Bioestadistica

Predecir: anunciar con antelación la ocurrencia de un suceso.
Suceso: Son los posibles resultados de un evento
Ejemplo:

Evento (moneda) Suceso 1 (cara) Ocurrencia
(Variable categórica Suceso 2 (cruz) No Ocurrencia +
Dicotómica) UNIDAD (1)

¿Cómo se predice?
-Estimar la probabilidad de ocurrencia.
-Determinar los intervalos de confianza.

Mientras más reducidosea nuestro intervalo de confianza mayor precisión tendrá nuestra predicción.

Variables predictoras: edad, sexo, habitos, actividad física.

Pronosticar: predecir un suceso para un período futuro.

¿Cómo se pronostica?
-Hallando el tiempo (ciclos) medio.
-Determinar los intervalos de confianza.

Prever: I. Ver con anticipación. II. Disponer o preparar medios con las futurascontingencias. (es el paso previo a la intervención)


* SI ACTUO (me equivoco) ERROR TIPO I
RIESGO
* SI NO ACTUO (me equivoco) ERROR TIPO II
¿Cómo se prevé?
* Hallando el riesgo de la intervención.
* Hallando el riesgo de la no intervención.
* Hallando la media de lo que se va a necesitar.
* Preparando lo que se va a disponer.
Siempre considerar lasvariables predictoras.
CONCLUSIÓN: debemos construir un algoritmo predictivo para saber lo que vamos a disponer en nuestra intervención.















Capítulo 6
1. ¿Qué es la inferencia estadística? Es el procedimiento por medio del cual se llega a conclusiones acerca de una población con base en la información que se obtiene a partir de una muestraseleccionada de esa población.
2. ¿Por qué es la estimación un tipo importante de inferencia? Implica calcular, a partir de los datos de una muestra, alguna estadística que se ofrece como una aproximación del parámetro correspondiente de la población de la cual fue extraída la muestra.
3. ¿qué es la estimación puntual? Es un solo valor numérico utilizado para estimar el parámetro correspondientede la población.
4. Explique el significado del término “insesgado”: La decisión se basa en criterios que reflejan la “bondad” de los estimadores particulares. Cuando se miden con estos criterios, algunos estimadores son mejor que otros. Uno de estos criterios es la propiedad de ser insesgado.
5. Defina los siguientes conceptos:
a. Coeficiente de Confiabilidad: valor de ladistribución normal estándar que indica a cuántos errores estándar están aproximadamente 95 por ciento de los valores posibles de x. Este valor de z se conoce como coeficiente de confiabilidad.
b. Coeficiente de Confianza: se le conoce como la cantidad (1-α)
c. Precisión: A la cantidad que se obtiene al multiplicar el factor de confiabilidad por el error estándar de la media.
d. ErrorEstándar: El componente σx, es el error estándar o desviación estándar, de la distribución muestral de x.
e. Estimador: Es la regla que se utiliza para calcular la estimación.
f. Margen de error: es la cantidad que se obtiene al multiplicar el factor de confiabilidad por el error estándar de la media comúnmente llamado “presión”.
6. Escriba la fórmula general del intervalo deconfianza: estimador ± (coeficiente de confiabilidad) x (error estándar) x ± z(1-α) * (σx)
7. Enuncie la interpretaciones probabilísticas y prácticas de un intervalo de confianza:
Interpretación probabilística
En el muestreo repetido,de una poblaci6n condistribución normal y desviación estándar· conocida 100(1-a) por ciento de todos los intervalos de la forma x ± z(1-α) * (σx)incluyen a la larga la media de la población muestral .
Interpretación practica
Cuando se hace un muestreo a partir de poblaciones que siguen una distribución normal y con desviaci6n estándar conocida, existe un 100(1 -a) por ciento de confianza de...