Distribución Teórica de Muestreo. Teorema de Limite Central
Enviado por FabrizzioLG • 25 de Marzo de 2020 • Documentos de Investigación • 495 Palabras (2 Páginas) • 44 Visitas
Jorge Ibarra
Alberto Piña
Perez Zunun Luis
Alessandro Cerón
Fabrizzio Linares
Distribución Teórica de Muestreo
Teorema de Limite Central
La distribución teórica de muestreo y el teorema de límite central, son parte de lo que conocemos como inferencia estadística o estadística inductiva.
El objetivo de la inferencia estadística es conocer la población a partir de datos de una o varias muestras de esa población. Algunos temas importantes de la inferencia estadística son: la distribución teórica de muestreo, el teorema de límite central y los intervalos de confianza.
Conocemos la población de nuestras muestras a partir de que hacemos generalizaciones. Las generalizaciones son conclusiones universales que hacemos a partir de observar y analizar una muestra. Una generalización estadística normalmente es cierta pero no siempre tiene que ser de esta manera.
Para realizar estas generalizaciones, usamos estadísticos muestrales para obtener parámetros poblacionales de nuestras observaciones.
Los estadísticos muestrales más usados son: Media (Xbarra), desviaciones estándar (S), varianzas (S²) y porcentajes (p ̅).
Los parámetros más utilizados son: la Media (μ), desviaciones estándar (Ϭ), varianzas (Ϭ²) y porcentajes.
Recordemos que diferentes muestras escogidas de la misma población, tienden, en general, a dar distintos valores de medias muestrales.
El hecho que tengamos una población dividida en muestras del mismo tamaño, ni asegura que los estadísticos muestrales que se obtengan en las distintas muestras sean los mismos.
El teorema del límite central, nos describe la distribución de la media acorde a una muestra aleatoria de cualquier tipo siempre y cuando cuente con una varianza infinita.
Cuando el tamaño de la muestra a utilizar es muy grande, la distribución de las medias lleva una distribución normal.
El teorema de límite central nos lleva a la aplicación de los procedimientos estadísticos que se aplican en poblaciones normales, por otro lado a las poblaciones que no son consideradas normales, la distribución de la población es considerada como asimétrica.
La distribución muestral como los valores de la media, varían de una muestra aleatoria a otra, a la media se le puede considerar como una variable aleatoria con su correspondiente distribución de frecuencias.
La distribución de frecuencias de un estadístico muestral se denomina distribución muestral.
La distribución muestral de medias son todos los posibles valores de medias calculadas a partir de muestras del mismo tamaña de una misma población.
Cuando se llevan muestras de “n” mayor a 30 o de cualquier valor, siempre y cuando sean de una población normal, su distribución normal de muestras tiene un comportamiento aproximadamente normal, es por ello que se puede utilizar el modelo matemático de la distribución normal para cualquier probabilidad.
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