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Como por lo general no se conocen las varianzas de las poblaciones de interés, cualquier comparación que se desee, tendrá que estar basada en las varianzas muestrales  y , las cuales deberán ser de muestras independientes y extraídas de poblaciones normales.

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Como por lo general no se conocen las varianzas de las poblaciones de interés, cualquier comparación que se desee, tendrá que estar basada en las varianzas muestrales  y , las cuales deberán ser de muestras independientes y extraídas de poblaciones normales.

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donde es el valor de Chi cuadrada para los grados de libertad y nivel de confianza (1 -α) especificado

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donde es el valor de Chi cuadrada para los grados de libertad y nivel de confianza (1 -α) especificado

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El cual es una variable aleatoria que tiene una distribución Chicuadrada con n -1 grados de libertad. Por lo tanto, podemos emplear esta definición para estimar un intervalo de confianza ya que lo que necesitamos es que

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El cual es una variable aleatoria que tiene una distribución Chicuadrada con n -1 grados de libertad. Por lo tanto, podemos emplear esta definición para estimar un intervalo de confianza ya que lo que necesitamos es que

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Cuando se desea hacer inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones, es necesario colocarlas en forma de razón. Si las varianzas son iguales, entonces el cociente es igual a 1, en caso de que sean diferentes, su cociente también se alejará de 1. 

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Cuando se desea hacer inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones, es necesario colocarlas en forma de razón. Si las varianzas son iguales, entonces el cociente es igual a 1, en caso de que sean diferentes, su cociente también se alejará de 1. 

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA RAZONES DE DOS VARIANZAS

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA RAZONES DE DOS VARIANZAS

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Si tenemos una muestra de tamaño n tomada de una población normal, podemos obtener un intervalo de confianza del nivel dado(90%, 95%, 99%, etc) para la varianza sabiendo que el valor de chicuadrada es para este caso:

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Si tenemos una muestra de tamaño n tomada de una población normal, podemos obtener un intervalo de confianza del nivel dado(90%, 95%, 99%, etc) para la varianza sabiendo que el valor de chicuadrada es para este caso:

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Ahora suponemos dos poblaciones en donde se considera la misma característica  A.   p1  es la proporción de elementos con dicha característica en la primera población, y  p2  es la proporción en la segunda población. 

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Ahora suponemos dos poblaciones en donde se considera la misma característica  A.   p1  es la proporción de elementos con dicha característica en la primera población, y  p2  es la proporción en la segunda población. 

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIAS ENTRE PROPORCIONES

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIAS ENTRE PROPORCIONES

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de la que se dispone de una muestra de tamaño n. Entonces, la proporción poblacional p no es otra cosa que la media poblacional de dicha variable, estimándose con la correspondiente proporción muestral o media muestral

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Se toma una muestra de tamaño  n1  de la primera población y otra de tamaño  n2  en la segunda, y se calculan las respectivas proporciones muestrales  ^p1  y  ^p2 . El intervalo de confianza para la diferencia  p1−p2  es

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Se toma una muestra de tamaño  n1  de la primera población y otra de tamaño  n2  en la segunda, y se calculan las respectivas proporciones muestrales  ^p1  y  ^p2 . El intervalo de confianza para la diferencia  p1−p2  es

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El problema se modeliza mediante una variable dicotómica que toma el valor 1 si se presenta la característica de interés y 0 en caso contrario, esto es, una variable de Bernoulli

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En la inferencia sobre una proporción el problema se concreta en estimar y contrastar la proporción p de individuos de una población que presentan una determinada característica A (proporción de votantes a un partido político)

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Es una técnica de estimación utilizada en inferencia estadística que permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada probabilidad).

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Es una técnica de estimación utilizada en inferencia estadística que permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada probabilidad).

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Un intervalo de confianza estadística en estadística permite calcular los valores que existen alrededor de una media maestral. Dentro de la muestra, se encuentra un rango superior y otro inferior. Dentro de dicho rango, se estima la probabilidad determinada y se localiza el parámetro poblacional.

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La estimación por intervalos consiste en establecer el intervalo de valores donde es más probable se encuentre el parámetro. La obtención del intervalo se basa en las siguientes consideraciones:

a) Si conocemos la distribución maestral del estimador podemos obtener las probabilidades de ocurrencia de los estadísticos muéstrales.

b) Si conociéramos el valor del parámetro poblacional, podríamos establecer la probabilidad de que el estimador se halle dentro de los intervalos de la distribución maestral.

c) El problema es que el parámetro poblacional es desconocido, y por ello el intervalo se establece alrededor del estimador. Si repetimos el muestreo un gran número de veces y definimos un intervalo alrededor de cada valor del estadístico maestral, el parámetro se sitúa dentro de cada intervalo en un porcentaje conocido de ocasiones. Este intervalo es denominado "intervalo de confianza".

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La estimación por intervalos consiste en establecer el intervalo de valores donde es más probable se encuentre el parámetro. La obtención del intervalo se basa en las siguientes consideraciones:

a) Si conocemos la distribución maestral del estimador podemos obtener las probabilidades de ocurrencia de los estadísticos muéstrales.

b) Si conociéramos el valor del parámetro poblacional, podríamos establecer la probabilidad de que el estimador se halle dentro de los intervalos de la distribución maestral.

c) El problema es que el parámetro poblacional es desconocido, y por ello el intervalo se establece alrededor del estimador. Si repetimos el muestreo un gran número de veces y definimos un intervalo alrededor de cada valor del estadístico maestral, el parámetro se sitúa dentro de cada intervalo en un porcentaje conocido de ocasiones. Este intervalo es denominado "intervalo de confianza".

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Una estimación puntual de un parámetro poblacional es cuando se utiliza un único valor para estimar ese parámetro, es decir, se usa un punto en concreto de la muestra para estimar el valor deseado.
Para estimar el valor de un parámetro poblacional, la característica correspondiente se calcula con los datos de la muestra, a lo que se le conoce como estadístico maestral.

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En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población.

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La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población.

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Población

Muestra

Unidad de muestreo

Parámetro

Estimador

Estadístico

Estimación

Contrate de hipótesis

Nivel de confianza

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En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población.

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de la que se dispone de una muestra de tamaño n. Entonces, la proporción poblacional p no es otra cosa que la media poblacional de dicha variable, estimándose con la correspondiente proporción muestral o media muestral

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El problema se modeliza mediante una variable dicotómica que toma el valor 1 si se presenta la característica de interés y 0 en caso contrario, esto es, una variable de Bernoulli

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La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población.

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En la inferencia sobre una proporción el problema se concreta en estimar y contrastar la proporción p de individuos de una población que presentan una determinada característica A (proporción de votantes a un partido político)

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Como por lo general no se conocen las varianzas de las poblaciones de interés, cualquier comparación que se desee, tendrá que estar basada en las varianzas muestrales  y , las cuales deberán ser de muestras independientes y extraídas de poblaciones normales.

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Como por lo general no se conocen las varianzas de las poblaciones de interés, cualquier comparación que se desee, tendrá que estar basada en las varianzas muestrales  y , las cuales deberán ser de muestras independientes y extraídas de poblaciones normales.

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Cuando se desea hacer inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones, es necesario colocarlas en forma de razón. Si las varianzas son iguales, entonces el cociente es igual a 1, en caso de que sean diferentes, su cociente también se alejará de 1. 

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Cuando se desea hacer inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones, es necesario colocarlas en forma de razón. Si las varianzas son iguales, entonces el cociente es igual a 1, en caso de que sean diferentes, su cociente también se alejará de 1. 

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donde es el valor de Chi cuadrada para los grados de libertad y nivel de confianza (1 -α) especificado

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donde es el valor de Chi cuadrada para los grados de libertad y nivel de confianza (1 -α) especificado

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El cual es una variable aleatoria que tiene una distribución Chicuadrada con n -1 grados de libertad. Por lo tanto, podemos emplear esta definición para estimar un intervalo de confianza ya que lo que necesitamos es que

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El cual es una variable aleatoria que tiene una distribución Chicuadrada con n -1 grados de libertad. Por lo tanto, podemos emplear esta definición para estimar un intervalo de confianza ya que lo que necesitamos es que

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Si tenemos una muestra de tamaño n tomada de una población normal, podemos obtener un intervalo de confianza del nivel dado(90%, 95%, 99%, etc) para la varianza sabiendo que el valor de chicuadrada es para este caso:

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Si tenemos una muestra de tamaño n tomada de una población normal, podemos obtener un intervalo de confianza del nivel dado(90%, 95%, 99%, etc) para la varianza sabiendo que el valor de chicuadrada es para este caso:

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Se toma una muestra de tamaño  n1  de la primera población y otra de tamaño  n2  en la segunda, y se calculan las respectivas proporciones muestrales  ^p1  y  ^p2 . El intervalo de confianza para la diferencia  p1−p2  es

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Se toma una muestra de tamaño  n1  de la primera población y otra de tamaño  n2  en la segunda, y se calculan las respectivas proporciones muestrales  ^p1  y  ^p2 . El intervalo de confianza para la diferencia  p1−p2  es

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Ahora suponemos dos poblaciones en donde se considera la misma característica  A.   p1  es la proporción de elementos con dicha característica en la primera población, y  p2  es la proporción en la segunda población. 

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Ahora suponemos dos poblaciones en donde se considera la misma característica  A.   p1  es la proporción de elementos con dicha característica en la primera población, y  p2  es la proporción en la segunda población. 

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Es una técnica de estimación utilizada en inferencia estadística que permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada probabilidad).

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA RAZONES DE DOS VARIANZAS

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA RAZONES DE DOS VARIANZAS

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIAS ENTRE PROPORCIONES

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIAS ENTRE PROPORCIONES

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA ENTRE MEDIAS 

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA ENTRE MEDIAS 

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES 

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INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES 

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E=zα/2σ√n

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Un intervalo de confianza estadística en estadística permite calcular los valores que existen alrededor de una media maestral. Dentro de la muestra, se encuentra un rango superior y otro inferior. Dentro de dicho rango, se estima la probabilidad determinada y se localiza el parámetro poblacional.

# data[].attributes.body
La estimación por intervalos consiste en establecer el intervalo de valores donde es más probable se encuentre el parámetro. La obtención del intervalo se basa en las siguientes consideraciones:

a) Si conocemos la distribución maestral del estimador podemos obtener las probabilidades de ocurrencia de los estadísticos muéstrales.

b) Si conociéramos el valor del parámetro poblacional, podríamos establecer la probabilidad de que el estimador se halle dentro de los intervalos de la distribución maestral.

c) El problema es que el parámetro poblacional es desconocido, y por ello el intervalo se establece alrededor del estimador. Si repetimos el muestreo un gran número de veces y definimos un intervalo alrededor de cada valor del estadístico maestral, el parámetro se sitúa dentro de cada intervalo en un porcentaje conocido de ocasiones. Este intervalo es denominado "intervalo de confianza".

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Una estimación puntual de un parámetro poblacional es cuando se utiliza un único valor para estimar ese parámetro, es decir, se usa un punto en concreto de la muestra para estimar el valor deseado.
Para estimar el valor de un parámetro poblacional, la característica correspondiente se calcula con los datos de la muestra, a lo que se le conoce como estadístico maestral.