tema
1
1
.
Conceptos
básicos
:
·
población
:
conjunto
de
unidade
con
propiedades
comunes
.
Muestra
conjunto
representativo
de
la
población
.
&
.
Parámetro
:
cualquier
valor
desconocido
de
la
población
.
Los
parámetros
-
se
estiman
,
no
se
calmlan
.
·
Estadístic
(fórmulal
:
Malquie
función
aplicada
a
la
muestra
.
·
Estimador
:
estadístico
usada
para
calcular
le
que
busco
.
"
tode
estimador
es
un
estadístico
.
muestra
·
Inferencia
estadística
:
es
la
toma
de
decisiones
,
con
la
obtenido
en
la
Lestadísticos)
y
con
cálculo
de
probabilidades
generalizamos
a
la
población
-
>
calculo
estadísticos
en
la
muestra
para
estimal
parámetros
el
la
población
.
2
.
Notaciones
:
MUESTRA
POBLACIÓN
Estadísticos
Parámetros
=
X
·
media
M
-
c
.
favorables/C
.
posibles
Il
·
proporción
S
=
I
-T
·
Dif
.
Medial
MX-MY
(sesgadal
2
=
2
S
&
(X-X1/N5"
=
[)X-
*
1 /N-1
cinsesgadal
⑧
·
Vanianza
&
·
Desu
.
típica
S
·
Pearson
rxy
PXY
SXY
·
Covariana
SXY
-
3
.
Tipos
de
estimación
:
Puntual
:
mediante
Fórmula
,
estiman
un
valor
concreto
.
IC
:
entre
que
dos
valores
es
lo
más
probable
que
se
encuentre
el
valor
del
parámetro
que
busco
,
con
El
asociado
.
90
%
A
más
NC
,
más
95
%
->
1
-
x
nivel
de
confianza
amplitud
,
menos
99
%
ollo
precisión
.
X
:
errar
,
nivel
de
significación
dos
Buscamos
intervalos
d'01
estrechos
y
precisos
entre
as
y
99
,
95
4
.
Distribución
muestral
:
Distribución
teórica
de
probabilidad
de
un
estadístico.
otorga
la
Obtenido
probabilidad
a
los
posibles
valores
de
un
estadístico
e
las
distintas
muestras
de
famaño
n
extraídas
de
la
población
.
&
puede
tener
distintas
distributoes
un
estadístico
muestrales
.
·
Distribución
muestral
[
-
>
Normal
·
D
.
Ms2
v2a
-
>
X
2
·
D
.
M
proporción
-
>
Binemial
5
.
propiedades
de
los
estimadores
:
Proporción
M
-
sesgo
:
un
estimador
o
se
dice
que
es
insesgado
si
la
esperanza
del
estimador
coincide
con
el
parámetro
a
estimar
,
es
deci,
-
Si
el
promedio
de
las
estimaciones
cainlide
con
el
parámetro
.
Si
El)
=
O
Insesgade
parámetro
Si
E
/1
+
&
sesgado
estimador
-
Eficiencia
:
Nota
media
merche
=
6
-
=-
13
a
cuanta
menos
valianza
presente
>
S
un
estimador
,
mas
eficiente
.
a
S
6
-
consistencia
:
cuando
n ->
o
si
a
medida
que
aumentamos
&
el
tamaño
de
la
muestra
,
el
valor
del
estadístico
se
aproxima
&
mas
al
mudadero
valor
del
parámetro
,
se
dice
que
es
consistente
.
-
Robustez
:
cuando
no
le
afectan
los
cambios
/
No
quie
que
secupial
-
suficiencia
:
si
nelsito
toda
la
información
muestral
para
calcular
y
estimar
estadísticos
y
parámetros
.
Previsión
-
insesgada
poca
vamanza
-
eficiente
mucha
n-
consistente
suficiente
Si
Si
no
Si
Si
en
por p
po
a
Si
2
Si
*
N
si
Mo
N
no
no
ro
Mana
no
Si
&
no
no
-