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Estadistico:

media

distribucion

proporcion

tecnicas de muetreo y que es mustreo

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Distribucion muestral: distribucion de un estadistico con muestras del mismo tamaño Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dad

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Metodo Paramétrico:

Son técnicas estadísticas basadas en distribuciones de parámetros fijas y conocidas, que se utilizan para la comprobación de hipótesis y el análisis de datos.

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esperanza y varianza:

La varianza mide la dispersión de un conjunto de datos respecto a su media, mientras que la esperanza matemática representa el valor promedio esperado de una variable aleatoria.

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Los tipos de Variables Aleatorias son dos: la Variable Aleatoria Discreta, que toma valores específicos y contables, como el número de hijos en una familia o la cantidad de caras al lanzar monedas; y la Variable Aleatoria Continua, que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo, como el peso, la altura o el tiempo de espera de una persona.

Ejemplo:

* Número de pacientes atendidos en un día.

* Peso de recién nacidos.

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TIPOS

a) Variable Aleatoria Discreta

Toma valores enteros y contables.

Ejemplos:

* Número de hijos.

* Cantidad de vacunas aplicadas.

b) Variable Aleatoria Continua

Puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Ejemplos:

* Talla de una persona.

* Temperatura corporal.

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Qué es una Distribución de Probabilidades (DP) de una VA?

Es la forma en que se describen las probabilidades de todos los posibles valores que puede tomar una variable aleatoria.

Permite conocer qué tan probable es que ocurra cada resultado.

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DP

Se utiliza para analizar fenómenos aleatorios y realizar predicciones. Una de las distribuciones más importantes es la Distribución Normal (N), que tiene forma de campana y es fundamental en estadística porque muchos fenómenos reales siguen este comportamiento. De ella derivan otras distribuciones como la t de Student, Chi-cuadrado y F de Fisher.

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La Distribución Normal, también llamada distribución gaussiana, es una distribución de probabilidad continua en la que los datos se agrupan alrededor de una media central. Fue estudiada por Carl Friedrich Gauss y es una de las distribuciones más importantes en estadística y bioestadística.

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Distribuciones derivadas de la N:

Son distribuciones estadísticas que se originan de la distribución normal y se utiliza para realizar diferentes análisis y pruebas estadísticas.

Es importante por qué:

-Ayuda a realizar pruebas de hipótesis.

-Permite comparar resultados entre grupos-

-Facilitan la interpretación de datos médicos y científicos.

PRIMCIPALES DISTRIBUCIONES DE LA NORMAL:

-Distribución Normal estándar Z

-Distribución chi-cuadrado: Es la suma de cuadrados de normales estándar, las cuales se usan para pruebas de varianza.

-Distribución t de student: Sirve para muestras pequeñas; compara medias.

-Distribución F de Fisher

-Distribución muestrales (media, proporción, etc)

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Una DP (distribución de probabilidades), suele emplearse para describir como se comporta una variable aleatoria y saber la probabilidad de que ocurra cada resultado posible. Sin embargo, la DP desglosa dos temas igual de importantes, como lo es la Distribución Discreta y Distribución Continua

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Mencionar alguna DP

Algunas distribuciones conocidas son:

* Distribución Binomial.

* Distribución de Poisson.

* Distribución Uniforme.

* Distribución Normal.

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Qué es la Distribución Normal (N)?

La Distribución Normal es una distribución de probabilidad continua con forma de campana y simétrica respecto a su media.

También se le conoce como “campana de Gauss”.

Sus valores se concentran alrededor del promedio.

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Importancia de la N:

La Distribución Normal ( N )

es fundamental porque permite estandarizar datos y realizar inferencias precisas sobre una población a partir de una muestra . Su importancia principal reside en el Teorema del Límite Central , que garantiza que los promedios de muestras grandes siempre sigan este modelo , convirtiéndola en la base para calcular probabilidades , márgenes de error y validar cualquier investigación cientifíca

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Importancia de la N

Muchas variables reales siguen esta distribución y es base de numerosos métodos estadísticos

Mencionar algunos de esos métodos estadísticos?

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Cómo se representa o simboliza una DP?

Generalmente se representa mediante:

* Tablas de probabilidades.

* Gráficos.

* Fórmulas matemáticas.

Como hallar probabilidades:

P(A)= casos favorables/ casos posibles

Se simboliza como:

P(X=x)

Donde:

* P = probabilidad

* X = variable aleatoria

* x = valor específico de la variable

Como se representa la DP?

Se representa mostrando todos los valores posibles de la variable aleatoria y su probabilidad correspondiente.