Estadistica conceptos

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 19 (4535 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 9 de mayo de 2011
Leer documento completo
Vista previa del texto
INTRODUCION
Parte de la Estadística corresponde a la Estadística Inferencial y dentro de ella los capítulos de correlación y regresión son muy usados en la Investigación Científica, una herramienta muy útil cuando se trata de relacionar 2 o más variables, relacionadas entre si, La regresión como una técnica estadística, una de ellas la regresión lineal simple y la regresión multifactorial,analiza la relación de dos o más variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se le conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas, la regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, la regresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallaruna respuesta de lo que puede suceder.

LOS DOS PROBLEMAS QUE ATIENDE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL
La inferencia estadística se ocupa de la obtención de conclusiones en relación a un gran número de sucesos, en base a la observación de una muestra obtenida de ellos.
Los métodos de la estadística inferencial señalan los procedimientos que se han de seguir para poder extraer conclusiones válidas yfiables, a partir de la evidencia que suministra las muestras.
Dos son los problemas que trata de resolver la estadística inferencial en torno a las pruebas estadísticas: 1º determinar si es probable que un valor obtenido a partir de una muestra pertenece realmente a una población; 2º determinar, en términos de probabilidad, si las diferencias observadas entre dos muestras significan que laspoblaciones de las que se han obtenido las muestras son realmente diferentes.
A partir de ambas determinaciones se desarrollan los fundamentos de las pruebas de decisión estadísticas o pruebas de hipótesis (en inglés, test of hypothesis).
Existen dos tipos de técnicas estadísticas inferenciales: las paramétricas y las a paramétricas. Las primeras establecen un buen número de restricciones sobre lanaturaleza de la población de la que se obtiene los datos, siendo los los valores numéricos de la población. Las segundas, llamadas también de , no exigen tantas restricciones sobre la naturaleza de la población, ya que atienden más a la ordenación de los datos que a su valor numérico.

Estimación (definición y conceptos a utilizar)
Definición.- Una suposición cercana al valor real,normalmente por medio de algún cálculo o razonamiento.
En las matemáticas, por ejemplo, la palabra estimación remite a estimación estadística o a la estimación numérica.
La primera refiere al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado acerca del parámetro de una población a partir de los datos que nos proporciona previamente una muestra.

Y en el caso de la estimación numérica, lo queesta nos ayudará a resolver es en lo que respecta a la aproximación de magnitudes, comprendiendo la estimación numérica una serie de técnicas de análisis numérico que nos permitirán aproximarnos al valor numérico de una expresión matemática.

TIPOS DE ESTIMADORES
2. Tipos de estimación estadística
Estimación de parámetros:
Un problema importante de la inferencia estadística es la estimación deparámetros de la población, brevemente parámetros (tales como la media y la variación de la población), de los correspondientes estadísticos muéstrales, o simplemente estadísticos (tales como la media y la variación de la muestra).
Estimaciones sin sesgo:
Si la media de las dispersiones de muestreo con un estadístico es igual que la del correspondiente parámetro de la población, el estadísticose llamara estimador sin sesgo, del parámetro; si no, si no se llama estimador sesgado. Los correspondientes valores de tal estadístico se llaman estimación sin sesgo, y estimación con sesgo respectivamente.
Ejemplo 1: la media de las distribuciones de muestreo de medias e, media de la población. Por lo tanto, la media muestral es una estimación sin sesgo de la media de la población....
tracking img