Estadística Inferencial






ÁREA DE LA ENERGÍA LAS INDUSTRIAS Y
LOS RECURSOS NATURALES NO RENOVABLES
INGENIERÍA EN SISTEMAS
MODULO V
Materia:
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Docente:
Dr. Jorge Tocto
Integrantes:
Luis Viñamagua
Jefferson Vera
Wilson Iriarte
Stalin Montoya
Victor Jumbo
Martha Suntaxi
LOJA – ECUADOR
2015


1. INTRODUCCIÓN
En el presente trabajo tratamos de explicar de forma clara y precisa algunos de lostemas que son importantes para el estudio de la estadística inferencial, esta ciencia nos permite sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y obtener el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.
Como conocimiento previo definamos a población como el conjunto formado por todos los elementos a estudiar y la muestra como una parterepresentativa de la población.
La población y la muestra son la base de la estadística pero no todo queda ahí, se aplican procesos, teoremas, y otros conceptos como permutaciones y combinaciones antes de obtener resultados que por ser estadísticos no serán exactos, pero la estadística inferencial permite calcular la fiabilidad de los resultados.
Esperamos que este escrito sea de ayuda para la mejorcomprensión de las muestras, diferencia entre los tipos de muestras, las permutaciones y las combinaciones y para finalizar el teorema de bayes todos son temas que se aplicarán a lo largo del estudio de la estadística inferencial.








2. OBJETIVOS:

2.1. OBJETIVO GENERAL:
Presentar un concepto breve y ejemplo de los temas previamente preparados con relación a la estadística inferencial.

2.2.OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Exponer de forma clara y breve que es una muestra y los tipos de muestras.
Explicar las permutaciones y las diferencias entre permutaciones circulares y de repetición.
Enseñar y aclarar la diferencia entre permutaciones y combinaciones.
Dar a conocer el teorema de probabilidad total y señalar como el teorema de bayes es lo inverso al teorema antes mencionado.











3.DESARROLLO:

1. MUESTRA:
Es un subconjunto extraído de la población. Su estudio sirve para inferir características de toda la población
Se recurre a las muestras cuando:
La población es excesivamente numerosa.
La población es muy difícil o imposible de controlar.
El proceso de medición es destructivo.
Se desea conocer rápidamente ciertos datos de la población y se tardaría demasiado consultar atodos.
1.1. Muestra Representativa
La muestra representativa es aquella que posee calidad y tamaño apropiado para hacer mínimos los errores de muestreo. Si la inferencia estadística realiza generalizaciones sobre el comportamiento de una población estudiando solo una parte limitada de ella (muestra) entonces si la muestra no es representativa la inferencia carecerá de valor científico.
Ejemplo:
Sedesea conocer el porcentaje de estudiantes que tiene acceso a internet en sus hogares del Área de la Energía las Industrias y lo Recursos Naturales no Renovables.
Si escogemos 10 estudiantes estos no representan significativamente a la población a estudiarse, también si se entrevista a algunos de 10 a 12 de la mañana. Esto quiere decir que las personas que vayan por la tarde no se veránrepresentadas por lo que la muestra no representará a todos los estudiantes del área.
1.2. MUESTREO PROBABILÍSTICO
El muestreo probabilístico (o muestreo aleatorio) es la técnica de elección de la muestra en la que los individuos son elegidos aleatoriamente y todos tienen probabilidad positiva de formar parte de ella.


1.2.1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Es el que le permite al investigador conformar unamuestra de forma que cada elemento de la población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, por lo tanto, se requiere enumerar a cada uno, de 1 a N.
Ejemplo: En un colegio hay 20 alumnos de Físico matemático. Se requiere obtener una muestra de 7 alumnos.
Numero
Nombres
1
Zeidy Vargas Leitón
2
Zeidy María Leiva Orozco
3
Flory Jiménez Quesada
4
Geovanny Rodríguez R
5
Orlando...