¿En qué profesiones se aplican estas?, ¿Qué tan importante se es esta?, ¿Cómo ayuda?

COLEGIO DE BACHILLERES DEL ESTADO DE MÉXICO

PLANTEL 33

UTILIDAD DEL ERROR

ALUMNO: José Alfredo Alarcón Reyes

GRADO: 6to

GRUPO: 604

TURNO: Matutino

MATERIA: Cálculo Integral

TRABAJO: Investigación de utilidad del error

DOCENTE: Ing. Olaf Villalobos Silva

INTRODUCCIÓN

Este es un trabajo de investigación el cual la problemática es hacer una investigación de la utilidad del error medio en nuestro entorno, un ejemplo de ello serían, ¿En qué profesiones se aplican estas?, ¿Qué tan importante se es esta?, ¿Cómo ayuda? y las preguntas básicas de cualquier trabajo es: ¿Qué es?, ¿Cómo se aplica? Y ¿Cuándo se es necesario aplicarlo?

Para lograr esa indagación del tema a investigar lo primero a plantear son los temas a poner en claro:

1. ¿Qué es un error medio?

1. ¿Cómo se aplica?

1. ¿Cuándo se aplica?

Para ello se va a buscar la información en diversos y diversas fuentes de información vía internet y en base en algunos libros para aclarar las dudas diversas que se tiene de ese tema ya que será parte fundamental en la formación académica del alumno y el cual otro objetivo es compartir esta información con toda la comunidad estudiantil, para lograr eso se tendría que detallar toda las dudas del tema.

 Y por último es lograr alcanzar las expectativas del nivel estándar del modo de entrega de este pequeño trabajo de investigación y desarrollo del tema.

UTILIDAD DEL ERROR

Definición
El Error estándar es el término utilizado para referirse a una estimación de la desviación estándar, derivado de una muestra especial utilizada para calcular la estimación en las estadísticas. En la más común, error estándar es un proceso de estimación de la desviación estándar de la distribución de muestreo asociada con el método de estimación.

Cada estadística tiene un error estándar asociado. Una medida de la precisión de la estadística puede deducir que el error estándar de 0 representa que la estadística tiene ningún error aleatorio y el más grande representa menos preciso de las estadísticas. Error estándar no es constantemente informados y no siempre fáciles de calcular. Tiempos de espera es uno de los ejemplo bien para.

Fórmula de error estándar

El error estándar de la media (SEM) es la desviación estándar de la estimación promedio de muestra de una media de la población. La calculadora de Error estándar utiliza la fórmula para calcular que el error estándar de la media es:[pic 3], 
La desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra
Donde
SEx̄ = Error estándar de la media
s = Desviación estándar de la media
n = Número de observaciones de la muestra

La colección de herramientas emplea el estudio de métodos y procedimientos utilizados para que recopilar, organizar y analizar datos para comprender la teoría de la probabilidad y estadística. El conjunto de ideas que pretende ofrecer la manera de hacer la implicación científica de tales como resultado datos resumidos. En muchas aplicaciones es necesario calcular el error estándar para un conjunto de datos con cantidades variables. Con esta calculadora en línea de error estándar sin esfuerzo puede hacer el cálculo para el conjunto de teniendo en cuenta las observaciones.

Ejemplo:

Para desarrollar el concepto, se generan 50 datos aleatorios de una ley de probabilidad exponencial con media [pic 4] , la figura 1 muestra el histograma de los datos obtenidos por simulación.

[pic 5]

Considerando este conjunto de datos como una muestra aleatoria de tamaño n =50, se calcula una media muestra [pic 6] y la desviación estándar de la muestra S = 16.31 . De esta manera el estimador de la media de la distribución de probabilidad exponencial[pic 7], a partir del método de momentos o del método de máxima verosimilitud es: [pic 8]

Luego el error estándar estimado del estadístico x está dado por:

[pic 9]

Utilizando el método Bootstrap para realizar tal estimación del error estándar de la media, es necesario emplear el siguiente proceso:

Io. Se selecciona una muestra aleatoria con reemplazo de la muestra original con el mismo tamaño n = 50 y se calcula la media de la muestra [pic 10]

2o. Se repite el paso Io un número de veces determinado digamos B, y se calcula media muestra en cada caso:[pic 11]

3o. Se calcula la desviación estándar de los B promedios estimados en el paso 2o y se toma este valor como la estimación del error estándar de [pic 12]

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