Estimación por intervalos de confianza

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ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Conceptos

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Conceptos

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA Conceptos En este tema vamos a estudiar como estimar, es decir pronosticar, un parámetro de la población, generalmente la media, la varianza (en consecuencia la desviación típica) y la proporción, a partir de una muestra de tamaño n. Pero a diferencia de la estimación puntual donde tal estimación la efectuábamos dando un valor concreto, en esta ocasión el planteamiento es otro. Lo que haremos es dar un intervalo donde afirmaremos o pronosticaremos que en su interior se encontrará el parámetro a estimar, con una probabilidad de acertar previamente fijada y que trataremos que sea la mayor posible, es decir próxima a 1.
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ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA

Ejemplo: 1) Se seleccionó una muestra aleatoria de 10 parejas de representantes de ventas del mismo producto, y se les ofrecio un curso de capacitación sobre técnicas de ventas, a un elemento de cada par. La tabla de abajo, muestra las ventas generadas durante un mes, por cada uno de los elementos de la pareja. Asumiendo que las ventas se distribuyen de manera normal y que las varianzas poblacionales son desconocidas pero iguales. Halla un intervalo de confianza del 90%, para determinar la diferencia en el promedio de ventas de las dos poblaciones. Vale la pena que los empleados reciban la capacitación.
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Tema 7. Estimación por intervalos de confianza

Tema 7. Estimación por intervalos de confianza

Introducci´ on Al realizar una estimaci´ on puntual no tenemos informaci´ on del po- sible error que se comete. Mediante la estimaci´ on por intervalos suponemos que el par´ ametro a estimar, θ, es un valor constante desconocido y hallaremos un intervalo que puede contener el valor real del par´ ametro con un cierto nivel de confianza. Los extremos del intervalo ser´ an dos estad´ısticos:

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Inferencia Estadística II: Estimación por Intervalos de Confianza

Inferencia Estadística II: Estimación por Intervalos de Confianza

5. En diversos estudios sobre el comportamiento territorial de la caballa se asume habitualmente que más del 60 % de las caballas se vuelven agresivas cuando se colocan otros peces en su entorno próximo. a) Se ha realizado un experimento con 12 caballas, observándose que en las condiciones citadas mostraron comportamiento agresivo sólo cuatro de ellas. Obtener un intervalo de confianza para la proporción poblacional de caballas agresivas a partir de estos datos. El resultado de este experimento ¿contradice la hipótesis habitual?

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ESTADÍSTICA I Tema 4: Estimación por intervalos de confianza

ESTADÍSTICA I Tema 4: Estimación por intervalos de confianza

Ejemplo: Se desea obtener un “intervalo cre´ıble” para el par´ ametro λ de una distribuci´ on de Poisson a partir de una muestra x 1 ,.[r]

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Capítulo 5 ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS POBLACIONALES EN UNA Y DOS POBLACIONES

Capítulo 5 ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA PARA MEDIAS POBLACIONALES EN UNA Y DOS POBLACIONES

En la sección 5.4.1 tratamos el problema de las muestras independientes y las apareadas, haciendo la observación que la principal característica del muestreo apareado es que ambas muestras son dependientes. Esta dependencia hace que los estadísticos pivote usados en el caso de independencia no se deben emplear cuando el muestreo se haya hecho de forma apareada, puesto que los intervalos de confianza hallados pueden resultar demasiado grandes o excesivamente pequeños.

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Prob. resueltos: estimación estadística; intervalos de confianza

Prob. resueltos: estimación estadística; intervalos de confianza

18. Un laboratorio farmacéutico afirma que el número de horas que un medicamento de fabricación propia tarda en curar una determinada enfermedad sigue una variable normal con desviación típica igual a 8. Se toma una muestra de 100 enfermos a los que se les administra el medicamento y se observa que la media de horas que tardan en curarse es igual a 32. a) Encontrar un intervalo de confianza, con un nivel de confianza del 99 %, para la media del número de horas que tarda en curar el medicamento.

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Aseguramiento de la calidad analítica. Estimación de intervalos de dispersión aleatoria y confianza

Aseguramiento de la calidad analítica. Estimación de intervalos de dispersión aleatoria y confianza

¿En qué rango de valores (Intervalo de confianza) es de esperarse que estén los parámetros de la población a la que pertenece una muestra determinada.. Intervalo de dispersión aleatore[r]

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Estudio de la mortalidad en España y sus provincias: estimación e intervalos de confianza en subpoblaciones

Estudio de la mortalidad en España y sus provincias: estimación e intervalos de confianza en subpoblaciones

tasa, el riesgo o las defunciones. Estas funciones se caracterizan por estar más expuestas a perturbaciones 13 . Como consecuencia, las estimaciones de estas funciones se caracterizan por ser inestables y menos consistentes. Frente a estas funciones, las funciones que se construyen recursivamente como la de supervivientes, la población estacionaria, el tiempo que queda por vivir o la esperanza de vida son más estables. Sus estimaciones son más consistentes porque la muestra que se toma como base para su estimación es más amplia y se va incrementando según se suba o baje en edad, de tal manera que la esperanza de vida al nacimiento parte de la observación de la incidencia de la mortalidad en toda la población mientras que el riesgo de muerte a los cero años solo tiene en cuenta la población de cero años. Con esta carta de presentación, la elección de la función a la hora de estimar y proyectar la mortalidad, a priori se decanta hacia las funciones recursivas como la esperanza de vida, sobre todo en poblaciones de pequeño tamaño.
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ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA E INTERVALOS DE CONFIANZA. Juan José Hernández Ocaña

ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA E INTERVALOS DE CONFIANZA. Juan José Hernández Ocaña

E2 • Un fabricante de papel tiene un proceso de producción que opera continuamente a lo largo de un turno completo. Se espera que el papel tenga una media de longitud de 11 pulgadas y una desviación estándar de 0.02. A intervalos periódicos, se selecciona una muestra para determinar si la media de longitud de papel es igual a 11 pulgadas o saber si algo ha salido mal en el proceso de producción. Usted

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Inferencia Estadística Estimación de parámetros mediante intervalos de confianza y contrastes de hipótesis 1 / 56

Inferencia Estadística Estimación de parámetros mediante intervalos de confianza y contrastes de hipótesis 1 / 56

Hay que destacar que una vez que se ha calculado el intervalo para una muestra determinada, no es correcto decir la probabilidad de que el par ´ametro pertenezca al intervalo es 1 − α , ya que una vez calculado el intervalo, este deja de ser aleatorio y la probabilidad ser ´a 1 si el intervalo es de los 1 − α que contienen al par ´ametro, ´o 0 o si el intervalo es uno de los α intervalos que no contienen al par ´ametro. Por tanto, no tiene sentido hablar de probabilidad sino de confianza. La confianza est ´a puesta en que el m ´etodo de construcci ´on de los intervalos nos asegura que (1 − α)100%
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Intervalos de Confianza

Intervalos de Confianza

Estimación puntual y por intervalos Se denomina estimación puntual de un parámetro al valor ofrecido por el estimador sobre una muestra. Se denomina estimación confidencial o intervalo de confianza para un nivel de confianza 1-α dado, a un intervalo que ha sido construido de tal manera que con probabilidad 1-α realmente contiene al parámetro.

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Intervalos de confianza

Intervalos de confianza

n = ( z α /2 / E) 2 p (1 – p) (9-4) Para utilizar la ecuación 9-4 se requiere una estimación de p. Si se tiene una estimación p^ de alguna muestra anterior, entonces p puede sustituirse por éste en la ecuación 9-4, o quizás sea posible hacer una estimación subjetiva. Si estas alternativas no son satisfactorias, entonces puede tomarse una muestra preliminar, calcular p^, y luego utilizar la ecuación exactitud deseada. Otro enfoque para seleccionar n utiliza el hecho de que el tamaño de la muestra obtenido en la ecuación 9-4 siempre es máximo para p= 0.5 [esto es, p(1 – p) ≤ 0.25, cumpliéndose la igualdad cuando p=0.5], y esto puede emplearse para obtener una cota superior sobre n. En otras palabras, al menos se tiene una confianza del 100(1 - α ) por ciento de que el error al estima p con `^ sea menor que E si el tamaño de la muestra es
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Intervalos de Confianza

Intervalos de Confianza

19 Ejercicios Propuestos 1. Suponga, que se quiere analizar el comportamiento de la media de la variable “Consumo mensual de Minutos de Celular” en la población de estudiantes de P&E 1. Usando las 100 muestras aleatorias que se encuentran en el archivo Ejercicios IC.xlsx construya los intervalos de confianza del 95% para la estimación de la media poblacional si se sabe que σ es 703.72 minutos/mes , y encuentre la proporción de veces que dicho intervalo contiene a la media.

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Estimación por intervalos

Estimación por intervalos

La estimación por intervalos permite medir, en términos de probabilidad o de confianza, la precisión con la que el estimador permite estimar el parámetro:.. En términos probabilísticos ([r]

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ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE

todos los intervalos obtenidos, una proporción 1-α contendrán al valor del parámetro, y una proporción α no lo contendrán. Ejemplo: Hemos realizado 100 veces la experiencia de obtener una muestra de sucursales, de tamaño 20 cada una, de una empresa multinacional cuyo beneficio medio poblacional es de 25 millones de euros anuales. En la tabla de las páginas siguientes se muestran los valores obtenidos en cada muestra, su media, su desviación típica y el intervalo de confianza al 95% para la media. La siguiente gráfica muestra los 100 intervalos. Como puede apreciarse cuatro de los mismos, que hemos marcado en rojo, no contienen al valor medio de la población, 25. Ello era de esperar, pues al calcular los intervalos al 95% cabe esperar que del orden del 5% de los mismos no contengan al parámetro. Ahora bien , como en la práctica dispondremos realmente de una única muestra, y por tanto un solo intervalo, lo único que podemos hacer es tener una confianza del 95% en que sea uno de los que sí contienen al parámetro .
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Los intervalos de confianza: confianza vs. precisión

Los intervalos de confianza: confianza vs. precisión

I Encuentro Colombiano de Educación Estocástica La enseñanza y aprendizaje de la probabilidad y la estadística 2014 Sin embargo Jerónimo tiene una duda que lo mortifica: “ pero también puede uno tomar datos que no sirvan y pues se alejaría uno más”. Esta posibilidad planteada por Jerónimo puede sugerir la falta de la constitución de una concepción de Objeto sobre la distribución de probabilidad de o, incluso, de la relación que existe entre el error de estimación de y la desviación estándar de la población.

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13 Intervalos de confianza

13 Intervalos de confianza

Se ha utilizado, pues, una muestra aleatoria de 860 personas. 3. Se supone que la vida útil de un dispositivo electrónico que fabrica una determinada empresa sigue una distribución normal de media desconocida y desviación típica 60 horas. Para estimar la vida media se quiere utilizar una muestra de tamaño n. Calcula el valor mínimo de n tal que, con un nivel de confianza del 99 %, el error de la estimación sea menor que 10 horas.

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Estadisctica - Intervalos de Confianza

Estadisctica - Intervalos de Confianza

Un comerciante estima en $55,000 el costo total de 3000 unidades de mercadería de diverso tipo que posee. Para verificar esta estimación va a escoger una muestra aleatoria de n unidades para hacer una estimación del costo total. Suponga que la población de los costos es normal con a = $2.5 por

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U3.3. Intervalos de confianza

U3.3. Intervalos de confianza

Cuando se obtiene una estimación puntual de un parámetro, es conveniente acompañar dicha estimación por una “medida” de la precisión de la estimación. Un modo de hacerlo es informar el estimador y su error estándar. Otro modo es reemplazar la estimación puntual por un intervalo de valores posibles para el parámetro.

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