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Cuatro ejemplos de estudios estadísticos sobre variabilidad, donde se determinan poblaciones implicadas, estimadores y sus distribuciones muestrales, y se comparan la eficiencia de diferentes estimadores. El primer ejemplo estudia la opinión de estudiantes de la universidad de salamanca sobre el aborto. El segundo ejemplo investiga la relación entre el consumo de alcohol y la capacidad de conducción. El tercer ejemplo calcula la proporción de caras que pueden salir al lanzar una moneda cuatro veces. Finalmente, el cuarto ejemplo compara la cantidad de horas semanales que dedican a entrenar un equipo de fútbol profesional y otro aficionado.
Tipo: Ejercicios
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1. Media conocida varianza poblacional Se ha pasado una encuesta de 30 ítems a los estudiantes de la universidad e salamanca para conocer la opinión de los alumnos respecto al aborto, con una varianza poblacional de 5, a 125 y a 145 alumnos. Tras este estudio se ha obtenido valores de cuasivarianza 3,3 y 4,1 con unas medias de 15 y 17. Determinar: a) población implicada (definir término de la población) b) estimadores y su distribución muestral (definir estimador y distribución muestral) c) que estimador es más eficiente (explicar la propiedad de la eficiencia) Media desconocida la varianza poblacional Si no conociésemos la varianza poblacional como seria las distribuciones muestrales: 2. Se quiere saber si hay relación entre el consumo de alcohol y la capacidad de conducción, de ese modo se toman muestras n=50 y n=80 con una r=0,4 y 0,43. Determina: a) parámetro estimado (definición de parámetro, propiedad de sesgado, se transforma en Fisher) b) estimadores y sus distribuciones 3. Lanzamos una moneda cuatro veces seguidas, calcular la proporción de las caras que pueden aparecer (la proporción) 4. Queremos conocer la diferencia en horas que dedican a entrenar semanalmente un equipo de futbol profesional y otro aficionado. Conocemos las varianzas poblacionales que son: 1 E E 0= 1, (varianza poblacional) y 2. Las medias son de 10 y 4 en poblaciones de tamaño n=80. Determinar el estimador y distribución muestral