Distribucion Normal De Medidas

Distribución muestral de medias

Si tenemos una muestra aleatoria de una población N(m,s ), se sabe (Teorema central del límite) que la función de probabilidad de la media muestral es también normal con media m y varianza s2/n.

Esto es exacto para poblaciones normales y aproximado (buena aproximación con n>30) para poblaciones cualesquiera.

Es decir          es el error típico, o error estándar de la media.

Recuérdese que la probabilidad de que m esté en este intervalo es 1 - a.

A un intervalo de este tipo se le denomina intervalo de confianza con un nivel de confianza del 100 (1 - a)%, o nivel de significación de 100a%.

Distribución muestral de medias

Si tenemos una muestra aleatoria de una población N(m,s ), se sabe (Teorema central del límite) que la función de probabilidad de la media muestral es también normal con media m y varianza s2/n.

Esto es exacto para poblaciones normales y aproximado (buena aproximación con n>30) para poblaciones cualesquiera.

Es decir          es el error típico, o error estándar de la media.

Recuérdese que la probabilidad de que m esté en este intervalo es 1 - a.

A un intervalo de este tipo se le denomina intervalo de confianza con un nivel de confianza del 100 (1 - a)%, o nivel de significación de 100a%.

Distribución muestral de medias

Si tenemos una muestra aleatoria de una población N(m,s ), se sabe (Teorema central del límite) que la función de probabilidad de la media muestral es también normal con media m y varianza s2/n.

Esto es exacto para poblaciones normales y aproximado (buena aproximación con n>30) para poblaciones cualesquiera.

Es decir          es el error típico, o error estándar de la media.

Recuérdese que la probabilidad de que m esté en este intervalo es 1 - a.

A un intervalo de este tipo se le denomina intervalo de confianza con un nivel de confianza del 100 (1 - a)%, o nivel de significación de 100a%.

Estimación de proporciones

Sea X una variable binomial de parámetros n y p (una variable binomial es el número de éxitos en n ensayos; en cada ensayo la probabilidad de éxito (p) es la misma, por ejemplo: número de diabéticos en 2000 personas).

Si n es grande y p no está próximo a 0 ó 1 (np ³ 5) X es aproximadamente

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