Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

DISTRIBUCIONES MUESTRALES

No description
by

Paula Daniela Laguna Castro

on 11 November 2016

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Corresponde a un distribución de todas las muestras que puedan ser escogida al azar de un esquema de muestreo.
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Para una mejor explicación tenemos una población a estudiar y seleccionamos tan solo una muestra de igual tamaño concluyendo de esta características de toda la población
Variante estadística
Para la consideramos que se aproxima a una distribución normal.
Media de todas las medias muestrales
Supongamos una población de 5 elementos (N=5) y los valores que toma la variable, arbitrarios ya sean kilómetros, metro, valores, etc.
siendo: x1=7; x2=3; x4=8; x5=2
EJEMPLO
Teoría Del Limite Central
PROBABILIDAD
ALEJANDRA ZAMORA GONZALEZ
LAURA ANDREA SAMPER BELTRAN
JUAN SEBASTIAN ROMERO GARCIA
PAULA DANIELA LAGUNA CASTRO

Tipo de distribuciones

Si consideramos una población de N elementos, con media y desviación típica , si se obtienen M números de muestras posibles, de tamaño n, simbolizamos así:
Desviación típica de todas las medias muestrales
1.Calcular media, varianza, y desviación típica poblacional.
2. Determinar el número de muestras posibles (M) de esta población si fijamos arbitrariamente que el tamaño es 2 y la selección se hace sin repetición.
3. Calcular la media aritmética para cada una de las posibles muestras.
La media de toda las medias muestrales es igual a:
las combinaciones que se pueden obtener en este caso con:
la desviación típica e :
Esta se cumple, cuando independientemente de la población origen, la distribución de las medidas aleatorias se aproximan a una distribución normal a medida que el tamaño de la muestra crece
Este indica que si
n
variables aleatorias independientes tienen varianzas finitas, su suma cuando se le expresa en medida estándar, tienden a estar distribuidas cuando
n
tiende a infinito
Ejemplo
La altura media de 400 alumnos de un plantel de secundaria es de 1,50 mts, su desviación tipica es de 0,25 mts. Determinar la probabilidad de que en una muestra de 36 alumnos, la media sea superior a 1,60 mts.
Características de un estimador estadístico
Estimadores insesgados son la Media muestral (estimador de la Media de la población) y la Varianza (estimador de la Varianza de la población).
Un estimador es consistente si aproxima el valor del parámetro cuanto mayor es n (tamaño de la muestra).
Diremos que un estimador es más eficiente que otro si la Varianza de la distribución muestral del estimador es menor a la del otro estimador.


Cuanto menor es la eficiencia, menor es la confianza de que el estadístico obtenido en la muestra aproxime al parámetro poblacional.
Full transcript