estadistica inferencial



ESTADISTICA I
UNIDAD IV

LICENCIATURA EN COMPUTACION

PROFESOR:
ING. JOSÉ LUÍS GARCÍA ÁLVAREZ

ALUMNO:
ESTEBAN GARCIA TALAMAS


GRADO Y TURNO: 3° VESPERTINO.








LA PAZ, BAJA CALIFORNIA SUR, A 05 DE DICIEMBRE DEL 2012







Índice
Definición y concepto de Inferencia Estadística………………………...4..5
Ejemplos…………………………………………………………………….6
Definición y conceptode Naturaleza de la Prueba de Hipótesis……7..10
Ejemplos…………………………………………………………………..11…13
Ejemplos de Prueba Hipótesis Nula y Alternativa……………………13..16
Ejemplos…………………………………………………………………17
Definición y concepto de la Naturaleza de la Estimación…………18..20
Ejemplos…………………………………………………………………….21
Ejemplos de Estimación Puntual y Estimación por Intervalos……21..23Ejemplos…………………………………………………………………….24
Ejemplos de Inferencias sobre la Media de la Población……..……25..26
Ejemplos……………………………………………………………………27
Ejemplos de Inferencias sobre la Varianza y la Desviación Estándar…………………………………………………………………………..28
Ejemplos…………………………………………………………………..28

Conclusión………………………………………………………………………..29
Bibliografías………………………………………………………………………30







Estadística inferencial
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende losmétodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:
La toma de muestras o muestreo.
La estimación de parámetros o variables estadísticas.
El contraste de hipótesis.
El diseño experimental.
La inferencia bayesiana.
Los métodos noparamétricos

Planteamiento del problema
Un problema de inferencia estadística suele iniciarse con una fijación de objetivos o algunas preguntas del tipo:
¿cuál será la media de esta población respecto a tal característica?
¿Se parecen estas dos poblaciones?
¿Hay alguna relación entre... ?
En el planteamiento se definen con precisión la población, la característica a estudiar, las variables,etc.
Elaboración de un modelo
Se establece un modelo teórico de comportamiento de la variable de estudio. En ocasiones no es posible diseñar el modelo hasta realizar un estudio previo.
Los posibles modelos son distribuciones de probabilidad.
Extracción de la muestra
Se usa alguna técnica de muestreo o un diseño experimental para obtener información de una pequeña parte de la población.Tratamiento de los datos
En esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos posteriores, como la media muestral, la varianza muestral
Los métodos de esta etapa están definidos por la estadística descriptiva.
Estimación de los parámetros
Con determinadas técnicas se realiza una predicción sobre cuálespodrían ser los parámetros de la población
Contraste de hipótesis
Artículo principal: Contraste de hipótesis.
Los contrastes de hipótesis son técnicas que permiten simplificar el modelo matemático bajo análisis. Frecuentemente el contraste de hipótesis recurre al uso de estadísticos muestrales.
Conclusiones
Se critica el modelo y se hace un balance. Las conclusiones obtenidas en este punto puedenservir para tomar decisiones o hacer predicciones.
El estudio puede comenzar de nuevo a partir de este momento, en un proceso cíclico que permite conocer cada vez mejor la población y características de estudio.

2. Si el contenido en gr. de un determinado medicamento X sigue una distribución
N(7.5,0.3), calcular la probabilidad de que para una muestra de tamaño n=5, se obtenga
medio menorque 7, Pr ( X ≤ 7).
SOLUCIÓN:
A partir de una muestra de tamaño n=5 de una población normal N(µ=7.5,σ=0.3), tenemos que:












3. Si la altura de un grupo de población sigue una distribución normal N(176,12), calcular
la Pr(S≤10) para una muestra de tamaño 8.
SOLUCIÓN:
Considerando una muestra aleatoria de tamaño n...