estadistica

Estimación de intervalos
Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado con una cierta probabilidad.
Intervalos de confianza
Es una expresión del tipo [θ1, θ2] ó θ1 ≤ θ ≤ θ2, donde θ es el parámetro a estimar. Este intervalo contiene al parámetro estimado con un determinado nivel de confianza. Pero a veces puede cambiar esteintervalo cuando la muestra no garantiza un axioma o un equivalente circunstancial.
Estimación puntual
Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenido de una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los individuos. Lomás importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es decir, que sea insesgado(ausencia de sesgos) y estable en el muestreo o eficiente (varianza mínima) Estimación puntual. Sea X una variable poblacional con distribución Fθ , siendo θ desconocido.
Contraste de hipótesis
Es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible conlo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Karl Pearson.
Mediante esta teoría, se aborda el problema estadístico considerando una hipótesis determinada y una hipótesis alternativa , y se intenta dirimir cuál de las dos es la hipótesis verdadera, tras aplicar el problema estadístico a un cierto número deexperimentos.
Error tipo I
En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula () siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesiscuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

Error tipo II
En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de unresultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.
Se acepta en un estudio que el valor del error beta esté entre el 5 y el 20%.
Contraste unilateral y bilateral
El contraste bilateral sitúa la región de rechazo en los dos extremos (colas) de la distribución muestral. En cambio, el contrasteunilateral sitúa la región de rechazo en uno de los dos extremos (colas) de la distribución muestral. El contraste bilateral (o de dos colas) se utiliza cuando la Hipótesis Alternativa asigna al parámetro cualquier valor diferente al establecido en la Hipótesis Nula.
Ejemplo de contraste bilateral:


La Hipótesis Alternativa establece que, caso de rechazar la Hipótesis Nula, decidimos que laproporción de la población a que pertenece la muestra no es 0.5
Ejemplo de contraste unilateral:


La Hipótesis Alternativa establece que, caso de rechazar la Hipótesis Nula, decidimos que la proporción de la población a que pertenece la muestra es inferior a 0.5

Distribución muestral
En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles quepueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado.
Tipos de muestreo
En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.
Al elegir una...