Tema 1
Inferencia paramétrica
1. Estimación paramétrica
2. Estimación por intervalos de conanza: medias, varianzas y proporciones
3. Tests de hipótesis: medias, varianzas y proporciones
Introducción a la inferencia paramétrica
Población
: un conjunto de individuos con propiedades comunes sobre los
cuales se realiza la investigación estadística, es decir, es un conjunto homo-
géneo de elementos sobre los que se estudian las características o variables
(suele representarse con
Ω
)
Un individuo se caracteriza por ser observable, por tanto objeto de es-
tudio, y comportarse de acuerdo a leyes objetivas independientes del
observador
Las v.a. proporcionan las medidas de interés de esta población (es habi-
tual identicar a la población con la propia v.a.)
Censo
: conjunto de mediciones sobre toda la población. La observación de
todos los individuos de una población presenta algunos inconvenientes:
1. La experimentación u observación puede implicar la destrucción del in-
dividuo
2. La imposibilidad de disponer de toda la población para su observación
3. Inconvenientes económicos de la observación
Muestra
: subconjunto de individuos de la población o conjunto de medi-
ciones observadas sobre dicho subconjunto. Al número de individuos que
forman la muestra, se le llama tamaño muestral.
Muestra aleatoria
: La recogida de datos es una fase de gran importancia,
en la muestra se fundamenta la inferencia.
Se requiere que la muestra sea representativa: que la información que
proporcionan los datos de la muestra se corresponda con la realidad de
la población en estudio
e.d. tiene que recoger cualquier información/observaciones de los grupos y/o
de las diferencias entre sus individuos de la población.
Muestra aleatoria simple
: Se dice que una muestra es aleatoria simple
(m.a.s), cuando:
1. Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados para formar parte de la muestra (elección al azar)
2. Todas las selecciones de individuos para la muestra se realizan bajo idén-
ticas condiciones
y se representa por
(X1,X
2, ..., Xn)
a una m.a.s. de tamaño
n
de
X
,parala
que se ha obtenido la muestra
(x1,x
2, ..., xn)
(observaciones)
