Universidad Nacional Experimental de Guayana

Extensión: Upata, Estado. Bolívar

Vice – Rectorado Académico

Coordinación de Pre-Grado

Cátedra: Estadística II

TUTOR:

ING. Álvaro Barrios

AUTOR:

Lilibeth Salas

Upata, junio 2015.

Universidad Nacional Experimental de Guayana

Extensión: Upata, Estado. Bolívar

Vice – Rectorado Académico

Coordinación de Pre-Grado

Cátedra: Estadística II

TUTOR:

ING. Álvaro Barrios

AUTOR:

Lilibeth Salas

RESUMEN

La estimación es un elemento básico para las investigaciones, de hecho

todas las personas efectúan estimaciones sin preocuparse si son científicos,

con la finalidad de que sus proyectos guarden relación razonable con los

resultados. A través de la estimación se hace inferencia respecto a las

características de la población a partir de la información contenida en una

muestra, estudiando los métodos que nos permitan estimar de manera

razonable. Hay dos tipos de estimación que son estimación puntual y la

estimación por intervalos.

INTRODUCCION

En muestra investigación se recolecto información valiosa, donde se

hace referencia a la estimación, estimador, tipos de estimación, intervalos de

confianza, entre otros, es oportuno mencionar que todo mundo hace

estimaciones.

Cabe destacar que la estimación es un valor especifico observado de un

estimador , ante lo expuesto formamos una estimación tomando una muestra y

calculando el valor que en ella asume nuestro estimador .la finalidad es

proporcionar las herramientas necesarias para poder determinar buenas

aproximaciones (estimaciones ) a aquellos valores desconocidos en la

población y que estamos interesados en conocer . Un buen estimador debe

contar con ciertos criterios como eficiencia, imparcialidad, congruencia y

suficiencia.

MARCO TEORICO

En la investigación se mencionan los métodos para la estimación que

intentan medir las características particulares de una población .hay dos tipos

de estimaciones que son la puntual y por intervalo.

Según (Berenson) 1992, la estimación puntual utiliza un solo valor de la

muestra para el parámetro de la población implicada, por ejemplo el

coordinador de una universidad haría una estimación puntual si dijera: nuestros

datos actuales indican que este curso se graduaran 10 estudiantes.

La estimación por intervalo es una gama de valores que sirven para

estimar el parámetro de una población. Indica el error en dos formas: por el

grado de su intervalo y por la probabilidad de que el verdadero parámetro de la

población se encuentre dentro de el.

Los estimadores puntuales como insesgados son estimadores de un

parámetro de una población que, en general, asume valores por encima del

parámetro de la población con la misma frecuencia y el mismo grado con que

tiende a asumir valores por debajo del parámetro de la población.

En cuanto a intervalos de confianza nos referimos a un conjunto de

valores que tienen alguna probabilidad específica de incluir el verdadero valor

del parámetro de la población, a menudo lo expresamos en errores estándar y

no en valores numéricos.

Intervalos de confianza con grandes muestras la muestra consiste de

toda la población, sin embargo, cuanto mayor sea el tamaño muestral, lo más

seguro que podemos estar de que la media poblacional se encuentre muy

cerca a la media muestral que se obtiene. Para entender mejor se debe tener

conocimiento sobre distribuciones muéstrales, donde tomamos en cuenta el

teorema de limite central que nos dice que si la distribución poblacional tiene

una media µ y desviación estándar Ơ, entonces, para n suficientemente

grande, la distribución muestral de x es aproximadamente normal, con media

µX =µ y desviación estándar ƠX=Ơ/ , es decir, a mayor tamaño muestral, la

desviación estándar se hace más pequeña.

Selección del tamaño muestra se conoce como el número de elementos

obtenidos o escogidos, que permitan explorar los resultados de la muestra a

toda la población .suponiendo que los elementos escogidos,

independientemente de su número, son representativos de toda la población.

El tamaño de la muestra depende básicamente de tres aspectos:

El error permitido (€)

El nivel de confianza con el que se desea dicho error (1-a)

El carácter finito o infinito de la población (N =n de personas)

Las formulas clásicas para determinar "n", el tamaño de la muestra son:

Poblaciones infinitas (más de 1000.000 elementos)

( ) Para poblaciones finitas (menos de 1000.0000

elementos)

Intervalos de confianza para la varianza de una distribución

normal. Dada una variable aleatoria con un intervalo de confianza para

el parámetro Ơ, basado en una muestra de tamaño n de la variable

CONCLUSION

Estimación es el método estadístico para obtener inferencias

cerca de valores de parámetros sobre la base de estadísticos de

muestras. Debe señalarse que hemos tratado el procedimiento

tradicional de estimación basado en decisiones.

Se dice que un estimador es bueno si posee las propiedades de

insesgabilidad, consistencia, eficiencia y suficiencia .el método de

máxima probabilidad proporcionan estimadores que ordinariamente son

consistentes, eficientes y suficientes; pero no siempre proporcionan

estimadores insesgado.

Nuestro estudio de la estimación lo hemos hecho hasta ahora en

el supuesto que la distribución de un estimador por muestreo esta

normalmente distribuido en tanto que muchas distribuciones por

muestreo solo son aproximadamente normales , los límites de confianza

construidos con multiplicadores de confianza normal solo posee valores

aproximados .