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UNIDAD 1. DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTREO

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UNIDAD 1. DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTREO

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1.1 Introducción a la Estadística Inferencial

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1.1 Introducción a la Estadística Inferencial

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Plantea y resuelve el problema de establecer previsiones y conclusiones generales sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra. Los modelos estadísticos actúan como puente entre lo observado (muestra) y lo desconocido (población). Su construcción y estudio están basados en el cálculo de probabilidades.

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1.2 Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo.

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1.2 Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo.

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Es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar qué parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. la herramienta que la Matemática utiliza para el estudio de las características de una población a través de una determinada parte de la misma.

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Es un teorema fundamental de probabilidad y estadística. El teorema describe la distribución de la media de una muestra aleatoria proveniente de una población con varianza finita. Cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la distribución de las medias sigue aproximadamente una distribución normal.

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1.4 Distribuciones fundamentales para el muestreo.

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1.4 Distribuciones fundamentales para el muestreo.

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Las muestras aleatorias obtenidas de una población son, por naturaleza propia, impredecibles. No se esperaría que dos muestras aleatorias del mismo tamaño y tomadas de la misma población tenga la misma media muestral o que sean completamente parecidas

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1.4.1 Distribución muestral de la media.

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1.4.1 Distribución muestral de la media.

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Cada muestra de tamaño que podemos extraer de una población proporciona una media. Si consideramos cada una de estas medias como valores de una variable aleatoria podemos estudiar su distribución que llamaremos distribución muestral de medias.

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1.4.2 Distribución muestral de la diferenciación de medidas

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1.4.2 Distribución muestral de la diferenciación de medidas

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Se calcula la media muestral para cada muestra y la diferencia entre dichas medias. La colección de todas esas diferencias se llama distribución muestral de las diferencias entre medias o la distribución muestral del estadístico.

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1.4.3 Distribución muestral de Proporción

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1.4.3 Distribución muestral de Proporción

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Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde “x” es el número de éxitos u observaciones de interés y “n” el tamaño de la muestra) en lugar del estadístico media.

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1.4.4  Distribución Muestral de la diferencia de Proporciones

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1.4.4  Distribución Muestral de la diferencia de Proporciones

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Cuando el muestreo procede de dos poblaciones binomiales y se trabaja con dos proporciones muestrales, la distribución muestral de diferencia de proporciones es aproximadamente normal para tamaños de muestra grande

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Está diseñada para probar hipótesis en estudios con muestras pequeñas (menores de 30)
es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño.

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1.4.6 Distribución muestral de la varianza

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1.4.6 Distribución muestral de la varianza

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A la distribución muestral (s2) se le conoce también como distribución Chi-cuadrada (x2). Es decir, que si se extraen todas las muestras posibles de una población normal y a cada muestra se le calcula su varianza, se obtendrá la distribución muestral de las varianzas.

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1.4.7 Distribución muestral de la relación de varianza

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1.4.7 Distribución muestral de la relación de varianza

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Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población, se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde "x" es el número de éxitos u observaciones de interés y "n" el tamaño de la muestra), en lugar del estadístico promedio.

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Hanke, John E y Arthur Reitsch. (1997).Estadística para negocios.  Editorial Mc Graw Hill. 2ª. Edición, USA,. 562 p.
Ibarra Mendívil, J. L.(30 de 11 de 2008).Recuperado el 17 de 04 de 2014,de Probabilidad y Estadística I
Cedeño, A. (23 de 11 de 2013). Blogspot. Recuperado el 17 de 04 de 2014, de Distribucion de la probabilidad: http://distribuciondelaprobabilidadudo.blogspot.mx/2013_11_01_archive.html