Teorema Limite Central

Teorema de límite central
Un teorema fundamental de probabilidad y estadísticas que establece que la distribución de , la media de una muestra aleatoria de una población con varianza finita, se distribuye normalmente cuando el tamaño de la muestra es grande, independientemente de la forma de la distribución de la población. Muchos procedimientos estadísticos comunes requieren que los datos seanaproximadamente normales, pero el teorema de límite central permite aplicar estos procedimientos útiles a poblaciones que son no normales. El tamaño que debe tener la muestra depende de la forma de la distribución original. Si la distribución de la población es simétrica, un tamaño de muestra de 5 puede generar una buena aproximación; si la distribución de la población es asimétrica, se requiereun tamaño de muestra más grande – 50 o más – si es necesario.
Por ejemplo, considere una población que sigue una distribución uniforme. La gráfica de distribución de probabilidad uniforme que se encuentra en el lado izquierdo indica que la población es simétrica, pero no normal. Sin embargo, la distribución de medias de la muestra (n=5) de esta población es aproximadamente normal, debido alteorema de límite central, como lo demuestra el segundo histograma. Este histograma de medias de la muestra incluye una curva normal superpuesta para ilustrar esta normalidad.



Las gráficas siguientes ilustran el teorema de límite central con una población que sigue una distribución exponencial. Esta población es asimétrica y no normal, como lo demuestra la gráfica de distribución deprobabilidad que se encuentra en el lado izquierdo. Sin embargo, la distribución de medias de la muestra de 1000 muestras de tamaño 50 de esta población es aproximadamente normal, debido al teorema de límite central, como lo demuestra el segundo histograma. Este histograma de medias de la muestra incluye una curva normal superpuesta para ilustrar esta normalidad.


Distribución normal
Una curva enforma de campana que es simétrica de la media. La distribución normal es la distribución estadística más común debido a que la normalidad aproximada se presenta naturalmente en muchas situaciones de medición física, biológica y social. Muchos análisis estadísticos requieren que los datos surjan de poblaciones normalmente distribuidas. La distribución normal también se conoce como la distribución deGaussian.
Por ejemplo, las alturas de todos los adultos masculinos que residen en el estado de Pennsylvania están aproximadamente normalmente distribuidas. Por lo tanto, las alturas de la mayoría de los hombres estarán cercanas a la altura media de 69 pulgadas. Un número similar de hombres será apenas más alto y más pequeño que 69 pulgadas. Sólo unos pocos serán mucho más altos o más pequeños.La media (μ) y la desviación estándar (σ) son los dos parámetros que definen la distribución normal. La media es el pico o centro de la curva en forma de campana. La desviación estándar determina la dispersión en los datos. Aproximadamente, el 68% de las observaciones está dentro de +/- 1 desviación estándar de la media; el 95% está dentro de +/- 2 desviaciones estándar de la media y el 99% estádentro de +/- 3 desviaciones estándar de la media.
Para la altura de los hombres en Pennsylvania, la altura media es de 69 pulgadas y la desviación estándar es de 2.5 pulgadas.



Análisis de los stakeholders.
Los stakeholders son todos aquellos individuos cuyos objetivos dependen de lo que haga la organización y de los que a su vez depende la organización.
Debido a la crecienteinfluencia que están ejerciendo hoy en día los stakeholders, al controlar recursos críticos para la organización, es de interés para ésta, identificar las estrategias más adecuadas a adoptar con cada uno de ellos para aproximarse a sus expectativas. De este modo, se intenta por todos los medios encontrar una actitud por parte de la organización que sea adecuada a cada grupo de stakeholders y que,...