Segunda entrega de un total de cuatro del bloque de inferencia estadística. Contenido de la fotocopia:

1. Muestreo
2. Distribuciones muestrales (proporción, media, sumas muestrales y diferencia de medias)

La inferencia estadística persigue establecer propiedades de las poblaciones a partir de las observadas en las muestras. Normalmente nos interesa una característica numérica que constituye una variable aleatoria y a la que nos referimos como población. Las características descriptivas de la población, como son la media y la varianza, se llaman parámetros y su estimación es el objetivo de la inferencia paramétrica. Otro aspecto de interés en las poblaciones es la manera en que sus valores están distribuidos, lo que viene dado por la función de densidad se la variable es continua o la función de probabilidad si es discreta. Este aspecto de las poblaciones suele ser desconocido y el comprobar si se ajusta a un modelo de distribución determinado es otro problema de estimación, llamado inferencia no paramétrica.
La inferencia paramétrica se divide en dos categorías generales que son la estimación y el contraste de hipótesis.

Existen algunas variables aleatorias asociadas a muestras, llamadas estadísticos, y de las cuales es posible determinar su distribución para realizar estimaciones. A continuación se describen las distribuciones muestrales asociadas a la proporción, la media, las sumas muestrales y la diferencia de medias.

Las muestras se consideran grandes si n es superior a 30.

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