TCL

1) Cul es la suposicin ms importante que se hace para el TCL Es que si n es grande, una curva normal apropiada aproximar la distribucin real de X. 2) Cul es el enunciado del teorema y qu condicionesimpone Implica que la distribucin de la suma de variables aleatorias tiende a una distribucin gaussiana cuando la cantidad de variables es grande. Impone que las variables sean independientes,idnticamente distribuidas y con una esperanza y varianza finitas. 3) Cul es la principal dificultad prctica Es determinar cundo n es suficientemente grande. 4) De qu depende la precisin de la aproximacin auna normal Para una n particular, depende de la forma de la distribucin fundamental original que se muestrea. 5) Entonces, hay casos en los que no es posible aplicar el TCL Si la forma de ladistribucin original es cercana a una forma de campana, la aproximacin a una normal ser buena inclusive con una muestra pequea. Si est lejos de parecerse a una campana, entonces ser necesaria una muestragrande. 6) Qu es una muestra grande La regla prctica indica que n30 es suficiente para usar el Teorema Central del Lmite. 7) Qu otras aplicaciones tiene Se puede utilizar para justificar la aproximacinnormal a la distribucin binomial. 8) Y si el tamao de la muestra es menor que 30 Se puede utilizar la distribucin t de Student. 9) Tiene alguna utilidad el teorema ms all de su significado S, porquepermite saber con qu probabilidad la media de una muestra est en un cierto intervalo. Tambin permite inferir la media de la poblacin a partir la muestra. 10) Tiene algo que ver con la inferenciaestadstica Claro, es la base fundamental. Porque la inferencia estadstica intenta determinar las propiedades de una poblacin a partir una porcin de ella que se considera representativa. 11) Qu es un intervalode confianza Una estimacin puntual de un estadstico no dice mucho de que tan cerca se estuvo del valor de la media o el desvo poblacional. En vez de eso, se puede apelar al intervalo de confianza,...