Gestion
Existen ocasiones en las cuales no estamos interesados en la media de la muestra, sino que queremos investigar la proporción deartículos defectuosos o la proporción de alumnos reprobados en la muestra. La distribución muestral de proporciones es la adecuada para dar respuesta a estas situaciones. Esta distribución se genera deigual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde “x” es el número de éxitos uobservaciones de interés y “n” el tamaño de la muestra) en lugar del estadísitico media.
Una población binomial está estrechamente relacionada con la distribución muestral de proporciones; una poblaciónbinomial es una colección de éxitos y fracasos, mientras que una distribución muestral de proporciones contiene las posibilidades o proporciones de todos los números posibles de éxitos en unexperimento binomial, y como consecuencia de esta relación, las afirmaciones probabilísticas referentes a la proporción muestral pueden evaluarse usando la aproximación normal a la binomial, siempre que np5 yn(1-p) 5. Cualquier evento se puede convertir en una proporción si se divide el número obtenido entre el número de intentos.
Sea una población formada por n elementos, de los cuales algunos poseenuna determinada característica y otros no (llamaremos p a la proporción de los elementos que poseen la característica, y q = 1 - p a la de los restantes elementos). Entonces, es posible extraer muestrasde la población de manera que a cada una se asocie como valor la proporción de la característica analizada.
errores típicos
que indica la desviación promedio que podemos esperar entre elestimador y el valor del parámetro.
ERROR TIPICO DE LA MEDIA.
Cuando estimamos un parámetro, en este caso la media (µ), a partir de los resultados obtenidos en muestras de un determinado tamaño (n) los...
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