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La estadística inferencial es clave para comprender poblaciones a través de muestras. Incluye estimación puntual y por intervalos, y evalúa estimadores por su error cuadrático medio, insesgadez, eficiencia y consistencia. Estas técnicas son vitales para análisis precisos y confiables en investigación.
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La estadística inferencial permite realizar afirmaciones sobre una población basándose en el análisis de una muestra representativa
Estimación de parámetros
La estimación de parámetros busca asignar valores aproximados a los parámetros poblacionales utilizando los datos muestrales
Contraste de hipótesis
El contraste de hipótesis evalúa la validez de afirmaciones sobre características poblacionales a través de pruebas estadísticas
Los métodos principales de la inferencia paramétrica son la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis
La estimación puntual busca calcular un único valor que sirva como la mejor aproximación posible del parámetro desconocido
La estimación por intervalos proporciona un rango dentro del cual se espera encontrar el valor real del parámetro con un nivel de confianza preestablecido
Los estadísticos muestrales, como la media muestral, la proporción muestral o la varianza muestral, se utilizan para inferir los parámetros de interés de la población
El Error Cuadrático Medio es un criterio esencial para evaluar la calidad de un estimador, ya que integra la varianza y el sesgo del estimador
Insesgadez
Un estimador es insesgado si su esperanza matemática es igual al valor real del parámetro poblacional
Eficiencia
Un estimador es más eficiente si posee una varianza menor en comparación con otros estimadores para un mismo tamaño de muestra
Consistencia
Un estimador es consistente si, al aumentar el tamaño de la muestra, las estimaciones se aproximan cada vez más al valor real del parámetro
Otras propiedades valiosas en un estimador incluyen la suficiencia, la invarianza y la robustez, que son fundamentales para garantizar la fiabilidad y la precisión de las inferencias estadísticas
00
Esta disciplina se centra en la inferencia ______, intentando estimar valores como la ______ o la ______ estándar de una distribución ya conocida.
paramétrica
media
desviación
01
Los dos procedimientos principales de la inferencia paramétrica son la ______ de parámetros y el ______ de hipótesis.
estimación
contraste
02
La estimación de parámetros busca asignar valores ______ a los parámetros de la población usando los datos de la ______, y el contraste de hipótesis comprueba la ______ de afirmaciones sobre la población mediante pruebas estadísticas.
aproximados
muestra
validez
