ESTIMACION, INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS DE MUESTRA GRANDES Y PEQUEÑAS
Enviado por Fabiola Fajardo • 30 de Octubre de 2018 • Síntesis • 484 Palabras (2 Páginas) • 405 Visitas
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UNIVERSIDAD CRISTIANA DE HONDURAS
“UCRISH”
MODALIDAD FIN DE SEMANA
FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
ALUMNA:
ELISA FABIOLA FAJARDO FUENTES
CTA. 21818070025
TAREA ACUMULATIVA:
ANALISIS
ASIGNATURA:
ESTADISTICA II
CATEDRÁTICO:
ING. JOSE DAVID VALLECILLO
LUGAR Y FECHA:
OLANCHITO YORO 29 DE OCTUBRE DE 2018
ESTIMACION, INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS DE MUESTRA GRANDES Y PEQUEÑAS
Todo el mundo hace estimaciones, los administradores la utilizan debido que hasta en los cosos más triviales, deben tomar decisiones racionales, sin que tengan loa información pertinente completa y con gran incertidumbre acerca de lo que puede deparar el futuro.
Los conceptos básicos de probalidad y de distribución muestral, sirve como introducción al método de la inferencia estadística. Generalmente esta se descompone en dos áreas: Pruebas de Hipótesis y Estimación. La prueba de hipótesis constituye el proceso de datos relacionado con aceptar o rechazar declaraciones acerca de los parámetros de población, mientras que la estimación se ocupa precisamente de estimar los valores de los parámetros de la población.
LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad.
Los métodos paramétricos de la inferencia estadística se pueden dividir, básicamente, en dos: métodos de estimación de parámetros y métodos de contraste de hipótesis. Ambos métodos se basan en el conocimiento teórico de la distribución de probabilidad del estadístico muestral que se utiliza como estimador de un parámetro.
La estimación de parámetros consiste en asignar un valor concreto al parámetro o parámetros que caracterizan la distribución de probabilidad de la población. Cuando se estima un parámetro poblacional, aunque el estimador que se utiliza posea todas las propiedades deseables, se comete un error de estimación que es la diferencia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro. El error de estimación es desconocido por lo cual es imposible saber en cada caso cual ha sido la magnitud o el signo del error; para valorar el grado de precisión asociado con una estimación puntual se parte de dicha estimación para construir un intervalo de confianza.
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