estadistica

.Muestra aleatoria en la población:
 Parte de un todo que fue seleccionada de tal manera que cada uno de sus elementos se obtuvo completamente al  azar.
Población: es el conjunto de elementos que son objeto de estudio estadístico.
Individuo: cada uno de los elementos de la población. El número total de individuos de la población se suele representar por la letra N.
En estadística, unamuestra es la selección de un numero de observaciones de a partir de una población objeto de investigación; una muestra aleatoria es cuando la elección sigue un método impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una serie de observaciones independientes de la misma distribución de probabilidad. Las muestras nos permiten mediante la inferencia estadística representar losresultados de la población de donde haya extraído, pero existiendo una potencial variación al azar en los resultados que se denomina error de muestreo. En el caso de muestras aleatorias, la estadística dispone de medidas para evaluar el error de muestreo. Por lo tanto, las estimaciones obtenidas a partir de muestras aleatorias pueden ir acompañadas de medidas de la incertidumbre asociada a la estimación.Esto puede tomar la forma de un error estándar, o si la muestra es lo suficientemente grande y mediante el teorema central del límite, podrán calcularse intervalos de confianza
Tipos de muestra aleatoria
Muestra aleatoria simple se selecciona directo cuando todas las potenciales observaciones de la población son equiponderables.
Una muestra auto-ponderada, es aquella en la que cada individuo oun objeto, en la población de interés tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas para la muestra. Las muestras aleatorias simples son auto-ponderadas.
El muestreo estratificado implica seleccionar muestras independientes de un número de subpoblaciones, grupo o estratos dentro de la población. Por ejemplo, si queremos analizar los datos de unas elecciones por género o por grupo de edad,deberemos cerciorarnos de obtener muestras representativas de todas las subpoblaciones.
El muestreo por clusters, consiste en seleccionar las observaciones de la muestra por grupos con intereses relacionados. Por ejemplo, si se plantea conocer la opinión pública de un trasvase en un rio, deberemos hacer dos clusters aquello de la zona beneficiada (reciben el agua del rio) y aquellos de la zonaperjudicada (tendrán menos caudal en el rio). El análisis de muestras por cluster debe tener en cuenta la correlación intra-grupo que refleja el hecho de que las unidades en la misma agrupación es probable que sean más similares que dos unidades escogido al azar.
Ejemplo: 1.1
Considera que en tu clase de Probabilidad y Estadística hay 54 alumnos en total (población),y que nos interesa conocer el númerode asistencias en el tercer periodo, de forma rápida y confiable. Entonces, tomaremos una muestra aleatoria de solamente 5 alumnos de este, luego sumamos sus respectivas asistencias y las dividiremos entre 5. El resultado obtenido será  muy parecido al  resultado que obtendrías al dividir la suma de todas las  asistencias de la población entre l  54 alumnos.
Distribución de muestreo:

Ladistribución de todos los valores posibles que puede asumir un estadístico muestral, calculados a partir de muestras del mismo tamaño y extraído en formaaleatoria de la misma población, se llama distribución muestral de ese estadístico.
La distribución por muestreo de un estadístico muestral es la distribución de probabilidad del mismo, calculado en cada una de las muestras posibles extraídasaleatoriamente de la población.
TIPOS DE DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Distribución de la media ()
Distribución de la variancia (2)
Distribución de la proporción ()
Distribución de la diferencia de medias ()
Distribución de la diferencia proporciones ()
Distribución del cociente de variancias 
Las distribuciones de muestreo constituyen una pieza importante de estudio por varias razones. En la...