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Por:
Suriel Rodríguez Castro

 En el contexto de estimar un parámetro
  poblacional, un intervalo de confianza es un rango
  de valores (calculado en una muestra) en el cual se
  encuentra el verdadero valor del parámetro, con una
  probabilidad determinada.

 La probabilidad de que el verdadero valor del
  parámetro se encuentre en el intervalo construido se
  denomina nivel de confianza, y se denota 1-     . La
  probabilidad de equivocarnos se llama nivel de
  significancia y se simboliza . Generalmente se
  construyen intervalos con confianza 1-=95% (o
  significancia =5%). Menos frecuentes son los
  intervalos con =10% o =1%.

 Para construir un intervalo de confianza, se puede
  comprobar que la distribución Normal Estándar
  cumple:



               P(-1.96 < z < 1.96) = 0.95

 Luego, si una variable X tiene distribución
entonces el 95% de las veces se cumple:

 Despejando   en la ecuación se tiene:

 El resultado es un intervalo que incluye al el 95%
  de las veces. Es decir, es un intervalo de confianza al
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  • 3.   La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1- . La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza . Generalmente se construyen intervalos con confianza 1-=95% (o significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos con =10% o =1%.
  • 4.   Para construir un intervalo de confianza, se puede comprobar que la distribución Normal Estándar cumple: P(-1.96 < z < 1.96) = 0.95
  • 5.   Luego, si una variable X tiene distribución entonces el 95% de las veces se cumple:
  • 6.   Despejando en la ecuación se tiene:
  • 7.   El resultado es un intervalo que incluye al el 95% de las veces. Es decir, es un intervalo de confianza al 95% para la media cuando la variable X es normal y es conocido.