Estadística Aplicada. Distribución de Muestreo. Grupo N° 6. Sección: T2S1301.

Distribución por muestreo: Es una distribución de probabilidad de un estadístico muestral calculado a partir de todas las muestras posibles de tamaño n, elegidas al azar. En una población determinada, Su estudio permite calcular cada una de las muestras posibles extraídas aleatoriamente de la población. La distribución por muestreo de un estadístico muestral es la distribución de probabilidad del mismo, calculado en La distribución de todos los valores posibles que puede asumir un estadístico muestral, a partir de muestras del mismo tamaño y extraído en forma aleatoria de la misma población. la distribución muestral de la media muestral tiene las siguientes propiedades: a) La distribución de la media es normal, independientemente del tamaño de la muestra. b) La Media de la distribución de las medias es igual a la media de la población. c) La varianza de la distribución de las medias es igual a la varianza de la población, dividida entre n.

Distribuciones Muestral de Medias: Es la distribución de probabilidad de todas las medias posibles de las muestras, para un tamaño n determinado. Cada muestra de tamaño n que podemos extraer de una población proporciona una media. Si consideramos cada una de estas medias como valores de una variable aleatoria podemos estudiar su distribución que llamaremos distribución muestral de medias.  Si tenemos una población normal N(,) y extraemos de ella muestras de tamaño n, la distribución muestral de medias sigue también una distribución normal. Si la población no sigue una distribución normal pero n>30, aplicando el llamado Teorema central del límite la distribución muestral de medias se aproxima también a la normal anterior

Distribución Muestral para la Diferencia de Medias: A veces interesa hacer inferencias sobre la diferencia poblacional de medias µ1 - µ2, o saber si es razonable concluir que dos medias poblacionales no son iguales, considerando que se tienen sendas muestras para las poblaciones 1 y 2. La forma funcional de la distribución muestral de X1 − X 2 depende de la forma funcional de las poblaciones donde se extraen las muestras y éste cumple con dichos parámetros: Estudio de caso Supongamos una población compuesta por N = 5 escuelas rurales. La variable en estudio y el número de maestros registrados en cada escuela son: X = “número de maestros por escuela”  X1 = 2 x2 = 3 x3 = 6 x4 = 8 x5 = 11

Distribución de una Proporción Muestral: Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde “ x” es el número de éxitos u observaciones de interés y “ n” el tamaño de la muestra). En numerosas ocasiones se plantea estimar una proporción o porcentaje. En estos casos la variable aleatoria toma solamente dos valores diferentes (éxito o fracaso), es decir sigue una distribución binomial. Para muestras de tamaño n>30, la distribución muestral de proporciones sigue una distribución normal

Distribución Muestral de la Varianza: La distribución muestral de la varianza, tiene pocas aplicaciones practicas en estadística, sin embargo, una función de dicho estadístico, tiene importancia. La distribución de probabilidad de la varianza muestral es asimétrica positiva y se relaciona con la distribución continua chi- cuadrado 2 cuando el tamaño muestral es n < 30. Este tipo de distribución muestral esta basada mas que todo en gráficas y listas de distribuciones probabilísticas compuesta por números, muestras, observaciones en la muestra (xi, xj), fi, f(), etc

¿Cual es la importancia de cada una de las diferentes Distribución y para que se emplean?

Integrantes:
Jesús García. 24.559.603
Barbara Risquez. 19302877
Oscaritza Olivacce.