UT-4: Distribuciones fundamentales de muestreo y descripción de datos

Documentos relacionados
INFERENCIA ESTADÍSTICA CONCEPTOS BÁSICOS

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

SESION 15 DISTRIBUCIONES DE MUESTREO

Métodos de Análisis Cuantitativo

IntroducciónalaInferencia Estadística

Distribuciones en el muestreo, EMV

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA DISTRIBUCIÓN EN EL MUESTREO

Estimación de Parámetros

Estadística Descriptiva

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.- DISTRIBUCIÓN BINOMIAL (BERNOULLI) DISTRIBUCIÓN NORMAL (GAUSS)

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.

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

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Introducción a la Inferencia Estadística. Muestreo en poblaciones normales

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA

Guía 1 Matemática: Estadística NM 4

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

PyE_ EF2_TIPO1_

Técnicas Cuantitativas II Muestra y Estadísticos Muestrales. TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20

2 Algunos conceptos de convergencia de sucesiones de variables aleatorias

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

República Bolivariana de Venezuela Universidad Nacional Abierta Vicerrectorado Académico Área de Matemática

Práctica 2 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS

Qué es la estadística?

PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 6 Aula + Laboratorio

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

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

Análisis de resultados. Independencia de las muestras

Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros

ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL

T ema 6 DISTRIBUCIONES DISCRETAS DE PROBABILIDAD. x 1. x 2 = 1 = 2. x 3 = 3. x 4. Variable aleatoria: definición y tipos:

Topografía 1. II semestre, José Francisco Valverde Calderón Sitio web:

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS

Formulas. Población infinita. Población finita

Tema 2. Medidas descriptivas de los datos

INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN

UNIDAD 3.- INFERENCIA ESTADÍSTICA I

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

1. Propiedades de los estimadores

Tema 9. Introducción a la Inferencia Estadística. Presentación y Objetivos. Esquema Inicial. Probabilidades y Estadística I

1. QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?

Asignatura: TRATAMIENTO DE DATOS CON ORDENADOR Curso TEORÍA Y EJEMPLOS DEL TEMA 2

8 DESIGUALDAD DE TCHEBYCHEFF LEY DE LOS GRANDES NÚMEROS

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

Pasos básicos para docimar una hipótesis:

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

Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS

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

MEDIDAS DE DISTRIBUCION

CAPÍTULO 7 DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO Introducción

Tema 4. Estimación de parámetros

Tema 1 Estadística descriptiva: Medidas de centralización y dispersión

TEMA 6.- INTERVALOS DE CONFIANZA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS

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

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Tema 8. Sesiones 15 y 16 Guía de clase 8. CONTRASTE DE HIPOTESIS

Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo

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

TEMA 6 MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO

Distribuciones muestrales y el teorema del límite central

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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

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

Medidas de Tendencia Central

PRUEBA DE HIPOTESIS BASADA EN UNA SOLA MUESTRA

Importancia de las medidas de tendencia central.

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES CONTENIDO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES INTRODUCCION PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS...

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

5.1. Tipos de convergencia

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i

TEMA 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

2.- Estudio Poblacional y Muestral Univariante

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA 4- MODELOS CONTINUOS

Slide 1. Slide 2. Slide 3. Universidad Diego Portales Facultad de Economía y Negocios. Capítulo 3 Estadística Descriptiva: Métodos Numéricos

CAPÍTULO I. Conceptos Básicos de Estadística

Medidas de tendencia central

GLOSARIO ESTADÍSTICO. Fuente: Murray R. Spiegel, Estadística,, McGraw Hill.

Parte 1: UNIDADES DIDÁCTICAS 2 Y 3. Probabilidades con Sucesos y Variables Aleatorias.

MODELOS DE PROBABILIDAD Y MUESTREO ALEATORIO Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.

Probabilidad y estadística

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

El método de Monte Carlo

Ley de Grandes Números y Teorema Central del

Identificación de Sistemas

1 Valores individuales del conjunto

Estimación de parámetros. Biometría

3. Igualdad de proporciones

Probabilidad y Estadística. Introducción a la Inferencia Estadística. Raúl D. Katz 2013

Tema 1: Inferencia Estadística

Tema 6: Teoremas Asinto ticos

Transcripción:

UT-4: Distribucioes fudametales de muestreo y descripció de datos Sub tema: Muestreo aleatorio. Distribucioes muestrales. Distribucioes muestrales de medias. Teorema del límite cetral. Aplicacioes. DF

Orgaizació de la Clase. Itroducció. Distribucioes fudametales de muestreo 3. Alguas aplicacioes al caso de medias muestrales 4. Sugerecias para la gestió del autoapredizaje

. Itroducció Posició del tema e la asigatura. Relacioes. Estadística Descriptiva Iferecial 3

La cuestió del título del tema UT-: Estadística descriptiva y aálisis de datos Distribucioes de frecuecias (Patró de comportamieto de los datos) UT-3: Variables aleatorias y distribucioes de probabilidad Distribucioes de probabilidad (Modelos matemáticos) UT-4: Distribucioes fudametales de muestreo 4

Distribucioes de frecuecias e u cotexto dado Cuatro casos:. Las bolsas de cemeto. Los derrames del Río Grade 3. Los caudales del Río Medoza 4. La resistecia del hormigó 5

M x Distribució de frecuecias de las observacioes idividuales fr Se extrae ua muestra de tamaño. j 3... x j x x x 3... x x 6

4 Media 49,983 kg Desv. Est.,6 kg Caso. Las bolsas de cemeto Iformació obteida de la muestra : Peso de las bolsas de cemeto, e kg Trazado de la desidad empírica. Comparació co la Curva Normal. Box-ad-Whisker Plot 49,8 49,9 5 5, 5, Peso desity 6 5 4 3 Desity Trace for Peso 49,8 49,9 5 5, 5, Peso Histogram Histogram for Peso 5 6 frequecy 9 6 3 frequecy 8 4 49,8 49,9 5 5, 5, Peso 49,8 49,9 5 5, 5, Peso 7

Caso. Los derrames del Río Grade Iformació obteida de la muestra. : Derrame medio aual, e la estació La Gotera. Registro de 7 años. 7 años Media 3.49,33 hm³ Mediaa 3.565 hm³ Desv. Est..35, hm³ Coef. Variac. 3,5% Q.488 hm³ Q3 4.3 hm³ frequecy (,) 3 desity cumulative probability 5 9 6 3,5,5,5 Desity Trace 4 6 8 ( ),8,6,4, Histogram for DMA 4 6 8 DMA ( ) DMA Normal Distributio 4 6 8 DMA ( ) 8

Caso 3. Los caudales del Río Medoza Iformació obteida de la muestra. : Caudal medio mesual, e la estació Guido Registro de 58 meses (44 años) 58 meses Media 44,54 m³/s Mediaa 3,9 m³/s Desv. Est. 35, 3 m³/s Coef. Variac. 79,3% Q m³/s Q3 55 m³/s frequecy 3 5 5 (,) desity Box-ad-Whisker Plot 5 5 5 3 QMMGUIDO Histogram 5-4 9 4 9 4 9 8 6 4 QMMGUIDO Desity Trace 5 5 5 3 QMMGUIDO 9

Caso 4: La resistecia del hormigó Resistecia a compresió del hormigó a la edad de 8 días, e kgf/cm². Resultados obteidos por alumos del ciclo 4 e el laboratorio de esayos del ITIEM. Histograma Polígoo de frecuecias 4 5 frequecy 3 Porcetaje 5 5 5 5 3 35 4 45 Tesió 5 5 3 35 4 45 Tesió 4 Histograma y curva ormal (,) 8 Curva de desidad empírica frequecy 3 desity 6 4 5 5 3 35 4 45 Tesió (kg/cm²) Normalidad? 5 5 3 35 4 45 Tesió

Distribució de las observacioes idividuales: Formas Simetría Media Moda Qué tato se aproxima a la ormalidad? μ Sesgo derecho Media > Moda Sesgo izquierdo Media < Moda 5 5 5 μ 5 5 5 3 μ

. Distribucioes fudametales de muestreo Aplicació al caso de la media muestral

Població & Muestra Total de observacioes que os iteresa para el estudio (fiitas ifiitas) Població (Parámetros) μ Muestra (Estadísticas) x 3

Base coceptual para muestrear poblacioes xk xi Se extrae todas las muestras posibles de tamaño. x M k M M i M M 3 x x3 fr x i 3... k xi x x x3... xk 4

Comparació de las distribucioes de frecuecias M x j 3... x j x x x 3... x x xk xi M M i M 3 x M k M x3 x i 3... k xi x x x 3... xk x 5

Muestreo Aleatorio Nuestras iferecias acerca de ua població ha de ser válidas, siempre que las muestras que obtegamos sea represetativas de tal població! Defiició Sea,,..., variables aleatorias idepedietes, cada ua co la misma distribució de probabilidad f(x). Defiimos etoces a,,...,, como ua muestra aleatoria de tamaño de la població f(x) y escribimos su distribució de probabilidad cojuta como: f(x, x,..., x ) f(x ) f(x )... f(x ) 6

Distribucioes muestrales Dado que ua estadística es ua variable aleatoria que depede de la muestra observada, debe teer ua distribució de probabilidad. Defiició La distribució de probabilidad de ua estadística se llama distribució muestral. 7

Comparado distribucioes Si la estadística fuese la media muestral: i i Distribució de muestreo de la media Distribució de las observacioes idividuales de la població μ x x 8

Distribucioes de medias muestrales PREGUNTAS DE INTERÉS La muestra: Se obtiee Qué de tamaño ua població tiee? ormal? 9

Media y variaza de la media muestral Si,,..., represeta ua muestra aleatoria de tamaño, que se toma de ua població co media μ y variaza σ², etoces: i i i i i E i E E μ μ μ ) ( i V i V V i i ) ( σ σ σ σ σ Error estádar de la media muestral

Muestreo de poblacioes Normales ( x; μ, ) ~ N σ i i μ μ ( x; μ, ) ~ N σ σ σ : Variable e estudio,5,,9,6,3 : Media muestral 3 4 5 6

Muestreo de poblacioes No Normales ~ No ormal o Descoocida Teorema del Límite Cetral: Si es la media de ua muestra aleatoria de tamaño tomada de ua població co media μ y variaza fiita σ², etoces la forma límite de la distribució de: Z μ σ Coforme, es la distribució ormal estádar: Z ~ N (; )? 3 Muestras grades y pequeñas