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1. Estimacion de
parametros
Equipo 1
402

2. +
5 una estimación de parámetros: se refiere a la característica importante
de la población los parámetros de una
población (Media, varianza y proporción)
estimación se refiere al valor que asume el
estimador de una situación
Población Valores correspondientes a la población
Parámetro
Θ tta

3. x
7
ESTIMADOR Y ESTIMADORES
se llama estimador a una función
de los elementos de una muestra
mientras que estimación a la cifra
numérica o valor observado del
estimador obtenida por situación de
los valores muestrales en la
expresión del estimador

4. 0
3
6
9
TIPOS DE ESTIMADORES
estimadores puntuales: se refieren a los
valores únicos aproximados de cierto
parámetro

5. 0
3
6
9
Estimador de intervalo
obtener un intervalo en el cual se encuentre el
parámetro

6. 0
3
6
9
Una estimación es puntual cuando se una un solo valor extraído de la muestra para
estimar el parámetro desconocido de la población.
Al valor usado se le llama estimador.
Estimacion puntual

7. 0
3
6
9

8. 0
3
6
9
EJEMPLO

9. 0
3
6
9
EJEMPLO

10. 0
3
6
9
EJEMPLO

11. 0
3
6
9
EJERCICIO 1

12. 0
3
6
9
RESOLUCION
EJERCICiO 1

13. 0
3
6
9

14. 0
3
6
9

15. 4
7
+
9
DISTRIBUCIONES MUESTRALES DE
PROBABILIDAD

16. 4
7
+
9
Distribuciones Muestrales de
Probabilidad
Una distribución muestral es una
función de probabilidad, ya que
asigna a cada posible valor de un
estadístico su probabilidad de
aparecer en una muestra
extraída al azar

17. ¿Cuáles son los tipos de distribucion muestral?
Distribución de muestreo
es una función de probabilidad, ya que asigna a cada posible valor de un estadístico su probabilidad de
aparecer en una muestra extraída al azar.
Muestreo no probabilístico.
se utiliza donde no es posible extraer un muestreo de probabilidad aleatorio debido a consideraciones
de tiempo o costo.
Muestreo aleatorio.
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.

18. Muestreo por conglomerados.
Es un procedimiento de muestreo probabilístico en el que se seleccionan aleatoriamente varios grupos
(llamados conglomerados, cúmulos o áreas) conformados por elementos heterogéneos de la población,
pero que tienen algo en común.
Se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los elementos de la población ya que esta es muy grande o
se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, por lo que los costos de la investigación serían
relativamente elevados.
Muestreo estratificado.
El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población
en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos
estratos para realizar la investigación.
Muestreo probabilístico.
El muestreo probabilístico analiza y estudia una población utilizando la selección aleatoria, simplemente porque en un
grupo de individuos todos tienen la misma oportunidad de ser elegidos.

19. 0
x
-
2
/
Ejercicio de distribuciones muéstrales
En el último año, el peso de los recién nacidos en una maternidad se ha distribuido según una ley normal de media u=3100 g y
desviación típica Q=150 g.
¿Cuál será la probabilidad de que la media de una muestra de 100 recién nacidos sea superior a 3130?

20. 9
+
Activity
Datos
U=3100 g, Q=150 g, n=100
Sacamos la desviación estándar Q = Q/<n= 150/<100=15
Distribución normal
Z=X-U/Q
Z=3130-3100/15=2
Busco en la tabla z=0.9772x 100 =97.72 %
(100-97.72)=2.28 %

21. 9
+

22. EJERCICIO
La nota promedio de un examen de estadística fue 75 puntos con una
desviación típica de 4 puntos.
Si las notas se distribuyen normalmente.Hallar la probabilidad de que un
alumno elegido aleatoriamente tenga una nota mayor a 80 puntos
P(X>80)=?
Z=X-U/Q