Estimación de parámetros. Biometría
|
|
- José Francisco Aguirre de la Cruz
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Estimació de parámetros Biometría
2 Estimació Las poblacioes so descriptas mediate sus parámetros Para variables cuatitativas, las poblacioes so descriptas mediate y Para variables cualitativas, las poblacioes so descriptas mediate p. Si los valores de los parámetros so descoocidos, podemos estimarlos e base a muestras y esperamos que sea ua buea aproximació al valor exacto
3 Propiedades de u bue estimador Isesgado: sigifica que el promedio del estimador es igual al parámetro (o sobre i subestima sistemáticamete al parámetro) De los estimadores isesgados, se prefiere aquellos co 3 meor variabilidad (más cosistetes)
4 Propiedades de u bue estimador Isesgado: U estimador es isesgado cuado la esperaza del estimador es igual al valor del parámetro que se desea estimar. O sea: E ( ˆ) s ( x x) s es u ( x estimador x) Cosistete: A medida que el tamaño de la muestra aumeta el estimador debe teder al valor del parámetro y su variacia debe teder a cero o lo isesgadode es 4
5 Distribució de 3 estimadores Parámetro Estimador Estimador Estimador 3 Cuál es el mejor estimador? 5
6 Defiicioes estimació putual: se calcula u valor simple a partir de la muestra a fi de estimar el parámetro estimació por itervalo de cofiaza: se calcula dos úmeros para crear u rago de valores que se espera cotega al parámetro co ua cierta probabilidad o ivel de cofiaza P( LI LS) 6
7 Qué ta buea es la estimació? Error muestral es la distacia etre el estimador putual y el verdadero valor del parámetro Es el error que surge por estudiar a ua parte de la població Posee las mismas uidades que la variable e estudio Su magitud es descoocida y por lo tato imposible de calcular co certeza Se sabe que dismiuye cuado aumeta el tamaño de la muestra Si la muestra está diseñada de forma probabilística es posible cotrolar su magitud y dar ua estimació del mismo Pero para eso es ecesario coocer la distribució de probabilidades (distribució muestral) del estimador 7
8 Qué so los errores o muestrales? Otros errores ajeos al muestreo: o respuesta, ecuestador, ecuestado, lógicos, de cocepció, etc. No dismiuye cuado el tamaño de la muestra aumeta difíciles de medir 8
9 Media Qué ta buea es la estimació? Nivel de cofiaza es la probabilidad de que el itervalo cotega al parámetro Se lo simboliza como - α Lo fija el ivestigador. Valores típicos de - α =0,90 ; 0,95 ; 0,99 α es la probabilidad de error (o coteer al parámetro) y se la deomia tambié riesgo Es el porcetaje de itervalos que se espera cotega al parámetro (para ese tamaño de muestra) Itervalos de cofiaza para la media Cobertura: 95,00% Itervalos 9
10 Cómo calcular el error muestral e la estimació de µ (siedo coocido)? z x µ P P( z Z ) z x µ P( z z ) ( z / x z / EM ) 0
11 Etre qué valores esperaría que se ecuetre µ? Itervalo de cofiaza para µ P ( z / x z / ) P ( x z µ x z LI LS ) P( LI µ LS ) x x z EM
12 Cómo mejorar la estimació? Para dismiuir el error muestral (mayor precisió): Tamaño de la muestra Nivel de cofiaza Desvío estádar Nivel de cofiaza TABLA 3 z / P( LI µ LS) x x z EM
13 De qué depede el tamaño de ua muestra? De los recursos y del presupuesto: $$$$. Del tipo de població e estudio. De la variable a estudiar (cuali o cuatitativa). Del grado de homogeeidad de ésta e la població. Del diseño muestral empleado. 3
14 Qué se ecesita para determiar el tamaño de ua muestra para u promedio? Tres elemetos importates:. Error muestral o marge de error deseado.. Nivel de Cofiaza o de Riesgo, y el valor del fractil de la distribució asociada a alguo de ellos. 3. Ua magitud de la dispersió o del grado de heterogeeidad de la variable a estudiar. EM z [ z EM ] 4
15 Supuestos Para que las estimacioes sea cofiables se debe cumplir: Muestreo aleatorio probabilístico Muestreo co reposició o bie /N < 0.05 La variable x debe teer distribució ormal; e caso cotrario, el tamaño de la muestra debe ser lo suficietemete grade ( 30) El desvío estádar poblacioal debe ser coocido 5
16 Itervalos de cofiaza: u ejemplo Holopterus chilesis es u coleóptero barreador que ifesta a Nothofagus obliqua (roble pellí). Se extrajo ua muestra aleatoria de 30 ejemplares e el lago Lacar, co la que se estimó la logitud corporal promedio, obteiédose IC 95 : mm. El 95% de los ejemplares mide etre 40 y 45 mm.. La logitud corporal promedio de los ejemplares del lago Lacar se ecuetra etre 40 y 45 mm, co u ivel de cofiaza del 95% 3. El promedio de la especie se ecuetra etre 40 y 45 mm. 4. El 95% de las muestras de 30 ejemplares tiee u promedio etre 40 y 45 mm. 5. Si se aumeta la cofiaza el itervalo de cofiaza se achica (es más preciso) 6. Si se quiere achicar el itervalo de cofiaza se debería aumetar el tamaño de la muestra 6
17 Estimació de u promedio co desvío poblacioal descoocido Es la situació más habitual El hecho de descoocer el valor paramétrico de tiee u costo: se debe utilizar la distribució t de Studet, que posee mayor dispersió que la ormal estádar 7
18 Itervalo de cofiaza para µ cuado el desvío poblacioal es descoocido Co coocido P ( x z µ x z ) Co descoocido P ( x t, / s x t, / s ) LI LS P( LI µ LS ) x t, s x EM TABLA 4 8
19 Cómo mejorar la estimació? Para dismiuir el error muestral (mayor precisió): Tamaño de la muestra Nivel de cofiaza Desvío estádar EM t, s t, EM s Como el está a ambos lados de la ecuació, se debe utilizar u método iterativo para calcular el tamaño muestral 9
20 Supuestos Para que las estimacioes sea cofiables se debe cumplir: Muestreo aleatorio probabilístico Muestreo co reposició o bie /N < 0.05 La variable x debe teer distribució ormal; e caso cotrario, el tamaño de la muestra debe ser lo suficietemete grade ( 30) 0
21 Estimació de ua proporció U ejemplo Las aves parásitas de cría como el tordo reegrido, Molothrus boaeresis, deposita sus huevos e idos de otras especies que provee la totalidad del cuidado paretal. Se llevó a cabo u estudio e la prov. de Medoza durate el mes de octubre a fi de estimar la icidecia de parasitismo e el zorzal chalchalero, Turdus amaurochalius. Se visitaro 08 idos, observádose 7 parasitados. Població Muestra Tipo de muestreo Idividuo Parámetro Estimador
22 Distribució muestral de pˆ Si de ua població co cierta proporció de éxitos p se extrae ifiitas muestras aleatorias de tamaño y a cada ua de ellas se le calcula la proporció muestral pˆ, se demuestra que esta se comporta segú ua distribució ormal siempre y cuado se cumpla las codicioes de aproximació de la distribució biomial a la ormal, es decir: > 30, p >5 y q > 5
23 Distribució muestral de pˆ. La media de es: p. El desvío estádar (EE) de es: 3. Si el tamaño de la muestra es lo pˆ suficietemete grade, p > 5 y q > 5, la pˆ distribució de es ormal Por lo tato es posible calcular probabilidades utilizado: pˆ pˆ pq 3
24 Itervalo de cofiaza para p Para µ co coocido P ( x z µ x z ) Para p P pˆ pq ˆ ˆ pˆ ( z / p z / pq ˆ ˆ ) LI P( LI p LS ) LS pˆ z / pq ˆ ˆ pˆ EM 4
25 5
26 Cómo mejorar la estimació? Para dismiuir el error muestral (mayor precisió): Tamaño de la muestra Nivel de cofiaza EM z / pq ˆ ˆ EM pq ˆ z ˆ / Si o existe muestreo previo, se asume p = 0.5 6
27 Supuestos Para que las estimacioes sea cofiables se debe cumplir: Muestreo aleatorio probabilístico Muestreo co reposició o bie /N < 0.05 Para que sea válida la aproximació a la ormal el tamaño de la muestra debe ser lo suficietemete grade ( 30), p > 5 y q > 5 7
28 E resume: IC : ˆ EM IC : ˆ P / ES ˆ x x z z ES x x x t t ES s x pˆ pˆ z z ES pˆ pq ˆ ˆ Todos los EM so proporcioales a para reducir u IC a la mitad, se debe cuadriplicar el tamaño de la muestra 8
29 Estimació de la variabilidad U ejemplo Se desea estimar la variabilidad e la cocetració de hemoglobia e jugadores de fútbol profesioales. Ua muestra aleatoria de 9 jugadores arrojó los siguietes valores (e g/dl): Població Muestra Tipo de muestreo Idividuo Parámetro Estimador 9
30 Distribució muestral Si de ua població co distribució ormal se extrae ifiitas muestras aleatorias de tamaño y a cada ua de ellas se le calcula la variaza muestral s, se demuestra que el estadístico ( -)s se comporta segú ua distribució chi-cuadrado ( ) co - grados de libertad 30
31 Desidad Distribució chi-cuadrado ( ) Es ua distribució asimétrica positiva Solo toma valores positivos, es decir que 0 No se trata de ua úica curva, sio de ifiitas curvas, cada ua caracterizada por u parámetro deomiado grados de libertad (GL) 0,5 Los GL depede del tamaño de la muestra A medida que aumeta los GL la distribució tiede a hacerse simétrica 0,0 0,5 0,0 0,05 GL=3 GL=5 GL=0 0, X 3
32 Itervalo de cofiaza para la variaza ; S / ; S / TABLA 5 LI LS P( LI LS ) Para el desvío estádar se debe aplicar raíz cuadrada Observar que los límites del itervalo o so simétricos co respecto al estimador 3
33 Supuestos Para que las estimacioes sea cofiables se debe cumplir: Muestreo aleatorio probabilístico Muestreo co reposició o bie /N < 0.05 La variable debe seguir ua distribució ormal 33
34 Coociedo la distribució muestral de u estimador se puede costruir u IC para el parámetro 34
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 detallesIntervalos 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 detallesMUESTREO 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 detallesProblemas 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 detallesTEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados
TEMA 7. ETIMACIÓN 7.1. Itroducció y defiicioes 7.. Estimació putual. Propiedades deseables de los estimadores 7..1. Itroducció y defiicioes 7... Estimadores Isegados 7.3. Estimació por itervalos de cofiaza
Más detallesDISTRIBUCIÓN 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 detallesMEDIDAS 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 detallesPrueba 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 detalles12 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 detallesPRUEBAS DE HIPOTESIS
PRUEBAS DE HIPOTESIS Es posible estimar u parámetro a partir de datos muestrales, bie sea ua estimació putual o u itervalo de cofiaza. Pero: Si mi objetivo o es estimar u parámetro, sio determiar el cumplimieto
Más detallesCAPÍTULO 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 detallesT 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 detallesPráctica 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 detallesConceptos generales de inferencia estadística. Estimación de parámetros. Intervalos de confianza.
FCEyN - Estadística para Química do. cuat. 006 - Marta García Be Coceptos geerales de iferecia estadística. Estimació de parámetros. Itervalos de cofiaza. Iferecia estadística: Dijimos e la primera clase
Más detallesEstimador Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para deducir la estimación.
Teoría de la Estimació Estadística Teoría de la Estimació Estadística Razó para estimar Los admiistradores utiliza las estimacioes porque se debe tomar decisioes racioales, si que tega la iformació pertiete
Más detallesEstadística 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 detallesQué es la estadística?
Qué es la estadística? La estadística tiee que ver co la recopilació, presetació, aálisis y uso de datos para tomar decisioes y resolver problemas. Qué es la estadística? U agete recibe iformació e forma
Más detallesIntervalo de confianza para µ
Itervalo de cofiaza para p y ˆp1 ˆp ˆp1 ˆp ˆp z 1 α/ ; ˆp + z 1 α/, 7.6 ˆp + z 1 α/ ± z 1 α/ 1 + z 1 α/ ˆp1 ˆp + z 1 α/ 4 7.7 siedo ˆp = x/ y z 1 α/ el cuatil 1 α/ de la distribució ormal estádar. El itervalo
Más detalles8. 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 detallesPROBLEMAS 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 detallesINTERVALOS 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 detallesMuestreo 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 detallesEjercicios 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 detallesEstimación puntual y por intervalos
0/1/011 Aálisis de datos gestió veteriaria Estimació putual por itervalos Departameto de Producció Aimal Facultad de Veteriaria Uiversidad de Córdoba Córdoba, 30 de Noviembre de 011 Estimació putual por
Más detallesProbabilidad y estadística
Probabilidad y estadística MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, MEDIDAS DE DISPERSIÓN, GRÁFICAS, E INTERPRETANDO RESULTADOS Prof. Miguel Hesiquio Garduño. Est. Mirla Beavides Rojas Depto. De Igeiería Química
Más detallesMedidas 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 detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció A Juio, Ejercicio 3, Parte II, Opció B Reserva
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales
Más detallesImportancia de las medidas de tendencia central.
UNIDAD 5: UTILICEMOS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Importacia de las medidas de tedecia cetral. Cuado recopilamos ua serie de datos podemos resumirlos utilizado ua tabla de clases y frecuecias. La iformació
Más detallesComo se ha podido apreciar en los módulos anteriores, La estadística trata con recolección de datos, su análisis e interpretación.
Uiversidad Técica Federico Sata María Departameto de Matemática Reato Allede Olivares 7. QUINTO MÓDULO 7. Iferecia Estadística Como se ha podido apreciar e los módulos ateriores, La estadística trata co
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 04 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció
Más detalles1 Valores individuales del conjunto
5/03/00 METROLOGÍA ESTADÍSTICA ANÁLISIS DE DATOS Cuado se obtiee uo o más grupos de datos, producto de repeticioes i e ua medida, la mejor forma de represetarlas, es mediate las Medidas de tedecia cetral
Más detallesTécnicas Cuantitativas II Muestra y Estadísticos Muestrales. TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20
Técicas Cuatitativas II 2012-2013 Muestra y Estadísticos Muestrales TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20 Ídice Ídice Cocepto de muestra y Alguos ejemplos de variaza de la media Cocepto de muestra
Más detallesPara 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 detallesMétodos Estadísticos de la Ingeniería Tema 9: Inferencia Estadística, Estimación de Parámetros Grupo B
Métodos Estadísticos de la Igeiería Tema 9: Iferecia Estadística, Estimació de Parámetros Grupo B Área de Estadística e Ivestigació Operativa Licesio J. Rodríguez-Aragó Abril 200 Coteidos...............................................................
Más detallesCLAVES 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 detallesINSTRUCCIONES 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 detallesPRUEBAS DE HIPOTESIS
PRUEBAS DE HIPOTESIS Es posible estimar u parámetro a partir de datos muestrales, bie sea ua estimació putual o u itervalo de cofiaza. Pero: Si mi objetivo o es estimar u parámetro, sio determiar el cumplimieto
Más detallesModelos lineales en Biología, 5ª Curso de Ciencias Biológicas Clase 28/10/04. Estimación y estimadores: Distribuciones asociadas al muestreo
Modelos lieales e Biología, 5ª Curso de Ciecias Biológicas Clase 8/10/04 Estimació y estimadores: Distribucioes asociadas al muestreo Referecias: Cualquiera de los textos icluidos e la bibliografía recomedada
Más detallesMuestreo. Mucho de las acciones y decisiones que se toman están basados en la información de una muestra.
1 Muestreo Muco de las accioes y decisioes que se toma está basados e la iformació de ua muestra. La preguta que siempre se ace, es: qué tamaño de muestra es suficiete para obteer ua buea aproximació de
Más detallesPROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 6 Aula + Laboratorio
26 PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 6 Aula + Laboratorio 1. Los siguietes valores so medicioes del peso (e miles de toeladas) de grades taques de petróleo. 229, 232, 239, 232, 259, 361, 220, 260,
Más detallesTema 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 detallesEstimación de los parámetros de las distribuciones Bernoulli y Poisson bajo cero eventos
Publicado e la Rev. Fac. Nac. Salud Pública 999; 7(): 30-36 Estimació de los parámetros de las distribucioes Beroulli y Poisso bajo cero evetos Estimatig parameters of the Beroulli ad Poisso distributios
Más detallesn x i n y i = 0 ,..., x n u)... exp 1 y 1 y y n u . Demuestre que i=1 Y n
47 Capítulo 9 Propiedades de los estimadores putuales y métodos de estimació ii Demuestre que para que esta relació sea idepediete de p, debemos teer x i y i = 0 o x i = y i. iii De acuerdo co el método
Más detallesEstimación puntual y por intervalos de confianza
Ídice 6 Estimació putual y por itervalos de cofiaza 6.1 6.1 Itroducció.......................................... 6.1 6. Estimador........................................... 6. 6.3 Método de costrucció
Más detallesOPCIÓN 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 detallesQué es el muestreo? SISTEMA DE EVALUACION. Practicas 30% Examen parcial 30% Examen final 30% Trabajos encargados 10% TECNICAS DE MUESTREO II
SISTEMA DE EVALUACION TECNICAS DE MUESTREO II Practicas 3% Exame parcial 3% Exame fial 3% Trabaos ecargados % Profesor: Ig. Celso Gozales Ch. Mg.Sc Email:cgozales@lamolia.edu.pe REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Más detallesCapítulo II Estimación de parámetros
Capítulo II Estimació de parámetros Estimació putual de parámetros Explicaremos el tópico de la estimació putual de parámetros, usado el siguiete ejemplo. La Tabla Nº. cotiee iformació de los salarios
Más detalles8.1 Al finalizar el tema el alumno debe conocer Características de la estimación utilizando los contrastes o test de hipótesis.
TEMA 8. Cotrastes de hipótesis. E este capítulo se epodrá el cotraste o test de hipótesis estadísticas, que está muy relacioado co la «estimació por itervalos» del capítulo aterior. Va a defiirse importates
Más detallesPRUEBAS 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 detallesMuestreo. 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 detallesUNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.6 Prueba para diferencia de proporciones
UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.6 Prueba para diferecia proporcioes E alguos diseños ivestigació, el pla muestral requiere seleccioar dos muestras ipedietes, calcular las proporcioes muestrales y usar
Más detallesTEMA 6 MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO
.- Itroducció: TEMA MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO Los aálisis estadísticos que se realiza e el mudo real tiee como objetivo estudiar las propiedades características de las poblacioes
Más detallesIES 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 detallesTEMA 8: ESTIMACIÓN POR INTERVALOS
MÉTODOS ESTADÍSTICOS ARA LA EMRESA TEMA 8: ESTIMACIÓN OR INTERVALOS 8..- Itroducció a la estimació por itervalos 8..- Itervalos de cofiaza. Costrucció y características 8.3.- Itervalos de cofiaza para
Más detallesI.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i
I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a k modalidades x 1,x,..., x k ; datos i x i Media x = i x Variaza poblacioal σ i = x i (x i x) Variaza muestral S = 1 (x i
Más detallesORGANIZACIÓN DE LOS DATOS.
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS. La toma de datos es ua de las partes de mayor importacia e el desarrollo de ua ivestigació. Así los datos obteidos mediate u primer proceso recibe el ombre de datos si tratar
Más detallesTema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD. X- μ. f(x) = e para - < x < Z 2. . e para - < z <
Tema 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD La distribució ormal: La distribució ormal, campaa de Gauss o, curva ormal, tambié defiida por De Moivre. Características y propiedades: La siguiete fórmula
Más detallesUNIDAD 7: ESTADÍSTICA INFERENCIAL
UNIDAD 7: ESTADÍSTICA INFERENCIAL ÍNDICE DE LA UNIDAD 1.- INTRODUCCIÓN.... 1.- VARIABLES ESTADÍSTICAS. PARÁMETROS... 3.- DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD... 3 3.1.- Distribució Biomial... 4 3..- Distribució
Más detallesBIOESTADISTICA (55-10536) Estudios de prevalencia (transversales) 1) Características del diseño en un estudio de prevalencia, o transversal.
Departameto de Estadística Uiversidad Carlos III de Madrid BIOESTADISTICA (55-10536) Estudios de prevalecia (trasversales) CONCEPTOS CLAVE 1) Características del diseño e u estudio de prevalecia, o trasversal
Más detallesPRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD FASE ESPECÍFICA: MATERIAS DE MODALIDAD
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD FASE ESPECÍFICA: MATERIAS DE MODALIDAD CURSO 009-010 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC SS - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B).
Más detallesUNIVERSIDAD DE ATACAMA
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES PAUTA DE CORRECCIÓN PRUEBA PARCIAL N o 3 Profesor: Hugo S. Salias. Primer Semestre 2012 1. El ivel
Más detallesDistribuciones de probabilidad
Distribucioes de probabilidad 1. Variable aleatoria real: Ejemplo: Ua variable aleatoria X es ua fució que asocia a cada elemeto del espacio muestral E u úmero X: E ú Cosideremos el experimeto aleatorio
Más detallesESTADISTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADISTICA UIDIMESIOAL La estadística estudia propiedades de ua població si recurrir al sufragio uiversal. El estudio estadístico tiee dos posibilidades (1) Describir lo que ocurre e la muestra mediate
Más detalles2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS Cualquier característica de calidad que pueda ser clasificada de forma biaria: cumple o o cumple, fucioa o o fucioa, pasa o o pasa, coforme o discoforme defectuoso, o
Más detallesIntervalos de Confianza para la diferencia de medias
Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza
Más detallesINTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO MUESTRAL. 1. Una muestra aleatoria de 9 tarrinas de helado proporciona los siguientes pesos en gramos
1 INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMAÑO MUESTRAL La mayoría de estos problemas ha sido propuestos e exámees de selectividad de los distitos distritos uiversitarios españoles. 1. Ua muestra aleatoria de 9 tarrias
Más detallesProbabilidad y Estadística. Introducción a la Inferencia Estadística. Raúl D. Katz 2013
Probabilidad y Estadística Itroducció a la Iferecia Estadística Raúl D. Katz 013 Ídice 1. Itroducció 3. Muestreo 3.1. Muestras aleatorias simples.................................... 4 3. Iferecia estadística
Más detallesIES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2005 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A
IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 005 (Modelo 3) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO _A ( putos) Dibuje el recito defiido por las siguietes iecuacioes: + y 6; 0 y; / + y/3 ; 0; ( puto) Calcule
Más detalles11 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 detallesTema 10 Inferencia, distribuciones muestrales y contraste de hipótesis
Tema 10 Iferecia, distribucioes muestrales y cotraste de hipótesis 10. Iferecia, distribucioes muestrales y cotraste de hipótesis 1 10.1. Técicas de Muestreo........................ 2 10.2. Estimació de
Más detallesFÍSICA GENERAL 2º CUATRIMESTRE 2014 TT.PP. LABORATORIOS- TEORIA DE ERRORES. (Algunos conceptos importantes)
FÍSICA GENERAL 2º CUATRIMESTRE 2014 TT.PP. LABORATORIOS- TEORIA DE ERRORES (Alguos coceptos importates) 1. Error de apreciació. Lo primero que u experimetador debe coocer es la apreciació del istrumeto
Más detallesTrabajo Especial Estadística
Estadística Resolució de u Problema Alumas: Arrosio, Florecia García Fracaro, Sofía Victorel, Mariaela FECHA DE ENTREGA: 12 de Mayo de 2012 Resume Este trabajo es ua ivestigació descriptiva, es decir,
Más detallesIntervalos 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 detalles14 Intervalos de confianza
Solucioario 14 Itervalos de cofiaza ACTIVIDADES INICIALES 14.I. Calcula tal que P z < Z z α α = 0,87. P zα < Z zα = P Z zα P Z < zα = P Z zα 1= 0,87 P Z P Z P Z = 1,87 = 0,935. Buscado e el iterior de
Más detallesMEDIDAS 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 detallesTrata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor.
1 Estadística Descriptiva Tema 8.- Estadística. Tablas y Gráficos. Combiatoria Trata de describir y aalizar alguos caracteres de los idividuos de u grupo dado, si extraer coclusioes para u grupo mayor.
Más detallesESTIMACIÓN PUNTUAL Y ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA
ESTIMACIÓN PUNTUAL Y ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Autores: Ágel A. Jua (ajuap@uoc.edu), Máimo Sedao (msedaoh@uoc.edu), Alicia Vila (avilag@uoc.edu). ESQUEMA DE CONTENIDOS Defiició Propiedades
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció B Reserva 1, Ejercicio 4, Opció B Reserva, Ejercicio 4,
Más detallesIES 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 detallesUnidad N 2. Medidas de dispersión
Uidad N 2 Medidas de dispersió Ua seguda propiedad importate que describe ua serie de datos uméricos es ua variació. La variació es la catidad de dispersió o propagació e los datos. Dos series de datos
Más detallesSEMANA 01. CLASE 01. MARTES 04/10/16
EMANA 0. CLAE 0. MARTE 04/0/6. Experimeto aleatorio.. Defiició. Experimeto e el cual o se puede predecir el resultado ates de realizarlo. Para que u experimeto sea aleatorio debe teer al meos dos resultados
Más detallesMuestreo Estratificado.
Muestreo Estratificado. 1.- Itroducció: Para aplicar este diseño, se precisa que la població esté dividida e subpoblacioes, estratos, que o se solape. Se seleccioa ua muestra probabilística e cada estrato
Más detallesLos números complejos
Los úmeros complejos Los úmeros complejos Forma biómica Defiició z = a + bi, o bie, z = (a, b) siedo a la parte real y b la parte imagiaria. a = r cos α b = r se α Opuesto z = a bi Cojugado z = a bi Represetació
Más detallesTema 7: Estimación puntual.
Estadística 68 Tema 7: Estimació putual. 7.1 Itroducció a la Iferecia Estadística. E los temas ateriores se ha hecho éfasis e la teoría de la probabilidad y e determiados modelos probabilísticos. E este
Más detallesTema 9. Introducción a la Inferencia Estadística. Presentación y Objetivos. Esquema Inicial. Probabilidades y Estadística I
Tema 9. Itroducció a la Iferecia Estadística Presetació y Objetivos. La iferecia utiliza el leguaje de la probabilidad para sacar coclusioes de los datos y acompañar esas coclusioes por ua declaració formal
Más detalles4 Contrastes del Chi 2 de bondad del ajuste
4 Cotrastes del Chi de bodad del ajuste U cotraste de bodad del ajuste es de la forma o H 0 : P = P 0 frete a H 1 : P P 0 H 0 : P {P θ } θ Θ frete a H 1 : P / {P θ } θ Θ 4.1 Cotraste del χ para modelos
Más detallesCAPÍTULO 7: INFERENCIA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS
Págia 1 de 13 CAPÍTULO 7: INFERENCIA PARA PROPORCIONES Y MEDIAS E este capítulo etraremos al fial del ciclo del método cietífico, usado la iformació de la muestra para geeralizar y llegar a coclusioes
Más detallesDISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL.
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL. E estadística, la distribució biomial es ua distribució de probabilidad discreta que mide el úmero de éxitos e ua secuecia de esayos
Más detallesIES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007)
IS Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua INTRVALOS D CONFIANZA PARA PROPORCIONS (007) jercicio 1- Tomada, al azar, ua muestra de 10 estudiates de ua Uiversidad, se ecotró que 54 de ellos
Más detallesSobrantes 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 detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN
INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN Págia 98 Cuátas caras cabe esperar? El itervalo característico correspodiete a ua probabilidad del 95% (cosideramos casas raros al 5% de los casos extremos)
Más detallesTema 6: Distribuciones Muestrales
Tema 6: Distribucioes Muestrales El objetivo es efectuar ua geeralizació de los resultados de la muestra a la població. Iferir o adiviar el comportamieto de la població a partir del coocimieto de ua muestra.
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN
3 INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN DE UNA PROPORCIÓN Págia 99 REFLEXIONA Y RESUELVE Cuátas caras cabe esperar? Repite el razoamieto aterior para averiguar cuátas caras cabe esperar si lazamos 00 moedas
Más detallesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística
Departameto Admiistrativo acioal de Estadística Direcció de Regulació, Plaeació, Estadarizació y ormalizació -DIRPE- Especificacioes de Coeficiete y Variaza Ecuesta de Cosumo Cultural Julio 008 ESPECIFICACIOES
Más detallesSucesiones. Se denomina sucesión a una función cuyo dominio es el conjunto de los números naturales.
Sucesioes Sucesió Se deomia sucesió a ua fució cuyo domiio es el cojuto de los úmeros aturales. Para deotar el -ésimo elemeto de la sucesió se escribe a e lugar de f(). Ejemplo: a = 1/ a 1 = 1, a 2 = 1/2,
Más detalles5.1. Tipos de convergencia
Estadística Tema 5 Covergecia de Variables Aleatorias 51 Tipos de covergecia 52 Ley de los grades úmeros 53 Teorema cetral del límite 54 Método delta Objetivos 1 Motivació estudio secuecias de VAs 2 Covergecia
Más detallesOPTICA Y CALOR Guía 1: REFLEXIÓN Y REFRACCIÒN EN SUPERFICIES PLANAS
OPTICA Y CALOR Guía 1: REFLEXIÓN Y REFRACCIÒN EN SUPERFICIES PLANAS Ley de Sell 1-1 U haz lumioso icide sobre ua lámia de vidrio bajo u águlo de 60, siedo e parte reflejado y e parte refractado. Se observa
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA. TEST DE HIPÓTESIS. TIPOS DE ERRORES
1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. TEST DE HIPÓTESIS. TIPOS DE ERRORES 001. PAU SELECTIVIDAD Uiversidad de Oviedo Juio 1996 La empresa de trasportes urgetes El Rápido asegura que etrega el 80% de sus evíos ates
Más detallesEstimación puntual y por Intervalos de Confianza
Capítulo 7 Estimació putual y por Itervalos de Cofiaza 7.1. Itroducció Cosideremos ua v.a X co distribució F θ co θ descoocido. E este tema vemos cómo dar ua estimació putual para el parámetro θ y cómo
Más detalles