TALLER FINAL ESTADISTICA INFERENCIAL

Carlos Castillo
Contaduria Publica
Muestreo
1. Este es el procedimiento mediante el cual se constituye una muestra representativa de la población. Y esta se divide en representativa y aleatoria.
2. En el representativo es aquel que representativamente muestra lo que ocurre realmente dentro de la población.
3. La muestra aleatoria es aquella la cual particularmente tuvieron la misma oportunidad de estar en ella.
4. En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
Distribucion
1. En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
2. Tipos de distribucion
  1. Los tipos de distribuciones en estadística forman parte de las funciones de probabilidad con los que podrás contar para llevar a cabo un estudio del tipo estadístico en los macrodatos, de manera que se extraiga el conocimiento de estos grandes volúmenes de datos por medio de estrategias funcionales y efectivas.
  2. Distribución uniforme: continua. Todos los valores tienen la misma posibilidad.
  3. Distribución Exponencial: continua. Tiempo medio entre ocurrencia de eventos de una distribución de Bernoulli.
  4. Distribución Binomial: discreta. Generalización de Bernoulli. Por ejemplo: tirar varias monedas al aire.
  5. Distribución Poisson: discreta. Generalización de Binomial cuando hay infinitos eventos de probabilidad muy baja.
  6. Distribución Gaussiana: continua. Es la distribución más usada, toda combinación de variables aleatorias tiende a una gaussiana.
  7. Distribución Chi cuadrado: continua. Es el cuadrado de una distribución gaussiana.
  8. Continuas
  9. Discretas
3. Distribución es la acción y efecto de distribuir (dividir algo entre varias personas, dar a algo el destino conveniente, entregar una mercancía). El término, que procede del latín distributĭo, es muy habitual en el comercio para nombrar al reparto de productos.
Probabilidad
1. Las probabilidades se dividen en probabilísticos y no probabilísticos, al igual que sus muestreos.
2. En los probabilísticos la muestra es representativa de la población, y la muestra es aleatoria. Los no probabilísticos, donde en este procedimiento la muestra es particular.
3. La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. Al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama estadística.
4. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. Al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama estadística.
5. La probabilidad se halla continuamente a nuestro alrededor. Los ejemplos más obvios de ella tienen que ver con juegos de azar: los dados, por ejemplo. Es posible determinar la frecuencia de aparición de cada cara, a partir de una serie continua de lanzamientos del dado. O también puede hacerse con la lotería, aunque ello exige cálculos tan enormes que, virtualmente, los hace imposibles de predecir.
6. Tipos de probabilidad
  1. Frecuencial. Aquella que determina la cantidad de veces que un fenómeno puede ocurrir, considerando un número determinado de oportunidades, a través de la experimentación.
  2. Matemática. Pertenece al ámbito de la aritmética, y aspira al cálculo en cifras de la probabilidad de que determinados eventos aleatorios tengan lugar, a partir de la lógica formal y no de su experimentación.
  3. Binomial. Aquella en la que se estudia el éxito o fracaso de un evento, o cualquier otro tipo de escenario probable que tenga dos posibles resultados únicamente.
  4. Objetiva. Se denomina así a toda probabilidad en la que conocemos de antemano la frecuencia de un evento, y simplemente se dan a conocer los casos probables de que ocurra dicho evento.
  5. Subjetiva. Contrapuesta a la matemática, se sustenta en ciertas eventualidades que permiten inferir la probabilidad de un evento, aunque alejada de una probabilidad certera o calculable. De allí su subjetividad.
  6. Hipergeométrica. Aquella que se obtiene gracias a técnicas de muestreo, creando grupos de eventos según su aparición. Fuente:
  7. Lógica. La que posee como rasgo característico que establece la posibilidad de ocurrencia de un hecho a partir de las leyes de la lógica inductiva.
  8. Lógica. La que posee como rasgo característico que establece la posibilidad de ocurrencia de un hecho a partir de las leyes de la lógica inductiva.
Prueba de hipotesis
1. Una hipótesis es una proposición que puede o no ser verdadera pero que se adopta provisionalmente hasta recabar información que sugiera lo contrario. Si hay inconsistencia, se rechaza la hipótesis. Las pruebas de hipótesis se usan precisamente para evaluar el grado de esa inconsistencia.
2. La pruebas de hipótesis evalúan la probabilidad asociada a la hipótesis nula (H0) de que no hay efecto o diferencia.
3. Donde se evalúan dos afirmaciones mutuamente excluyentes sobre una población, donde se determina que la afirmación es admitida por los datos de la muestra.
4. La pruebas de hipótesis evalúan la probabilidad asociada a la hipótesis nula (H0) de que no hay efecto o diferencia. El valor de p obtenido refleja la probabilidad de rechazar la H0 siendo esta verdadera; en ningún caso prueba que la hipótesis alternativa, de que si hay efecto o diferencia, sea verdadera.
5. Variable:
  1. Una variable es una característica de interés, que tienen los individuos de una población.
6. Parametro
  1. En estadística, un parámetro es una constante asociada a la distribución de probabilidades de una variable aleatoria.
7. Estimador de un parametro
  1. El estimador de un parámetro es un estadístico (estadístico: variable aleatoria función de las observaciones muestrales) que toma «valores cercanos» al verdadero valore del parámetro.
8. Estadistico de prueba
  1. Es un estadístico de prueba. Porque es una variable aleatoria, con distribución conocida (normal estándar), y que relaciona al parámetro μ con su estimador ¯ x .
9. Hipotesis estadistica
  1. Una hipótesis estadística es una afirmación acerca de la distribución de una variable aleatoria.

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