inferencia estadistica

Question 1

CONJUNTO HOMOGÉNEO DE OBJETOS O
INDIVIDUOS SOBRE LOS CUALES SE ESTUDIA
UNA O VARIAS CARACTERÍSTICAS, TAMBIÉN
SE CONOCE COMO UNIVERSO

Answer 1

Población

Question 2

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.

Answer 2

Muestra

Question 3

Es la técnica para la selección de una
muestra a partir de una población

Answer 3

Muestreo:

Question 4

Probabilistico y No Probabilistico

Answer 4

Tipos de muestreo

Question 5

Cada unidad de la población tiene la
misma oportunidad a constituir la muestra (Selección aleatoria).

Answer 5

Muestreo probabilístico:

Question 6

No involucran ningún elemento
aleatorio en el procedimiento de selección.

Answer 6

Muestreo no probabilístico

Question 7

Muestreos no aleatorios

Answer 7

Muestreo por cuotas, muestreo intencional, muestreo por bola de nieve

Question 8

ES UNA CANTIDAD NUMÉRICA CALCULADA
SOBRE UNA POBLACIÓN (GENERALMENTE
DESCONOCIDO)

Answer 8

Parámetro

Question 9

ES UNA CANTIDAD NUMÉRICA
CALCULADA SOBRE UNA MUESTRA

Answer 9

Estadístico

Question 10

Si un estadístico se usa para aproximar
el parámetro de interés, se le conoce
como

Answer 10

estimador

Question 11

PARTE DE LA ESTADÍSTICA QUE COMPRENDE
MÉTODOS, PROCEDIMIENTOS QUE POR
MEDIO DE METODOLOGÍAS DETERMINA
PROPIEDADES DE UNA POBLACIÓN A PARTIR
DE UNA MUESTRA.

Answer 11

Inferencia estadística

Question 12

¿Los estadísticos son variables aleatorias?

Answer 12

No. Son valores fijos que resumen alguna característica o propiedad de los datos, como la media, la mediana, la desviación estándar

Question 13

¿Los parámetros son variables aleatorias?

Answer 13

No. Estos parámetros son valores constantes que describen la forma de la distribución, y no son aleatorios en sí mismos.

Question 14

CUANDO SE APROXIMA EL VALOR DE UN
PARÁMETRO A TRAVÉS DE UN SOLO VALOR

Answer 14

Estimación puntual

Question 15

Es la desviación estándar de la distribución
muestral de un estadístico muestral

Answer 15

Error estándar (error típico)

Question 16

Propiedades de un estimador

Answer 16

Insesgado, Eficiente y Consistente

Question 17

Insesgado

Answer 17

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

Question 18

El estadístico puntual debe tener el menor error
estándar (error típico)

Answer 18

Eficiente

Question 19

Consistente

Answer 19

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

Question 20

Momentos

Answer 20

Se llaman momentos estadísticos a los valores específicos de una
distribución que la caracteriza.

Question 21

PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN T DE STUDENT

Answer 21

1. TIENE MEDIA 0
2. ES SIMÉTRICA RESPECTO A LA MEDIA
3. TIENE VARIANZA MAYOR QUE LA DISTRIBUCIÓN
   NORMAL ESTÁNDAR
4. SU DOMINIO ES ℝ
5. CADA DISTRIBUCIÓN T DEPENDE DE UN
   PARÁMETRO CONOCIDO COMO GRADOS DE
   LIBERTAD.
6. LA DISTRIBUCIÓN T SE APROXIMA A LA
   DISTRIBUCIÓN NORMAL A MEDIDA QUE LOS
   GRADOS DE LIBERTAD AUMENTAN

Question 22

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

Answer 22

Distribución ji/chi cuadrada

Question 23

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

Answer 23

Distribución F

Question 24

Media, varianza y rango

Answer 24

Parámetros