Universo: es el conjunto de unidades experimentales que poseen características comunes observables y que se utilizan para obtener información sobre un hecho particular

Población: se llama población a cualquier variable particular que se estudia a un universo

Censo : se llama censo a la medición de la totalidad de las unidades experimentales q conforman el universo, de todas las variables q se fijaron, para la investigación a llevar a cabo.

Muestra: es un subconjunto o parte de una población, de forma tal que con ella se pueda hacer un juicio, se pueda sacar una conclusión acerca de la población completa.

Fracción de muestreo: es el cociente entre el tamaño de la muestra y el tamaño de la población (n/N)

Inferencia estadística: se llama IE a cualquiera afirmación q se realiza sobre una determinada población, basándose en los datos obtenidos con una muestra, pudiéndose obtener a partir del cálculo de probabilidad, una determinada medida de incertidumbre que se genera.

Muestreo : se llama muestreo al procedimiento mediante el cual se obtienen una o más muestras de una población dada

Unidad de muestreo: se llama UDM a cada unidad experimental q son tomadas para obtener una muestra

Diseño muestral: se llama DM a un plan de muestreo específico donde se establece cuáles serán los procedimientos a seguir para tomar la cantidad de muestras que se requiera.

Tipos de muestreo

Muestreo probabilístico: un muestreo es probabilístico cuando las unidades experimentales que componen la muestra son tomadas al azar. Es un tipo de muestreo objetivo, xq como la obtención de las UE es realizada al azar, la inclusión de cada una de ellas en la muestra no depende del sujeto que se encarga de tomar la muestra

Muestreo intencional : un muestro es intencional.. Cuando las unidades experimentales q componen la muestra son obtenidas siguiendo una regla o normal preestablecida. Este tipo de muestreo, es subjetivo y carece de una base teórica satisfactoria (ya que está influenciada por las preferencias o tendencias del sujeto)

Muestreo sin norma: un muestreo es sin normal cuando las unidades experimentales q componen la muestra se realiza sin una norma o regla o criterio definido. Se puede utilizar cuando hay elementos de juicio suficientes como para suponer q la población es homogénea. Si este supuesto es cierto, la representatividad de la muestra puede ser satisfactoria

Métodos de obtención de la muestra.

Muestreo simple al azar: consiste en obtener al azar una muestra de n elementos de entre los N que constituyen el universo (un bolillero x ejemplo) ( lo de abajo, es probabilidad clásica)

Muestreo estratificado al azar:

Muestreo por conglomerados polietapico:

Muestreo sistemático al azar:

PARAMETRO ESTADISTICO: Si se tiene un universo finito y lo suficientemente pequeño. Se llama parámetro estadístico a toda medida que resume información calculada con las variables poblacionales.

PARAMETRO ESTADISTICO: Si la población es finita y lo suficientemente grande o infinita

Se llama parámetro matemático de una función de probabilidad o de densidad de probabilidad, que brinda información acerca de una población

Estadígrafo: se llama estadígrafo a toda función escalar generada con las variables muestrales.

Estimador de un parámetro: se llama EDUP a todo estadígrafo que proporcione información acerca de dicho parámetro.

Estadígrafo de transformación: a aquel estadígrafo que permite transformar al estimador en una variable q tenga una determinada distribución de probabilidad ( XXX)

Estimación puntual: es un método de estimación q consiste en calcular el valor número único q asume el estimador, luego de tomar la muestra y realizar las mediciones correspondientes. Ese valor se llama punto de estimación.

Estimación por intervalos: es un método de estimación q consiste en calcular, con los datos de la muestra los límites de un conjunto cerrado y acotado de números reales. Ese conjunto se llama intervalo de estimación.

Distribución de probabilidad del estimador. Es aquella función de densidad de probabilidad o función de probabilidad, según corresponda, q describe su comportamiento probabilístico.

Sesgo: se llama sesgo a la diferencia entre la esperanza matemática del estimador y el parámetro a estimar.

Error medio cuadrático. Es la esperanza matemática del cuadrado de la diferencia entre el estimador y el parámetro

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Grado de libertad : Es la cantidad de variables libres o estadísticamente independientes, que intervienen en un problema o en una distribución asociada a un problema

ALGUNOS ESTIMADORES IMPORTANTES:

Media aritmética muestral: es un estimador de la media poblacional q se genera haciendo el cociente entre la suma de las variables muestrales y el tamaño de la muestra

Varianza muestral: es un estimador de la varianza poblacional q se genera haciendo el cociente entre la suma del cuadrado de las desviaciones con respecto a la media aritmética muestral y los correspondientes grados de libertad

Proporción muestral: es un estimador de la proporción poblacional q se genera mediante el cociente entre la cantidad de elementos q si poseen un determinado atributo en la muestra y el tamaño de la muestra

Página 36 no entiendo nada dice propiedades pero no se si va

TEMA : INTERVALO DE CONFIANZA

Intervalos de confianza: Es un método de estimación q consiste en determinar un conjunto cerrado y acotado de posibles valores del parámetros, cuyos límites inferior y superior, son funciones del estimador y la correspondiente probabilidad de q dicho intervalo cubra al verdadero valor del parámetro.

Nivel de confianza: se llama NDC a la probabilidad de que el intervalo de confianza cubra al verdadero valor del parámetro

1-epsilo= nivel de confianza

Épsilon= nivel de riesgo

Intervalo de confianza aditivo: se llama así, a aquel intervalo q permite q la probabilidad de q la estimación difiera del parámetro en a lo sumo h veces el desvió estándar del estimador sea igual al nivel de confianza. (Poner formulita)

Error de muestreo: es la máxima diferencia q podría haber entre el estimador y el parámetro.

Prueba de hipótesis (102)

HIPOTESIS ESTADISTICA: se llama Hipótesis estadística a cualquier afirmación que se formula acerca de cualquier característica poblacional.

HIPOTESIS PARAMETRICA: se llama Hipótesis paramétrica a aquella hipótesis estadística planteada para controlar o verificar el valor numérico de un parámetro.

CURSO DE ACCIÓN: Se llama curso de acción a la acción que se llevaría a cabo si se conociese el verdadero valor del parámetro

DESIGUALDAD EQUIVALENTE A LA IGUALDAD: se llama asi, a aquella desigualdad entre el parámetro y el valor postulado que provoca el mismo curso de acción q se llevaría a cabo con la igualdad entre el valor del parámetro y el valor postulado

DESIGUALDAD NO EQUIVALENTE A LA IGUALDA: Se llama asi a aquella desigualdad entre el parámetro y el valor postulado que provoca un curso de acción distinto al que se llevaría a cabo con la igualdad entre el valor del parámetro y el valor postulado

HIPOTESIS NULA: se llama hipótesis nula a aquella hipótesis que establece que la diferencia entre el verdadero valor del parámetro y el valor que se postula, es cero.

HIPOTESIS ALTERNATIVA: se llama así, a aquella hipótesis que debería cumplirse si la hipótesis nula no es cierta.

PRUEBA DE HIPOTESIS NULA: se llama así, a un método estadístico con el cual, a partir de los datos de una muestra aleatoria, se decide acerca de la veracidad o falsedad de la hipótesis nula formulada, pudiéndose calcular la probabilidad de cometer un error en la decisión tomada.

ESTADIGRAFO DE PRUEBA: se llama así, (para pruebas paramétricas) a un estadígrafo apropiado ep, con el que se realiza la prueba de hipótesis que mida la discrepancia d entre el parámetro a probar y el estimador correspondiente y además tiene una distribución de probabilidad conocida.

REGION CRITICA: se llama asi a la región donde se rechaza la ho.

REGIÓN DE NO RECHAZO: se llama asi a la región donde no se rechaza la ho

PUNTO CRÍTICO: se llama asi, a la frontera de la región crítica.

REGLA DE LA DECISIÓN: a aquella regla que estable pautas para rechazar la hipótesis nula y se enuncia.

Si el estadístico de prueba pertenece a la región critica, se rechaza la ho

Si el estadístico de prueba no pertenece a la región critica, no se rechaza ho, se acepta

ERROR DE TIO 1. Se llama asi, al hecho de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es cierta.

ERROR DE TIPO 2: se llama asi, al hecho de no rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es falsa

NIVEL DE SIGNIFICACIÓN: se llama asi a la probabilidad de cometer el error de tipo 1, o sea a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. El nivel de significación es alfa, y mide el tamaño de la región crítica.

POTENCIA DE LA PRUEBA(¿): es la probabilidad de no cometer el error de tipo 2, o sea la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

ACCION DERIVADA: a la acción que se lleva a cabo según el resultado de la decisión estadística q se tome, rechazar o no rechazar la hipótesis nula.

ANALISIS DE REGRESIÓN

Es un método estadístico que permite explicar el comportamiento de una variable cuantitativa, a partir del comportamiento de otra y otras variables que puedan estar relacionas, estableciendo la expresión funcional del modelo matemático que describa dicho comportamiento

VARIABLE EXPLICADA: es aquella variable cuantitativa cuyo comportamiento se desea describir a partir del comportamiento de otra y otras variables

VARIABLE EXPLICATIVA: es aquella variable que explica el comportamiento de la variable explicada.

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