Apuntes Inferencia sobre la media (2017)

Resumen Español
Universidad Instituto Químico de Sarriá (IQS)
Grado Administración y Dirección de Empresas - 2º curso
Asignatura Estadística
Año del apunte 2017
Páginas 2
Fecha de subida 18/06/2017
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Resumen apuntes inferencia sobre la media, muy completo.

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SARA RODRÍGUEZ HERNÁNDEZ ESTADÍSTICA APUNTES TEMA 7 INFERENCIA SOBRE LA MEDIA Histograma AyB: 0 Histograma Media: 0,7867 Histograma K: 0,25 Histograma Desviación Estándar; 0.3863 Generamos 1.000 muestras de tamaño 66 con una media de 0,7867, una desviación estándar de 0,386, una K de -0,10, y una AyB de 0,212. En un principio diríamos que no se comporta como una distribución normal, ya que para que fuera así la curtosis debería ser igual a 0,263 y la asimetría de 0.
Pero al general las 1.000 muestras forzando la media y la desviación para que sean las mismas a las del modelo vemos como la asimetría se encuentra entre -0,4 y 0,4 y la curtosis entre 0,15 y 0,35, con lo que podríamos decir que es probable que las muestras sigan una distribución normal.
Cuando nos encontramos con un problema parecido, primero tenemos que ver si sabemos qué distribución debería seguir o no, cuando lo conozcamos en vez de generar 1.000 muestras como hemos hecho hasta ahora SARA RODRÍGUEZ HERNÁNDEZ ESTADÍSTICA APUNTES TEMA 7 podemos resolverlo con un teorema, el cual se basa en la distribución muestral de la media (de la K, de la desviación…) de muestras de tamaño 66 (en nuestro caso). En el caso que no lo sepamos tenemos que crear las 1.000 muestras para que nuestra conclusión sea más fiable que solo con una muestra.
Si partimos de la población tenemos que escoger una muestra representativa al azar, donde calculamos su media, desviación estándar, entre otros. Esta media sale de una muestra de n valores, pero es dependiente de los valores escogidos. El conjunto de todas estas se llama distribución normal de medias de tamaño n = DM (X)n=66 Esto tiene su histograma, pero los estadísticos dicen que este histograma se ha demostrado que si pudiéramos calcular tanto tendía una forma parecida a la distribución estándar: X ≈ N (μX; σX); y están relacionados con la población de la siguiente manera.
Esto se cumple con mayor seguridad como mayor sea la muestra, con muestras muy pequeñas, puede ser que no llegue a funcionar; aunque si la población es normal, funciona tanto para muestras peñas como para muestras grandes. A través de este teorema, como la media de la población está relacionada con la media de la muestra, y si sabemos la media de la población podemos llegar a saber cuál es la media de la muestra.
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