Estimación de Parámetros en Estadística

¿Qué es la estimación de parámetros?

• Determinar el tamaño de la muestra.

• Calcular la probabilidad de un evento.

• Estimar valores desconocidos de una población a partir de una muestra.

• Realizar pruebas de hipótesis.

¿Cuál es el parámetro que más común se estima en una población?

• Varianza

• Medios de comunicación

• Mediana

• Rango

Un cálculo puntual es:

• Un rango de valores posibles para un parámetro.

• Un solo valor que sirve como la mejor estimación del parámetro.

• Los medios de comunicación de una población.

• La desviación estándar de la muestra.

¿Qué es la estimación por intervalos?

• Una técnica para calcular el parámetro exacto de una población.

• Una técnica que ofrece un rango de valores dentro del cual es probable que se encuentre el parámetro de la población.

• Un método para estimar la mediana de una población.

• Un procedimiento para calcular la media muestral.

El nivel de confianza en la estimación por intervalos generalmente se expresa como:

• En decimales o fracciones

• porcentajes, como 90%, 95%, 99%.

¿Qué sucede si se aumenta el nivel de confianza en una estimación por intervalos?

• El intervalo se vuelve más estrecho.

• El intervalo se vuelve más amplio.

• El intervalo se mantiene igual.

• El nivel de significancia disminuye.

¿Qué se necesita para calcular un intervalo de confianza para los medios de una población?

• El valor exacto de los medios poblacionales.

• El valor de la varianza poblacional.

• La media muestral y la desviación estándar muestral y el tamaño de la muestra.

• El tamaño total de la población.

Un intervalo de confianza más amplio significa:

• Mayor certeza de que el parámetro verdadero está en el intervalo.

• Menor certeza de que el parámetro verdadero está en el intervalo.

• Menor precisión en la estimación.

¿Cuál de los siguientes factores reducirá el error estándar en una estimación?

• Aumentar el tamaño de la muestra.

• Disminuir el tamaño de la muestra.

• Aumentar el nivel de confianza.

• Aumentar la reducción estándar.

Si el tamaño de la muestra aumenta, el intervalo de confianza:

• Se vuelve más amplio.

• Se vuelve más estrecho.

• No cambia.

• Depende del valor del parámetro.