inferencia estadistica Flashcards
CONJUNTO HOMOGÉNEO DE OBJETOS O
INDIVIDUOS SOBRE LOS CUALES SE ESTUDIA
UNA O VARIAS CARACTERÍSTICAS, TAMBIÉN
SE CONOCE COMO UNIVERSO
Población
Es una parte de la población. Una muestra representativa
debe contener todas las características de la población
o universo, para que los resultados sean generalizables.
La muestra debe ser proporcional al tamaño de la
población. Preferentemente seleccionada por
procedimientos aleatorios/probabilísticos.
Muestra
Es la técnica para la selección de una
muestra a partir de una población
Muestreo:
Probabilistico y No Probabilistico
Tipos de muestreo
Cada unidad de la población tiene la
misma oportunidad a constituir la muestra (Selección aleatoria).
Muestreo probabilístico:
No involucran ningún elemento
aleatorio en el procedimiento de selección.
Muestreo no probabilístico
Muestreos no aleatorios
Muestreo por cuotas, muestreo intencional, muestreo por bola de nieve
ES UNA CANTIDAD NUMÉRICA CALCULADA
SOBRE UNA POBLACIÓN (GENERALMENTE
DESCONOCIDO)
Parámetro
ES UNA CANTIDAD NUMÉRICA
CALCULADA SOBRE UNA MUESTRA
Estadístico
Si un estadístico se usa para aproximar
el parámetro de interés, se le conoce
como
estimador
PARTE DE LA ESTADÍSTICA QUE COMPRENDE
MÉTODOS, PROCEDIMIENTOS QUE POR
MEDIO DE METODOLOGÍAS DETERMINA
PROPIEDADES DE UNA POBLACIÓN A PARTIR
DE UNA MUESTRA.
Inferencia estadística
¿Los estadísticos son variables aleatorias?
No. Son valores fijos que resumen alguna característica o propiedad de los datos, como la media, la mediana, la desviación estándar
¿Los parámetros son variables aleatorias?
No. Estos parámetros son valores constantes que describen la forma de la distribución, y no son aleatorios en sí mismos.
CUANDO SE APROXIMA EL VALOR DE UN
PARÁMETRO A TRAVÉS DE UN SOLO VALOR
Estimación puntual
Es la desviación estándar de la distribución
muestral de un estadístico muestral
Error estándar (error típico)
Propiedades de un estimador
Insesgado, Eficiente y Consistente
Insesgado
Se dice que un estadístico es insesgado si el centro de
su distribución a lo largo de todas las posibles muestras
coincide con el parámetro que se esta estimando
El estadístico puntual debe tener el menor error
estándar (error típico)
Eficiente
Consistente
Un estadístico puntual es consistente si el
valor del estadístico puntual tiende a estar
más cerca del parámetro poblacional a
medida que el tamaño de la muestra
aumenta
Momentos
Se llaman momentos estadísticos a los valores específicos de una
distribución que la caracteriza.
PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN T DE STUDENT
- TIENE MEDIA 0
- ES SIMÉTRICA RESPECTO A LA MEDIA
- TIENE VARIANZA MAYOR QUE LA DISTRIBUCIÓN
NORMAL ESTÁNDAR - SU DOMINIO ES ℝ
- CADA DISTRIBUCIÓN T DEPENDE DE UN
PARÁMETRO CONOCIDO COMO GRADOS DE
LIBERTAD. - LA DISTRIBUCIÓN T SE APROXIMA A LA
DISTRIBUCIÓN NORMAL A MEDIDA QUE LOS
GRADOS DE LIBERTAD AUMENTAN
1- Un parámetro, llamado grados de libertad
2- Definida para números positivos
3- Presenta sesgo a la derecha
4- Se le conoce como distribución de Pearson
Distribución ji/chi cuadrada
1- Para variables continuas
2- Para valores x>0
3- Depende de 2 parámetros
4-Sesgo a la derecha, pero entre mas grande los grados de libertas se vuelve simétrica en un punto
Distribución F
Media, varianza y rango
Parámetros
