Estadistica Tabajo Colaborativo

INFERENCIA ESTADISTICA

TRABAJO COLABORATIVO 1

ROCIO RAMIREZ CHAVEZ

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA (UNAD)

(ECBTI)

2009 

INFERENCIA ESTADISTICA

TRABAJO COLABORATIVO 1

participantes

ROCIO RAMIREZ CHAVEZ

SONIA MARIA GIL

EFIGENIA GONZALEZ

CARLOS ALBERTO CASTRO

FRANCISCO JAVIER ALVEAR

Trabajo presentado al tutor

DANYS BRITO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

(ECBTI)

2009

1. Introducción

.

Los primeros términos hacen referencia, a las diferencias entre clases de muestreo, y errores de muestreo, cuales son los procedimientos de la estimación.

También se describe los criterios que debe cumplir una muestra para ser considerada de dicha población.

Dentro de este contexto, será necesario asumir un estadístico o estimador como una variable aleatoria con una determinada distribución, y que será la pieza clave en las dos amplias categorías de la inferencia estadística: la estimación y el contraste de hipótesis.

El concepto de estimador, como herramienta fundamental, lo caracterizamos mediante una serie de propiedades que nos servirán para elegir el “mejor" para un determinado parámetro de una población, así como algunos métodos para la obtención de ellos, tanto en la estimación puntual como por intervalos.

La tarea fundamental de la estadística inferencial, es hacer inferencias acerca de la población a partir de una muestra extraída de la misma.

2. OBJETIVOS

Desarrollar los conceptos teóricos, población, muestras.

Identificar diferencias, su utilidad, ventajas y desventajas de cada muestreo,

Desarrollas los diferentes puntos de la tarea con el objetivo de nuestro desarrollo mental

Describir claramente las diferentes formas de realizar desarrollo de inferencia estadística.

Enfatizarnos más sobre el tema para nuestro desarrollo profesional y aplicación en nuestra carrera los temas conocidos.

1). Explique la diferencia entre cada par de términos:

• Muestreo por conglomerado y muestreo estratificado

• Error muestral y error No muestral

• Muestreo simple y muestreo sistemático

• Muestra aleatoria y muestra No aleatoria

DIFERENCIAS ENTRE MUESTREO CONGLOMERADO Y MUESTREO ESTRAFICADO:

El muestreo por conglomerado es un método de muestreo aleatorio en el que los elementos de la población se dividen en forma natural en subgrupos, de tal forma que dentro de ellos sean lo más heterogéneo posible y entre ellos sean homogéneos, caso contrario al muestreo estratificado. Se le denomina así debido a que en la selección de la muestra en lugar de escogerse cada unidad se procede a tomar los subgrupos o conjuntos de unidades, a los que se llama "conglomerados".

Ambos se diferencian en que en los conglomerados los subconjuntos se dan en la vida real o ya están agrupados de esa manera; por ejemplo: Escuelas, tipos de

Industrias, bloques de casas y otros.

En el estratificado el investigador decide las agrupaciones que utilizará según la posible variabilidad de los fenómenos a estudiar; otra diferencia es que en este el investigador conoce la distribución de la variable, todo lo contrario que en el muestreo por conglomerado.

Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales.

El esquema de muestreo estratificado es que las estimaciones obtenidas para diferentes partes de la población se pueden usar posteriormente para hacer comparaciones.

DIFERENCIAS ENTRE MUESTRO SIMPLE Y MUESTREO SISTEMÁTICO:

Muestreo aleatorio simple Un plan de muestreo simple es un procedimiento en el que se toma una muestra aleatoria de n unidades del lote para su estudio y se determina el destino de todo el lote con base en la información contenida en la muestra. Consiste en extraer una muestra aleatoria de n unidades de una corrida o lote original e inspeccionarla sobre las bases de aceptación o rechazo para encontrar c o menos unidades defectuosas. Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple, cada elemento en la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra aleatoria simple. Por conveniencia, este método pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita.

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. Es utilizado por algunos contadores para revisar sumas, cuentas, inventarios, etc.,

DIFERENCIA DE ERROR MUESTRAL Y ERROR NO MUESTRAL

Errores en el Muestreo

Cuando se utilizan valores muéstrales, o estadísticos para estimar valores poblacionales, o parámetros, pueden ocurrir dos tipos generales de errores: el error muestral y el error no muestral.

El error muestral se refiere a la variación natural existente entre muestras tomadas de la misma población

Los errores que surgen al tomar las muestras no pueden clasificarse como errores muéstrales y se denominan errores no muéstrales.

DIFERENCIAS ENTRE MUESTRA ALEATORIA Y MUESTRA NO ALEATORIA

La aleatorización

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