INFERENCIA ESTADÍSTICA Presentado a: JOHN HADMINTON DIAZ Presentado por: MAYRA ALEJANDRA FERNÁNDEZ CADENA Cod 080302502018 NATALIA RAMIREZ YATE Cod 080303112018 JUAN FELIPE ROJAS GUACARY Cod 080353062018 CRISTIAN CAMILO JOVEN GONZALEZ Cod 080352702018 UNIVERSIDAD DEL TOLIMA INSTITUTO DE EDUCACIÓN A DISTANCIA - IDEAD IBAGUÉ-TOLIMA ESTADÍSTICA INFERENCIAL SEMESTRE 5 – GRUPO 3 2020 LA INFERENCIA ESTADÍSTICA La inferencia es el conjunto de individuos que se debe analizar por el cual se le llama población, para el dicho análisis al determinar un conjunto de población es a través de una muestra, donde se ve los resultados al conjunto de población estudiado, para realizar estos procedimientos se resuelve a través de la teoría de muestras y estadística descriptiva y cálculo de probabilidades. La teoría de muestras. Toda muestra debe ser característico de la población al que se está analizando, cualquier aparición de sesgos o errores sistemáticos, el proceso desde su origen no funcionara y toca empezar de nuevo para saber cuál fue el error, se debe tener unos objetivos específicos, un mayor tamaño muestral, para obtener un buen resultado hay que tener en cuenta que se necesita hacer un estudio exhausto y preciso para poder obtener datos reales. Primero que todo debemos tener en cuenta que la población se representara como una variable aleatoria, con una distribución de probabilidad y según el conocimiento de los mismos se pueden utilizar uno de estos dos métodos: Inferencia paramétrica. Esta es distinguida por que admite que la distribución de la población pertenece a una sola familia paramétrica de distribuciones. Únicamente se precisa el valor de los parámetros para determinar la distribución poblacional. Inferencia no paramétrica. Esta no supone la distribución poblacional, exige hipótesis generales, como la de simetría y a la vez los procedimientos no paramétricos se pueden clasificar en: 1. Procedimientos de localización: son los que estudian parámetros de localización de la distribución. 2. Procedimiento de estructura: son los que analizan las condiciones que salen en la distribución de la variación 3. Procedimiento sobre las condiciones de las muestras: comprueban si la hipótesis se verifica según los valores muéstrales. La inferencia paramétrica se puede estudiar desde dos enfoques diferentes como el enfoque clásico y el enfoque bayesiano: 1. El enfoque clásico: Se considera constante según la distribución de la probabilidad de la población mientras. 2. el enfoque bayesiano: considera los parámetros como variables aleatorias, permitiendo introducir información sobre ellos a través de la distribución a priori. Según la naturaleza de la información extraída de la población se indica que la introducción se ha centrado en lo que se conoce como Teoría de Muestras. Para obtener una visión global del proceso inferencial, se distinguen dos procedimientos para la obtención de información. Primero la información se obtiene de forma aséptica, con el propósito de observar las unidades muéstrales. Segundo, se establece como se procederá con la medición de lo que se conoce como unidades experimentales. Esta distinción implica dos categorías, la primera supone el encontrarse dentro de la Teoría de Muestras, y la segunda se conoce como Diseño de Experimentos.
