Repaso estadistica
Enviado por Genesis Orozco • 7 de Septiembre de 2019 • Resumen • 801 Palabras (4 Páginas) • 155 Visitas
Examen rápido 2 estadistica
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Para entender de forma gráfica qué tan dispersos o distribuidos están los resultados de una prueba, se puede utilizar una gráfica de distribución de frecuencias conocida comúnmente como campana de Gauss, en donde se puede reconocer una zona media (cóncava y con el valor medio de la función en su centro) y dos extremos (convexos y con tendencia a acercarse al eje X).
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Una variable aleatoria es discreta si solo toma valores de un grupo previamente determinado.
Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor de un rango especificado. Estos resultados se presentan en forma numérica mediante un intervalo de valores.
La distribución normal es una distribución continua importante debido a que muchas poblaciones de números se pueden aproximar mediante ella.
Algunas distribuciones teóricas ocurren una y otra vez en aplicaciones estadísticas.
Una de ellas es la distribución binomial, que a menudo se utiliza para representar una variable aleatoria discreta con los experimentos binomiales.
“Esta distribución de probabilidad se ocupa de experimentos en donde su resultado solo puede tomar un solo valor de dos posibles”
Una población es el conjunto de todos los objetos que interesan a un investigador, pero debido a que puede ser muy grande o incluso infinita para realizar una prueba, generalmente se toma una parte de esa población a la que denominamos muestra.
Podemos hacer dos tipos de estimaciones concernientes a una población: una estimación puntual y una estimación de intervalo. Una estimación puntual es un solo número que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido. Por ejemplo, cuando un maestro estima que el promedio de su grupo será de 8.5. En cambio, si el maestro estima que el promedio de su grupo estará entre ocho y nueve de calificación final, estará haciendo una estimación por intervalo.
Criterios | Argumento |
Insesgado | Las medias de la distribución muestral |
Eficiente | La eficiencia se refiere al tamaño del error estándar del estadístico. |
Consistente | Una estadística es un estimador consistente de un parámetro de población si al aumentar el tamaño de la muestra, se tiene casi la certeza de que el valor de la estadística se aproxima bastante al valor del parámetro poblacional. |
Suficiente | Un estimador es suficiente si utiliza tanta información de la muestra que ningún otro estimador puede extraer información adicional acerca del parámetro de población que se está estimando. |
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