EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 8

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 8"

Transcripción

1 EJERCICIOS RESUELTOS TEMA U ivestigador desea coocer la opiió de los madrileños sobre la saidad pública. Para ello, acude a las 8 de la mañaa al hospital público de la capital más cercao a su domicilio y durate dos horas recoge la opiió de los pacietes que llega al hospital. El muestreo aplicado: A) es ideal para realizar iferecias a la població de madrileños; B) es el llamado muestreo aleatorio simple ; C) es el llamado muestreo icidetal 8.. Para seleccioar ua muestra de profesores uiversitarios para ua ecuesta, se siguió el procedimieto siguiete. Se seleccioó al azar alguas uiversidades, luego alguas facultades detro de cada uiversidad, después alguas asigaturas detro de cada facultad. Sabiedo que la muestra está formada por todos los profesores de las asigaturas seleccioadas, el muestreo utilizado es: A) el muestreo sistemático; B) el muestreo por coglomerados; C) el muestreo estratificado 8.3. E el muestreo estratificado, se elige los elemetos e: A) u estrato de la població; B) alguos estratos de la població; C) cada estrato de la població 8.4. E u cetro escolar, hay 500 alumos matriculados e la asigatura A y 500 e la asigatura B. E ambas asigaturas hay 400 mujeres. Si queremos ua muestra de 00 alumos para realizar ua ecuesta co ua proporció de mujeres y hombres e cada asigatura idética a la del cetro escolar, cuátos alumos varoes de cada asigatura deberá teer la muestra?: A) 5; B) 0; C) Si ua variable se distribuye como ua ormal e la població, la distribució muestral de la media de esa variable sigue ua distribució: A) ormal; B) F de Sedecor; C) Chi-cuadrado 8.6. Segú el Teorema Cetral del límite, si la distribució de la variable o es ormal e la població co media y desviació típica, a medida que crece, la distribució muestral de la media tiede a la ormal co: A) media igual a la media poblacioal ; B) desviació típica igual a ; C) Ambas opcioes so correctas 8.7. Si extraemos ua muestra aleatoria de 5 elemetos de ua població ormal e la que la variaza es 9, la desviació típica de la distribució muestral de la media vale: A) 0,6; B) 0,7; C) 0, La media de la distribució muestral de la media: A) o puede ser igual a la media de ua muestra; B) es la media de las medias de todas las posibles muestras de ua població; C) es distita de la media de la població 8.9. El error típico de la media: A) es igual a la desviació típica de la població; B) es u idicador de la precisió de la estimació de la media; C) o es fució del tamaño de la muestra 8.0. Respecto al error típico de la media: A) Cuato meor es el tamaño de la muestra meor es el error típico; B) Cuato mayor es el tamaño de la muestra meor es el error típico; C) Cuato mayor es meor es el error típico

2 8.. Sabemos que el error típico de la media vale,5 y el tamaño de la muestra es 00, la desviació típica de la població vale: A),5; B) 5; C) Para u ivel de cofiaza de 0,95, z - / vale: A),64; B) ; C), Para medir la iteligecia emocioal hemos extraído ua muestra aleatoria de 00 adolescetes. Sabiedo que la desviació típica de la variable e la població vale 6, el error de estimació máximo de la media para u ivel de cofiaza del 95% vale: A) ; B),; C), E la estimació por itervalo de la media: A) El error de estimació máximo es fució del ivel de cofiaza - ; B) Hay ua probabilidad - de obteer u itervalo de cofiaza que icluya al parámetro ; C) Ambas opcioes so correctas 8.5. Si pregutamos a ua muestra aleatoria de uiversitarios madrileños su opiió sobre el uso de la bicicleta como medio de locomoció e la ciudad uiversitaria, podremos mediate u itervalo de cofiaza sobre la media geeralizar el resultado obteido e la muestra a toda la població de uiversitarios madrileños: A) co ua probabilidad ecesariamete baja; B) co ua probabilidad - ; C) co ua probabilidad igual a 8.6. E la estimació por itervalo de la media, el ivel de cofiaza - = 0,99 idica que: A) El 99% de todos los posibles itervalos de cofiaza icluirá a la media de la població ; B) El 99,5% de todos los posibles itervalos de cofiaza icluirá a la media de la població ; C) El 0,5% de todos los posibles itervalos de cofiaza o icluirá a la media de la població 8.7. La iteligecia práctica, medida e ua escala de 0 a 40, se distribuye ormalmete e la població de adolescetes co ua desviació típica igual a 6. Supoiedo que se desea u error de estimació o superior a, co u ivel de cofiaza de 0,95. Qué tamaño debe teer la muestra para estimar la media? A) 35; B) 58; C) Co los datos del ejercicio 8.7 y sabiedo que e ua muestra aleatoria de 35 adolescetes hemos obteido ua iteligecia práctica media de 8, etre qué valores se estima se ecuetra la iteligecia práctica media de toda la població de adolescetes?: A) 7 y 9; B) 6 y 30; C) 4 y E ua ivestigació, la variable se distribuye ormalmete e la població co variaza igual a 6. Co u error de estimació máximo de,5 para u ivel de cofiaza de 0,95, el tamaño muestral requerido es 40. Si el error de estimació máximo fuera,5 para el mismo ivel de cofiaza, el tamaño muestral requerido sería: A) mayor; B) igual; C) meor 8.0. Sabiedo que el error típico de la media ) ( es igual a 0,58, para qué ivel de cofiaza el error de estimació máximo es igual a,5?: A) 0,95; B) 0,99; C) 0,995

3 8.. Se aplicó u test de fluidez verbal a ua muestra de persoas extraídas al azar de ua població. Sabemos que e la població el test preseta ua variaza de 00 y que e la muestra hemos obteido ua media de 05. Co u ivel de cofiaza del 95%, la media poblacioal del test estará compredida etre los valores: A) 87,9 y,8; B) 00,95 y 09,05; C) 03, y 06, Los límites del itervalo de cofiaza para la autoestima media de adolescetes co deficiecias físicas so 3,0 y 4,98 e ua muestra de tamaño = 36, siedo el ivel de cofiaza igual a 0,95 y igual a 3. Cuáto vale la media de la muestra?: A) 4; B) 6; C) E u estudio dode la media de la muestra es 35, los límites iferior y superior del itervalo de cofiaza para u ivel de cofiaza de 0,95, so 30 y 40 respectivamete. Cuáto vale la desviació típica de la distribució muestral de la media ( )?: A) etre,80 y,0; B) etre,30 y,70; C) etre,80 y 3, Cuato mayor es el error de estimació máximo, A) mayor es la precisió de la estimació, B) meor es la precisió de la estimació; C) meor es la amplitud del itervalo de cofiaza 8.5. E u estudio sobre el optimismo de los adolescetes, la amplitud del itervalo de cofiaza vale,8 para u ivel de cofiaza de 0,95 y hemos obteido e ua muestra de adolescetes ua media e optimismo igual a 6. A u ivel de cofiaza de 0,95, cuáles so los límites etre los cuáles se estima está el optimismo medio de la població de adolescetes?: A) 0,4 y,6; B) 3, y 8,8; C) 4,6 y 7, La distribució t de Studet: A) es u modelo de probabilidad que se utiliza e la estimació por itervalo de la media; B) se va aproximado a la distribució ormal tipificada a medida que crece el úmero de grados de libertad; C) Las opcioes A y B so correctas 8.7. La variable depresió se distribuye ormalmete e la població de aciaos. Se midió dicha variable e ua muestra aleatoria de 6 aciaos obteiedo ua media de 80 y ua cuasivariaza de 00, el error típico de la media vale: A) 0,65; B),5; C) 6, Co los datos del Ejercicio 8.7, el error de estimació máximo para u ivel de cofiaza de 0,99 vale: A) 5,33; B); B) 7,30; C) 7, Co los datos de los ejercicio 8.7 y 8.8, etre qué límites se estima está la depresió media de la població de aciaos? A) 74,67 y 85,33; B); B) 7,70 y 87,30; C) 7,63 y 87, Hemos medido, e ua muestra aleatoria de 34 españoles, la variable autosatisfacció e ua escala de itervalo (de 0 a 0), obteiedo ua media igual a 8 y ua cuasidesviació típca de 9. Para u ivel de cofiaza del 95%, el error de estimació máximo de la media vale: A) 0,86; B) ; C), Co los datos del Ejercicio 8.30, etre qué valores se estima se ecuetra la autosatisfacció media de toda la població de españoles?: A) 7,4 y 8,86; B) 7,0 y 8,98; C) 6,6 y 9,4 3

4 8.3. Segú el Teorema Cetral del límite, a medida que crece, la distribució muestral de la proporció tiede a la ormal co: A) media igual a la proporció poblacioal ; B) variaza ( ) ; C) Ambas opcioes so correctas El error típico de la proporció es la desviació típica de la: A) muestra; B) població; C) distribució muestral de la proporció Respecto al error típico de la proporció: A) Cuato meor es el tamaño de la muestra meor es el error típico; B) Cuato mayor es el tamaño de la muestra meor es el error típico; C) Cuato mayor es la variaza poblacioal ( ) meor es el error típico E ua muestra aleatoria de 00 uiversitarios, 75 está a favor del movimieto 5-M. Dada la proporció de uiversitarios a favor del movimieto 5-M de la muestra y para u ivel de cofiaza del 99%, el error de estimació máximo de la proporció de uiversitarios a favor de este movimieto vale: A) 0,04; B) 0,; C) 0, Co los datos del ejercicio 8.35, etre qué valores se estima se ecuetra la proporció de la població uiversitaria a favor del movimieto 5-M?: A) 0,50 y ; B) 0,64 y 0,86; C) 0,7 y 0, Se ha aplicado ua ueva terapia de afrotamieto de fobias a ua muestra de 00 pacietes obteiedo u resultado positivo e 70 de ellos. Dada la proporció de pacietes curados de la muestra, cuál es el error de estimació máximo de la proporció de pacietes curados sabiedo que el ivel de cofiaza es 0,95? A) 0,09; B) 0,9; C) 0, Los límites del itervalo de cofiaza para la proporció de estudiates de u cetro escolar que está a favor de la reforma educativa so 0,45 y 0,55. Co qué error de estimació máximo se ha calculado estos límites?: A) 0,05; B) 0,05; C) o se puede calcular La amplitud de u itervalo de cofiaza para la proporció es 0, co u ivel de cofiaza de 0,95. El error de estimació máximo es: A) 0,; B) 0,; C) 0, Los límites del itervalo de cofiaza para la proporció de españoles que está a favor de la imigració ilegal so 0,40 y 0,50. La proporció de la muestra es igual a: A) 0,30; B) 0,45; C) o se puede calcular 4

5 SOLUCIONES 8.. C 8.. B 8.3. C 8.4. B 8.5. A El ivestigador seleccioó los pacietes a los que teía fácil acceso, por lo que se trata de u ejemplo de muestreo icidetal. Por esta razó, este tipo de muestreo o es ideal para realizar iferecias a la població de madrileños. Se trata de u ejemplo típico de muestreo por coglomerados. E el muestreo estratificado, está represetados todos los estratos de la població e la muestra. Cetro escolar: 000 alumos Asigatura A: 400 mujeres y 00 varoes Asigatura B: 400 mujeres y 00 varoes Proporció de varoes del cetro: ( ) / 000 = 0,0 Muestra: 00 alumos Número total de varoes: 00 x 0,0 = 0 Número de varoes e cada asigatura: 0 / = 0 Si la distribució de ua variable es ormal e la població co media y desviació típica, etoces la distribució muestral de la media de esa variable es ormal co media y 8.6 C desviació típica Segú el Teorema Cetral del límite, si la distribució de la variable o es ormal e la població co media y desviació típica, a medida que crece, la distribució muestral de la media tiede a la ormal co media y desviació típica 5

6 8.7. A La variable se distribuye ormalmete y se pide la desviació típica de la distribució muestral de la media (llamada tambié error típico de la media) sabiedo que: = 5 (tamaño de la muestra) = 9 (variaza de la població) Error típico de la media: 3 5 0,6 es el error típico de media calculado co la desviació típica de la població ( ) 8.8. B 8.9. B La media de la distribució muestral de la media es la media de las medias de todas las muestras posibles, puede ser igual a la media de ua muestra y es igual a la media de la població Ver estas características e el Ejemplo 8. del Libro y e la Audioclase 8 (Diapositivas 8 y 9) El error típico de la media (desviació típica de la distribució muestral de la media) es ua medida de cuáto se aleja las medias de todas las muestras posibles, de la media de la població. Por lo tato, es u idicador de la precisió de la estimació de la media. El error típico de la media o es igual a la desviació típica de la població ( ) y es fució del tamaño de la muestra (). Se ve estos dos últimos aspectos aalizado la fórmula: 8.0. B La relació es la idicada e la opció B, las otras relacioes o so correctas, como se ve aalizado la fórmula: 6

7 8.. B Se pide la desviació típica de la població sabiedo que: = 00 (tamaño de la muestra),5 (error típico de la media) Se despeja de la fórmula del error típico de la media: 00,5 0, B Se pide z - / para u ivel de cofiaza (.c.) de 0,95 Hallamos - /.c. = - = 0,95 = 0,95 = 0,05 / = 0,05 / = 0,05 - / = 0,05 = 0,975 Gráficamete, Hallamos z - / = z 0,975 El subídice 0,975 de la putuació típica z 0,975 idica que se trata de ua putuació típica z que deja por debajo de sí el 97,5% de las observacioes. E proporció, 0,975. E la tabla IV de la distribució ormal tipificada, vemos que esta z vale. Por lo tato, z 0,975 =. Observad e la gráfica aterior, que es el valor que deja debajo de sí el 95 +,5 = 97,5% de las observacioes. E proporció, 0,975. 7

8 8.3. B Se pide el error de estimació máximo de la media sabiedo que: = 00 (tamaño de la muestra) = 6 (desviació típica de la població).c. = 0,95, por lo que z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Error de estimació máximo de la media: 6 Emáx z /,76 00,0 Emáx z / es el error de estimació máximo de la media calculado co la desviació típica de la població ( ) 8.4. C El error de estimació máximo es fució del ivel de cofiaza - α, además de la desviació típica y del tamaño de la muestra. Se ve aalizado la fórmula: Emáx z / z / E ua estimació por itervalo co probabilidad - α = 0,95, el error de estimació máximo se expresa: Emáx z0, 975 Por otra parte, los límites iferior (Li) y superior (Ls) del itervalo de cofiaza se obtiee restado y sumado el error de estimació máximo. E el caso de u ivel de cofiaza del 95%: L i L s Por lo tato, hay ua probabilidad - α = 0,95 de que el itervalo, cuyos límites so L i y formalmete: P( µ L s, icluya a la media de la població. Expresado + ) 0,95 Lo vemos e las gráficas, dode está represetados la distribució muestral de la media y dos posibles itervalos: 8

9 E la represetació gráfica de la izquierda, el itervalo de cofiaza icluye a la media de la població pero puede ocurrir que o la icluya, como se ve e la represetació gráfica de la derecha dode está fuera del itervalo. Pues bie, u ivel de cofiaza - α = 0,95, idica que el 95 % de todos los posibles itervalos de cofiaza icluirá a la media de la població y el 5% o la icluirá B 8.6. A 8.7. A Las iferecias mediate itervalos de cofiaza se realiza co ua probabilidad -, llamada ivel de cofiaza (ver la explicació e el Ejercicio 8.4) U ivel de cofiaza - α = 0,99, idica que el 99 % de todos los posibles itervalos de cofiaza icluirá a la media de la població y el % o la icluirá. Esta cuestió ha sido tratada e el Ejercicio 8.4, respecto a la probabilidad - = 0,95 (ver la explicació allí) La variable se distribuye ormalmete y se pide el tamaño que debe teer la muestra e la estimació de la media para: E máx = (error de estimació máximo de la media).c. = 0,95 por lo que z - / = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) = 6 (desviació típica de la població) Se aplica directamete la fórmula: z - / Emax 6 34,

10 8.8. B 8.9. C Se pide los límites del itervalo de cofiaza para la media sabiedo que: E máx = (dado e el euciado del Ejercicio 8.7) 8 (media de la muestra) Límites del itervalo de cofiaza para la media: Emáx Emáx Mateiedo costates los demás factores, si aumetamos el error de estimació máximo, el tamaño muestral () requerido será meor. Se ve aplicado, e ambos casos, la fórmula de la obteció de e la estimació de la media de ua distribució ormal co variaza coocida: z / Emáx Sabemos que: = 6 (variaza de la població).c. = 0,95 z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Co E máx =,5.6,5 Co E máx =,5 39, B.6,5 9,83 0 Se pide el ivel de cofiaza (.c.) sabiedo que: 0,58 (error típico de la media) E máx =,5 (error de estimació máximo de la media) Desarrollamos: E máx z /,5 z / 0,58,5 0,58 z / z,5 /,58 0

11 Vemos e la tabla IV de la distribució ormal tipificada que el valor,58 deja por debajo de sí, el 99,5 %, e proporció 0,995 ( 0,995), por lo que z - / = z 0,995 =,58. Por lo tato, - / = 0,995. Para obteer -, hay que realizar ua serie de operacioes: 8.. C /.c. / 0,005 x 0,995 0,995 0,005 0,0 0,0 0,99 Se trata de hallar los límites del itervalo de cofiaza para la media sabiedo que: = (tamaño de la muestra) = 00 (variaza de la població) 05 (media de la muestra).c. = 0,95, por lo que z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Límites del itervalo de cofiaza para la media: L i z- / , L s z- / , A Se pide la media de la muestra ( ) sabiedo que: Li = 3,0 y Ls = 4,98 (límites del itervalo de cofiaza) = 36 (tamaño de la muestra) = 3 (desviació típica de la població).c. = 0,95, por lo que z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Desarrollamos: L i z- / L s z- / 3,0 4,98

12 Dode: E má z- / x 3 36 Podemos resolver el ejercicio de diferetes maeras: Procedimieto L i L i 3,0 4 Procedimieto L s L s 4,98 4 Procedimieto 3 - = = 3,0 4,98 Sumamos ambas ecuacioes para elimiar E máx () y obteemos: 3,0 4,98 Por lo tato, 8.3. B 3,0 4,98 4 Se pide la desviació típica de la distribució muestral de la media ( ) sabiedo que: 35 (media de la muestra) Li = 30 y Ls = 40 (límites del itervalo de cofiaza).c. = 0,95, por lo que z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Despejamos del límite iferior: L z i - / ,55

13 Tambié podemos despejar del límite superior: L z s - / , B 8.5. C Cuato mayor es el error de estimació máximo, más amplio es el itervalo de cofiaza por lo que meos precisa es la estimació dado que el rago de valores que recoge el itervalo de cofiaza es más amplio. Se pide los límites del itervalo de cofiaza para la media, sabiedo que: 6 (media de la muestra) La amplitud del itervalo de cofiaza vale,8, por lo que el error de estimació máximo (E máx ) es igual,8 / =,4 La amplitud del itervalo de cofiaza es igual a veces la magitud del error de estimació máximo (ver las represetacioes gráficas del Ejercicio 8.4) Límites del itervalo de cofiaza para la media: L i E máx 6,4 4,6 L S E máx 6,4 7, C Si la distribució de ua variable es ormal e la població co media y desviació típica, etoces la distribució muestral de la media de esa variable es ormal co media y desviació típica. Por ello, utilizamos la distribució ormal como modelo de probabilidad para realizar iferecias mediate itervalos de cofiaza sobre la media. No obstate, cuado se utiliza la cuasivariaza S obteida e ua muestra (porque se descooce la variaza de la població ) y el tamaño de la muestra es pequeño, el cietífico Gosset demostró que el modelo de probabilidad adecuado es la distribució t de Studet. Por ello, e estos casos, utilizamos la distribució t de Studet como modelo de probabilidad para realizar iferecias mediate itervalos de cofiaza sobre la media. Por otra parte, a medida que el úmero de grados de libertad (g.l.) crece, la distribució t de Studet se va aproximado a la distribució ormal tipificada. Por esta razó, cuado se 3

14 8.7. B descooce la variaza de la població y el tamaño de la muestra es grade, se puede utilizar la distribució ormal tipificada dado que os dará u resultado muy similar a la distribució t de Studet. La aproximació de la distribució t de Studet a la distribució ormal tipificada es ya buea co 30 g.l. y es muy buea para g.l. > 00. Por lo tato, dado que el úmero de g.l. de la tabla VI de la distribució t de Studet llega hasta 00, para u úmero de g.l. mayor que 00 utilizaremos las tablas III y IV de la distribució ormal tipificada. La variable se distribuye ormalmete y se pide el error típico de la media sabiedo que: = 6 (tamaño de la muestra) S 00 (cuasivariaza de la muestra), por lo que S 0 (cuasidesviació típica de la muestra) Error típico de la media: S S 0 6,5 S es el error típico de media calculado co la cuasidesviació típica de la muestra (S - ) S 8.8. C La variable se distribuye ormalmete y se pide el error de estimació máximo sabiedo que: = 6 (tamaño de la muestra) (dado e el euciado del Ejercicio 8.7) S 0 S,5 (hallado e el Ejercicio 8.7) 6.c. = 0,99 (ivel de cofiaza) Dado que se descooce la desviació típica de la població y es pequeño ( = 6), acudimos a la tabla VI de la distribució t de Studet co - = 6 = 5 grados de libertad Para u.c. = 0,99, sabemos que - / = 0,995 Observamos e la tabla VI, para 5 grados de libertad, que el valor,947 deja por debajo de sí el 99,5% de las observacioes, e proporció, 0,995. Por lo tato, t -,- / = t 5;0, 995 =,947. 4

15 Error de estimació máximo de la media: S Emáx t, /,947(,5) 7, C Se pide los límites del itervalo de cofiaza para la media sabiedo que: S máx t, /,947(,5) 7,37 (hallado e el Ejercicio 8.8) E 80 (media de la muestra) (dada e el euciado del Ejercicio 8.7) Límites del itervalo de cofiaza para la media: L i L B S Emáx t, / es el error de estimació máximo de la media calculado co la cuasidesviació típica S - cuado g.l. 00 s t, t, / / S S E E máx máx ,37 7,37 7,63 87,37 Se pide el error de estimació máximo sabiedo que: = 34 (tamaño de la muestra) S - = 9 (cuasidesvació típica de la muestra).c. = 0,95 (ivel de cofiaza) Dado que se descooce la desviació típica de la població y es grade ( = 34), aplicamos la aproximació de la distribució t de Studet a la distribució ormal Para u.c. = 0,95, z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Error de estimació máximo de la media: E máx z / s 9 34 S Emáx z / es el error de estimació máximo de la media calculado co la cuasidesviació típica S - cuado g.l. > 00 5

16 8.3. B Se pide los límites del itervalo de cofiaza para la media sabiedo que: 8 (dada e el euciado del Ejercicio 8.30) E máx = (hallado e el Ejercicio 8.30) Límites del itervalo de cofiaza para la media: Emáx 8 7, C C B B Emáx 8 8,98 Segú el Teorema Cetral del límite, a medida que crece, la distribució muestral de la ( ) proporció tiede a la ormal co media y variaza La desviació típica de la distribució muestral de la proporció ( P ) se deomia tambié error típico de la proporció. La relació es la idicada e la opció B, las otras relacioes o so correctas, como se ve aalizado la fórmula: P ( ) Dode (- ) es la variaza de ua variable que toma valores 0 y Se pide el error de estimació máximo de la proporció sabiedo que: P = 75 / 00 = 0,75 (proporció de uiversitarios a favor del movimieto 5-M e la muestra).c. = 0,99 por lo que z -α/ = z 0,995 =,58 (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Error de estimació máximo de la proporció: Emáx z / P( P),58 0,75 (0,5) 00 0,7 0, 6

17 8.36. B Se pide los límites del itervalo de cofiaza para la proporció sabiedo que: E máx = 0, (hallado e el Ejercicio 8.35) Límites del itervalo de cofiaza para la proporció: P E máx = 0,75 0, = 0,64 P + E máx = 0,75 + 0, = 0, A Se pide el error de estimació máximo de la proporció sabiedo que: P = 70 / 00 = 0,70 (proporció de curados e la muestra).c. = 0,95 por lo que z -α/ = z 0,975 = (Tabla IV de la distribució ormal tipificada) Error de estimació máximo de la proporció: Emáx z / P( P) 0,70(- 0,70) 00 0, B Se pide el error de estimació máximo de la proporció sabiedo que los límites del itervalo de cofiaza so Li = 0,45 y Ls = 0,55 L s L i = 0,55 0,45 = 0,0. Por lo tato, E máx = 0,0//= 0, A Se pide el error de estimació máximo de la proporció sabiedo que la amplitud del itervalo de cofiaza es 0, Por lo tato, E máx = 0,//= 0, 7

18 8.40. B Se pide la proporció de la muestra sabiedo que los límites del itervalo de cofiaza so Li = 0,40 y Ls = 0,50 Desarrollamos: L i = P E máx = 0,40 L s = P + E máx = 0,50 Sumamos ambas ecuacioes para elimiar E máx y obteemos: P = 0,40 + 0,50 Por lo tato, P 0,90 0,45 8

SOLUCIONES DE LA SEGUNDA PRUEBA DE EVALUACION CONTINUA (PEC 2)

SOLUCIONES DE LA SEGUNDA PRUEBA DE EVALUACION CONTINUA (PEC 2) Curso 2012-13 PEC2 Pág. 1 SOLUCIONES DE LA SEGUNDA PRUEBA DE EVALUACION CONTINUA (PEC 2) Gráfico 1: E ua ivestigació se compara la eficacia de tres tipos de tratamieto de las fobias, atediedo a si ha habido

Más detalles

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU Ejercicios de itervalos de cofiaza e las PAAU 2008 1 1.-El úmero de días de permaecia de los efermos e u hospital sigue ua ley Normal de media µ días y desviació típica 3 días. a)determiar u itervalo de

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica,

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica, 1 MAJ04 DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL 1. E u servicio de ateció al cliete, el tiempo de espera hasta recibir ateció es ua variable ormal de media 10 miutos y desviació típica 2 miutos. Se toma muestras

Más detalles

) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1

) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1 ESTIMACIÓN PUNTUAL. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA. 1. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA El objetivo básico de la iferecia estadística es hacer iferecias o sacar coclusioes sobre la població

Más detalles

Resumen Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo con probabilidades desiguales.

Resumen Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo con probabilidades desiguales. Resume Tema 2: Muestreo aleatorio simple. Muestreo co probabilidades desiguales. M.A.S.: Muestreo aleatorio simple co probabilidades iguales si reemplazo. Hipótesis: Marco perfecto, si omisioes i duplicados

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN

INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN La estadística iferecial se ocupa de exteder o extrapolar a toda ua població, iformacioes obteidas a partir de ua muestra, así como de tomar de decisioes. El muestreo

Más detalles

Tema 4. Estimación de parámetros

Tema 4. Estimación de parámetros Estadística y metodología de la ivestigació Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Tema 4. Estimació de parámetros 1. Estimació putual 1 1.1. Estimació de la proporció e la distribució Bi(m, p).......................

Más detalles

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 11. Estimación de una media. Introducción. Introducción (2) Introducción

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 11. Estimación de una media. Introducción. Introducción (2) Introducción Curso de Estadística Aplicada a las Ciecias Sociales Tema 11. Estimació de ua (Cap. 1 del libro) Tema 11. Estimació de ua Itroducció 1. Distribució de la e el. La muestral es cetrada 3. El error típico

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Juio, Ejercicio 4, Opció B Reserva 1, Ejercicio 4, Opció

Más detalles

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos

Más detalles

MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA 1 MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Muestreo. Métodos de muestreo Se llama població al cojuto de idividuos que posee cierta característica. Ua muestra es ua parte de esa població. Muestreo es el proceso

Más detalles

Estimación de Parámetros

Estimación de Parámetros Igacio Cascos Ferádez Departameto de Estadística Uiversidad Carlos III de Madrid Estimació de Parámetros Estadística I curso 008 009 Veremos cómo costruir valores aproximados de los parámetros de los modelos

Más detalles

Objetivos. 1. Inferencia Estadística. INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo. M. Iniesta Universidad de Murcia

Objetivos. 1. Inferencia Estadística. INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo. M. Iniesta Universidad de Murcia M. Iiesta Uiversidad de Murcia INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.1: Muestreo Objetivos Tratar co muestras aleatorias y su distribució muestral e ejemplos de tamaño reducido. Tratar co la distribució de la

Más detalles

ANDALUCÍA / JUNIO 04. LOGSE / MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES / EXAMEN COMPLETO OPCIÓN A

ANDALUCÍA / JUNIO 04. LOGSE / MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES / EXAMEN COMPLETO OPCIÓN A EXAMEN COMPLETO Istruccioes: a) Duració: 1 hora y 30 miutos. b) Elija ua de las dos opcioes propuestas y coteste los ejercicios de la opció elegida. c) E cada ejercicio, parte o apartado se idica la putuació

Más detalles

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es coocer acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( μ ), la variaza ( ) o la proporció ( p ).

Más detalles

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ.

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ. Itervalos de Cofiaza basados e ua sola muestra Ua estimació putual sólo os proporcioa u valor umérico, pero NO proporcioa iformació sobre la precisió y cofiabilidad de la estimació del parámetro. Etoces

Más detalles

Distribuciones en el muestreo, EMV

Distribuciones en el muestreo, EMV Distribucioes e el muestreo, E Tema 6 Descripció breve del tema. Itroducció y coceptos básicos. Propiedades de los estimadores Sesgo, Variaza, Error Cuadrático Medio y Cosistecia 3. Distribució de u estimador

Más detalles

PROBLEMAS DE LOS TEMAS 5, 6 Y 7 PROPUESTOS EN EXÁMENES DE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL (ANTIGUA LICENCIATURA ADE)

PROBLEMAS DE LOS TEMAS 5, 6 Y 7 PROPUESTOS EN EXÁMENES DE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL (ANTIGUA LICENCIATURA ADE) TUTORÍA DE ETADÍTICA EMPREARIAL (º A.D.E.) e-mail: imozas@elx.ued.es https://www.iova.ued.es/webpages/ilde/web/idex.htm PROBLEMA DE LO TEMA 5, 6 Y 7 PROPUETO EN EXÁMENE DE ETADÍTICA EMPREARIAL (ANTIGUA

Más detalles

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( ), la variaza ( ) o la proporció ( p ). Para

Más detalles

UNIDAD 3.- INFERENCIA ESTADÍSTICA I

UNIDAD 3.- INFERENCIA ESTADÍSTICA I UNIDAD 3.- INFERENCIA ESTADÍSTICA I 1. ESTADÍSTICA INFERENCIAL. MUESTREO La Estadística es la ciecia que se preocupa de la recogida de datos, su orgaizació y aálisis, así como de las prediccioes que, a

Más detalles

Métodos estadísticos y numéricos Estimación por Intervalos de confianza 1 PROBLEMAS RESUELTOS DE ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA

Métodos estadísticos y numéricos Estimación por Intervalos de confianza 1 PROBLEMAS RESUELTOS DE ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Métodos estadísticos y uméricos Estimació por Itervalos de cofiaa PROBLEMA REUELTO DE ETIMACIÓN POR INTERVALO DE CONFIANZA U adador obtiee los siguietes tiempos, e miutos, e 0 pruebas croometradas por

Más detalles

SESION 15 DISTRIBUCIONES DE MUESTREO

SESION 15 DISTRIBUCIONES DE MUESTREO SESION 15 DISTRIBUCIONES DE MUESTREO I. CONTENIDOS: 1. Distribució de muestreo. 2. Distribucioes de muestreo de la media 3. Media, mediaa y moda, así como su relació co la desviació estádar de las distribucioes

Más detalles

Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es:

Paso 2: Elegir un estadístico de contraste. Como queremos hacer un contraste de hipótesis para la media, el estadístico de contraste adecuado es: Hoja 6: Cotraste de hipótesis 1. U laboratorio farmacéutico ha elaborado u fármaco e forma de comprimidos cuyo peso sigue ua distribució Normal co ua desviació típica de 0.12 mg. Se sabe que ua dosis de

Más detalles

Estimación de parámetros. Biometría

Estimación de parámetros. Biometría Estimació de parámetros Biometría Estimació Las poblacioes so descriptas mediate sus parámetros Para variables cuatitativas, las poblacioes so descriptas mediate y Para variables cualitativas, las poblacioes

Más detalles

Tema 2. Medidas descriptivas de los datos

Tema 2. Medidas descriptivas de los datos Tema 2. Medidas descriptivas de los datos Resume del tema 2.1. Medidas de posició So valores que os sirve para idicar la posició alrededor de la cual se distribuye las observacioes. 2.1.1. Mediaa La mediaa

Más detalles

Prueba A = , = [ 7.853, 8.147]

Prueba A = , = [ 7.853, 8.147] PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD CURSO 5-6 - CONVOCATORIA: Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe

Más detalles

Formulas. Población infinita. Población finita

Formulas. Población infinita. Población finita Formulas X~N(μ, σ 2 ) x = x i x ~N si X~N o si > 30 Població ifiita Població fiita x ~N(μ, σ2 ) N x ~N(μ, N 1 σ2 ) Ejercicio Se sabe que la media poblacioal e u exame de Estadística es de 70 y que la variaza

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 01 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Reserva 1, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció

Más detalles

Intervalos de Confianza

Intervalos de Confianza Itervalos de Cofiaza 1.- Se quiere estudiar la vida útil de uas uevas pilas que se va a lazar al mercado. Para ello se examia la duració de 40 de ellas, resultado ua media de 63 horas. Supoiedo que el

Más detalles

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo Itervalos de Cofiaza basados e ua muestra. Istituto de Cálculo Dra. Diaa Kelmasky Hay dos razoes por las cuales el itervalo (6.63,.37) tiee mayor logitud que el obteido ateriormete (7.69, 0.3). la variaza

Más detalles

Estadística Teórica II

Estadística Teórica II tervalos de cofiaza Estadística Teórica NTERVALOS DE CONFANZA Satiago de la Fuete Ferádez 77 tervalos de cofiaza CÁLCULO DE NTERVALOS DE CONFANZA PARA LA MEDA CON DESVACÓN TÍPCA POBLACONAL CONOCDA Y DESCONOCDA.

Más detalles

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales Práctico 4 - Solución Curso ) Como se trata de muestreo sin reposición, se tiene C 5 3

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales Práctico 4 - Solución Curso ) Como se trata de muestreo sin reposición, se tiene C 5 3 Estadística y sus aplicacioes e Ciecias Sociales Práctico 4 - Solució Curso 016 Ejercicio 1 5! 1) Como se trata de muestreo si reposició, se tiee C 5 3 3!! muestras de tamaño =3. ) Distribució muestral

Más detalles

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES 6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( ), la variaza ( ) o la proporció

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA DISTRIBUCIÓN EN EL MUESTREO

INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA DISTRIBUCIÓN EN EL MUESTREO INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA DISTRIBUCIÓN EN EL MUESTREO Objetivos geerales del tema E este tema se itroducirá el cocepto de estadístico como medio para extraer iformació acerca de la ley de

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E CURSO 1999-.000 - CONVOCATORIA: SEPTIEMBRE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de

Más detalles

Ejercicios resueltos de Muestreo

Ejercicios resueltos de Muestreo Tema Ejercicios resueltos de Muestreo Ejercicio Sea ua població ita de 4 elemetos: P = f; 4; ; g : Se cosidera muestras de elemetos que se supoe extraidos y o devueltos a la població y que el muestreo

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. EDIA ARITÉTICA. Es la medida más coocida y tambié es llamada promedio se obtiee sumado todos los valores de la muestra o població, dividida etre el total de elemetos que cotiee

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2002 (Modelo 1) Solución Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2002 (Modelo 1) Solución Germán-Jesús Rubio Luna IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2002 (Modelo 1) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (3 putos) Ua fábrica de muebles dispoe de 600 kg de madera para fabricar librerías de 1 y de 3 estates.

Más detalles

MEDIDAS DE DISPERSIÓN.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN. MEDIDA DE DIPERIÓN. Las medidas de tedecia cetral solamete da ua medida de la localizació del cetro de los datos. Co mucha frecuecia, es igualmete importate describir la forma e que las observacioes está

Más detalles

Para estimar su media poblacional (µ) se toma una muestra de 20 cigarrillos, las medias de la. σ 20

Para estimar su media poblacional (µ) se toma una muestra de 20 cigarrillos, las medias de la. σ 20 Modelo 04. Problema 5A.- (Calificació máxima: putos) El coteido e alquitrá de ua determiada marca de cigarrillos se puede aproximar por ua variable aleatoria co distribució ormal de media µ descoocida

Más detalles

1. Intervalos de Conanza

1. Intervalos de Conanza M. Iiesta Uiversidad de Murcia INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.: Itervalos de coaza Objetivos Costruir itervalos de coaza para los parámetros más importates. Aplicar coveietemete los IC atediedo a cada situació

Más detalles

INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN. Ejercicio 1. (Puntuación máxima: 3 puntos) Calcular los valores de a para los cuales la inversa de la matriz

INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN. Ejercicio 1. (Puntuación máxima: 3 puntos) Calcular los valores de a para los cuales la inversa de la matriz INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN INSTRUCCIONES: El eame preseta dos opcioes: A y B. El alumo deberá elegir ua de ellas y cotestar razoadamete a los cuatro ejercicios de que costa dicha opció. Para

Más detalles

EJERCICIOS TEMA 8. INFERENCIA ESTADISTICA

EJERCICIOS TEMA 8. INFERENCIA ESTADISTICA º BACHILLERATO. CIENCIAS SOCIALES 1. Ua variable aleatoria tiee ua distribució ormal de media m y desviació típica s. Si se extrae muestras aleatorias de tamaño : a) Qué distribució tiee la variable aleatoria

Más detalles

En el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo:

En el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo: TEMA 6. Estimació putual. E muchos casos o será posible determiar el valor de u parámetro poblacioal descoocido, aalizado todos los valores poblacioales, pues el proceso a seguir puede ser destructivo,

Más detalles

Preguntas más Frecuentes: Tema 2

Preguntas más Frecuentes: Tema 2 Pregutas más Frecuetes: Tema 2 Pulse sobre la preguta para acceder directamete a la respuesta 1. Se puede calcular la media a partir de las frecuecias absolutas acumuladas? 2. Para calcular la media aritmética,

Más detalles

IntroducciónalaInferencia Estadística

IntroducciónalaInferencia Estadística Capítulo 6 ItroduccióalaIferecia Estadística 6.1. Itroducció El pricipal objetivo de la Estadística es iferir o estimar características de ua població que o es completamete observable (o o iteresa observarla

Más detalles

Determinación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras)

Determinación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras) STATGRAPHICS Rev. 457 Determiació del tamaño de ua muestra (para dos o más muestras) Este procedimieto determia el tamaño de muestra apropiado para estimar o realiar pruebas de hipótesis respecto a alguo

Más detalles

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES 6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES Dr. Edgar Acua http://math.uprm.edu/~edgar UNIVERSIDAD DE UERTO RICO RECINTO UNIVERSITARIO DE MAYAGUEZ DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber

Más detalles

INTERVALOS DE CONFIANZA

INTERVALOS DE CONFIANZA Gestió Aeroáutica: Estadística Teórica Facultad Ciecias Ecoómicas y Empresariales Departameto de Ecoomía Aplicada Profesor: Satiago de la Fuete Ferádez NTERVALOS DE CONFANZA Gestió Aeroáutica: Estadística

Más detalles

1.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA

1.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA Itervalos de Cofiaza basados e ua muestra. Istituto de Cálculo Dra. Diaa Kelmasky 106 1. INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL upogamos que X1,...,X es ua muestra aleatoria de ua

Más detalles

Muestreo e Intervalos de Confianza

Muestreo e Intervalos de Confianza Muestreo e Itervalos de Cofiaza PROBLEMAS DE SELECTIVIDAD RESUELTOS MUESTREO E INTERVALOS DE CONFIANZA 1) E ua població ormal co variaza coocida se ha tomado ua muestra de tamaño 49 y se ha calculado su

Más detalles

Objetivo. 1. Intervalos y test (una sola muestra) Práctica 7: Intervalos de conanza y contrastes de hipótesis I. M. Iniesta Universidad de Murcia

Objetivo. 1. Intervalos y test (una sola muestra) Práctica 7: Intervalos de conanza y contrastes de hipótesis I. M. Iniesta Universidad de Murcia Práctica 7: Itervalos de coaza y cotrastes de hipótesis I Objetivo E esta práctica y e la siguiete apredemos a aplicar e iterpretar las técicas de itervalos de coaza y test de hipótesis, seleccioado la

Más detalles

- estimación de parámetros, - intervalos de confianza y

- estimación de parámetros, - intervalos de confianza y Iferecia estadística: es el proceso de sacar coclusioes de la població basados e la iformació de ua muestra de esa població. Objetivos de la iferecia: - estimació de parámetros, - itervalos de cofiaza

Más detalles

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza.

Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza. Tema 9. Iferecia Estadística. Itervalos de cofiaza. Idice 1. Itroducció.... 2 2. Itervalo de cofiaza para media poblacioal. Tamaño de la muestra.... 2 2.1. Itervalo de cofiaza... 2 2.2. Tamaño de la muestra...

Más detalles

Mirando las gráficas, justifica estas afirmaciones: Cuantos más dados intervienen, más se parece la distribución de sus promedios a la curva normal.

Mirando las gráficas, justifica estas afirmaciones: Cuantos más dados intervienen, más se parece la distribución de sus promedios a la curva normal. Uidad 1. Iferecia estadística. Estimació de la media Matemáticas aplicadas a las Ciecias Sociales II Resuelve Págia 85 Lazamieto de varios dados Comprueba e la tabla aterior ue: DESV. TÍPICA DESV. TÍPICA

Más detalles

Bloque 3 Tema 12 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS

Bloque 3 Tema 12 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS Bloque 3 Tema 1 PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS: PRUEBAS PARAMÉTRICAS Hay ocasioes e las que teemos que tomar decisioes relativas a ua població sobre la base de los coocimietos que

Más detalles

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple)

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple) 1 Muestreo Tema 1 1. Muestreo. Muestreo aleatorio 3. Tipos de muestreo aleatorio 3.1. Muestreo aleatorio si reposició 3.. Muestreo aleatorio co reposició (muestreo aleatorio simple) 3.3. Muestreo aleatorio

Más detalles

CAPÍTULO 8: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS

CAPÍTULO 8: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS Págia 1 de 11 CAPÍTULO 8: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS Itervalos de Cofiaza para ua proporció Cuado hacemos u test de hipótesis decidimos sobre u valor hipotético del parámetro. Qué

Más detalles

E.U.I.T.I. Bilbao. Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA

E.U.I.T.I. Bilbao. Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA E.U.I.T.I. Bilbao Asigatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA E.U.I.T.I. Bilbao Asigatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA PARTE : ESTADÍSTICA INFERENCIAL 0. RECORDATORIO Estadística iferecial.

Más detalles

ESTIMACIONES DE MEDIAS

ESTIMACIONES DE MEDIAS COLEGIO SAN BARTOLOMÉ LA MERCED ESTADÍSTICA GRADO ESTIMACIÓN 0-0 Símbolos que se debe teer e cueta: POBLACIÓN MUESTRA MEDIA VARIANZA DESVIACIÓN ESTÁNDAR TAMAÑO N La estimació cosiste e determiar el valor

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los valores observados e la muestra, dividida

Más detalles

8. INTERVALOS DE CONFIANZA

8. INTERVALOS DE CONFIANZA 8. INTERVALOS DE CONFIANZA Al estimar el valor de u parámetro de la distribució teórica, o se provee iformació sobre la icertidumbre e el resultado. Esa icertidumbre es producida por la dispersió de la

Más detalles

T ema 8 ESTIMACIÓN. Conceptos previos. Población y muestra:

T ema 8 ESTIMACIÓN. Conceptos previos. Población y muestra: T ema 8 ESTIMACIÓN Coceptos previos Població y muestra: Població se refiere al cojuto total de elemetos que se quiere estudiar ua o más características. Debe estar bie defiida. Llamaremos N al úmero total

Más detalles

Intervalos de confianza para la media

Intervalos de confianza para la media Itervalos de cofiaza para la media Ejercicio º 1.- Las vetas diarias, e euros, e u determiado comercio sigue ua distribució N(950, 200). Calcula la probabilidad de que las vetas diarias e ese comercio:

Más detalles

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n.

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n. 1. Teorema del Límite Cetral Teorema: ea Y 1, Y,..., Y variables aleatorias idepedietes idéticamete distribuidas co EY i = µ y V Y i =

Más detalles

Prueba A. b) Obtener un intervalo de confianza de la proporción de partos de madres de más de 30 años al 90% de confianza

Prueba A. b) Obtener un intervalo de confianza de la proporción de partos de madres de más de 30 años al 90% de confianza PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD CURSO.6-.7 - CONVOCATORIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe respoder

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E.

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. CURSO 007-008 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMATICAS APLICADAS A LAS CC. SS. - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe

Más detalles

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA ESTADÍSTICA, CURSO 008 009 TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA INTRODUCCION oblació. Muestra, muestreo. Objetivos de la iferecia estadística. Métodos paramétricos y o paramétricos. TEORIA ELEMENTAL DEL MUESTREO.

Más detalles

13.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA

13.1 INTERVALOS DEL 95% DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL VARIANZA CONOCIDA Dra. Diaa M. Kelmasky 109 13. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN NORMAL Supogamos que X1,...,X es ua muestra aleatoria de ua població ormal co media μ y variaza. Sabemos que la media

Más detalles

Población Joven Adulta Total A favor En contra Total

Población Joven Adulta Total A favor En contra Total Nombre: Libre Reglametado C.I.: EXAMEN El exame costa de dos partes. La Primera Parte debe ser realizada por todos los alumos y el tiempo previsto es de 2 horas. La Seguda Parte debe ser realizada sólo

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 4) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2004 (Modelo 4) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 004 (Modelo 4) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A ( putos) Sabemos que el precio del kilo de tomates es la mitad que el del kilo de care. Además, el

Más detalles

Ejercicio 1: Un embalaje contiene 9 cajas de CDs. Las 9 cajas tienen la siguiente composición:

Ejercicio 1: Un embalaje contiene 9 cajas de CDs. Las 9 cajas tienen la siguiente composición: Parcial de Probabilidad y Estadística : parte A Ejercicio 1: U embalaje cotiee 9 cajas de CDs. Las 9 cajas tiee la siguiete composició: 6 cajas cotiee 5 discos de música rock y 15 discos de música clásica

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2008 (Modelo 2 Septiembre) Solución Germán-Jesús Rubio Luna. Modelo nº 2 Sept. Sobrantes de Soluciones

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2008 (Modelo 2 Septiembre) Solución Germán-Jesús Rubio Luna. Modelo nº 2 Sept. Sobrantes de Soluciones IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 008 (Modelo Septiembre) Germá-Jesús Rubio Lua Istruccioes: Modelo º Sept. Sobrates de 007-008 Solucioes Duració: 1 hora y 30 miutos. Elija ua de las dos opcioes propuestas

Más detalles

Probabilidad y Estadística 2003 Intervalos de Confianza y Test de Hipótesis paramétricos

Probabilidad y Estadística 2003 Intervalos de Confianza y Test de Hipótesis paramétricos Probabilidad y Estadística 3 Itervalos de Cofiaza y Test de Hipótesis paramétricos Itervalos de Cofiaza Defiició Dada ua muestra aleatoria simple es decir, u vector de variables aleatorias X co compoetes

Más detalles

UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II

UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II UNIDAD 4.- INFERENCIA ESTADÍSTICA II. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Cosideraremos ua variable aleatoria X co ua media µ descoocida y ua desviació típica coocida (parámetros poblacioales). Lo que

Más detalles

MATERIAL DE LA 3era VISITA

MATERIAL DE LA 3era VISITA Material de clase 2 Domigo 27 Juio TEMAS: MATERIAL DE LA 3era VISITA 1. DISTRIBUCION DE LAS PROPORCIONES MUESTRALES 2. INTERVALOS DE CONFIANZA Desarrollo Tema 1: La Distribució de las Proporcioes Muéstrales

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2001 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2001 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 200 (Modelo 3) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO _A ( puto) U establecimieto poe a la veta tres tipos de camisas A, B y C. Se sabe que la razó etre los

Más detalles

Capítulo 8: Inferencia e Intervalos de confianza para proporciones y medias

Capítulo 8: Inferencia e Intervalos de confianza para proporciones y medias Capítulo 8: Iferecia e Itervalos de cofiaza para proporcioes y medias 8 Tomado decisioes acerca de la proporció de ua població 8 Tomado decisioes acerca de la media de ua població 83 Itervalos de cofiaza

Más detalles

Práctica 2 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS

Práctica 2 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS Práctica. Objetivos: a) Apreder a calcular probabilidades de las distribucioes Normal y Chi-cuadrado. b) Estudio de la fució de desidad de la distribució Normal ~ N(µ;σ) c) Cálculo de la fució de distribució

Más detalles

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CONTRASTE DE HIPÓTESIS Estadística: Cotraste de hipótesis 1 CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. Cotraste de hipótesis sobre la media poblacioal Se parte de ua població supuestamete ormal de media y desviació típica N(, ); se tipifica

Más detalles

TEMA 5: Gráficos de Control por Atributos. 1. Gráfico de control para la fracción de unidades defectuosas

TEMA 5: Gráficos de Control por Atributos. 1. Gráfico de control para la fracción de unidades defectuosas TEMA 5: Gráficos de Cotrol por Atributos 1 Gráfico de cotrol para la fracció de uidades defectuosas 2 Gráfico de cotrol para el úmero medio de discoformidades por uidad Selecció del tamaño muestral 3 Clasificació

Más detalles

CLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel

CLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel x Estimado alumo: Aquí ecotrarás las claves de correcció, las habilidades y los procedimietos de resolució asociados a cada preguta, o obstate, para reforzar tu apredizaje es fudametal que asistas a la

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS ESPACIO MUESTRAL. El cojuto de todos los resultados posibles de u eperimeto estadístico deotado por S o Ω VARIABLE. Se deomia variable a la

Más detalles

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS

LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS UNIDAD 0 LAS MUESTRAS ESTADÍSTICAS Págia 26 Lazamieto de varios dados CUATRO DADOS La distribució de probabilidades de la suma de cuatro dados es la siguiete: x i 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 4 0 20 35 56 80 04

Más detalles

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA)

11 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A I (INTERVALOS DE CONFIANZA) I N F R N C I A S T A D Í S T I C A I (INTRVALOS D CONFIANZA) Sea Ω ua població y sobre ella ua variable aleatoria X que sigue ua ley ormal N(µ; ), co media µ descoocida y desviació típica coocida. Co

Más detalles

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS)

12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 1 Supogamos que ua variable aleatoria X sigue ua ley N(µ; =,9). A partir de ua muestra de tamaño = 1, se obtiee ua media muestral

Más detalles

Muestreo. Tipos de muestreo. Inferencia Introducción

Muestreo. Tipos de muestreo. Inferencia Introducción Germá Jesús Rubio Lua Catedrático de Matemáticas del IES Fracisco Ayala Muestreo. Tipos de muestreo. Iferecia Itroducció Nota.- Puede decirse que la Estadística es la ciecia que se preocupa de la recogida

Más detalles

Sobrantes de 2004 (Septiembre Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

Sobrantes de 2004 (Septiembre Modelo 3) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A OPCIÓN A EJERCICIO 1_A (3 putos) Ua pastelería elabora dos tipos de trufas, dulces y amargas Cada trufa dulce lleva 20 g de cacao, 20 g de ata y 30 g de azúcar y se vede a 1 euro la uidad Cada trufa amarga

Más detalles

PRUEBAS DE HIPÓTESIS.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS. PRUEBAS DE HIPÓTESIS. HIPÓTESIS ESTADÍSTICA Paramétrica : No Paramétrica Es ua afirmació sobre los valores de los parámetros poblacioales descoocidos. Es ua afirmació sobre algua característica Simple

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ATACAMA

UNIVERSIDAD DE ATACAMA UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD PAUTA DE CORRECCIÓN PRUEBA RECUPERATIVA N 2 Profesor: Hugo S. Salias. Segudo Semestre 2009 DESARROLLO

Más detalles

Análisis de resultados. Independencia de las muestras

Análisis de resultados. Independencia de las muestras Aálisis de resultados Clase ro. 8 Curso 00 Idepedecia de las muestras Los resultados de ua corrida de simulació, so muestras de algua distribució. Esos resultados los llamamos "respuestas". Las respuestas

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E.

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E. CURSO 8-9 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMATICAS APLICADAS A LAS CC. SS. - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe respoder

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA Tema Iferecia estadística. Estimació de la media Mate CCSSII 2º Bach. 1 TEMA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DISTRIBUCIÓN NORMAL EJERCICIO 1 : Los esos, e kilogramos, de u gruo de ersoas

Más detalles

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA Pruebas de hipótesis es ua parte de la ESTADISTICA INFERENCIAL y tiee su aalogía co los pasos que se realiza e u JUICIO. Objetivo: Aquí o se busca Estimar

Más detalles

Juan Carlos Colonia INTERVALOS DE CONFIANZA

Juan Carlos Colonia INTERVALOS DE CONFIANZA Jua Carlos Coloia INTERVALOS DE CONFIANZA INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LOS PARÁMETROS DE UNA POBLACIÓN POBLACIONAL ES CONOCIDA Sea X ua muestra aleatoria de tamaño 1, X,..., X extraída de ua població N,

Más detalles

En esta tema sentaremos las bases del muestreo estadístico y estudiaremos las distribuciones de algunos estadísticos a partir de una muestra.

En esta tema sentaremos las bases del muestreo estadístico y estudiaremos las distribuciones de algunos estadísticos a partir de una muestra. Capítulo 6 Muestreo Estadístico E esta tema setaremos las bases del muestreo estadístico y estudiaremos las distribucioes de alguos estadísticos a partir de ua muestra. 6.1. Coceptos básicos Auque e el

Más detalles

Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS

Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS Práctica 7. Cotrastes de hipótesis Práctica 7 CONTRATE DE IPÓTEI Objetivos Utilizar los cotrastes de hipótesis para decidir si u parámetro de la distribució de uos datos objeto de estudio cumple o o ua

Más detalles

Hacia dónde tienden los datos? Se agrupan en torno a un valor? o, se dispersan? Su distribución se parece a alguna distribución teórica?

Hacia dónde tienden los datos? Se agrupan en torno a un valor? o, se dispersan? Su distribución se parece a alguna distribución teórica? COMPORTAMIENTO DE LAS DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA: Preparadas las TABLAS DE FRECUENCIA de los valores de ua variable resulta iteresate describir su comportamieto. Hacia dóde tiede los datos? Se agrupa

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2001 (Modelo 4) Euciado Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 0-1 2 1 ( putos) Resuelva la siguiete ecuació matricial: A X - 2 B C, siedo A 1 0 1, B -2, C. 1

Más detalles