ESTADISTICA NUEVO

1) ERROR ESTANDAD: El Error estándar es el término utilizado para referirse a una estimación de la desviación estándar, derivado de una muestra especial utilizada para calcular la estimación en las estadísticas. En la más común, error estándar es un proceso de estimación de la desviación estándar de la distribución de muestreo asociada con el método de estimación

Cada estadística tiene un errorestándar asociado. Una medida de la precisión de la estadística puede deducir que el error estándar de 0 representa que la estadística tiene ningún error aleatorio y el más grande representa menos preciso de las estadísticas. Error estándar no es constantemente informados y no siempre fáciles de calcular. Tiempos de espera es uno de los ejemplo bien para

CALCULOS DEL ERROR ESTANDAR : El errorestándar de la media (SEM) es la desviación estándar de la estimación promedio de muestra de una media de la población. La calculadora de Error estándar utiliza la fórmula para calcular que el error estándar de la media es


,i.e., la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra
Donde
SEx̄ = Error estándar de la media
s = Desviación estándar de la media
n = Número deobservaciones de la muestra.

2) USO DE ERROR ESTANDAR : Uso del error estándar.
Siempre que usamos pruebas, tenemos que tratar con el error estándar. Específicamente, necesitamos cierta medición de la precisión del instrumento de prueba, generalmente representado por el error estándar.

El conocimiento de la distribución de muestreo permite a los estadísticos planear muestras de tal forma que losresultados sean significativos. Debido a que resulta caro recabar y analizar muestras grandes, los administradores siempre procuran obtener la muestra más pequeña que proporcione un resultado confiable.

3) ESTIMACION : es una estadística de muestra utilizada para estimar un parámetro de población. La media de la muestra puede ser un estimador de la media de la población, y la porción de lamuestra se puede utilizar como estimador de la porción de la población. También podemos utilizar el alcance de la muestra como un estimador del alcance de la población.

Cuando hemos observado un valor numérico específico de nuestro estimador, nos referimos a ese valor como una estimación. Una estimación es un valor específico observado de una estadística. Hacemos una estimación si tomamos una muestray calculamos el valor que toma nuestro estimador en esa muestra.

4) CUALIDADES DE UN BUEN ESTIMADOR:
Imparcialidad. Se refiere al hecho de que una media de muestra es un estimador no sesgado de una media de población, porque la media de distribución de muestreo de las medias de muestras tomadas de la misma población es igual a la media de la población misma. Podemos decir que una estadística esun estimador imparcial (o no sesgado) si, en promedio, tiende a tomar valores que están por encima del parámetro de la población y la misma extensión con la que tiende a asumir valores por debajo del parámetro de población que se está estimando.

Eficiencia. Se refiere al tamaño del error estándar de la estadística. Si comparamos dos estadísticas de una muestra del mismo tamaño y tratamos dedecidir cuál de ellas es un estimador más eficiente, escogeríamos la estadística que tuviera el menor error estándar o la menor desviación estándar de la distribución de muestreo. Tiene sentido pensar que un estimador con un error estándar menor (con menos desviación) tendrá una mayor oportunidad de producir una estimación más cercana al parámetro de población que se está considerando.

Coherencia. Unaestadística es un estimador coherente de un parámetro de población si al aumentar el tamaño de la muestra, se tiene casi la certeza de que el valor de la estadística se aproxima bastante al valor del parámetro de la población. Si un estimador es coherente, se vuelve más confiable si tenemos tamaños de muestras más grandes.

Suficiencia. Un estimador es suficiente si utiliza una cantidad de la...