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PROBABILIDAD Y ESTAD ÍSTICA fundamental

PROBABILIDAD Y ESTAD ÍSTICA fundamental. Facultad de ciencias. INFERENCIA ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIONES MUESTRALES. DEFINICIONES. BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales Capítulo 7 , Página 207.

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PROBABILIDAD Y ESTAD ÍSTICA fundamental

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Presentation Transcript

  1. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICAfundamental Facultad de ciencias

  2. INFERENCIA ESTADÍSTICA DISTRIBUCIONES MUESTRALES

  3. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 207. • Error de muestreo: Diferencia entre el valor calculado de un estadístico de la muestra y el valor real de un parámetro de la población.

  4. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 207. • Error de muestreo: Diferencia entre el valor calculado de un estadístico de la muestra y el valor real de un parámetro de la población. • Estimación puntual: Estadístico proporcionado sin indicar un rango de error.

  5. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 207. • Muestreo repetido: Tomar una muestra y calclar sus estadístico y luego tomar una segunda muestra, una tercera, una cuarta, y así sucesivamente.

  6. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 209. • Distribución muestral: Un histograma de las medias o proporciones de las muestras aleatorias.

  7. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 211. • Error estándar: Desviación estándar de una distribución muestral, ayuda a medir la dispersión de las medias muestrales que es causada por el error muestral.

  8. ¿Ley de los grandes Números?

  9. INFERENCIA ESTADÍSTICA TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

  10. DEFINICIONES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey. Estadística para las ciencias sociales • Capítulo 7,Página 211. • Conclusiones: • Las distribuciones muestrales nos permiten calcular el rango de error y el nivel de confianza al utilizar un estadístico para estimar un parámetro. • La ley de los grandes números estipula que entre mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar. • El teorema del límite central estupula que sin importar la distribución de las puntuaciones y asumiendo un N lo bastante grande; la distribución de las medias tendrá como forma distribucional una normal estándar centrada en la media poblacional.

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