2.2 distribución de muestreo

2.2. DISTRIBUCION DE MUESTREO
 

Las distribuciones muéstrales obtenidas de una población son de naturaleza propia e impredecibles. Tales distribuciones serán muy importantes en el estudio de la estadística inferencial, porque las inferencias sobre las poblaciones  se harán usando estadísticas muéstrales. Aquí volvemos a mencionar a la inferencia estadística trata básicamente con generalizaciones y predicciones.

 Por ejemplo  podemos afirmar con base a las opiniones de varias personas entrevistadas en un determinado ciudad que en las próximas elecciones municipales el 52% de les personas votaran por x candidato. En el punto 2.1 solo vimos los conceptos básicos de le muestra y pues aquí veremos como aplicarlo.

Otro ejemplo de la distribución de muestreo es cuando nos interesa obtener una muestra de las opiniones de los profesores de una gran universidad. Pues es difícil obtener con todos los profesores, así que tomamos una muestra aleatoria de cada colegio o departamento.

Por ejemplo  podemos afirmar con base a las opiniones de varias personas entrevistadas en un determinado ciudad que en las próximas elecciones municipales el 52% de les personas votaran por x candidato. En el punto 2.1 solo vimos los conceptos básicos de le muestra y pues aquí veremos cómo aplicarlo.

 Con este análisis  de las distribuciones asociadas con los estadísticos muéstrales, podremos juzgar la confiabilidad de un estadístico muestral como un instrumento para hacer inferencias sobre un parámetro poblacional desconocido. Como los valores de un estadístico, tal como la media, la cual varían de una muestra a otra, se le puede considerar como una variable aleatoria con su distribución de frecuencias que se denomina distribución muestral en general la distribución muestral de un estadístico la de todos sus valores posibles calculados a partir de muestras del mismo tamaño.

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