Colaborativo_1

INFERENCIA ESTADISTICA

JUAN CARLOS LEON HURTADO

TUTOR: DANYS BRITO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”

ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS E INGENIERA

INGENIERIA ELECTRONICA

CEAD FLORENCIA

INTRODUCCION

La inferencia estadística nos permite determinar el comportamiento de una población, para esto no se necesita realizar censos o tomar toda la población como objeto de estudio, se toman muestra representativas (diseño de muestras) las cuales evidencian el comportamiento de dicha población.

Hay una diferencia en los resultados de las medias, varianza, desviación estándar produciendo errores de estimación de la muestra. Para esto es necesario calcular los intervalos de confianza para poder estimar los parámetros de las poblaciones para muestras pequeñas y muestras grandes.

La inferencia estadística es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).

OBJETIVOS

• Comprender los conceptos básicos de la unidad uno del modulo de inferencia estadística, su aplicación, determinación y desarrollo de ejercicios.

• Conceptuar la unidad uno del modulo de inferencia en los diferentes disciplinas que emplean este tipo de estudio.

• Conocer y aplicar los diferentes términos como la de muestras y sus tamaños, población, intervalos de confianza, margen de error, estimación de parámetros, para resolver problemas en cualquier ámbito de estudio y en la vida cotidiana.

1. Explique la diferencia entre cada par de términos:

MUESTREO POR CONGLOMERADO

Se requiere de elegir una muestra aleatoria simple de unidades heterogéneas entre sí de la población llamadas conglomerados. Cada elemento de la población pertenece exactamente a un conglomerado, y los elementos dentro de cada conglomerado son usualmente heterogéneos o disímiles. MUESTREO ESTRATIFICADO

Se requiere de separar a la población según grupos que no se traslapen llamados estratos, y de elegir después una muestra aleatoria simple en cada estrato. La información de las muestras aleatorias simples de cada estrato constituiría entonces una muestra global.

ERROR MUESTRAL

Cuando se extrae una muestra de una población es frecuente que los resultados obtenidos de la muestra no sean exactamente los valores reales de la población. El error de muestreo ocurre al estudiar una muestra en lugar de la población total. La diferencia entre el valor del parámetro de una población y el estadístico de una muestra recibe el nombre de error muestral. ERROR NO MUESTRAL

Este es un tipo de error que no puede ser atribuido a variaciones del muestreo. Estos errores pueden ser ocasionados por respuestas sesgadas, en el caso de encuestas, errores en la recolección y análisis de datos, entre otros.

MUESTREO SIMPLE

Garantiza la equiprobabilidad de elección de cualquier elemento y la independencia de selección de cualquier otro. En este procedimiento se extraen al azar un número determinado de elementos, ‘n’, del conjunto mayor ‘N’ o población, procediendo según la siguiente secuencia: a) definir la población, confeccionar una lista de todos los elementos, asignándoles números consecutivos desde 1 hasta ‘n’; b) la unidad de base de la muestra debe ser la misma; c) definir el tamaño de la muestra, y d) extraer al azar los elementos. MUESTREO SISTEMÁTICO

Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra.

MUESTRA ALEATORIA

Es una muestra sacada de una población de unidades, de manera que todo elemento de la población tenga la misma probabilidad de selección y que las unidades diferentes se seleccionen independientemente.

MUESTRA NO ALEATORIA

La muestra se selecciona a partir de la población de acuerdo con algún criterio subjetivo o de facilidad práctica. Estos criterios tienen el inconveniente de que no nos permiten establecer una valoración objetiva sobre la representatividad de la muestra seleccionada, ni sobre la representatividad y adecuación de la estimación correspondiente a esa muestra.

2. La estimacion se puede hacer a su vez por dos procedimientos ¿cuales son? ¿que ventajas tiene cada uno?

ESTIMACION PUNTUAL ESTIMACION POR INTERVALOS

Si a partir de las observaciones de una muestra se calcula un solo valor como estimación de un parámetro de la población desconocido, el procedimiento se denomina estimación puntual.

Es muy probable que haya error cuando un parámetro es estimado. Es cierto que si el número de observaciones al azar se hace suficientemente grande, éstas proporcionarían un valor que casi sería semejante al parámetro; pero a menudo hay limitaciones de tiempo y de recursos y se tendrá que trabajar con unas cuántas observaciones. Para poder utilizar la información que se tenga de la mejor forma posible, se necesita identificar las estadísticas que sean “buenos” estimadores. Hay cuatro criterios que se suelen aplicar para determinar si una estadística es un buen estimador: Insesgamiento, eficiencia, consistencia y suficiencia Se propone determinar dos números entre los cuales se halla el parámetro estudiado con cierta certeza.

El

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