ESTIMACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES CASO DE MUESTRAS INDEPENDIENTES ¿QUÉ ES UNA ESTIMACIÓN?

1. ESTIMACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALESCASO DE MUESTRAS INDEPENDIENTES ¿QUÉ ES UNA ESTIMACIÓN?

2. CONCEPTOS POBLACION =CONJUNTO ELEMENTOS OBSERVABLES MUESTRA = FRAGMENTO O PARTE. ESTIMAR =PONER PRECIO, APRECIAR. ESTIMACIÓN =APRECIO, VALOR, CALCULAR VALOR DE ALGO, OPINION, ATRIBUTOS O MERITOS.

3. ESTIMADOR = VARIABLE ALEATORIA, ASIGNA, VALOR DE LA MUESTRA, VALOR NUMÉRICO Y EFICIENTE. ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA = CONJUNTO, TÉCNICAS, VALOR APROXIMADO, POBLACIÓN, MUESTRA. ESPERANZA MATEMÁTICA = FORMALIZAR IDEA VALOR MEDIO DE FENÓMENO ALEATORIO. ¿QUÉ SE NECESITA PARA ESTIMAR? =UNA MUESTRA SACANDO LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

4. TIPOS DE ESTIMACIÓN ESTIMACIÓN PUNTUAL = NUMERO ESTIMACIÓN DE 1 DATO DE POBLACIÓN DESCONOCIDO. EJEMPLO; SI SE DESEA SABER LA ASISTENCIA MEDIA DE UN GRUPO DE PERSONAS A UN RESTAURANTE X PUEDE EXTRAERSE UNA MUESTRA Y OFRECER COMO ESTIMACIÓN PUNTUAL LA ASISTENCIA DE UN GRUPO DE COMENSALES A UN RESTAURANTE X.

5. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS OBTENCIÓN DE INTERVALO = VALOR, PARÁMETRO, PROBABILIDAD. CONCEPTO ADICIONAL, IMPLICA INCERTIDUMBRE, ESTIMACIÓN. AFIRMACIÓN = INTERVALO QUE CONTIENE LA MEDIA DE LA POBLACIÓN DESCONOCIDA. LOCALIZAR = ENCONTRAR AFIRMACIÓN POR ERROS ESTÁNDAR DE LA MEDIA.

6. ERROR ESTÁNDAR DE LA MEDIA = DESVIACIÓN DE DISTRIBUCIÓN, MUESTREO. DESVIACIÓN ESTÁNDAR = RAÍZ DE VARIANZA. INTERVALO DE CONFIANZA=PARÁMETRO ESTIMADO, CERTEZA, CAMBIA SIN UN AXIOMA (PROPOSICIÓN). VARIABILIDAD DEL PARÁMETRO = SABER TAMAÑO MUESTRA. ERROR DE ESTIMACIÓN = PRECISIÓN, MUESTRA, CORRESPONDE AMPLITUD, INTERVALO.

7. LIMITE DE CONFIANZA = PROBABILIDAD, PARÁMETRO ESTIMADO, INTERVALO DE CONFIANZA, OBTENIDO. VALOR a= NIVEL DE SIGNIFICACIÓN, FALLAR EN ESTIMAR, DIFERENCIA ENTRE CERTEZA Y NIVEL DE CONFIANZA.

8. CONCLUSIÓN La estimación de dos medias poblacionales es importante dentro de la gastronomía para poder estudiar las preferencias de dos muestras que se encuentra sumergidas en una población, así pues saber los resultados ayudan a ala toma de buenas decisiones y obtener datos verídicos y fiables que puedan aplicarse fácilmente en un ESTABLECIMIENTO DE A Y B.

9. EJEMPLO Se toma una muestra de la población de hombres y de mujeres, que asisten al restaurante “AZUL y ORO” localizado en la UNAM, administrado por el chef investigador mexicano Ricardo Muñoz Zurita, por el periodo de un mes, tomando en cuenta las asistencias y sacando una media en base a estos datos. Se desea saber que sexo consume más el mole amarillito oaxaqueño, para estimar la porción que se montara en un plato individual. Se coloca en la carta por un mes y se realiza el estudio de estimación entre la diferencia de dos medias poblacionales en este caso hombres y mujeres. Antes de obtener los resultados se estima que las mujeres son las que mas regularmente piden este platillo ya que son mayoría, las asistencias contadas a este establecimiento. Ya que se obtiene los resultados, define que el ganador es el sexo masculino, es por ello que el platillo se servirá con una porción un poco más grande que lo que se ha venido haciendo. Esto servirá para complacer al cliente y tener la confianza de que lo que se esta haciendo partió de un buen estudio de dos medias poblacionales.

10. Pruebas de hipótesis de dos muestras poblacionales

15. Pasos en la prueba de hipótesis

20. Inferencias sobre dos medias poblacionales, caso de muestras paralelas

21. Conceptos Generales

22. Para todos estos ejemplos de parámetros el valor suele ser desconocido porque para su cálculo sería necesario observar a la totalidad de los individuos que componen la población,

27. Estimación de parámetros El valor de un parámetro se estima a partir de alguna medida calculada, a partir de los datos de una muestra, que pueda proporcionar un valor aproximado .

28. Contraste de Hipotesis Son recursos de inferencia estadística que, partiendo de la formulación de dos hipótesis contrarias sobre el posible valor de un parámetro

29. Métodos de inferencia con una muestra Los métodos incluidos en este apartado permiten obtener un intervalo de confianza para el valor de la media poblacional y también realizar el contraste de hipótesis sobre un valor propuesto para la misma.

30. Métodos de inferencia con dos muestras COMPARACION DE MEDIAS (muestras independientes) Se presentan métodos de construcción del intervalo de confianza para la diferencia de medias y contrastes de igualdad de las mismas basados en la distribución. Son aplicables en aquellas situaciones en las que se dispone de dos muestras independientes extraídas de poblaciones con distribución normal.

31. Comparación de medias (muestras emparejadas) Cuando se trata de comparar las medias de dos muestras emparejadas se utilizan los métodos de inferencia para una sola muestra y se aplican sobre los valores resultantes de formar las diferencias de pares de valores de las dos muestras originales

32. Comparación de dos proporciones Cuando se enfrenta el problema de comparar las proporciones de individuos que tienen determinada característica en dos poblaciones distintas, se suele disponer de dos muestras independientes, una de cada población. Los métodos de inferencia en este caso permiten construir un intervalo de confianza

33. “Intervalo de confianza y Prueba de hipótesis Para dos proporciones Poblacionales”

34. Intervalo de Confianza

36. Prueba de Hipótesis

39. Puntos fundamentales que resumen la Ho y Hi.

40. Región de Rechazo Y Aceptación

43. Riesgo de la Toma de Decisiones al Utilizar La Prueba de Hipótesis.

44. Errores que se pueden tener.

46. Ejemplo: