trabajo de intervalos

INTRODUCCIÓN
El objetivo más importante de la Estadística es obtener una inferencia con respecto a la población basándose en la información contenida en una muestra. Como las poblaciones se describen mediante medidas numéricas denominadas parámetros, el objetivo de la mayoría de las investigaciones estadísticas es deducir una inferencia con respecto a uno o más parámetros de la población.
Se hanestudiado, hasta el momento, las nociones fundamentales de distribución de probabilidades; se está en condiciones, entonces, de tratar los métodos de inferencia estadística, los cuales comprenden los procedimientos para estimar parámetros de poblaciones y probar (contrastar) si una afirmación provisional sobre un parámetro poblacional se ve apoyada o desaprobada ante la evidencia de la muestra.Hablando en general, hay dos tipos de inferencia: la deductiva y la inductiva. Una inferencia deductiva es un juicio o generalización que se basa en un razonamiento o proceso dialéctico a priori. Por ejemplo, se supone que dos monedas están perfectamente equilibradas y que entonces la probabilidad de cada una de caer "cara" es = 0,5 (premisa). La media o número esperado de "caras" en la jugada delas monedas deber ser 1 (conclusión). Si las premisas son ciertas, las conclusiones no pueden ser falsas.
Una inferencia inductiva, por otra parte, es un juicio o generalización derivado de observaciones empíricas o experimentales; la conclusión sobre el número promedio de "caras" con base en los resultados de una muestra de prueba. Si los resultados de las pruebas son diferentes, la conclusióntambién será diferente. No se requiere una suposición a priori sobre la naturaleza de las monedas. La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza inductiva y llega a generalizaciones respecto de las características de una población al valerse de observaciones empíricas de la muestra.
Es muy probable que una estadística muestral sea diferente del parámetro de la población y sólo porcoincidencia sería el uno exactamente igual al otro. La diferencia entre el valor de una estadística muestral y el correspondiente parámetro de la población se suele llamar error de estimación. Sólo se sabría cuál es el error si se conociera el parámetro poblacional, pero éste por lo general se desconoce. La única manera de tener alguna certeza al respecto es hacer todas las observaciones posibles deltotal de la población en la mayoría de las aplicaciones prácticas, lo cual, desde luego, es imposible o impracticable.
Y en efecto, la razón de ser de la inferencia estadística es la falta de conocimientos acerca de las características de la población. Pero que tales características se desconozcan no impide el que se actúe.
Las inferencias estadísticas se hacen por posibilidades o probabilidades.De la media de la muestra se hacen inferencias sobre la media de la población. No se sabe exactamente cuál es la diferencia entre estas dos medias, ya que la última es desconocida en la mayoría de los casos. No obstante, si se sabe que es más bien poca la probabilidad de que esta diferencia sea mayor que, por ejemplo, tres a aún dos errores estándares.
Los problemas que se tratan en la inferenciaestadística se dividen generalmente en dos clases: los problemas de estimación y los de prueba de hipótesis. Como al estimar un parámetro poblacional desconocido se suele hacer una afirmación o juicio este último ofrece solamente una estimación. Es un valor particular obtenido de observaciones de la muestra. No hay que confundir este concepto con el de estimador, que se refiere a la regla ométodo de estimar un parámetro poblacional. Por ejemplo, se dice que X es un estimador de  porque la media muestral proporciona un método para estimar la media de la población. Un estimador es por naturaleza una estadística y como tal tiene una distribución. El procedimiento mediante el cual se llega a la obtención y se analizan los estimadores se llama estimación estadística, que a su vez se divide...