1.5 Breve introducción a la inferencia estadística. 1.6 Teoría de decisión en estadística. 1.8 Recolección de datos. 1.9 Estadística para métrica (población y muestra aleatoria).
Páginas: 5 (1187 palabras)
Publicado: 23 de abril de 2015
INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE PÁNUCO
Docente:
MCA. Américo Ríos Morales
Materia:
Estadística inferencial 1
Carrera:
Ing. En gestión empresarial
Alumna:
Lucero Trejo Flores
Unidad: 1
Temas:
1.5 Breve introducción a la inferencia estadística.
1.6 Teoría de decisión en estadística.
1.8 Recolección de datos.
1.9Estadística para métrica(población y muestra aleatoria).
Pánuco, ver. A 28 de marzo del 2015
1.5.- BREVE INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
La Inferencia Estadística es aquella rama de la Estadística mediante la cual se trata de sacar conclusiones de una población en estudio, a partir de la información que proporciona una muestra representativa de la misma. También es denominada Estadística Inductiva o InferenciaInductiva ya que es un procedimiento para generar nuevo conocimiento científico.
La muestra se obtiene por observación o experimentación. La necesidad de obtener un subconjunto reducido de la población es obvia si tenemos en cuenta los costes económicos de la experimentación o el hecho de que muchos de los métodos de medida son destructivos. Toda inferencia inductiva exacta es imposible ya quedisponemos de información parcial, sin embargo es posible realizar inferencias inseguras y medir el grado de inseguridad si el experimento se ha realizado de acuerdo con determinados principios. Uno de los propósitos de la inferencia Estadística es el de conseguir técnicas para hacer inferencias inductivas y medir el grado de incertidumbre de tales inferencias. La medida de la incertidumbre se realiza entérminos de probabilidad.
El principal objetivo de la Estadística es:
Inferir o estimar características de una población que no es completamente observable (o no interesa observarla en su totalidad) a través del análisis de una parte de ella a la que llamamos muestra. Las razones por las que generalmente se trabaja con muestras son principalmente:
- Económicas.
- Tiempo: si la población es muygrande llevaría tanto tiempo analizarla que incluso la característica de interés podría variar en ese período. Por ejemplo, la tasa de paro.
- Destrucción: la medición de cierta característica podría llevar a la destrucción del individuo. Por ejemplo, al estudiar la supervivencia de ciertos animales a un tratamiento.
1.6.- TEORIA DE DECISION EN ESTADISTICA.
La estimación óptima de procesosaleatorios está basada en la teoría de decisión estadística, en la medida en que la información extraída del proceso aleatorio se emplea para la obtención de algún objetivo de análisis, cuyo resultado es una decisión.
Aunque la variedad de tareas, en las cuales se hace necesaria la toma de decisión, es amplia se tiene una formulación matemática con las siguientes propiedades:
a) Cualquiersolución está orientada a la obtención de un objeto concreto, que bien puede estar definido por una cantidad, finita o infinita, de variantes con sus respectivas bondades y restricciones, sobre las cuales se estima la calidad de la decisión a tomar.
b) La decisión se toma, basados tanto en la información como en la evidencia estadística a priori y obtenido durante el proceso de solución.
c) La toma dedecisión dentro de un conjunto de posibles variantes puede contemplar la incertidumbre, determinada por la respectiva probabilidad de toma de cada decisión.
La decisión seleccionada dentro de todas las posibles variantes, que brinde la mayor bondad de solución de acuerdo a un objetivo propuesto, se denomina óptima.
1.8.- RECOLECCION DE DATOS.
Termina la etapa de planteamiento, seprocede a distribuir y a recoger los formularios, controlando el número de formularios entregados y recogidos y, al mismo tiempo, verificando la calidad de las informaciones obtenidas.
La organización del trabajo de campo o de recolección contempla, entre otros, los siguientes puntos:
* Supervisión
* Control de encuestas
* Revisión de los cuestionarios inconclusos
* Calidad y consistencia de las...
Docente:
MCA. Américo Ríos Morales
Materia:
Estadística inferencial 1
Carrera:
Ing. En gestión empresarial
Alumna:
Lucero Trejo Flores
Unidad: 1
Temas:
1.5 Breve introducción a la inferencia estadística.
1.6 Teoría de decisión en estadística.
1.8 Recolección de datos.
1.9Estadística para métrica(población y muestra aleatoria).
Pánuco, ver. A 28 de marzo del 2015
1.5.- BREVE INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
La Inferencia Estadística es aquella rama de la Estadística mediante la cual se trata de sacar conclusiones de una población en estudio, a partir de la información que proporciona una muestra representativa de la misma. También es denominada Estadística Inductiva o InferenciaInductiva ya que es un procedimiento para generar nuevo conocimiento científico.
La muestra se obtiene por observación o experimentación. La necesidad de obtener un subconjunto reducido de la población es obvia si tenemos en cuenta los costes económicos de la experimentación o el hecho de que muchos de los métodos de medida son destructivos. Toda inferencia inductiva exacta es imposible ya quedisponemos de información parcial, sin embargo es posible realizar inferencias inseguras y medir el grado de inseguridad si el experimento se ha realizado de acuerdo con determinados principios. Uno de los propósitos de la inferencia Estadística es el de conseguir técnicas para hacer inferencias inductivas y medir el grado de incertidumbre de tales inferencias. La medida de la incertidumbre se realiza entérminos de probabilidad.
El principal objetivo de la Estadística es:
Inferir o estimar características de una población que no es completamente observable (o no interesa observarla en su totalidad) a través del análisis de una parte de ella a la que llamamos muestra. Las razones por las que generalmente se trabaja con muestras son principalmente:
- Económicas.
- Tiempo: si la población es muygrande llevaría tanto tiempo analizarla que incluso la característica de interés podría variar en ese período. Por ejemplo, la tasa de paro.
- Destrucción: la medición de cierta característica podría llevar a la destrucción del individuo. Por ejemplo, al estudiar la supervivencia de ciertos animales a un tratamiento.
1.6.- TEORIA DE DECISION EN ESTADISTICA.
La estimación óptima de procesosaleatorios está basada en la teoría de decisión estadística, en la medida en que la información extraída del proceso aleatorio se emplea para la obtención de algún objetivo de análisis, cuyo resultado es una decisión.
Aunque la variedad de tareas, en las cuales se hace necesaria la toma de decisión, es amplia se tiene una formulación matemática con las siguientes propiedades:
a) Cualquiersolución está orientada a la obtención de un objeto concreto, que bien puede estar definido por una cantidad, finita o infinita, de variantes con sus respectivas bondades y restricciones, sobre las cuales se estima la calidad de la decisión a tomar.
b) La decisión se toma, basados tanto en la información como en la evidencia estadística a priori y obtenido durante el proceso de solución.
c) La toma dedecisión dentro de un conjunto de posibles variantes puede contemplar la incertidumbre, determinada por la respectiva probabilidad de toma de cada decisión.
La decisión seleccionada dentro de todas las posibles variantes, que brinde la mayor bondad de solución de acuerdo a un objetivo propuesto, se denomina óptima.
1.8.- RECOLECCION DE DATOS.
Termina la etapa de planteamiento, seprocede a distribuir y a recoger los formularios, controlando el número de formularios entregados y recogidos y, al mismo tiempo, verificando la calidad de las informaciones obtenidas.
La organización del trabajo de campo o de recolección contempla, entre otros, los siguientes puntos:
* Supervisión
* Control de encuestas
* Revisión de los cuestionarios inconclusos
* Calidad y consistencia de las...
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