Error De Estimacion Admisible
Contents |
añadirlas o avisar al autor principal del artículo en su página de discusión pegando: {{sust:Aviso referencias|Estimación estadística}} ~~~~ En inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de error de estimacion estadistica una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una
Error De Estimacion Formula
estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma estimacion estadistica característica para una muestra de tamaño n.[1] La estimación se divide en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que se usan en función de las características y propósitos del estudio:
Estimacion Estadistica Ejemplos
Estimación puntual:[2] Método de los momentos; Método de la máxima verosimilitud; Método de los mínimos cuadrados; Estimación por intervalos. Estimación bayesiana. Índice 1 Estimador 2 Estimación puntual 3 Estimación por intervalos 3.1 Intervalo de confianza 3.2 Variabilidad del Parámetro 3.3 Error de la estimación 3.4 Límite de Confianza 3.5 Valor α 3.6 Valor crítico 3.7 Otros usos del término 4 Véase también 5 Referencias Estimador[editar] Un estimador es una regla que estimacion puntual establece cómo calcular una estimación basada en las mediciones contenidas en una muestra estadística. Estimación puntual[editar] Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenido de una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los individuos. Lo más importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es decir, que sea insesgado(ausencia de sesgos) y estable en el muestreo o eficiente (varianza mínima) Estimación puntual. Sea X una variable poblacional con distribución Fθ , siendo θ desconocido. El problema de estimación puntual consiste en, seleccionada una muestra X1, ..., Xn, encontrar el estadístico T(X1, ..., Xn) que mejor estime el parámetro θ. Una vez observada o realizada la muestra, con valores x1, ..., xn, se obtiene la estimación puntual de θ, T(x1, ..., xn) = ˆ θ . Vemos a continuación dos métodos para obtener la estimación puntual de un parámetro: método de los momentos y método de máxima verosimilitud. Método de los momentos: consiste en igualar momentos poblacionales a momentos muestrales. Deberemos tener tantas igualdades como parámetros a estimar. Momento poblacional de orden r αr = E(Xr) Momento muestral de orden r
Commons Los errores aparecen y más cuando estamos realizando cálculos. En este caso, saber cuál es el error que queremos cometer de antemano, nos va a ayudar a decidir cual es el tamaño de la
Error De Estimacion Definicion
muestra que necesitamos para equivocarnos menos de ese error. Cuando calculamos un intervalo de
Estimacion De Intervalos
confianza para la media estamos indicando un intervalo donde puede que se encuentre la media de la población con una cierta probabilidad, estimacion estadistica pdf que hemos llamado nivel de confianza. Es evidente que se comete un error. Puede que la media real de la población esté fuera de ese intervalo. ¿Cuál es el error máximo admisible? La forma de nuestro intervalo https://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica cuando estamos infiriendo la media está centrado en y le sumamos y restamos una misma cantidad: El error máximo que se comete, E, es el radio del intervalo centrado en la media y el margen de error es la amplitud del intervalo, 2E. ¡Lo mismo que en el tema anterior, vaya! Importante El Error máximo admisible en el cálculo de un intervalo de confianza para la media es: El margen de error admisible http://e-ducativa.catedu.es/44700165/aula/archivos/repositorio//4750/4754/html/21_error_y_tamao_de_la_muestra.html es la amplitud del intervalo, 2E. Si queremos disminuir el error una vez escogido el nivel de significación la única variable que nos queda, en la fórmula anterior del Error máximo admisible, es el tamaño de la muestra. A mayor tamaño muestral el Error disminuirá. Por lo tanto, si sé cuál es el error máximo que quiero cometer, puedo saber cuál es el tamaño de la muestra que tengo que seleccionar para conseguirlo. Basta con despejar n en la fórmula anterior, con lo que nos queda: ¡Muy parecida a la formula del error máximo para un intervalo de confianza con la proporción! Importante El tamaño de la muestra para que en el intervalo de confianza se cometa un error prefijado al nivel de significación α es: Ejemplo o ejercicio resuelto Imagen de Ignacio Sanz con licencia Creative Commons En una comunidad autónoma se está haciendo un estudio sobre el número de días que dura un contrato temporal. Se sabe que la desviación típica de los contratos es igual a 57 días. El estudio se quiere hacer con un nivel de confianza del 95%. Indica el número mínimo de contratos en los que se ha de mirar su duración para que el intervalo que da la duración media de un contrato de ese tipo tenga una amp
Du siehst YouTube auf Deutsch. Du kannst diese Einstellung unten ändern. Learn more You're viewing YouTube in German. You can change this preference below. https://www.youtube.com/watch?v=Xy6egBHdgII Schließen Ja, ich möchte sie behalten Rückgängig machen Schließen https://prezi.com/dorcn6oz5gdn/aplicacion-real-de-la-estimacion-estadistica/ Dieses Video ist nicht verfügbar. WiedergabelisteWarteschlangeWiedergabelisteWarteschlange Alle entfernenBeenden Wird geladen... Wiedergabeliste Warteschlange __count__/__total__ MAT 2º BACH - ESTADÍSTICA: Cómo calcular el error máximo admisible y el tamaño muestral mínimo (2) Olga Murillo Fernández AbonnierenAbonniertAbo beenden6.6046 Tsd. Wird geladen... Wird geladen... error de Wird verarbeitet... Hinzufügen Möchtest du dieses Video später noch einmal ansehen? Wenn du bei YouTube angemeldet bist, kannst du dieses Video zu einer Playlist hinzufügen. Anmelden Teilen Mehr Melden Möchtest du dieses Video melden? Melde dich an, um unangemessene Inhalte zu melden. Anmelden Transkript Statistik 6.911 Aufrufe 16 Dieses error de estimacion Video gefällt dir? Melde dich bei YouTube an, damit dein Feedback gezählt wird. Anmelden 17 2 Dieses Video gefällt dir nicht? Melde dich bei YouTube an, damit dein Feedback gezählt wird. Anmelden 3 Wird geladen... Wird geladen... Transkript Das interaktive Transkript konnte nicht geladen werden. Wird geladen... Wird geladen... Die Bewertungsfunktion ist nach Ausleihen des Videos verfügbar. Diese Funktion ist zurzeit nicht verfügbar. Bitte versuche es später erneut. Veröffentlicht am 11.02.2014Se supone que el precio de un kilo de patatas en una cierta región se puede aproximar por una variable aleatoria con distribución normal de desviación típica igual a 10 céntimos de euro. Una muestra aleatoria simple de tamaño 256 proporciona un precio medio del kilo de patatas a 19 céntimos de euro. a) Determínese un intervalo de confianza del 95% para el precio medio de un kilo de patatas en la región. b)
have a problem!Oops. A firewall is blocking access to Prezi content. Check out this article to learn more or contact your system administrator. Loading presentation... Public & reusable Make a copy Share Embed Liked Like Present Remotely Send the link below via email or IMCopy Present to your audienceStart remote presentationInvited audience members will follow you as you navigate and presentPeople invited to a presentation do not need a Prezi accountThis link expires 10 minutes after you close the presentationA maximum of 30 users can follow your presentationLearn more about this feature in our knowledge base article Do you really want to delete this prezi? Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again. DeleteCancelMake your likes visible on Facebook? Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline. You can change this under Settings & Account at any time. No, thanksConnect with FacebookAPLICACION REAL DE LA ESTIMACION ESTADISTICA No description by jefferson mendoza on 14 December 2015 TweetComments (0) Please log in to add your comment. Report abuseTranscript of APLICACION REAL DE LA ESTIMACION ESTADISTICA UFT Universidad Fermín Toro Vice-Rectorado Académico Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Escuela de Relaciones IndustrialesAplicación de la estimación estadística EstimaciónEn inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. ESTIMACIONERROR MAXIMO DE ESTIMACIONCuanto mayor sea el tamaño de la muestra, n, menor es el error.Cuanto mayor sea el nivel de confianza, 1-α, mayor es el error.ERROR MAXIMO DE ESTIMACIONEstimación de parámetrosEs el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra.Con una muestra aleatoria, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un parámetro de la población; pero también necesitamos precisar un:Intervalo de confianza se llama así a un intervalo en el que sabemos que está un parámetro, con un nivel de confianza específico.Nivel de confianza probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza.Error de estimación admisible que estará relacionado con el radi