Estadistica Inferencial

UNIDAD II
CONCEPTOS A CONSIDERAR PARA OBTENER LA CALIFICACION APROBATORIA PARA CADA UNA DE LAS UNIDADES CORRRESPONDIENTES A LA MATERIA DE: ESTADÍSTICA INFERENCIAL I

UNIDAD II: ESTIMACION |
C0NCEPTUALES 40 PUNTOS |
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Investigación DOCUMENTAL: | % | |   |
Portada | 5 | |   |
Índice | 5 | CALIF = | PTS. * 0.4 |
Introducción | 10 | |   |
Desarrollo | 45 | |   |Conclusión | 25 | |   |
Referencias bibliográficas | 10 | |   |
  | 100 | |   |
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PROCEDIMENTALES 40 PUNTOS |
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a) Resolución de Problemario ( 0 - 100 ) |   | |   |
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b) Examen ( 0 -100 ) |   | CALIF=a+b2*0.4  |
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ACTITUDINALES 20 PUNTOS |
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a) Trabajo en equipo ( 0 - 100 ) |   | |
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b) Respeto y Valores éticos ( 0 - 100 ) |   | CALIF =a+b2*0.2  |
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CALIFICACION DE LA UNIDAD = | CC + CP + CA |
Fecha de examen: Lunes 19 de Septiembre del 2011 |Unidad 2: Estimación
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2.1 IntroducciónTradicionalmente, los problemas de inferencia estadística se dividen en problemas de estimación y pruebas de hipótesis, aunque en realidad todos son problemas de decisión y, por tanto, se pueden manejar con un enfoque unificado. La diferencia principal entre las dos clases de problemas es que en los problemas de estimación debemos determinar el valor de un parámetro (o los valores de varios parámetros) deun conjunto posible de alternativas, mientras que en las pruebas de hipótesis debemos decidir si aceptamos o rechazamos un valor especifico, o un conjunto de valores específicos, de un parámetro (o los de varios parámetros).

2.2 Características de un estimador

Puesto que los estimadores son variables aleatorias, uno de los problemas clave de la estimación puntual es estudiar lasdistribuciones muestrales. Por ejemplo, cuando estimamos la varianza de una población con base en una muestra aleatoria, difícilmente podemos esperar que el valor de que obtenemos será realmente igual a , pero nos tranquilizaría, al menos, saber si podemos esperar que esté cerca. También, debemos decidir si usar una media de la muestra o una mediana de la muestra para estimar la media de unapoblación, sería importante saber, entre otras cosas, si o es más probable que nos dé un valor que sea en realidad cercano.
Así, se pueden usar diversas propiedades estadísticas de los estimadores, para decidir que estimador es más apropiado en una situación dada, cual nos expone a un riesgo más pequeño, cuál nos dará la mayor información al costo más bajo, y así sucesivamente.
Las propiedades de losestimadores más conocidas son insesgabilidad, varianza mínima, eficiencia, consistencia, suficiencia y robustez.

2.3 Estimación puntual

Cuando usamos el valor de una estadística para estimar un parámetro de población, llamamos a esto estimación puntual, y nos referimos al valor de la estadística como un estimador puntual del parámetro. Por ejemplo, si usamos el valor de para estimar...