inferencia moore

PARTE II- COMPRENSIÓN DE LA INFERENCIA

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
INFERENCIA ESTADÍSTICA
OBJETIVO
La extrapolación sin restricciones de los batos en busca de regularidades
Responder preguntas concretas que se plantearon antes de la obtención de datos.
CONCLUSIONES
Sólo se aplican a los individuos y circunstancias para las cuales se obtuvieron los datos.
Se aplican a un grupo másamplio de individuos o situaciones.

Son informales, se basan en los que vemos en los datos.
Son formales y se hace explícito el grado de confianza que tenemos en ellas.

Ambos enfoques se complementan. Pero un buen análisis exploratorio de datos garantizará que la inferencia tenga sentido.
La inferencia estadística se basa en preguntar ¿Con qué frecuencia daría este método una respuestacorrecta si lo usara muchas veces? Si no tiene sentido imaginar la obtención de los mismos datos de forma repetida y en las mismas circunstancias, la inferencia estadística no será posible. El análisis exploratorio de datos tiene sentido para cualquier conjunto de datos, la inferencia no.





Capítulo 4- Distribuciones muestrales y probabilidad
Distribuciones muestrales (de un estadístico)
-Tipos de datos
Parámetros (población): desconocido.
p: proporción poblacional.
: media poblacional
: desviación típica de la población
Estadísticos (muestras aleatorias simples): usados para estimar parámetros.
: proporción muestral, estimación de p = fr/n
Variabilidad muestral  Simulación (Tabla B)
: media muestral. (media aritmética)
: desviación típica de la muestra.
Distribuciónmuestral de un estadístico: distribución de los valores tomados por el estadístico en todas las muestras de igual tamaño de la misma población. Histograma.

- Descripción de las distribuciones muestrales: aspecto general (simetría, normalidad); observaciones atípicas y desviaciones; centro; dispersión (máx. y mín. y desviación típica).
Estadísticos insesgados: si la media de la distribuciónmuestral= valor del parámetro. Siempre existirá un pequeñísimo sesgo, que se reducirá cuanto más grande sea la muestra.
Variabilidad: ver dispersión de distribución muestral (es menor con muestras más grandes). Es la misma para cualquier tamaño de población cuando la población es 10 veces mayor que la muestra.
Probabilidad
- Fenómeno aleatorio: resultados individuales inciertos, pero con unadistribución regular luego de muchas repeticiones.
- Probabilidad de un resultado de un fenómeno aleatorio: proporción de veces que el resultado se da después de una gran cantidad de repeticiones. Idealización, nunca exacta.
- La distribución muestral de un estadístico da las probabilidades de que el estadístico tome diversos valores.
- Propiedades:
Número entre 0 y 1
Sumatoria= 1
Probabilidad deque un suceso no ocurra= 1- la probabilidad de que ese suceso ocurra.
La probabilidad de que ocurran sucesos que no tienen resultados en común= suma de sus probabilidades individuales.
- Distribuciones de probabilidad: indica los posibles valores de la variable (aleatoria) y cómo se asignan probabilidades a estos valores.
Variables aleatorias: variable cuyos valores son resultados numéricos deun fenómeno aleatorio.
Variables aleatorias discretas: contables en nº naturales. Requisitos: Cada probabilidad pi es > 0 y < 1; Sumatoria de pi=1
Histogramas de probabilidad (x: valores posibles de la variable; y: probabilidades)
Resultados igualmente probables:

Media: sumatoria de los productos entre cada valor posible y su probabilidad. Punto de equilibrio del histograma. Ley de losgrandes números: el promedio de los resultados (x) se acercará cada vez más a la luego de un número grande de repeticiones.

Desviación típica (media de dispersión, siempre positiva) y Varianza (con potencia): entre 0 y 1. 0= no hay variabilidad, la variable toma 1 único valor.


Variables aleatorias continuas: toman cualquier valor dentro de un intervalo numérico.
Curvas de densidad: la...