Glosario De Estadistica

APROXIMACIÓN DE POISSON DE PROBABILIDADES BINOMIALES: Cuando el número de observaciones o ensayos n en un proceso de Bernoulli es muy grande, los cálculos son bastante tediosos.

CONSISTENTE: Es cuando al aumentar el tamaño de la muestra n, el valor del estadístico x ̅ se aproxima al valor del parámetro µ. n → N, x ̅ → µ.

CONGLOMERADOS: Consiste en definir subgrupos de elementos homogéneos en forma natural y/o existen grupos ya definidos.

Probabilidad normal se describe generalmente como en forma de campana.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL: Si en el contexto de un proceso de Poisson ocurren eventos o éxitos en un espectro continúo de tiempo y espacio. Entonces la longitud del espacio o tiempo entre eventos sucesivos sigue una distribución de probabilidad exponencial.

DIFERENCIA DE MEDIAS: Si se sacan al azar muestras independientes de tamaños n 1 y n 2 de dos poblaciones discretas o continuas, con medias µ1 µ2 y varianzas σ1 y σ2 respectivamente entonces la distribución muestral de la diferencia de medias, está distribuida aproximadamente en forma normal con medias y varianzas.

DISTRIBUCIÓN DE PROPORCIONES DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD: Es una distribución teórica de frecuencias que describe cómo se espera que varíen los resultados de un experimento. Existen diferentes tipos de modelos que permiten describir el comportamiento de fenómenos estadísticos que permiten hacer inferencias y tomar decisiones en condiciones de incertidumbre.

DISTRIBUCIONES DISCRETAS: Son aquellas donde las variables asumen un número limitado de valores, por ejemplo el número de años de estudio.

DISTRIBUCIONES CONTINUAS: Son aquellas donde las variables en estudio pueden asumir cualquier valor dentro de determinados límites; por ejemplo, la estatura de un estudiante.

DISTRIBUCION BINOMIAL: es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL EXPRESADA EN PROPORCIONES: En lugar de expresar la variable aleatoria como el número de éxitos X, podemos designarla en términos de la proporción de éxitos, p, que es la relación entre el número de éxitos y el número de ensayos

DISTRIBUCIÓN MULTINOMIAL: Ocurre cuando en el experimento binomial cada intento tiene más de dos resultados posibles, Las probabilidades de ocurrencia p1, p2,..., pk en un solo ensayo, la distribución de probabilidad de las variables aleatorias k1, k2,..., kn que representan el número de ocurrencias.

DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA: Se emplea para calcular la probabilidad de obtener determinado número de éxitos en un espacio muestral de n ensayos; pero a diferencia de la distribución binomial es que los datos de la muestra se extraen sin reemplazo en una población finita.

DISTRIBUCIÓN DE POISSON: Se utiliza para determinar la probabilidad de un número designado de éxitos cuando los eventos ocurren en un espectro continuo de tiempo y espacio.

DISTRIBUCIONES MUESTRALES: La distribución de todos los valores posibles que pueden ser tomados por alguna estadística, calculados a partir de muestras del mismo tamaño extraídas aleatoriamente de la misma población, Las distribuciones muéstrales pueden construirse empíricamente cuando se obtiene de una población finita, discreta.

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA: constituyen una muestra aleatoria de una población finita que tiene la media y la varianza.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL: Es una distribución de probabilidad continua que es tanto simétrica como mesocurtica. La curva que representa la distribución de: Si una población es infinita y distribuida binomial menté, si p y q son las probabilidades respectivas y considerando muestras de tamaño n extraída de esta población, la distribución muestra de proporciones.

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE σ: Si S_2 es la varianza de una muestra aleatoria de tamaño n tomada de una población normal que tiene varianza σ2,

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE σ_1/σ_2 : Si S_2 son las varianzas de variables aleatorias independientes de tamaños n1 y n2, que se sacan de poblaciones normales con varianzas σ1 y σ2.

ESTRATIFICADO: En esta técnica, la población se divide en clases o estratos de acuerdo a una o más características importantes para realizar posteriormente la selección, que puede ser aleatoria o sistemática dentro de cada estrato.

ESPACIO MUESTRAL: conjunto de todos los resultados posibles de un experimento estadístico denotado por “S” o “ Ω”

ESTRATIFICADO: En esta técnica, la población se divide en clases o estratos de acuerdo a una o más características importantes para realizar

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