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Page 1: Ficha técnica

LUGAR: UPATA, EDO. BOLÍVARTUTOR: BARRIOS ALVARO

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL

DATOS PERSONALESREALIZADO POR: APONTE JUAN CARLOS FECHA: 14/05/2015

DESCRIPCIÓN GENERAL CARACTERÍSTICAS

Consideremos todas las posibles muestras detamaño n en una población. Para cada muestrapodemos calcular un estadístico (media,desviación típica, proporción, etc.) que variaráde una a otra. Así obtenemos una distribucióndel estadístico que se llama distribuciónmuestral.

Las dos medidas fundamentales de estadistribución son la media y la desviación típica,también denominada error típico.

Hay que hacer notar que si el tamaño de lamuestra es lo suficientemente grande lasdistribuciones muestrales son normales y enesto se basarán todos los resultados que sealcance.

APLICACIONES TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

Consideremos todas las posibles muestras detamaño n en una población. Para cada muestrapodemos calcular un estadístico (media,desviación típica, proporción, etc.) que variaráde una a otra. Así obtenemos una distribucióndel estadístico que se llama distribuciónmuestral.

Las dos medidas fundamentales de estadistribución son la media y la desviación típica,también denominada error típico.

Hay que hacer notar que si el tamaño de lamuestra es lo suficientemente grande lasdistribuciones muestrales son normales y enesto se basarán todos los resultados que sealcance.

A menudo necesitamos estudiar las propiedades de unadeterminada población, pero nos encontramos con elinconveniente de que ésta es demasiado numerosa comopara analizar a todos los individuos que la componen. Por talmotivo, recurrimos a extraer una muestra de la misma y autilizar la información obtenida para hacer inferencias sobretoda la población. Estas estimaciones serán válidas sólo si lamuestra tomada es “representativa” de la población.

Así, el muestreo es una técnica que utilizaremos para inferiralgo respecto de una población mediante la selección de unamuestra de esa población.

Su aplicación a la distribución muestral de medias, permiteutilizar la distribución de probabilidad normal para crearintervalos de confianza para la media poblacional y llevar acabo pruebas de hipótesis.

El teorema del límite central hace hincapié en que, en elcaso de muestras aleatorias grandes, la forma de ladistribución muestral de la media se aproxima a ladistribución de probabilidad normal.

La aproximación es mas exacta en el caso de muestrasgrandes que el de muestras pequeñas.

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