Los estimadores puntuales y los intervalos de confianza son esenciales en estadística para inferir parámetros poblacionales. Comprender su construcción y la interpretación correcta es crucial para la precisión y confianza en la inferencia estadística. La distribución t de Student y las pruebas de hipótesis juegan un papel importante en la evaluación de afirmaciones sobre la población, especialmente con muestras pequeñas o datos específicos.
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Prueba Algor
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1
Ejemplo de estimador puntual
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2
Métodos para obtener estimadores puntuales
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3
Selección de método de estimación
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4
Un intervalo de confianza más ______ indica una mayor ______ en la estimación del parámetro.
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5
Definición de nivel de confianza
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6
Significado de un nivel de confianza del 95%
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7
Relación entre precisión y nivel de confianza
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8
Un intervalo de confianza del ______% que varía de ______ a ______ cm indica que se espera que esa proporción de intervalos incluya la altura media real.
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9
Adaptación de intervalos de confianza
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10
Estimación puntual y variabilidad
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11
En estadística, una ______ más grande tiende a generar intervalos de confianza más ______ y estimaciones más ______ del parámetro poblacional.
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12
Característica de la distribución t con muestras pequeñas
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13
Relación entre grados de libertad y forma de la distribución t
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14
Condiciones de uso de la distribución t de Student
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15
Los métodos de ______ de hipótesis permiten evaluar afirmaciones sobre ______ poblacionales.
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16
Al realizar una prueba estadística, se establece una hipótesis ______ y una ______ como parte del proceso.
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17
Pruebas Z y t
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18
Pruebas F y chi-cuadrado
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