INFERENCIA ESTADÍSTICA
Fase 2 - Muestreo e intervalos de confianza
Presentado por:
Andres Felipe Calderón Arteaga
Grupo:
212064_94
Presentado a:
Maira Lorena Quiza
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
UNAD
2020
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Orientación Universidad
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Busca documentos
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Busca documentos en el Store
Los mejores documentos en venta realizados por estudiantes que han terminado sus estudios
Video Cursos
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Quiz
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pregúntale a la comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Ranking de las universidades
Descubre las mejores universidades de tu país según los usuarios de Docsity
Ebooks gratuitos
¡Nuestros e-books salva-estudiantes!
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
Análisis de Casos de Éxito en el Desarrollo de Software, Apuntes de Ingeniería
Cinco casos de éxito en el desarrollo de software, donde se analizan las características clave de cada proyecto y se extraen lecciones para el diseño, desarrollo y implementación de software de calidad. El documento aborda temas como el análisis de requisitos, el diseño de interfaz, la gestión de proyectos y la prueba de software.
Tipo: Apuntes
2019/2020
1 / 240
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!
Documentos relacionados
Vista previa parcial del texto
¡Descarga Análisis de Casos de Éxito en el Desarrollo de Software y más Apuntes en PDF de Ingeniería solo en Docsity!
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Fase 2 - Muestreo e intervalos de confianza Presentado por: Andres Felipe Calderón Arteaga Grupo: 212064_ Presentado a: Maira Lorena Quiza UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD 2020
Rta. *Muestreo probabilístico Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. *Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2 *Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar *Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen red *Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen red Rta. Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar Rta. Muestreo aleatorio: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican Rta. No sucedería nada ya que dentro de uno de los tipos de muestreo probabilístico encontramos el mu
- ¿Cuándo se utiliza un muestreo? Rta. Si se quiere reducir el sesgo del muestreo. Cuando el tamaño de la población es grande y tiene cier
- ¿Cuáles son los diferentes tipos de muestreos? Explique en qué consiste cada uno de ellos.
- ¿Cómo se realiza el muestreo sistemático?
- ¿Cómo se realiza el muestreo aleatorio simple?
- ¿Qué sucede cuando se realiza un muestreo probabilístico en muestras pequeñas?
obabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea ne mero aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i n considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se pu n considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se pu mero aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alg ente a tipo de muestras pequeñas generando ventajas que es sumamente sencillo y de fácil comprensión. ción a estudiar, para obtener datos lo suficientemente representativos.
s muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos a gen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir e a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir e n homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residenci
os más recomendables mero i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, mero i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. uestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funcio
unciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los ele unciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los ele a muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estrati
dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, se dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, se muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población
ación. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). ación. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). ento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinad das de la misma población. Por lo tanto, deberíamos tener una medida de la variabilidad del estimador respecto del parámetro que se o con un determinado nivel de confianza. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de u n intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño n de la variable. pica de la variable: que sea conocida o que sea desconocida y tengamos que estimarla a partir de la muestra. El caso de σ), el objetivo es la construcción de un intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño conocida, ya n intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño n de la variable. pica de la variable: que sea conocida o que sea desconocida y tengamos que estimarla a partir de la muestra. El caso de σ), el objetivo es la construcción de un intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño conocida, ya
uscada (con una determinada probabilidad). pecto del parámetro que se trata de estimar. Esta variabilidad se mide en términos de la desviación estándar del estimador, la cual rec calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. El nivel de confianza representa el porc a. El caso de σ), el objetivo es la construcción de un intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño conocida, ya comentado anteriormente, no pasa de ser un caso académico con poca aplicación en la práctica, sin emba a. El caso de σ), el objetivo es la construcción de un intervalo de confianza para el parámetro μ, basado en una muestra de tamaño conocida, ya comentado anteriormente, no pasa de ser un caso académico con poca aplicación en la práctica, sin emba
ontienen en realidad el valor desconocido.
Elemento
vendido
Tipo de
articulo
Vida util del
producto
(meses)
Precio de
costo
Probabilidad de
defecto
Precio de
venta
DESCRIBIR LA POBLACION: La compañía k mundo de origen colombiano ve
las ventas en linea, utilizando diferentes portale del producto. Por lo tanto, realizó el consolidad obtenidos de una e
- 32 3 18 24000 2.55
- 33 4 60 24000 2.53
- 34 2 36 5400 1.40
- 35 3 48 14000 3.37
- 36 2 48 18300 3.90
- 37 3 36 24000 2.26
- 38 5 48 18300 3.29
- 39 5 36 24000 2.81
- 40 1 36 14000 2.71
- 41 5 18 18300 1.82
- 42 3 36 18300 3.70
- 43 2 48 14000 2.07
- 44 3 18 24000 3.48
- 45 5 18 18300 3.64
- 46 4 12 18300 3.14
- 47 1 36 18300 2.82
- 48 5 12 14000 3.44
- 49 2 48 5400 3.08
- 50 1 48 24000 1.81
- 51 1 12 24000 1.99
- 52 1 36 14000 3.79
- 53 4 12 5400 1.16
- 54 3 36 14000 2.54
- 55 3 12 18300 3.55
- 56 2 60 24000 2.67
- 57 1 18 14000 2.20
- 58 4 36 5400 1.18
- 59 3 60 18300 1.53
- 60 4 36 18300 2.71
- 61 3 12 18300 3.89
- 62 5 48 14000 1.92
- 63 5 48 5400 2.78
- 64 4 36 5400 1.05
- 65 3 36 24000 1.85
- 66 5 36 14000 3.94
- 67 4 36 5400 1.86
- 68 1 48 24000 1.21
- 69 1 36 18300 1.09
- 70 1 36 5400 2.99
- 71 1 36 5400 2.35
- 72 3 36 24000 2.74
- 73 5 18 24000 1.28
- 74 4 36 14000 2.41
- 75 4 18 14000 1.97
- 76 2 12 18300 3.58
- 77 5 36 14000 2.61
- 78 5 36 24000 3.17
- 79 5 36 5400 3.53
- 80 1 36 5400 3.87
- 81 3 60 24000 1.39
- 82 5 36 18300 2.55
- 83 3 18 5400 1.33
- 84 5 36 18300 2.05
- 85 1 12 5400 2.36
- 86 4 36 5400 1.29
- 87 1 12 14000 3.23
- 88 1 18 14000 3.12
- 89 2 18 5400 2.58
- 90 5 36 5400 1.60
- 91 2 36 5400 2.21
- 92 4 12 5400 2.72
- 93 4 18 5400 3.80
- 94 2 36 18300 1.34
- 95 3 60 14000 3.24
- 96 2 36 18300 2.79
- 97 3 36 14000 1.60
- 98 1 36 24000 2.07
- 99 5 60 18300 2.18
- 100 5 18 24000 3.38
- 101 5 60 14000 2.09
- 102 5 36 24000 1.31
- 103 4 48 24000 2.72
- 104 3 36 24000 3.65
- 105 5 36 18300 1.42
- 106 1 36 18300 3.05
- 107 3 36 24000 2.25
- 108 5 18 18300 2.85
- 109 4 60 24000 3.67
- 110 1 36 24000 1.28
- 111 2 18 24000 3.42
- 112 3 36 14000 3.23
- 113 5 36 18300 2.70
- 114 5 36 5400 2.26
- 115 4 12 5400 1.52
- 116 5 36 24000 2.66
- 117 3 12 24000 2.62
- 118 4 36 14000 3.62
- 119 1 48 24000 1.72
- 120 2 48 18300 1.32
- 121 1 36 24000 2.42
- 122 3 36 24000 3.94
- 123 2 36 14000 2.88
- 124 5 36 14000 3.33
- 125 2 18 14000 2.56
- 126 1 36 18300 1.96
- 127 2 36 14000 3.46
- 128 4 36 14000 3.23
- 129 3 36 14000 2.01
- 130 5 60 24000 3.41
- 131 3 36 24000 3.11
- 132 3 60 5400 2.62
- 133 3 36 14000 2.14
- 134 2 48 18300 2.59
- 135 2 36 18300 3.29
- 136 1 48 14000 1.29
- 137 4 12 18300 1.96
- 138 3 12 24000 2.23
- 139 5 48 5400 3.13
- 140 2 60 24000 2.88
- 141 2 36 5400 3.36
- 142 3 18 5400 3.76
- 143 1 12 14000 2.43
- 144 3 36 24000 1.70
- 145 4 36 5400 2.82
- 146 1 36 14000 3.32
- 147 5 36 5400 3.89
- 148 2 36 24000 1.67
- 149 2 36 24000 2.16
- 150 2 12 24000 3.91
- 151 1 60 18300 3.44
- 152 5 18 18300 3.47
- 153 1 36 18300 1.32
- 154 1 36 5400 1.58
- 155 5 36 18300 3.60
- 156 3 36 14000 1.52
- 157 3 12 14000 3.81
- 158 5 60 14000 2.22
- 159 5 36 14000 2.09
- 160 4 36 18300 1.88
- 161 1 36 14000 1.19
- 162 4 36 18300 2.04
- 163 3 18 5400 3.76
- 164 3 60 18300 1.60
- 165 5 36 14000 2.46
- 166 5 18 5400 1.93
- 167 2 36 24000 3.59
- 168 1 18 14000 1.79
- 169 3 12 5400 3.10