Cap 2 y 3 de Stock y Watson

3.1 Estimación de la media poblacional

Los estimadores y sus propiedades

3.2 Contraste de hipótesis sobre la media poblacional

3.3 Intervalos de confianza para la media poblacional

2.1 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

2.2 Esperanza, media y varianza

2.3 Dos variables aleatorias

2.4 Distribuciones de normalidad

2.5 Muestreo aleatorio y distribución de la media muestral

2.6 Aproximación para muestras grandes de las distribuciones muestrales

Métodos de caracterizar las distribuciones muestrales

Exacto

¿Qué es? Busca una fórmula precisa que describe la distribución de los datos muestrales para cualquier tamaño de muestra.

¿Cuándo se usa? Cuando se puede encontrar una fórmula clara y precisa para la distribución de los datos muestrales

Aproximado

¿Qué es? Utiliza aproximaciones cuando el tamaño de la muestra es grande para simplificar el cálculo.

¿Cuándo se usa? Cuando la muestra es lo suficientemente grande (generalmente más de 30 observaciones), y se busca una forma más fácil de calcular la distribución muestral

Herramientas para las aproximaciones

Ley de números grandes

Qué es: Un principio que dice que a medida que aumentas el tamaño de la muestra, los resultados promedio de tus datos muestrales se acercarán al promedio real de toda la población

Teorema central del limite

Qué es: Un principio que afirma que, cuando el tamaño de la muestra es grande, la distribución de los promedios muestrales se aproximará a una distribución normal (en forma de campana), sin importar cómo sea la distribución original de los datos