ESTADISTICA INFERENCIAL I
Tercer semestre
Unidad 1
Distribuciones fundamentales para el muestreo.
1.1 Introducción a la estadística Inferencial.
La estadística
descriptiva comprende aquellos métodos usados para organizar y describir la
información recabada.
La estadística
Inferencial comprende aquellos métodos y técnicas usadas para hacer
generalizaciones, predicciones o estimaciones sobre poblaciones a partir de una
muestra.[1]
1.2 Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo.[2]
La aleatorización
se refiere a cualquier proceso de selección de una muestra elegida con
procedimientos aleatorios se llama muestra aleatoria.
Tipos
más comunes de técnicas de muestreo aleatorio, son el
muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados,
y el muestreo sistemático.
Si una muestra aleatoria se elige de
forma tal que todas las muestras del mismo tamaño tengan igual probabilidad de
ser elegidas la llamaremos muestra
aleatoria simple.
Citar los ejemplos de la misma obra de consulta 8.5, 8.6, 8.7, y tabla
8.1 de números aleatorios.
Se recomienda discutir la aplicación 8.1
Hay muchas situaciones en la cuales el
muestreo aleatorio simple, es poco práctico, imposible y no deseado; aunque
sería deseable usar muestras aleatorias simples para las encuestas nacionales
de opinión sobre productos o sobre elecciones presidenciales, pero sería muy
costoso y tardado.
El muestreo
estratificado requiere de separar a la población en grupos que no se
traslapen llamados estratos, y de elegir después una muestra aleatoria simple
en cada estrato. La información de las muestras aleatorias simples,
constituiría entonces una muestra global.
Analizar el ejemplo 8.8.
El muestreo
por conglomerados requiere de elegir una muestra aleatoria simple de
unidades heterogéneas de población llamados conglomerados. Cada elemento de la
población pertenece exactamente a un
conglomerado, y los elementos de cada conglomerado son usualmente heterogéneos
o disímiles.
Analizar el ejemplo 8.9
El muestreo
sistemático es una técnica de muestreo que requiere de una selección
aleatoria inicial de observaciones seguida de otra selección de observaciones
obtenida usando algún sistema o regla.
Discutir el ejemplo 8.10
Discutir error muestral.
Desarrollar el ejemplo 8.11
Cuando se usa un estadístico como x media para medir o estimar un
parámetro (variable que aparece en una ecuación cuyo valor se fija a
voluntad) y el promedio de todos los errores
muéstrales es cero, se dice que es insesgado; también se dice que un
estadístico tiene sesgo nulo si al usarlo para medir o estimar un parámetro
resulta tener cero como promedio de todos los errores muéstrales. Como en observamos
en el ejemplo 8.11.
Estrictamente cuando la media muestral se
utiliza con propósitos de estimación, se llama estimador y su valor se denomina
una estimación.
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