Estadística Inferencial
Enviado por abrm14 • 20 de Septiembre de 2022 • Apuntes • 2.775 Palabras (12 Páginas) • 86 Visitas
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Temario:
1: distribuciones fundamentales para el muestreo
1.1: introducción a la estadística inferencial
1.2: muestreo: introducción al muestreo y tipos de muestras
1.3: teorema de limite central
1.4: distribuciones fundamentales para el muestreo
1.4.1: distribución muestral de la media
1.4.2: distribución muestral de la diferencia de medias
1.4.3: distribución muestral de la proporción
1.4.4: distribución muestral de la diferencia de proporciones
1.4.5: distribución T-student
1.4.6: distribución muestral de la variable
1.4.7: distribución muestral de la medición de variables
2: estimación
2.1: introducción
2.2: características de un estimado
2.3: estimación puntual
2.4: estimación por intervalos
2.4.1: intervalo de confianza para la media
2.4.2: intervalos de confianza para la diferencia de medias
2.4.3: intervalos de confianza para la proporción
2.4.4: intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
2.4.5: intervalo de confianza para la variable
2.4.6: intervalo de confianza para la medición de variables
2.5: determinación del tamaño de muestra
2.5.1: basado en la media de la población
2.5.2: basado en la proporción de la población
3: pruebas de hipótesis
3.1: introducción
3.2: confiabilidad y significancia
3.3: errores tipo 1 y 2
3.4: potencia de la función
3.5: prueba de hipótesis
3.6: prueba de hipótesis para la diferencia de media
3.7: Prueba de hipótesis para la proporción
3.8: Prueba de hipótesis para la diferencia de proporción
3.9: Prueba de hipótesis para la varianza
3.10: prueba de hipótesis para la relación de varianza
4: Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas
4.1: bondad de ajuste
4.2: análisis J.I.^2 cuadrado
4.3: prueba de independencia
4.4: prueba de la bondad de ajuste
4.5: pruebas no paramétricas
5: prueba de hipótesis en la regresión lineal simple
5.1: prueba de hipótesis en la regresión lineal simple
5.2: calidad de ajuste en la regresión lineal simple
5.3: estimación y predicción por intervalos en regresión lineal simple
Estadística Inferencial
Es la rama de la estadística encargada de hacer deducciones, inferir propiedades, conclusiones y tendencias a partir de una muestra en conjunto.
Su papel es interpretar, hacer proyecciones y comparaciones. La estadística inferencial emplea usualmente mecanismos que les permite llegar a cabo dichas deducciones como pruebas de estimación puntual, pruebas de hipótesis, pruebas paramétricas (media, diferencia de media) y las no paramétricas, análisis de correlación y de regresión en series cronológicas de análisis de variancia.
La estadística inferencial es sumamente útil en el análisis de poblaciones y tendencias.
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Muestreo aleatorio simple: en este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre ellos, la población tiene que ser infinita o bien finita con reposición de elementos.
Muestreo estratificado: consiste en dividir la población en estratos.
Muestreo de conglomerados: los conglomerados son conjuntos de elementos poblacionales.
Muestreo estratificado: se empieza dividiendo el numero total de sujetos o de separaciones entre el que se quiere utilizar para la muestra.
Ejemplos y como se obtienen los tipos de muestreo
Muestreo aleatorio simple: es extraída primero se encuentran las unidades de la población y por medio de una tabla de números aleatorios y se extraen sucesivamente los números.
Ejemplo: una empresa de telefonía está estudiando la opinión de los clientes sobre el servicio:
-Se selecciona como población objetivo a todos los clientes de la empresa.
- se determina que de los 10,000,000 de clientes se necesitaran 800 individuos para elaborar la muestra.
- se realiza una lista de todos los clientes.
- a cada uno se le asigna un número.
- se escogen 800 números al azar con un programa informático, por ejemplo, 1,247,340 – 56,870 y 4, 230,128.
Muestreo estratificado: definir el público, elegir las características, realizar la estratificación, separar la población en estratos, decide el tamaño de la muestra, realizar la muestra a cada estrato.
Ejemplo: para realizar una investigación acerca de la cantidad de personas que consumen bebidas alcohólicas en la republica argentina, el investigador a cargo decide utilizar la muestre estratificado.
- Personas menores a 18 años: 20 millones
- Personas mayores a los 18 años: 15 millones
- Personas mayores de 35 años: 10 millones
A partir de dicha subdivido, conforma la muestra obtenida de manera proporcional 10,000:
Estrato | Individuos | Porcentaje | Muestreo |
1 | 20mm | 44.4% | 44450 |
2 | 15mm | 33.3% | 3330 |
3 | 10mm | 22.2% | 2220 |
Muestreo conglomerado: este se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el numero promedio estimado de los elementos de la población en cada grupo.
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