TEC DE GUASAVE
ESTADISTICAINFERENCIAL I
LUGO VALENZUELA HOMERO
LEYVA VALDES JOSE MANUEL
301 INDUSTRIAL
PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS
Unidad 1: Distribuciones fundamentales para el muestreo.
Estadística Inferencial es el proceso por el cual se deducen (infieren) propiedades o características de una población a partir de una muestra.Población: total de elementos de
un experimento.
Muestra: una pequeña toma de la
población (es un objeto de estudio).
Población
Muestra
Definición
Colección de datos coleccionados.
Parte o porción de la población seleccionada.
Características
“paramétricas”
“estadísticos”
Símbolos
Tamaño de la población “N”
Tamaño de la muestra “n”
Media de la población: MMedia de la muestra: X
Desviación estándar de la población
Desviación estándar de la muestra: S
Métodos de muestreo:
Métodos no probabilísticos: interviene la opinión del investigador para obtener cada elemento de la muestra (cualidad).
Métodos probabilísticos: muestra que se selecciona de modo que cada integrante de la población de estudio tenga una probabilidad conocida. (perodistinta de cero) de ser incluido en la muestra. (cantidad).
1. Muestreo aleatorio simple.
2. Muestreo aleatorio sistemático.
3. Muestreo aleatorio estratificado.
4. Muestreo aleatorio conglomerado.
Muestreo aleatorio simple:
Muestra seleccionada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido.
Muestreo aleatorio sistemático:
Los integrantes oelementos de la población se ordenan en alguna forma y se selecciona al azar un punto de partida y después se elige para la muestra cada k-ésimo elemento de la población.
Ejemplos:
1. Se desea establecer una muestra de 100 empleados de los 3000 que tiene una empresa, para lo cual ordenó alfabéticamente a los empleados. Divido 3000/100= 30 y seleccionar uno de cada 30 empleados.
2. Se hará unanálisis de desempeño escolar a 200 alumnos del Tec, recordando que cuenta con 2,400 alumnos: 2400/200= 12.
3. Se realizará un estado de salud de animales en el zoológico, por lo que se ordenaron de acuerdo a especie, se tomarán 1 de cada 15.
Muestreo aleatorio estratificado:
Una población se divide en subgrupos denominados estratos y se selecciona una muestra de cada uno.
EstratoEdades
N de empleados
% del total
Cantidad muestreada
1
Menos de 25 años
8
2
1
2
26-30 años
35
10
5
3
31-35 años
189
54
27
4
36-40 años
115
33
16
5
más de 41 años
5
1
1
Total
352
100
50
Muestreo aleatorio por conglomerado:
Se divide a la población en estratos (subunidades), se selecciona con que subunidades se van a trabajar y de las unidades seleccionadas setoma una muestra aleatoriamente.
Muestreo aleatorio estratificado:
Estrato
Edades
N de alumnos
% del total
Cantidad muestreada
1
18
17
42
21
2
19
24
58
29
Total
41
100
50
Para calcular el valor estadístico de prueba:
Estadísticos de prueba como t-student, F y Chi-cuadrada.
Para muestras grandes
Para muestras pequeñas
Para proporcionesGl: tamaño de muestra, son los espacios que se tienen en las gráficas de distribución t-student, el cual deben se coordinados por pruebas de significancia o margen de error marcados por 1 y 2 colas, del cual “n” (muestra) debe restársele la unidad (n-1), para esto el estadístico de prueba debe cumplir con la siguiente condición: el margen de error debe ser menor que 10.Gráficas de T-Student
Ejemplo1: =
= 40 visitas
X= 42 visitas
S= 2.1 visitas
N= 28
Ejemplo 2: =
109 427 x= 378 :
204 370 n= 3
209 369 = 303.1
249 385 S= 8.18
329 380
Teorema del límite central:
Li= Límite inferior
Ls= Límite...
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