Science">
Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]
Scribd Logo
Cargar

¡Te damos la bienvenida a Scribd!

  • 28 vistas

    Estimacion Estaditica

    Cargado por

    Halinton Ramirez Ibarguen
    Este documento describe los conceptos básicos de la estimación estadística, incluidos los tipos de estimación, las propiedades deseables de un estimador, y los métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. Explica que la estimación estadística implica inferir las características de una población a partir de una muestra representativa, y que la estimación por intervalo es preferible a la estimación puntual porque proporciona un rango de valores en lugar de un solo valor.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como DOCX, PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    Estimacion Estaditica

    Cargado por

    Halinton Ramirez Ibarguen
    28 vistas8 páginas
    Este documento describe los conceptos básicos de la estimación estadística, incluidos los tipos de estimación, las propiedades deseables de un estimador, y los métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. Explica que la estimación estadística implica inferir las características de una población a partir de una muestra representativa, y que la estimación por intervalo es preferible a la estimación puntual porque proporciona un rango de valores en lugar de un solo valor.

    Descripción original:

    estimacion

    Título original

    ESTIMACION ESTADITICA

    Derechos de autor

    © © All Rights Reserved

    Formatos disponibles

    DOCX, PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    ¿Le pareció útil este documento?

    ¿Este contenido es inapropiado?

    Este documento describe los conceptos básicos de la estimación estadística, incluidos los tipos de estimación, las propiedades deseables de un estimador, y los métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. Explica que la estimación estadística implica inferir las características de una población a partir de una muestra representativa, y que la estimación por intervalo es preferible a la estimación puntual porque proporciona un rango de valores en lugar de un solo valor.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como DOCX, PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como docx, pdf o txt
    28 vistas8 páginas

    Estimacion Estaditica

    Cargado por

    Halinton Ramirez Ibarguen
    Este documento describe los conceptos básicos de la estimación estadística, incluidos los tipos de estimación, las propiedades deseables de un estimador, y los métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. Explica que la estimación estadística implica inferir las características de una población a partir de una muestra representativa, y que la estimación por intervalo es preferible a la estimación puntual porque proporciona un rango de valores en lugar de un solo valor.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como DOCX, PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como docx, pdf o txt
    Está en la página 1de 8

    ESTIMACION ESTADITICA

     Proceso de estimación estadística.

    Parámetros que se estiman en las estadísticas son:

    Media aritméticas, diferencia de media aritmética, proporciones muestrales,


    diferencia de proporciones muestrales y varianza.

    Estos análisis se hacen con el fin de poder inferir sobre la población. Tenemos la
    muestra, se analiza la muestra y se infiere de acuerdo a los resultados sobre la
    población.
     Para poder hacer una estimación estadística debemos de tener un estimador:

     Propiedades deseables de un estimador

    Debe ser:

     Insesgado o centrado: es decir que debe coincidir con el valor del


    parámetro que va a estimar.

     Eficiente: es decir aparte de que sea lo más parecido al parámetro debe de


    tener una mínima varianza o dispersión en cuanto a su distribución
    muestral.

     Consistente: es decir a medida que aumente el tamaño de la muestra


    tienda a parecerse más al parámetro.
     Suficiente. Es decir que contenga todas las características propias del
    parámetro que va a estimar.

     Robusto: que sea capaz de sostener algunas violaciones estadísticas que


    se cometen cuando se llevan acabo procesos de muestreo para su
    respectivo análisis de manera que se pueda inferir.

    TIPOS DE ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA

    su pongamos que tenemos una población, y supongamos que queremos


    calcular una característica poblacional (media poblacional o varianza
    poblacional), cualquiera de esas dos características se va a llamar parámetro
    porque pertenece a la población y por lo general esa característica va a ser
    desconocida. En la practica se toma una muestra y en la muestra se toma la
    misma característica de interés, por ejm si nos interesa de la población la
    media poblacional calculamos en la muestra “la media muestral” y si nos
    interesa la varianza poblacional calculamos en la muestra “la varianza
    muestral”.
    El valor que obtengamos de la muestra se va a llamar estadístico, ese
    estimado es el que vamos a utilizar para hacer estimaciones del parámetro

     Como hacemos la estimación:

     Estimación puntual: consiste en tomar el número que obtuvimos de la


    muestra como el valor más acertado o más aproximado del parámetro.

     Estimación por intervalo: Consiste en tomar la estimación puntual y sumarle


    un ancho y restarle la misma cantidad ancho para construir un intervalo de
    confianza para ese parámetro, ese ancho depende en el problema en que
    se esté trabajando.

     Cual es la ventaja de utilizar la estimación por intervalo sobre la puntual:


    - En la puntual supongamos que tenemos nuestro parámetro y nuestro
    estadístico, cualquier alejamiento de nuestro estadístico en relación al
    parámetro al parámetro va a ser una equivocación, entonces vamos a estar
    muy susceptible a equivocarnos cuando utilizamos la estimación puntual.

    - Mientras que cuando utilizamos la estimación por intervalo vamos a


    obtener un límite inferior - límite superior y es mucho mas posible que
    nuestro intervalo de confianza incluya al parámetro desconocido que
    queremos estimar. Por esta razón la estimación por intervalo es mejor que
    la puntual, da un poco mas de información.

    Algunas veces esos intervalos de confianza van a contener el parámetro


    de interés, en otras ocasiones no, pero en la mayoría de las veces lo van a
    contener.

    MUESTREO ALEATORIO
    El muestreo aleatorio simple consiste en elegir cada uno de los
    individuos al azar mediante números aleatorios

    Es aquel procedimiento de selección de la muestra en el que todos y cada


    uno de los elementos de la población tiene una cierta probabilidad de
    resultar elegidos .
    ERROR Y TAMAÑO DE MUESTA

    Un error de muestreo se produce cuando la muestra utilizada en el estudio no es


    representativa de toda la población. A menudo se producen errores de muestreo
    y, por lo tanto, los investigadores siempre calculan un margen de error durante
    los resultados finales como práctica estadística. 

    El margen de error es la cantidad de error permitida para que un error de cálculo


    represente la diferencia entre la muestra y la población real.

    El tamaño de la muestra se le conoce como aquel número determinado de sujetos


    o cosas que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que
    los datos obtenidos sean representativos de la población

    INCONVENIENTES DEL MUESTREO ALEATORIO

     Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.


     Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.
     En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para
    este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

    MUESTREO ESTADISTICO
    El muestreo estadístico es el proceso por el que se selecciona una muestra
    estadística que resulta representativa de la población y con la que se
    trabajarán los valores estimados de los parámetros a analizar.

    Como la población o universo de estudio suele ser muy grande, los


    investigadores acotan su análisis a una muestra que resulte representativas de la
    población. Para ello, seleccionan un método de muestreo y realizan una
    investigación a través de la muestra que se ha seleccionado

    El investigador, además de seleccionar la muestra, debe verificar los siguientes


    aspectos:

    o El tamaño adecuado que debe tener la muestra y el nivel de confianza que


    desea establecer
    o Los marcos muestrales que serán utilizados en la investigación
    o Los estimadores que se van a utilizar
    o La técnica de selección de los elementos de la investigación

    MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO

    consiste en elegir el primer individuo al azar y el resto de manera sistemática

    Un muestreo sistemático es aquel en el que se elige un elemento al azar y,

    para escoger el resto de la muestra, se utilizan intervalos regulares basados

    en un valor numérico.

    El muestreo sistemático se utiliza a menudo cuando es imposible o poco


    práctico utilizar un muestreo aleatorio simple. A diferencia de un muestreo
    aleatorio simple: Si el proceso de selección es manual, el muestreo
    sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

    Pasos para realizar un muestreo sistemático


    Los pasos para realizarlo son similares en cualquier muestreo aleatorio. Sobre
    todo, hay que tener en cuenta qué queremos y con qué vamos a contar.

     Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es


    el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a
    quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis.
     Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca
    decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para
    calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no.
     Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre
    ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este
    número se le llama intervalo de muestreo.
     Entonces, hecho todo lo anterior, empezamos a contar. El primer caso lo
    elegimos al azar y, a partir de este, vamos sumando el número anterior.
    Es un proceso sencillo, como veremos en el ejemplo.

    También podría gustarte