estadistica-muestreos

1-. Distribución muestral.
Es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada unasola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado.
2-. Teorema del límite central.
El TeoremaCentral del Límite dice que si tenemos un grupo numeroso de variables independientes y todas ellas siguen el mismo modelo de distribución (cualquiera que éste sea), la suma de ellas se distribuye según unadistribución normal.
Ejemplo: la variable "tirar una moneda al aire" sigue la distribución de Bernouilli. Si lanzamos la moneda al aire 50 veces, la suma de estas 50 variables (cada unaindependiente entre sí) se distribuye según una distribución normal.
Este teorema se aplica tanto a suma de variables discretas como de variables continuas.
Los parámetros de la distribución normal son:Media: n * m (media de la variable individual multiplicada por el número de variables independientes)
Varianza: n * s2 (varianza de la variable individual multiplicada por el número de variablesindividuales).
3-. Estimación de intervalos para media de una población.
Se trata de obtener un intervalo (L1, L2) de forma que tengamos una probabilidad alta (1-alfa) % de que la media poblacional estéen ese intervalo. El nivel de confianza del intervalo (1-alfa) % lo fijamos nosotros., se suele trabajar con 95% y a veces con 99% o el 90%; es decir, con probabilidad 0.05, 0.01 o 0.1.
Si se cumpleuna de las siguientes hipótesis:
El tamaño de la muestra es mayor de 30 y la variable sigue un modelo normal.
El tamaño de la muestra es mayor de 100.
El intervalo de confianza para la mediapoblacional es:

Donde z es el valor que en la distribución N (0,1) deja a su derecha un área de alfa/2, es la media en la muestra, s la cuasi desviación típica (raíz cuadrada de la cuasi varianza) o...