Puntuacion Z

En la empresa AR se manufacturan impresión digital por metros cuadrados, el mínimo a vender es 1 m₂ y el máximo es de 50 m₂, la empresa tiene al año un total de 800 clientes con una media de 20 m₂, una desviación estándar de 6 m₂ para sacar costos de suministros necesitamos saber cuántos clientes han llegado a solicitar entre 4 y 12 m₂ en todo el año.

Basándonos en la puntuación Z, vamos a sacar el porcentaje.

Z= 4 - 20 / 6 = 2.6 (según la tabla da .4953) -> .0047

Z= 12 – 20 / 6 = 1.3 (según la tabla da .4032) -> .0968

Sumando ambos valores tenemos que 10.15% de los clientes piden una impresión en estas dimensiones, ósea cerca de 80 clientes al año.

Gracias a estos datos podemos evaluar la compra de los materiales para tener una medida exacta en las impresiones que ofreceremos durante el periodo del 2016 para poder ahorrar tintas y material base, además de optimizar tiempos y consumo eléctrico.

Estimación puntual

La estimación puntual es un estadístico proporcionado sin indicar el rango de

error. Suponga que colocamos X como el promedio general y para una muestra

de 200 estudiantes encontramos una media de 2.46 puntos. ¿Eso asegura que

la media de la población sea también 2.46?, claro que no, debemos considerar

el error de muestreo, si reportamos exclusivamente el valor de 2.46, nos estamos

refiriendo a una estimación puntual.

Los estadísticos de cada muestra difieren ligeramente de los siguientes, a través

del muestreo repetido, esto es, tomar una muestra y calcular sus estadísticos

y tomar una segunda y tercer muestra, y así sucesivamente, los resultados

calculados diferirán de una muestra a la siguiente y los cálculos realizados sobre

una muestra son sólo estimados, es decir, los estadísticos de una muestra

serán ligeramente inexactos respecto de los valores reales de los parámetros

de su población.

 Tipos de muestreo

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo,

aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo

probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.

En esta Unidad solamente mencionaremos los métodos de muestreo probabilístico,

son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir,

aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser

elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las

posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.

Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad

de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes

tipos:

4.1. Métodos de muestreo y teorema del límite central

Probabilidad y estadística UVM En Línea 4

- Muestreo aleatorio simple

El procedimiento empleado es el siguiente: se asigna un número a cada individuo

de la población y a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una

urna, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora

u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para

completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por

su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos

manejando es muy grande.

- Muestreo aleatorio sistemático

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la

población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno.

Se parte de ese número aleatorio

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