parametros estadisticos y pruebas de hipotesis ,muestras

PARAMETROS ESTADISTICOS
TIPOS DE PARÁMETROS ESTADÍSTICOS:
MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
Indican a qué valor se distribuyen los datos son:
MEDIA ARITMÉTICA: La media es el valor promedio de la distribución.
MEDIANA: La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
MODA: La moda es elvalor que más se repite en una distribución.
MEDIDAS DE POSICIÓN
Dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas es necesario que los datos estén de menor a mayor son:
CUARTILES: Dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
DECILES: Dividen la serie de datos en diez partes iguales.
PERCENTILES: Dividen la serie de datos en cienpartes iguales.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución son:
RANGO O RECORRIDO: Diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.
DESVIACIÓN MEDIA: Media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
VARIANZA: Media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a lamedia.
DESVIACIÓN TÍPICA: Raíz cuadrada de la varianza.
PRUEBA DE HIPOTESIS
Estadísticamente una prueba de hipótesis es cualquier afirmación acerca de una población y/o sus parámetros. Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra.Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos: Ho: hipótesis nula, H1: hipótesis alternativa.
Partes de una hipótesis
1-La hipótesis nula “Ho”
2-La hipótesis alternativa “H1”
3-El estadístico de prueba
4-Errores tipo I y II
5-La región de rechazo (crítica)
6-La toma de decisión
ESTIMACIÓN DE PARÁMETRO
En inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas quepermiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.1
La estimación se divide en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que seusan en función de las características y propósitos del estudio:
Estimación puntual: Método de los momentos; Método de la máxima verosimilitud; Método de los mínimos cuadrados; Estimación por intervalos. Estimación bayesiana.
Estimador: Un estimador es una regla que establece cómo calcular una estimación basada en las mediciones contenidas en una muestra estadística.
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 muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los individuos. Lo más importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es decir, que sea insesgado (ausenciade sesgos) y estable en el muestreo o eficiente (varianza mínima) Estimación puntual. Sea X una variable poblacional con distribución Fθ , siendo θ desconocido. El problema de estimación puntual consiste en, seleccionada una muestra X1,..., Xn, encontrar el estadístico T(X1,..., Xn) que mejor estime el parámetro θ. Una vez observada o realizada la muestra, con valores x1, ..., xn, se obtiene laestimación puntual de θ, T(x1, ..., xn) = ˆ θ .


MUESTREO ALEATORIO
Es la extracción de una muestra de una población finita, en el que el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra. Esta condición garantiza la representatividad de la muestra porque si en la población un determinado porcentaje de...