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La introducción a la estadística inferencial, con énfasis en la estimación puntual. Se explica el concepto básico de inferir conclusiones sobre una población a partir de un muestra representativa. Se discuten conceptos como la proporción de personas que cumplen ciertas condiciones, el tamaño de la muestra y el muestreo, los estimadores y sus propiedades, y se presentan ejemplos prácticos para calcular estimaciones puntuales de media y desviación estándar. Además, se mencionan conceptos relacionados como la consistencia, eficiencia, suficiencia y carencia de sesgo de los estimadores.
Tipo: Diapositivas
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Facultad de Ciencias Administrativas, Gestión Empresarial e Informática
INGENIERA EN FINANZAS Msc.
Estimación Puntual 2
Ahora la interrogante que sucede cuando la población es muy grande Ocasiona mucho gasto y tiempo
Debe ser
Estimación Puntual 4 Estimadores Parámetro Inferir
Métodos de Estimación 5 Conclusión: Es obtener datos de una muestra para inferir (conclusiones) lo que ocurre en con la población.
Propiedades de los estimadores puntuales y otros métodos de muestreo. 7
8 Un número de personas que entraron a una cooperativa los últimos viernes de los meses de noviembre, diciembre y enero, encuentre las estimaciones puntuales de la media y la desviación estándar de la población: 242 , 279 , 275 , 245 , 289 , 269 , 306 , 305 , 342 , 294 , 385 , 328. Determine la proporción de la cantidad de personas que ingresan se mayor a trecientos y menor a trecientos
10 Se considera las siguientes ventas como se detalla en el cuadro adjunto encuentre las estimaciones puntuales de la media y la desviación estándar de las ventas. Además encuentre la proporción de ventas mayor a $ 6 , menor a 4 , mayor 5 , 8 y , menor a 6 , 9
11 Carencia de sesgo: Un estimador será insesgado si su valor esperado coincide con el parámetro a estimar 𝑥 ҧ = 𝜇 Consistencia: Un estimador será consistente si conforme aumenta el tamaño muestral, su valor se va aproximando al de parámetro 𝑥 ҧ se va acercando 𝜇 Eficiencia: Dados dos posibles estimadores, diremos que el primero es un estimador más eficiente que el segundo si se cumple que el primer estimador tiene una varianza menor que el segundo 𝑥 ഥ 1 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑜 𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑥ഥ 2 Es decir que la varianza del primer estimador es menor que la del segundo Suficiencia: Un estimador será suficiente si utiliza toda la información muestral disponible Es decir si se utiliza todos los estimadores para determinar los parámetros de la población
