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luonut Laura Andrea Magaña González
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Son los debidos a causas imponderables por lo que alteran aleatoriamente las medidas. pueden ser accidentales o provocadas en aumento en la variabilidad de las mediciones
Son debidos a defectos en los aparatos de medida o al método de trabajo. se reproducen constantemente y actúan en el mismo sentido, lo cual produce sesgo en las mediciones
El intervalo de confianza asintótico 1 − ∞ para la proporción p
R calcularemos los intervalos de confianza
Intervalos para la razón de varianzas: var.test
Intervalos para la diferencia de medias: t.test
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la diferencia de medias μ_D = μ_X − μ_Y.
El intervalo de confianza 1− ∞ para la razón de varianzas σ2_X / σ2_Y , con μX y μY desconocidas.
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la razón de varianzas σ2_X/σ2_Y , con μ_X y μ_Y conocidas.
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la diferencia de medias μ_X − μ_Y , con σ_X y σ_Y desconocidas.
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la diferencia de medias μ_X − μ_Y , con σ_X y σ_Y desconocidas pero iguales.
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la diferencia de medias μ_X − μ_Y , con σ_X y σ_Y conocidas.
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la varianza σ2, con μ desconocida
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la varianza σ2, con μ conocida
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la media μ, con σ desconocida
El intervalo de confianza 1 − ∞ para la media μ, con σ conocida
Estadístico pivote para la razón de varianzas
Estadístico pivote para la razón de varianzas conocidas las medias.
Estadístico pivote con diferencias de medias
Estadístico pivote con diferencias de medias con varianzas desconocidas pero iguales.
Estadístico pivote para la diferencia de medias conocidas las varianzas.
Busca una expresión matemática que corresponda con alguna de las distribuciones ya estudiadas.
Estadístico pivote para la varianza
Estadístico pivote para la varianza conocida la media
Estadístico pivote para la media
Estadístico pivote para la media conocida la varianza
La robustez
Experimenta una ligera modificación entonces el estimador cambia también de una manera similar
La eficencia
Es un estimador mucho mas eficiente que otro si tiene menor varianza
La consistencia
La media se aproxima al parámetro a medida que aumenta el tamaño muestral
La insesgadez
La media es el parámetro que tratamos de estimar sin importar el tamaño de la muestra
Se suele utilizar cuando es costoso efectuar un muestreo aleatorio simple y los elementos se encuentras agrupados de manera natural en conglomerados homogéneos entre si.
Se usa cuando los individuos de a población están ordenados en lista, otro propósito de este muestreo es que los elementos mas parecidos tienden a estar cercanos unos a otros.
Se realiza cuando los elementos de la población no son homogéneas respecto a la variable de estudio, sino que se comportan de forma diferente según una o mas características.
Este se utiliza cuando los elementos de la población son homogéneas respecto a la característica analizada.
