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Fluxograma

teorema del límite central

david vlzc Espanhol

teorema del límite central

Conteúdo do fluxograma

  1. Determinar la relevancia de una media en una muestra pequeña

  2. TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

  3. Teoría estadística que establece que, dada una muestra aleatoria suficientemente grande de la población, la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal

  4. CARACTERÍSTICAS DE LA CAMPANA DE GAUSS

  5. DISTRIBUCIÓN NORMAL

  6. TABLA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL “Z”

  7. DISTRIBUCIÓN t DE STUDENT

  8. Es asintótica, es decir sus extremos nunca tocan el eje horizontal, cuyos valores tienden a infinito

  9. En el centro de la curva se encuentran la media, la mediana y la moda

  10. El área total bajo la curva representa el 100% de los casos

  11. Los elementos centrales del modelo son la media y la varianza

  12. Es una distribución simétrica

  13. También llamada distribución gaussiana, es la distribución continua que se utiliza más comúnmente en estadística, es un modelo que aproxima el valor de una variable aleatoria a una situación ideal, dependiendo de la media y la desviación típica

  14. Cuando se aplica

  15. Cuando se necesitan establecer valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos

  16. características

  17. Tiene una apariencia de forma de campana (y, por ende, es simétrica)

  18. Sus medidas de tendencia central (media, mediana y moda) son todas idénticas

  19. Su «50% central» es igual a 1,33 desviaciones estándar. Esto significa que el rango intercuartil está contenido dentro de un intervalo de dos tercios de una desviación estándar por debajo de la media y de dos tercios de una desviación estándar por encima de la media.

  20. Su variable aleatoria asociada tiene un rango infinito (-∞ < X < ∞)

  21. La tabla de la distribución normal presenta los valores de probabilidad para una variable estándar Z, con media igual a 0 y varianza igual a 1

  22. Para usar la tabla, siempre debemos estandarizar la variable por medio de la expresión:

  23. el valor de Z se interpreta como el número de desviaciones estándar que están comprendidas entre el promedio y un cierto valor de variable x

  24. teorema del límite central
  25. cómo se lee y usa

  26. Una vez obtenido el valor de Z, se separa en dos componentes obteniendo la fila y la columna donde se encuentra el valor de la probabilidad.

  27. La tabla se distribuye de la siguiente forma:

    En la primera columna de la tabla aparece el entero y primer decimal del valor de Z, vemos que los valores van desde -3,4 a 3,3. En la primera fila (arriba), aparece el segundo decimal del valor de Z y, como es lógico, hay 10 números (0,00 a 0,09).

  28. teorema del límite central
  29. Cuando se aplica

  30. Es una distribución de probabilidad que estima el valor de la media de una muestra pequeña extraída de una población que sigue una distribución normal y de la cual no conocemos su desviación típica

  31. Tamaño de la muestra es inferior a 30 elementos, es decir, n < 30

  32. A partir de 30 observaciones, la distribución t se parece mucho a la distribución normal y, por tanto, utilizaremos la distribución normal

  33. No se conoce la desviación típica o estándar de una población y tiene que ser estimada a partir de las observaciones de la muestra

  34. Queremos estimar la media de una población normalmente distribuida a partir de una muestra pequeña

  35. Propiedades

  36. La representación gráfica se parece a la distribución normal, es decir, también tiene forma de campana

  37. cómo se lee y usa

  38. Es una distribución simétrica. El valor de la media, la mediana y la moda coinciden. Matemáticamente, media = mediana = moda = 0

  39. Es una distribución unimodal. Los valores que son más frecuentes o que tienen más probabilidad de aparecer (moda) están alrededor de la media. Cuando nos alejamos de la media, la probabilidad de aparición de los valores y su frecuencia descienden

  40. La función de densidad no depende de los grados de libertad para ser simétrica

  41. Si tenemos una muestra de tamaño n, entonces tendremos una distribución t con (n-1) grados de libertad

  42. Cuando más aumenten los grados de libertad, más parecida será la distribución t a la distribución normal

  43. Primero se busca en la primera columna el número de grados de libertad de la muestra, obtenidos de los dos últimos decimales de tα*v y después se busca el cuantil en la fila correspondiente

  44. El valor medio o central es cero

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Descrição
Fluxograma sobre teorema del límite central, criado por david vlzc em 06-05-2021.
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david vlzc
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