logistica
Ha estado presente en toda la historia, todo lo que ha sucedido tiene un porqué y las personas siempre han intentado conocer loque nadie percibe en unaprimera instancia de nosotros mismos, la consciencia, desde filósofos hasta médicos y científicos.
Inferencia es el nombre que damos a estimar lo que vale los parámetros de la población a partir dela muestra.
Media: -Población
-Muestra
Mu: media de la muestra (µ)
Sigma: Desviación típica de la población (σ)
S; Desviacion típica de la muestra.
N: tamaño de la muestra
Estimación:Predecir
¿Cuánto vale µ?
µ es aproximadamente ẋ
Queremos descubrir cómo medir el error que cometemos al estimar aprox. µ
Tamaño es FUNDAMENTAL
La parte de la Estadística más importante es conocer lainferencia de µ en la población.
EJEMPLO
Muestra 1 x = 1,72
Muestra 2 x= 1,67 Variabilidad en el muestreo relacionada calidad estima.
Muestra 31,80
Hay que calcular la media muestral después µ ^ Estimación
La variabilidad indica mala estimación.
No se pueden hacer varias muestras el problema es que solo tenemos una. La variabilidades igual a Sigma partido por raíz de n. El problema es que no sabemos quién es Mu ni Sigma. Ya que esto no lo podemos calcular lo que hacemos es calcular S partido raíz de N. El resultado es la mediade la variabilidad de la media de la muestra (si se parecen o no) Cuanto mayor es la fórmula más variabilidad y menos error cometes al estimar µ por µ.
Esto se llama el ERROR TÍPICO (ESTÁNDAR).
Sinos da el número muy alto ¿Cómo podemos hacerlo pequeño?
Aumentamos la N (el tamaño de la muestra) Cuanto más grande es mejor predicción (menos error en la estimación).
EXCEL
Media: 13,64...
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