Intervalos de confianza y pruebas de hipotesis
Carlos González 200913492
Juan David Gil 200912630
Santiago Parra 200913302
Josué Cárdenas Moreno
Universidad de la Sabana
Chía, Colombia
2010
Índice
* Intervalos de Confianza * Para medias poblacionales * Muestras Grandes * Muestras Pequeñas * Ancho del intervalo * Cambio de intervalo de confianza * Cambio en tamaño de muestras. * Determinación de los tamaños muéstrales. * Estimación de π * Estimación de μ * Pruebas de Hipótesis * Concepto (valores críticos de Z, probabilidad de error) * Para la media poblacional * Prueba de hipótesis para π
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La varianza de la población σ² 2. El tamaño del error tolerable
Con el error, es entendible que dependiendo el caso el error debe ser mínimo, mientras que en otros casos puede llegar a ser más tolerable, esto depende de la delicadeza del asunto.
El tamaño de la muestra para estimar μ es:
El tamaño de la muestra para estimar π es:
Para finalizar un estimador es el proceso mediante el cual se obtiene la estimación. Una estimación es el resultado numérico del estimador.
Existen cuatro tipos de estimadores:
1. Estimador insesgado: Esto pasa cuando la media de su distribución muestral es igual al parámetro correspondiente. No sesga. 2. Estimador eficiente: Es aquel que tenga la varianza más pequeña, hay que tener en cuenta que es un estimador insesgado. 3. Estimador consistente: Es consistente si, cuando n aumenta, el valor del estadístico se aproxima al parámetro. 4. Estimador suficiente: Es suficiente si ningún otro estimador puede proporcionar información sobre el parámetro.
Pruebas de Hipótesis
Pruebas de Hipótesis
Concepto
Para la media Poblacional
Para π
Valores críticos de z
Probabilidad de error
Regla de decisión
Prueba una o dos colas
Valor p
Pruebas para μ, muestras pequeñas
Prueba una o dos colas
Valor p
Pruebas de Hipótesis
Al no haber suficientes datos en un estudio de una población, o una