Inferencia Estadística Y Las Aplicaciones En El Entorno

Introducción

En la siguiente investigación se hablara acerca de la inferencia estadística y se dará su definición, pero también se explicara de que se ocupa este tipo de estadística, se tocaran temas muy importantes como por ejemplo el muestreo ya que existen dos maneras de elegir una muestra de una población que son muestreo no probabilístico y muestreo probabilístico en este segundo de desglosan otros tipos de muestreo los cuales se explicaran en el desarrollo de la investigación.

Se explicaran otros temas como lo es Teorema central del límite, estimación de parámetros, se verán algunas fórmulas se darán varios conceptos como por ejemplo intervalo de confianza y nivel de confianza.

Se hablara y se darán en ejemplos breves de las aplicaciones de la inferencia estadística en el entorno de la región

Estadística inferencial: Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una población tomando como base una muestra (es decir, una parte) de dicha población. Como todas las predicciones, siempre han de hacerse bajo un cierto grado de confiabilidad o confianza.

Muestreos

Las distintas maneras de elegir una muestra de una población se denominan muestreos. Básicamente hay dos tipos de muestreos:

1. Muestreo no probabilístico: El investigador no elige la muestra al azar, sino mediante determinados criterios subjetivos.

2. Muestreo probabilístico: Cuando la muestra se elige al azar. En este caso podemos distinguir varios tipos:

a) Muestreo aleatorio simple: Aquel en el que cada individuo de la población tiene las mismas posibilidades de salir en la muestra.

b) Muestreo sistemático: En el que se elige un individuo al azar y a partir de ´el, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

c) Muestreo estratificado: En este muestreo se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.

d) Muestreo por conglomerados: Si no disponemos de la relación de los elementos de la población, o de los posibles estratos, no podemos aplicar los muestreos anteriores.

Teorema central del límite

Si una población tiene media μ y desviación típica σ, y tomamos muestras de tamaño n (n>30, ó cualquier tamaño si la población es "normal"), las medias de estas muestras siguen aproximadamente la distribución:

Estimación de parámetros

Es el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra.

Con una muestra aleatoria, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un parámetro de la población; pero también necesitamos precisar un:

Intervalo de confianza

Se llama así a un intervalo en el que sabemos que está un parámetro, con un nivel de confianza específico.

Nivel de confianza

Probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza.

El nivel de confianza (p) se designa mediante 1 − α.

Error de estimación admisible

Que estará relacionado con el radio del intervalo de confianza.

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