Want to create interactive content? It’s easy in Genially!
Mapa Mental
PAREDES
Created on November 27, 2024
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
Transcript
Submapa A
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
De esto se ocupa la inferencia estadística en la que se usan los principios de la teoría del muestreo.
Sin embargo, desde el punto de vista práctico, suele ser más importante poder inferir información acerca de una población a partir de muestras obtenidas de ella.
• Estimadores Puntuales
• Estimación La estimación es un procedimiento de la estadistica inferencial mediante el cual se realizan cálculos con los datos de una muestra para obtener valores o resultados que describan las caracteristicas de la poblacion. De estos problemas seocupa la inferencia estadística en la que se usan los principios de la teoría del muestreo.
Básicamente, la estimación puntual trata de la elección de un estadístico; esto es, un solo número calculado a partir de datos muestrales (y acaso otra información) para el cual se tiene cierta esperanza, o seguridad, de que está razonablemente cercana al parámetro que se supone estima.
• Estimadores por Intervalo
A una estimación de un parámetro poblacional que se da mediante dos números, entre los cuales se considera que debe estar el parámetro en cuestión, se le llama estimación por intervalo del parámetro en cuestión.
A una estimación de un parámetro poblacional que se da mediante un solo número se le llama estimación puntual del parámetro.
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
• Estimadores Eficiente / Ineficiente
• Estimadores Insesgado / Sesgado
Si se consideran todos los estadísticos cuya distribución muestral tiene una misma media, al estadístico que tiene la menor varianza suele llamársele estimador más eficiente o mejor del parámetro correspondiente
Si la distribución muestral de dos estadísticos tiene la misma media (o esperanza), entonces al estadístico que tiene lamenor varianza se le llama estimador eficiente del parámetro correspondiente, y al otro se le llama estimador ineficiente. A los valores de estos estadísticos se les llama estimaciones eficientes e ineficientes, respectivamente
Si la media de la distribución muestral de un estadístico es igual al parámetro poblacional correspondiente, se dice que el estadístico es un estimador insesgado del parámetro; si no es así, se dice que es un estimador sesgado. A los valores de estos estadísticos se les llama estimaciones insesgadas o sesgadas, respectivamente.
Submapa A
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
• Estimación La estimación es un procedimiento de la estadistica inferencial mediante el cual se realizan cálculos con los datos de una muestra para obtener valores o resultados que describan las caracteristicas de la poblacion. De estos problemas seocupa la inferencia estadística en la que se usan los principios de la teoría del muestreo.
https://youtu.be/z6-6Pqu-Who?si=E3UCEEyAyatTZFb2
ESTIMADORES POR INTERVALO
ESTIMADORES PUNTUALES
Submapa A
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICAEJEMPLO
ESTI MACIÓN
• Estimación La estimación es un procedimiento de la estadistica inferencial mediante el cual se realizan cálculos con los datos de una muestra para obtener valores o resultados que describan las caracteristicas de la poblacion. De estos problemas seocupa la inferencia estadística en la que se usan los principios de la teoría del muestreo.
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Ejemplo
Formula para muestras de población normal
Parametro estimado
Nivel de confianza
Margen de error.
Tamaño muestral.
Su funcion principal es estimar dos valores entre los cuales se encuentra un parametro de la población. Generalmente, los valores de los parametros poblaciones se desconocen, así que se calcula un intervalo de confianza a partir de datos muestreados para obtener una estimación de los parametros poblacionales.
Es un intervalo que da una aproximación de los valores entre los cuales se encuentra el valor de un parametro poblacional con un determinado nivelo de confianza. Los intervalos de confianza más habituales tienen un nivel de confianza del 95%o del 99%
Intervalo de confianza
Factores principales
Lorem ipsum dolor
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Si lavarianza de la población es desconocida, que es el caso más frecuente, el intervalo de confianza para la media se calcula con la siguiente fórmula:
La fórmula para calcular el intervalo de confianza para la media es la siguiente, se utiliza cuando la varianza de la población es conocida:
Por ejemplo, si el intervalo de confianza del 95% para la media de una población es (6,10), significa que el 95% de veces la media poblacional estará entre 6 y 10.
Es un intervalo que proporciona un rango de valores admisibles para la media de una población. Es decir, el intervalo de confianza para la media nos da un valor máximo y un valor mínimo entre los cuales se encuentra el valor de la media de una población con un margen de error.
Intervalo de confianza para la media
El intervalo de confianza para la media se usa para estimar dos valores entre los cuales se encuentra la media de una población. Así pues, el intervalo de confianza para la media resulta muy útil para aproximar el promedio de una población cuando se desconocen todos sus valores
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Intervalo de confianza para la proporcion
La fórmula para calcular el intervalo de confianza para la proporción es la siguiente:
Obejtivos principales:
- La motivación para crear un intervalo de confianza para una proporción.
- La fórmula para crear un intervalo de confianza para una proporción.
- Un ejemplo de cómo calcular un intervalo de confianza para una proporción.
- Cómo interpretar un intervalo de confianza para una proporción.
Un intervalo de confianza para una proporción es un rango de valores que probablemente contenga una proporción de población con un cierto nivel de confianza. La razón para crear un intervalo de confianza para una proporción es capturar nuestra incertidumbre al estimar una proporción de población.
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Ejemplo Intervalo de confianza para la media
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
La fórmula para calcular el intervalo de confianza para la proporción es la siguiente:
Si el intervalo de confianza para la proporción de una población con un nivel de confianza del 95% es (0,73 , 0,81), significa la proporción de una población está entre el 73% y el 81% con una probabilidad del 95%.
Ejemplo
Este intervalo indica un valor máximo y un valor mínimo entre los cuáles se encuentra la proporción poblacional con un margen de error
Intervalo de confianza para la suma y proporción es un intervalo que proporciona un rango de valores admisibles para la proporción de una población.
Intervalo de confianza para suma y proporciones
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
La fórmula para calcular el intervalo de confianza para la varianza es la siguiente:
El intervalo de confianza para la varianza sirve para estimar dos valores entre los cuales está la varianza de la población. La varianza muestral se puede calcular pero la varianza poblacional generalmente se desconoce, así que el intervalo de confianza para la varianza permite hacer una aproximación de su valor
El intervalo de confianza del 95% para la varianza de una población es (55,75), significa que la varianza poblacional estará entre 55 y 75 con una probabilidad del 95%.
Es un intervalo que da una aproximación de los valores entre los cuales se encuentra la varianza de una población.El intervalo de confianza para la varianza indica el valor máximo y el valor mínimo de la varianza poblacional para un nivel de confianza
Intervalo de confianza para la varianza.
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Submapa B
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Ejemplo para intervalo de confianza para la varianza.
Lorem ipsum dolor sit
Lorem ipsum dolor sit
Relación entre ESTIMACIÓN e INTERVALOS DE CONFIANZA.
Si la media de la distribución muestral de un estadístico es igual al parámetro poblacional correspondiente, se dice que el estadístico es un estimador INSESGADO del parámetro; si no es así, se dice que es un estimador SESGADO. A los valores de estos estadísticos se les llama estimaciones insesgadas o sesgadas, respectivamente.
Si la distribución muestral de dos estadísticos tiene la misma media (o esperanza), entonces al estadístico que tiene la menor varianza se le llama estimador EFICIENTE del parámetro correspondiente, y al otro se le llama estimador INEFICIENTE
Intervalo de confianza para la varianza sirve para estimar dos valores entre los cuales está la varianza de la población.
Intervalo de confianza para suma y diferencia de proporciones es un intervalo que proporciona un rango de valores admisibles para la proporción de una población.
Intervalo de confianza para la media un intervalo que proporciona un rango de valores admisibles para la media de una población.
Intervalo de confianza para proporciones es un rango de valores que probablemente contenga una proporción de población con un cierto nivel de confianza.
Intervalo de confianza para la media proporciona un rango de valores admisibles para la media de una población.
Relación entre Submapas
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL - TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
A una estimación de un parámetro poblacional que se da mediante dos números, entre los cuales se considera que debe estar el parámetro en cuestión, se le llama estimación por INTERVALO del parámetro en cuestión.
Intervalo de confianza Objetivo principal es estimar dos valores entre los cuales se encuentra un parametro de la población
Estimación PUNTUAL trata de la elección de un estadístico; esto es, un solo número calculado a partir de datos muestrales (y acaso otra información) para el cual se tiene cierta esperanza, o seguridad, de que está razonablemente cercana al parámetro que se supone es tima.