Estadistica

Estadística
Población: es el conjunto total de los valores de la variable y sus posibles combinaciones, es decir, es el resultado de las mediciones en todos los individuos, objetos o entidades enlos que se interese medir la característica.
Muestra: es el sub conjunto de la población, es decir, se seleccionan algunos de los individuos, objetos o entidades de la población para medir entreellos las características de interés. En estadística, para que la muestra sea representativa, debe ser aleatoria, es decir que debe ser elegida al azar para que todos los individuos tengan la mismaposibilidad de ser seleccionados.
Parámetros: medidas referentes a la población.
Estimadores: medidas referentes a la muestra.
n (muestra) N (población)
¯x µ
s^2 σ^2
s σ
¯p p
estimador parámetrosDistribución normal: el modelo adecuado para representar la regularidad estadística de variables continuas
La regularidad estadística: es un fenómeno de la variable aleatoria que se producecuando se agranda la muestra y se achica la amplitud del intervalo
Z=(x-µ)/σ
X=z+µ .σ
Distribución muestral: es una distribución de probabilidad de un estadístico muestral calculado a partir detodas las muestras posibles de tamaño n, elegidos al azar en una población determinada.
Variables numéricas:
Z=(x ̅ -µ)/(σ/√n) desviación típica de muestra ERROR TIPICO
Z=(x ̅ -µ )/(S/√n)desviación típica de población ERROR TIPICO
Variables categóricas: si no hay promedio se trabaja con PROPORCION
Z=(¯p- p)/√((p (1-p))/n) ERROR TIPICO
Intervalos de confianza: es una herramienta de laestadística inferencial que sirve para establecer los límites entre los que se encontraría un parámetro poblacional
Variable numérica continúa:
C=〈 ¯x- t_((n-1 gl) ) S/√n≤ µ≤ ¯x+t_((n-1 gl) )S/√n〉 = 1-α . 100
Variables categóricas:
C=〈¯p- Z√((p (1-p))/n)≤p ≤ ¯p+ Z√((p (1-p))/n) 〉 = 1- α .100
Teorema del límite: permite hacer estimaciones de la población. Estamos verificando ya que la...