cuando se calcula el promedio
de las notas académicas, las partes en las que se deben repartir los alimentos según la
cantidad de personas, entre muchos otros ejemplos de la vida diaria.
Con respecto a los cálculos estadísticos, también es un término que se emplea con
frecuencia para representar distintos valores como, por ejemplo, la media entre la cantidad de
habitantes de una población, los niveles de humedad, el frío, y en otros casos.
5. 5
Proporción.
La proporción es
la forma decimal de un porcentaje,
por lo que 100% sería una proporción de 1.000; 50% sería una proporción de 0.500, etc. La
proporción de la población que vota por el Sr. Jones está simbolizada por el símbolo p. La
proporción tiene la siguiente fórmula:
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE DIFERENCIAS DE MEDIAS
El Distribución muestral de la diferencia entre dos medias muestra la distribución de
medias de dos muestras extraídas de las dos poblaciones independientes, de modo que la
diferencia entre las medias de la población puede evaluarse posiblemente por la diferencia
entre las medias de la muestra.
Punto 1: Las medias muestrales obtenidas en dos muestras grandes de tamaño.
Punto 2: Son extraídas de las poblaciones respectivas que tienen de
medias μ1 y μ2 desviaciones típicas.
6. 6
Punto 3: Considérese la hipótesis nula de que no hay diferencia entre las
medias poblacionales, es decir, μ1 = μ2.
EXPLICACIÓN DE LA FÓRMULA.
EXPLICACIÓN.
EJERCICIO DE APLICACIÓN.
En un estudio para comparar los pesos promedio de niños y niñas de sexto grado en
una escuela primaria se usará una muestra aleatoria de 20 niños y otra de 25 niñas. Se sabe
7. 7
que tanto para niños como para niñas los pesos siguen una distribución normal. El promedio
de los pesos de todos los niños de sexto grado de esa escuela es de 100 libras y su desviación
estándar es de 14.142, mientras que el promedio de los pesos de todas las niñas del sexto
grado de esa escuela es de 85 libras y su desviación estándar es de 12.247 libras.
Si representa el promedio de los pesos de 20 niños y es el promedio de los pesos de una
muestra de 25 niñas, encuentre la probabilidad de que el promedio de los pesos de los 20
niños sea al menos 20 libras más grande que el de las 25 niñas.
8. 8
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE PROPORCIONES DE MEDIAS.
La distribución muestral de las medias sigue una ley normal cuyos parámetros son la
media m y la desviación típica dividida por la raíz de n: N (m, s /Ön). La tipificación de esta
distribución con el cambio produce una distribución normal centrada N (0,1). Distribución
muestral de las proporciones.
Dada una población constituida por un número n de elementos, cuya media aritmética
es m y donde la desviación típica viene dada s, pueden formarse n 2 muestras con
reemplazamiento distintas, formadas por dos elementos de la población.
Punto 1: Cuando el muestreo procede de dos poblaciones binomiales y se
trabaja con dos proporciones muestrales.
Punto 2: La distribución muestral de diferencia de proporciones es
aproximadamente normal para muestras grandes.
Punto 3: Se usa también en porcentajes para poder dar una mayor explicación
y comprensión del tema.
EXPLICACIÓN DE LA FÓRMULA:
9. 9
EXPLICACIÓN:
EJERCICIO DE APLICACIÓN.
Los hombres y mujeres adultos radicados en una ciudad grande del norte difieren en
sus opiniones sobre la promulgación de la pena de muerte para personas culpables de
asesinato. Se cree que el 12% de los hombres adultos están a favor de la pena de muerte,
mientras que sólo 10% de las mujeres adultas lo están. Si se pregunta a dos muestras
aleatorias de 100 hombres y 100 mujeres su opinión sobre la promulgación de la pena de
10. 10
muerte, determine la probabilidad de que el porcentaje de hombres a favor sea al menos 3%
mayor que el de las mujeres.
Se recuerda que se está incluyendo el factor de corrección de 0.5 por ser una
distribución binomial y se está utilizando la distribución normal.
11. 11
CONCLUSIONES.
EDUCACIÓN:
Por ejemplo: Es mayor la proporción de los estudiantes que aprueban matemáticas
que las de los que aprueban inglés.
ADMINISTRACIÓN:
Hay diferencia entre los porcentajes de hombres y mujeres en posiciones gerenciales.
SALUD:
Es menor el porcentaje de los usuarios del medicamento A que presentan una reacción
adversa que el de los usuarios del fármaco B que también presentan una reacción de ese tipo.
12. 12
BIBLIOGRAFÍA.
Hernández Garciadiego, C. Hernández Garciadiego, C. y de Oteyza, E. (2015).
Probabilidad y estadística. Pearson Educación.
https://elibro.net/es/ereader/uguayaquil/38015?page=1
Cárdenas Antúnez, R. J. (2014). Estadística en la educación. Editorial Digital UNID.
https://elibro.net/es/ereader/uguayaquil/41242?page=116
https://calculo.cc/temas/temas_estadistica/muestreo/teoria/dist_difer_medias.html
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/estadistica1/cap01c.html