Definicion De Muestreo

Unidad IV.
1. Definición de muestreo:
Los especialistas en estadifica usan la palabra población para referirse no solo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio.
Los especialistas en estadística emplean la palabra muestra para describir una porción escogida de la población.
2. tipos de muestreo:
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones:el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio de probabilidad. En el muestreo de probabilidad, todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos para la muestra. El muestreo de juicio, se emplea el conocimiento y opinión personal para identificar a los elementos de la población de la población que deben incluirse en la muestra
Muestras aleatorias simples:El muestreo aleatorio simple selecciona muestras mediante métodos que permiten que cada posible muestra tenga una igual probabilidad de ser seleccionada y que cada elemento de la población total tenga una oportunidad igual de ser incluido en la muestra.
Muestreo sistemático:
En el muestreo sistemático, los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se midecon respecto al tiempo, al orden o al espacio.
Muestreo estratificado:
Para utilizar el muestreo estratificado, dividimos la población en grupos relativamente homogéneos llamados estratos.
Muestreo de racimo:
En el muestro de racimo dividimos la población en grupos, o racimos, y luego seleccionamos una muestra aletearía de estos racimos, asumiendo que cada uno de ellos es representativo de lapoblación.
3. Concepto de distribución de muestreo de la media:
Una distribución de probabilidad de todas las medias posibles de la muestra es una distribución de las medias de la muestras. Los especialistas en estadística la conoces como distribución de muestreo de la media.
Cualquier distribución de la probabilidad (y, por tanto, cualquier distribución de muestreo) puede ser descritaparcialmente por su media y su desviación estándar.
4. El teorema de limites centrales:
Asegura que la distribución de muestreo de la media se aproxima a la normal al incrementarse el tamaño de la muestra.
La importancia de teorema del límite central es que nos permite usar estadística de muestra para hacer inferencias con respecto a los parámetros de la población, sin saber la forma de la distribuciónde frecuencia de esa población más que lo que podamos obtener de la muestra.
5. Tipos de estimaciones y características:
Una estimación puntual es un solo número que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido.
Una estimación de intervalo es un conjunto de valores que se utiliza para estimar un parámetro de la población.
Estimación:
En estadística se llama estimación alconjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
En su versión más simple, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N sería la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.
Estimador:
Un estimador de un parámetro poblacional es una funciónde los datos muéstrales. En pocas palabras, es una fórmula que depende de los valores obtenidos de una muestra, para realizar estimaciones.
Por ejemplo, un estimador de la media poblacional, μ, sería la media maestral, , según la siguiente fórmula:
Donde (x1, x2, …, xn) sería el conjunto de de datos de la muestra.
En el ejemplo se habla de una estimación puntual. Sin embargo, el estimador esuna variable aleatoria que asigna a cada valor de la función su probabilidad de aparición, esto es, la probabilidad de la muestra de la que se extrae.
Estimación puntual:
Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenido de una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una...