Introducción A La Estadística Inferencial
UNIDAD 1 INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
Introducción
1.1 Breve historia de la estadística……………………………………………………..4
1.2 Concepto de estadística……………………………………………………………..4
1.3 Estadística descriptiva……………………………………………………………….4
1.4 Estadística inferencial………………………………………………………………..5
1.5 Breve introducción a la inferencia estadística…………………………………....5
1.6 Teoría de decisión en estadística…………………………………………………..6
1.7 Componentes de una investigación estadística…………………………………..6
1.8 Recolección de datos……………………………………………………………….11
1.9 Estadística paramétrica (población y muestra aleatoria)……………………….12
INTRODUCCIÓN
En la antigüedad el hombre registraba las muertes y nacimientos en una roca que se ubicaba en …ver más…
* ESTADÍSTICO: Es un valor numérico que resume todos los datos de una muestra y sirve como estimación del parámetro de la población. * VARIABLE: Es una característica, atributo o medida que se está analizando en el estudio estadístico. La variable puede ser: 1. VARIABLE CUALITATIVA: Clasifica o describe un atributo o cualidad de los elementos de la población o muestra (atributos). 2. VARIABLE CUANTITATIVA: Los datos recolectados cuantifican un elemento de la población o muestra. La variable cuantitativa puede ser: a) VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA: Cuando los valores que toma la variable son enteros que no se pueden partir. b) VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA: Cuando los valores que toma la variable se pueden partir. * DATOS: Conjunto de valores recolectados para la variable. * DATO: Valor de la variable asociado a un elemento de una población muestra. * EXPERIMENTO: Actividad planeada, cuyos resultados producen un conjunto de datos. * VARIABLE ALEATORIA: Una variable aleatoria (v. a) es una función que asigna a cada elemento de un espacio maestral un número real. Es decir, una variable es aleatoria si toma diferentes valores como resultado de un experimento aleatorio.
1.4 ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
Busca obtener conclusiones sólidas y más profundas, basado en el trabajo con muestras y su posterior generalización de resultados para la toma de decisiones y conclusiones