Qué es una distribución de muestreo

• Qué es una distribución de muestreo.

Una distribución de muestreo es la distribución de probabilidad para los posibles valores de la estadística, que resulta cuando muestras aleatorias de tamaño n, se sacan repetidamente de la población. Una forma de determinar la distribución muestras de una estadística es, sacar un número de muestras n, calcular el valor de la estadística para cada muestra y posterior tabular los resultados en un histograma. Si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la distribución de muestreo estará cerca de lo normal.

• El principio del Teorema del Límite Central.

El teorema del límite central explica que la distribución muestral de la media de una población presentará una distribución más aproximada a una distribución normal siempre y cuando se utilicen tamaños grandes de muestras, en el caso contrario (muestras pequeñas) dicha distribución se puede ver sesgada de manera positiva o negativa. Por lo general, cuando el número de muestras sea mayor o igual a 30, se obtendrá una aproximación aceptable al modelo de distribución normal.

• Una distribución de medias muéstrales.

Una distribución muestral de medias es la colección de todas las medias muestrales que se han determinado para cada muestra de las que han sido seleccionadas.

• Una distribución de proporciones muéstrales.

Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde "x" es el número de éxitos u observaciones de interés y "n" el tamaño de la muestra) en lugar del estadísitico media.

• Concepto de estimación.

Se le conoce estimación a las técnicas que permiten calcular un valor cercano de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Estimar es establecer conclusiones sobre características poblacionales a partir de resultados muestrales.

• Cuáles son los tipos de estimadores.

Se le conoce como estimador al estadístico que es utilizado para estimar parámetros desconocidos de una población. De los tipos de estimadores se elige el que posea mejores propiedades como eficiencia, convergencia, insesgadez y consistencia. La estimación puntual consiste en un solo estadístico muestral que es utilizado para estimar el valor verdadero de un parámetro de una población el cual es desconocido. Como ejemplo, la media muestral x es un estimador puntual de la media poblacional µ. La estimación por intervalos de confianza es la estimación de un parámetro de la población dado por dos números entre los cuales se puede considerar que se encuentra el parámetro.

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