¿Cuál es la conclusión principal sobre el Teorema del Límite Central?, ¿cuál es el resultado comúnmente conocido de esta conclusión principal?
Enviado por Gaston Contreras • 28 de Septiembre de 2016 • Prácticas o problemas • 866 Palabras (4 Páginas) • 6.053 Visitas
Contesta las siguientes preguntas:
- ¿Cuál es la conclusión principal sobre el Teorema del Límite Central?, ¿cuál es el resultado comúnmente conocido de esta conclusión principal?
El Teorema Central del Límite dice que si tenemos un grupo numeroso de variables independientes y todas ellas siguen el mismo modelo de distribución (cualquiera que éste sea), la suma de ellas se distribuye según una distribución normal.
- ¿Qué es una distribución de muestreo?
. La distribución de muestreo es la distribución de probabilidad de una muestra de una población en lugar de toda la población.
- ¿Qué es un error estándar?
El error estándar es la desviación estándar de la distribución muestral de un estadístico. El término se refiere también a una estimación de la desviación estándar, derivada de una muestra particular usada para computar la estimación.
- Menciona tres distribuciones de muestreo conocidas y haz una lista de las estadísticas que se asocian a cada una de ellas.
Tipo de Distribucion de Muestreo | Estadisticas | Definicion | Formula | Anexos |
Distribucion Normal | Media (X) | La media es la sumatoria de los datos divido entre el número de ellos. | [pic 1] | |
Desviacion estandar (S) | La desviación estándar es la diferencia de los datos de la media, al cuadrado dividida entre la población menos 1 y con raíz cuadrada. | |||
La transformada de Z | [pic 2] | Donde Z = la transformada del valor X = observación X barra= media de la muestra S = desviación estándar de los datos | ||
La tabla de distribucion normal estandar | La probabilidad de un evento futuro entre 0 y Z puede encontrarse usando una tabla normal | |||
La Distribucion exponencial negativa | Cuando α = 1 la función de densidad gamma se conoce como distribución exponencial negativa. Esta función de densidad se utiliza como modelo de la distribución de frecuencia relativa de la cantidad de tiempo entre eventos, cuando la probabilidad de que ocurra un evento durante una unidad de tiempo es igual a la probabilidad para cualquier otra unidad de tiempo. | [pic 3] | Esta distribución sigue un comportamiento exponencial negativo y está ligado principalmente a eventos relacionados con tiempo de vida (distribuciones de desempleo, tiempo de vida de productos, etc.). | |
La Distribucion de Pareto |
localización: a (la media) - Parámetro de forma : b >0 - Parámetro alternativo k = π b / 31/2 la desviación estándar | [pic 4] | Media: a Varianza: b2π2 / 3 |
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