Subido por Sargen Yhoan Lozano Arias

Distribuciones muestrales

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TEMA: DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Los ejercicios, tablas y problemas planteados en estas diapositivas fueron tomadas del libro: Introducción a la
probabilidad y estadística de Mendenhall Beaver
Planes muestrales y diseños experimentales
La forma en que una muestra se selecciona recibe el nombre de plan
muestral o diseño experimental y determina la cantidad de información de
la muestra. Saber el plan muestral empleado en una situación particular
permitirá medir la confiabilidad de la inferencia.
Muestreo aleatorio simple: Si una muestra de n elementos se selecciona de
entre una población de N elementos, usando un plan muestral en el que
cada una de las posibles muestras tiene la misma probabilidad de selección,
entonces se dice que el muestreo es aleatorio y la muestra resultante es una
muestra aleatoria simple.
Planes muestrales y diseños experimentales
Al efectuar un estudio muestral se presentan con frecuencia algunos
problemas:
• No respuesta
• Cobertura demasiado baja
• Sesgo verbal
Se han diseñado métodos para resolver algunos de estos problemas, pero
sólo si usted sabe que existen. Si su encuesta está sesgada por cualquiera de
estos problemas, entonces sus conclusiones no serán muy confiables,
aunque haya seleccionado una muestra aleatoria.
Además del muestreo aleatorio simple, hay otros planes muestrales con
carácter aleatorio y, por tanto, dan una base probabilista para hacer
inferencias. Tres de esos planes están basados en muestreo estratificado,
conglomerado y sistemático
Planes muestrales y diseños experimentales
Un muestreo aleatorio estratificado comprende seleccionar una muestra
aleatoria simple de cada uno de un número dado de subpoblaciones o
estratos.
Una muestra de conglomerados es una simple muestra aleatoria tomada de
los conglomerados disponibles en la población.
Una muestra aleatoria sistemática 1 en k involucra la selección aleatoria de
uno de los primeros k elementos de una población ordenada y luego la
selección sistemática de cada k-ésimo elemento de ahí en adelante.
Estadística y distribuciones muestrales
Cuando se selecciona una muestra aleatoria de una población, las medidas
numéricas descriptivas que se calculen de la muestra se denominan estadísticas.
Las estadísticas varían o cambian para cada muestra aleatoria diferente que se
escoja. Las distribuciones de probabilidad para estadísticas se llaman
distribuciones muestrales porque en muestreos repetidos, dan esta información:
• Qué valores de la estadística pueden presentarse
• Con qué frecuencia se presenta cada valor
Definición: La distribución muestral de una estadística es la distribución de
probabilidad para los posibles valores de la estadística, que resulta cuando
muestras aleatorias de tamaño n se sacan repetidamente de la población.
Teorema del limite central: El teorema del límite central dice que, bajo
condiciones más bien generales, las sumas y medias de muestras aleatorias de
mediciones tomadas de una población tienden a tener una distribución
aproximadamente normal.
Distribución de la media muestral
Si la media poblacional μ es desconocida, se pueden seleccionar varias
estadísticas como estimador; la media muestral 𝑥ҧ y la mediana muestral m son
dos que con facilidad puede seleccionarse.
• Si una muestra aleatoria de n mediciones se selecciona de una población
con media μ y desviación estándar s, la distribución muestral de la media
muestral 𝑥ҧ tendrá media μ y desviación estándar
𝜎
𝑠=
𝑛
• Si la población tiene una distribución normal, la distribución muestral de 𝑥ҧ
estará exactamente distribuida en forma normal, cualquiera que sea el
tamaño muestral n.
• Si la distribución poblacional es no normal, la distribución muestral de 𝑥ҧ
estará distribuida normalmente en forma aproximada para muestras
grandes (por el teorema del límite central).
Distribución de la media muestral
Error estándar:
Definición: La desviación estándar de una estadística empleada como
estimador de un parámetro poblacional también se denomina error
estándar del estimador (abreviado SE) porque se refiere a la precisión
𝜎
denomina. Por tanto, la desviación estándar de 𝑥ҧ , dada por , se conoce
𝑛
como error estándar de la media (abreviada SE(𝑥)ҧ o sólo SE).
Distribución de la media muestral
¿Cómo calcular las probabilidades para la media muestral 𝑥?
ҧ
1. Encuentre μ y calcule SE (𝑥)=
ҧ
𝜎
𝑛
2. Escriba el evento de interés en términos de 𝑥ҧ y localice el
área apropiada en la curva normal.
3. Convierta los valores necesarios de 𝑥ҧ en valores z usando:
𝑥ҧ − 𝜇
𝑧=
σ
4. Use la tabla 3 del apéndice I para calcular la probabilidad.
Distribución de la media muestral
Ejercicios:
1.
En el último año, el peso de los recién nacidos en una maternidad se ha
distribuido según una ley normal de media μ = 3100 g y desviación típica
σ = 150 g. ¿Cuál será la probabilidad de que la media de una muestra de
100 recién nacidos sea superior a 3130 g?
2.
Supongamos que la estatura media de las alumnas de un instituto es de
165 cm, con desviación típica de 8 cm. a) Halla los parámetros de una
media muestral de tamaño n = 36. b) ¿Cuál es la probabilidad de que una
muestra de 36 alumnas tenga una media de 167 cm o más centímetros?
3.
Suponga que se selecciona una muestra aleatoria de n=25 observaciones
de entre una población que está distribuida normalmente, con media
igual a 106 y desviación estándar igual a 12. a) Dé la media y desviación
estándar de la distribución muestral de la media muestral 𝑥.ҧ B) Encuentre
la probabilidad de que 𝑥ҧ exceda de 110. c) Encuentre la probabilidad de
que la media muestral se desvíe de la media poblacional μ=106 en no
más de 4.
Distribución de la media muestral
Ejercicios:
1.
Para simular la distribución muestral de 𝑥,ҧ hemos seleccionado 50 muestras
más de tamaño n=10 con restitución y hemos calculado las correspondientes
medias muestrales. Construya un histograma de frecuencia relativa para
estos 50 valores de 𝑥.ҧ ¿Cuál es la forma de esta distribución?
2.
Las estaturas de 1000 estudiantes se distribuyen aproximadamente de forma
normal con una media de 174.5 centímetros y una desviación estándar de 6.9
centímetros. Si se extraen 200 muestras aleatorias de tamaño 25 de esta
población y las medias se registran al décimo de centímetro más cercano,
determine a) la media y la desviación estándar de la distribución muestral; b)
La probabilidad de que las medias muestrales este entre 172.5 y 175.8
centímetros; c) la probabilidad de que la media muestral este por debajo de
172.0 centímetros.
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