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Estadística inferencial
El problema crucial de la estadística inferencial es llegar a proposiciones acerca de la población a partir de la observación efectuada en muestras bajo condiciones de incertidumbre. Ésta comprende las técnicas que aplicadas en una muestra sometida a observación, permiten la toman de decisiones sobre una población o proceso estadístico. En otras palabras, es el procesode hacer predicciones acerca de un todo basado en la información de una muestra.

Población.
Es el conjunto de todos los elementos que presentan una característica común determinada, observable y medible. Por ejemplo, si el elemento es una persona, se puede estudiar las características edad, peso, nacionalidad, sexo, etc. Los elementos que integran una población pueden corresponder a personas,objetos o grupos (por ejemplo, familias, fábricas, empresas, etc.).Las características de la población se resumen en valores llamados parámetros.
Muestra.
La mayoría de los estudios estadísticos, se realizan no sobre la población, sino sobre un subconjunto o una parte de ella, llamado muestra, partiendo del supuesto de que este subconjunto presenta el mismo comportamiento y características que lapoblación. En general el tamaño de la muestra es mucho menor al tamaño de la población. Los valores o índices que se concluyen de una muestra se llaman estadígrafos y estos mediante métodos inferenciales o probabilísticos, se aproximan a los parámetros poblacionales.
Muestreo aleatorio simple:
Todos los elementos de la población tiene igual posibilidad de ser escogido y se eligen al azar.Muestreo sistemático:

Los elementos se seleccionan a un intervalo uniforme en una lista ordenada. Una preocupación del muestreo sistemático es la existencia de factores cíclicos en el listado que pudieran dar lugar a un error.

Muestreo estratificado:

Los elementos de la población son primeramente clasificados en grupos o estratos según una característica importante. Luego, de cada estratose extrae una muestra aleatoria simple.

Muestreo por conglomerado:

Los elementos de la población están subdivididos en grupos y se extraen aleatoriamente algunos de estos grupos completos

Numero que resume la cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.
Numero que resume la cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.PARÁMETRO ESTADÍSTICO
PARÁMETRO ESTADÍSTICO


Definido mediante una formula aritmética obtenida a partir de datos provistos por la población.
Definido mediante una formula aritmética obtenida a partir de datos provistos por la población.
CALCULO


Modelos aplicables a la realidad.
Modelos aplicables a la realidad.
RESULTADOSMEDIDAS DE POSICIÓN
MEDIDAS DE POSICIÓN
CUARTILES: Dividen la serie en cuatro partes iguales.
DECILES: Dividen la serie de datos en diez partes iguale.
PERCENTILES: Dividen la serie de datos en cien partes iguales.

MEDIA ARITMÉTICA: Valor promedio de la distribución.
PRICIPALES PARÁMETROS
PRICIPALES PARÁMETROS
MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓNMEDIANA: puntuación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie en dos pates iguales.
MODA: Es el valor que mas se repite en una distribución

RANGO O RECORRIDO: Es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.
MEDIDAS DE DISPERSICIÓN
MEDIDAS DE DISPERSICIÓN
DESVIACION DE LA MEDIA: Es la mediaaritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
VARIANZA: Es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
DESVIACIÓN TÍPICA: Es la raíz cuadrada de la varianza.
Variables
Asertos como “Juan es moreno” o “él pesa sobre las 150 libras”, son comunes e informativas. Se refieren a características que no son constantes y que varían de un...