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Apuntes Estadística Introduccion a la teoría de la probabilidad, ISBN: 9789587419252 $3.74
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Apuntes Estadística Introduccion a la teoría de la probabilidad, ISBN: 9789587419252

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Resumen/ formulario de la estadística dada en los primeros cursos de la carrera con estadistica.

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  • May 12, 2021
  • 9
  • 2020/2021
  • Class notes
  • Manuel
  • All classes
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Formulario
Tema 5: Inferencia paramétrica
Población y muestra
• Se llama población al conjunto de individuos que se
estudiar/investigar.
• Se llama muestra a cualquier subconjunto de la población.




Objetivo de la inferencia estadística
Generalizar los resultados obtenidos al estudiar una muestra.
Existen dos tipos de inferencia:
1. Inferencia paramétrica:
Conociendo la distribución que sigue la variable a estudiar,
buscamos estimar los parámetros de dicha distribución.
Ej: Sabiendo que 𝑋 ~ 𝑁(𝜇, 𝜎), nuestro objetivo es determinar
los valores de 𝜇 y de 𝜎.
2. Inferencia no paramétrica:
Buscamos determinar la distribución, la simetría de la
distribución, la aleatorieadad de la muestra…
Modelado de una muestra
A partir de una variable 𝑋 ~ 𝐹 con 𝐸 [𝑋] = 𝜇 y 𝑉𝐴𝑅 [𝑋] = 𝜎 2 , se
definen las variables 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 . La cuales siguen la misma

, distribución y tienen misma esperanza y varianza que la variable
𝑋. Así se representa una muestra de tamaño 𝑛 de la variable.
Realización muestral
Se denomina realización muestral de la muestra 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 al
conjunto de 𝑛 números reales obtenidos a partir de cada variable
aleatoria (𝑥1 , 𝑥2 , … , 𝑥𝑛 ).
Estadístico
Se denomina estadístico asociado a la muestra a cualquier
variable aleatoria que podamos definir a partir de 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 .
Ejs:
𝑛

𝑆 = ∑ 𝑋𝑖
𝑖=1

𝑀 = má x{𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 }
Estimador
Se denomina estimador a los estadísticos que permiten
aproximar un parámetro desconocido de la población.
Ej:
𝑛
1
̅
𝑋 = ∑ 𝑋𝑖
𝑛
𝑖=1

Estimación
Dado un estimador 𝑇 asociado a una muestra 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 , una
estimación 𝑡 es una realización muestral de 𝑇.
𝑛
1
𝑇 = ∑ 𝑋𝑖 (𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙)
𝑛
𝑖=1

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