ESTADÍSTICA

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ESTADÍSTICA
  1. DEFINICIONES
    1. ESTADISTICA INFERENCIAL: Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la induccion determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma.
      1. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes: *La toma de muestras o muestreo. *La estimación de parámetros o variables estadísticas. *El contraste de hipótesis. *El diseño experimental. *La inferencia bayesiana. *Los métodos no paramétricos.
      2. POBLACIÓN: Es el conjunto de cosas, personas, animales o situaciones que tiene una o varias características o atributos comunes.
        1. MUESTRA: Es una parte, generalmente pequeña, que se toma del conjunto total para analizarla y hacer estudios que le permitan al investigador inferir o estimar las características de un problema.
          1. PARÁMETRO ESTADÍSTICO: Es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de éste número esta bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.
          2. TEORÍA DE MUESTREO
            1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Es la extracción de una muestra de una población finita, en el que el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra.
              1. MUESTREO ESTRATIFICADO: Consiste en la división previo de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar.
                1. MUESTREO SISTEMÁTICO: se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas; luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación. K=N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra.
                2. DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO: Es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado.
                  1. ERROR MUESTRAL: Es la diferencia entre el valor de un estimador y el del parámetro correspondiente.
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