Estadística II 1a

Muestra seleccionada de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se le incluya.

• ALEATORIO SISTEMÁTICO

• ALEATORIO SIMPLE

• ALEATORIO ESTRATIFICADO

Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada k-ésimo miembro de la población.

• ALEATORIO SISTEMÁTICO

• ALEATORIO SIMPLE

• ALEATORIO ESTRATIFICADO

Una población se divide en subgrupos,denominados estratos, y se selecciona al azar una muestra de cada estrato.

• ALEATORIO SISTEMÁTICO

• ALEATORIO SIMPLE

• ALEATORIO ESTRATIFICADO

Distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestra de la población.

• ACUMULADO

• ERROR

• MEDIA

Diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población correspondiente.

• ACUMULADO

• ERROR

• MEDIA

Tipo de muestreo en que una población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos o de otra clase.

• ACUMULADO

• ERROR

• MEDIA

Si todas las muestras de un tamaño en particular se seleccionan de cualquier población, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal.

• CÁLCULO DEL VALOR z

• ERROR ESTÁNDAR

• LÍMITE CENTRAL

Se puede demostrar que la media de la distribución muestral es la media poblacional, si la desviación estándar de la población es σ, la desviación estándar delas medias muestrales es σ /√n, en la que n es el número de observaciones de cada muestra.

• CÁLCULO DEL VALOR z

• ERROR ESTÁNDAR

• LÍMITE CENTRAL

Consiste en emplear el error estándar de la media de n observaciones en lugar de la desviación estándar de la población, se usa σ /√n en el denominador en vez de σ.

• CÁLCULO DEL VALOR z

• ERROR ESTÁNDAR

• LÍMITE CENTRAL

Se utiliza para determinar la probabilidad de seleccionar una observación que caerá dentro de un intervalo específico.

• μ = ΣX/ N

• σX=σ /√n

• z=(X − μ)/σ