Puntuacion Z
Enviado por enexene • 31 de Mayo de 2015 • 1.017 Palabras (5 Páginas) • 452 Visitas
En la empresa AR se manufacturan impresión digital por metros cuadrados, el mínimo a vender es 1 m₂ y el máximo es de 50 m₂, la empresa tiene al año un total de 800 clientes con una media de 20 m₂, una desviación estándar de 6 m₂ para sacar costos de suministros necesitamos saber cuántos clientes han llegado a solicitar entre 4 y 12 m₂ en todo el año.
Basándonos en la puntuación Z, vamos a sacar el porcentaje.
Z= 4 - 20 / 6 = 2.6 (según la tabla da .4953) -> .0047
Z= 12 – 20 / 6 = 1.3 (según la tabla da .4032) -> .0968
Sumando ambos valores tenemos que 10.15% de los clientes piden una impresión en estas dimensiones, ósea cerca de 80 clientes al año.
Gracias a estos datos podemos evaluar la compra de los materiales para tener una medida exacta en las impresiones que ofreceremos durante el periodo del 2016 para poder ahorrar tintas y material base, además de optimizar tiempos y consumo eléctrico.
Estimación puntual
La estimación puntual es un estadístico proporcionado sin indicar el rango de
error. Suponga que colocamos X como el promedio general y para una muestra
de 200 estudiantes encontramos una media de 2.46 puntos. ¿Eso asegura que
la media de la población sea también 2.46?, claro que no, debemos considerar
el error de muestreo, si reportamos exclusivamente el valor de 2.46, nos estamos
refiriendo a una estimación puntual.
Los estadísticos de cada muestra difieren ligeramente de los siguientes, a través
del muestreo repetido, esto es, tomar una muestra y calcular sus estadísticos
y tomar una segunda y tercer muestra, y así sucesivamente, los resultados
calculados diferirán de una muestra a la siguiente y los cálculos realizados sobre
una muestra son sólo estimados, es decir, los estadísticos de una muestra
serán ligeramente inexactos respecto de los valores reales de los parámetros
de su población.
Tipos de muestreo
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo,
aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo
probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
En esta Unidad solamente mencionaremos los métodos de muestreo probabilístico,
son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir,
aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser
elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las
posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.
Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad
de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.
Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes
tipos:
4.1. Métodos de muestreo y teorema del límite central
Probabilidad y estadística UVM En Línea 4
- Muestreo aleatorio simple
El procedimiento empleado es el siguiente: se asigna un número a cada individuo
de la población y a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una
urna, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora
u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para
completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por
su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos
manejando es muy grande.
- Muestreo aleatorio sistemático
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la
población, pero en lugar de extraer n números aleatorios
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