Estadistica parametrica, no parametrica y regresion multiple
Páginas: 3 (727 palabras)
Publicado: 30 de noviembre de 2010
Estadística Paramétrica y No Paramétrica
Las técnicas estadísticas de estimación de parámetros, intervalos de confianza y prueba de hipótesis son, en conjunto, denominadas Estadística Paramétrica.Estas técnicas son útiles cuando tratamos con variables continuas, cuya población, que es de donde se obtienen la muestra, tiene una distribución normal o aproximadamente normal.
En muchos casosno se puede determinar la distribución original ni la distribución de los datos estadísticos, por lo que no se tienen parámetros a estimar, solamente se tienen distribuciones para comparar. Para estoscasos las técnicas que se pueden utilizar son las denominadas Estadísticas No Paramétricas.
Cuando se quiere estimar el valor de un parámetro se dispone de dos aproximaciones: La estimación puntualy la estimación por intervalos.
La estimación puntual constituye la inferencia más simple que se puede realizar. Simplemente se asigna directamente al parámetro el valor obtenido para elestadístico, siempre y cuando satisfaga las condiciones de tener carencia de sesgo, consistencia, eficiencia y suficiencia.
La estimación por intervalos se proporciona un rango de valores entre los queestará situado el parámetro con una cierta probabilidad. Es necesario conocer previamente la distribución del estadístico que estemos utilizando como estimador.
Propiedades de pruebas paramétricas:Requieren que las variables se midan con la escala intervalar o de razón.
Se relacionan con el estudio de un parámetro de la población (media, varianza, etc).
Ventajas de pruebas paramétricas:
Máspoderosa que la no paramétrica
Con N adecuada, no necesita convertirse en rangos
Propiedades de pruebas no paramétricas:
No se relacionan con el estudio de un parámetro de la población.
Ladistribución de la población no es normal.
La escala de medición de la variable en cuestión es categórica.
Ventajas de pruebas no paramétricas:
Sin requisitos previos
Se puede aplicar aún cuando N...
Las técnicas estadísticas de estimación de parámetros, intervalos de confianza y prueba de hipótesis son, en conjunto, denominadas Estadística Paramétrica.Estas técnicas son útiles cuando tratamos con variables continuas, cuya población, que es de donde se obtienen la muestra, tiene una distribución normal o aproximadamente normal.
En muchos casosno se puede determinar la distribución original ni la distribución de los datos estadísticos, por lo que no se tienen parámetros a estimar, solamente se tienen distribuciones para comparar. Para estoscasos las técnicas que se pueden utilizar son las denominadas Estadísticas No Paramétricas.
Cuando se quiere estimar el valor de un parámetro se dispone de dos aproximaciones: La estimación puntualy la estimación por intervalos.
La estimación puntual constituye la inferencia más simple que se puede realizar. Simplemente se asigna directamente al parámetro el valor obtenido para elestadístico, siempre y cuando satisfaga las condiciones de tener carencia de sesgo, consistencia, eficiencia y suficiencia.
La estimación por intervalos se proporciona un rango de valores entre los queestará situado el parámetro con una cierta probabilidad. Es necesario conocer previamente la distribución del estadístico que estemos utilizando como estimador.
Propiedades de pruebas paramétricas:Requieren que las variables se midan con la escala intervalar o de razón.
Se relacionan con el estudio de un parámetro de la población (media, varianza, etc).
Ventajas de pruebas paramétricas:
Máspoderosa que la no paramétrica
Con N adecuada, no necesita convertirse en rangos
Propiedades de pruebas no paramétricas:
No se relacionan con el estudio de un parámetro de la población.
Ladistribución de la población no es normal.
La escala de medición de la variable en cuestión es categórica.
Ventajas de pruebas no paramétricas:
Sin requisitos previos
Se puede aplicar aún cuando N...
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