SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  12
TEMA: DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
         DE LA MEDIA
Objetivo.
 Diseñar de forma práctica una distribución muestral
 para la media de la población explicando la relación
 que guardan estadísticos y parámetros, es decir las
 relaciones entre las medidas calculadas en la
 población y las calculadas en las muestras.
DEFINICIÓN DISTRIBUCION MUESTRAL
DISTRIBUCION MUESTRAL: Es el conjunto de estadísticos (valores que
resultan del análisis de muestreo), que pueden obtenerse de las
diferentes muestras de igual tamaño que conforman una población
determinada.
DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS
•Es una distribución de probabilidades de todas las medias posibles de
las muestras de igual tamaño que se pueden extraer de poblaciones
dadas.


Para realizar una distribución muestral de medias es necesario seguir
los siguientes pasos:
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS.
1.Determinar el # de muestras Muestreo con reposición:                               Muestreo sin reposición



2. Listar todas las muestras
3. Calcular la media ( x) para cada muestra.
4. Agrupación de media ( x) y calculo de la media de medias ( X ). Completar la siguiente tabla.
      x       f     f .X    ( X − X )2 f ( X − X )2



5. Cálculo de la media poblacional                          (la media de la población dada)

6. Confirmar que
7. Calculo del error típico
   Para: Muestreo con reposición                                Para: Muestreo sin reposición
   Error típico para muestra             ∑ f ( x − x)   2
                                                                Error típico para muestra         ∑ f ( x − x)2
                                     σx=                                                      σx=
                                             ∑f                                                       ∑f
   Error típico para población                                  Error típico para población
   Tabla para encontrar la desviación (σ )
                                 x
                                                                (σ ) se determina de la misma manera que para muestreo con
   Donde:                                                       reposición.
   n: son los elementos que se toman de la población
   N: son el total de elementos de la población



8. Confirmar que
DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS
Cómo determinar el número de muestras y como listar las muestras.


1.Se tiene la siguiente población: N= A,B,C,D.
(N= 4 elementos)
Determine cuántas muestras de dos elementos (n=2) se pueden obtener y haga un listado
de esas muestras.
Utilice los dos métodos: muestreo con reposición y sin reposición.

Muestreo con reposición
Número de muestras que se obtienen al seleccionar dos elementos de cuatro.
N=4 n=2
                       N = 4 = 16
                        n  2

Habrán 16 muestras de 2 elementos
N= A,B,C,D.
Listar muestras: cada elemento de la población se relaciona con todos los elementos.
         AA       BA      CA       DA
         AB       BB      CB       DB
         AC       BC      CC       DC
         AD       BD      CD       DD
DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS
Muestreo sin reposición

Número de muestras que se obtienen al seleccionar dos elementos de cuatro.
N=4 n=2              C = C =6
                      N   n   4    2

Se tendrán 6 muestras de 2 elementos

Listar muestras: como no se permite repetición; El primer elemento de la población se relaciona
con todos los elementos que aparecen después de él. El segundo elemento se relaciona, con
todos los elementos que están después de él. El tercer elemento se relaciona con todos los que
están después de él. Y así sucesivamente.

N= A,B,C,D.        AB         BC       CD
                   AC         BD
                   AD
EJEMPLOS
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS                (CON REPOSICIÓN)
1. Para la siguiente población: haga una distribución muestral de medias para una
selección de 2 elementos.
N= 1,3,5,7
Solución:
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS.
1.Determinar el # de muestras (muestreo con reposición)
N= 4 elementos n= 2 elementos            N n = 42 = 16
2. Listar todas las muestras
                             1,1 3,1   5,1   7,1
N= 1,3,5,7
                                   1,3       3,3       5,3      7,3

                                   1,5       3,5       5,5      7,5

                                   1,7       3,7       5,7      7,7

3. Calcular la media x         para cada muestra.

       muestras                   muestras                        muestras                muestras
                      x                                x                         x                      x
          1,1     (1+1)/2= 1         3,1           (3+1)/2= 2         5,1    (5+1)/2= 3     7,1      (7+1)/2= 4

         1,3      (1+3)/2= 2         3,3           (3+3)/2= 3         5,3    (5+3)/2= 4     7,3      (7+3)/2= 5

         1,5      (1+5)/2= 3         3,5           (3+5)/2= 4         5,5    (5+5)/2= 5     7,5      (7+5)/2= 6

         1,7      (1+7)/2= 4         3,7           (3+7)/2= 5         5,7    (5+7)/2= 6     7,7      (7+7)/2= 7
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS                                          (CON REPOSICIÓN)
4. Agrupación de media x y calculo de la media de medias x . Completar la siguiente tabla.
               f                                      Prob.
      x              fX     ( X − X )2 f ( X − X )2           En la primer columna escribimos todas las medias que
  1       1        1x1=1     9          9             1/16    resultaron , y en la segunda, el número de veces que se
  2       2        2x2=4     4          8             2/16
                                                              repite cada una de ellas.
  3       3        3x3=9     1          3             3/16
                                                                            Media de medias
  4       4        4x4=16    0          0             4/16

  5       3        5x3=15    1          3             3/16
                                                                      ∑ f X 64
  6       2        6x2=12    4          8             2/16
                                                                 X=        = =4
                                                                       ∑ f 16
  7       1        7x1=7     9          9             1/16
  Total   16       64                   40            16/16
  :∑


5. Cálculo de la media poblacional                                    (la media de la población dada).
N= 1,3,5,7
                                    ∑ x 1+ 3 + 5 + 7
                             µ=        =             =4
6. Comprobar que                     N       4

                                                      x= µ = 4
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS                                    (CON REPOSICIÓN)
7. Calculo del error típico (usar formulas para muestreo con reposición)                                 N= 1,3,5,7
Para: Muestreo con reposición
                                        ∑ f ( x − x)2    Error típico para la muestra: N=4 elementos n=2
Error típico para muestra           σx=
                                            ∑f           elementos
Error típico para población                                                ∑ f ( x − x)2   40
                                                                       σx=               =    = 1.58
Tabla para encontrar la desviación (σ )                                        ∑f          16
                                x
                                                         Error típico para la población:
Donde:
n: son los elementos que se toman de la población                 σ
                                                            σx=                               σ    5
N: son el total de elementos de la población                       n                   σx=       =   = 1.58
                                                                                               n   2
      ∑ ( x − µ )2                  x       ( x − µ )2
   σ=
           N                        1     (1-4)2= 9
                                                                          8. Comprobar que     σ x=σ x
                                    3     (3-4)2=1
        µ=4
                                    5 (5-4)2=1
                                    7 (7-4)2=9                                          σ x = σ x = 1.58
                                    ∑      20


    ∑ ( x − µ )2   20
 σ=              =    = 5
         N          4
EJEMPLOS
 DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (SIN REPOSICIÓN)
1. Para la siguiente población: haga una distribución muestral de medias para una
selección de 2 elementos.
N= 2,4,6,8
Solución:
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS.
1.Determinar el # de muestras (SIN REPOSICIÓN
N= 4 elementos n= 2 elementos               C = C =6      N     n     4   2

2. Listar todas las muestras
N= 2,4,6,8                                      2,4       4,6       6,8
                                                2,6       4,8
                                                2,8
3. Calcular la media x para cada muestra.

             muestras                muestras
                            x                         x
             2,4        (2+4)/2= 3   4,6         (4+6)/2= 5

             2,6        (2+6)/2= 4   4,8         (4+8)/2= 6
             2,8        (2+8)/2= 5   6,8         (6+8)/2= 7
EJEMPLOS
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS                              (SIN REPOSICIÓN)
4. Agrupación de media x y calculo de la media de medias x. Completar la siguiente tabla.
                                                            En la primer columna escribimos todas las medias que
                                                            resultaron , y en la segunda, el numero de veces que se
     x       f    fx      ( x − x) 2 f ( x − x) 2   Prob.   repite cada una de ellas.
     3       1   3x1=3       4            4           1/6
                                                                          Media de medias
     4       1   4x1=4       1            1           1/6
     5       2   5x2=10      0            0           2/6
                                                                   ∑ f x 30
     6       1   6x1=6       1            1           1/6     x=        = =5
                                                                   ∑f     6
     7       1   7x1=7       4            4           1/6
   Total :   6    30                     10           6/6
     ∑


5. Cálculo de la media poblacional                                 (la media de la población dada).
N= 2,4,6,8
                                                                   ∑ x 2+ 4+ 6+ 8
                                                              µ=      =           =5
6. Comprobar que                                                    N      4
                                                    x= µ =5
EJEMPLOS
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (SIN REPOSICIÓN)
7. Calculo del error típico (usar formulas para muestreo sin reposición)                           N= 2,4,6,8
Para: Muestreo sin reposición
Error típico para muestra                 ∑ f ( x − x) 2   Error típico para la muestra: N=4 elementos n=2
                              σx =
                                              ∑f           elementos
Error típico para población                                                ∑ f ( x − x)2   10
                                                                       σx=               =    = 1.29
Tabla para encontrar la desviación (σ )                                        ∑f           6
                               x
                                                            Error típico para la población:
Donde:
                                                                σ    N −n             σ     N −n   5 4 −2
n: son los elementos que se toman de la población
                                                           σx=     .            σx =     .       =  .     = 1.29
N: son el total de elementos de la población                    n   N −1               n    N −1        2   4 −1

      ∑ ( x − µ )2                 x         ( x − µ )2
   σ=
           N                       2 9
                                                                           8. Comprobar que σ x = σ x
                                   4 1
        µ =5
                                   6 1
                                   8 9                                                 σ x = σ x = 1.29
                                   ∑       20


    ∑ ( x − µ )2   20
 σ=              =    = 5
         N          4
Ejercicio.
Sea la población de 5 calificaciones: 4,5,6,7 y 8.
Construya la distribución de medias respectivas con y
sin reposición para una muestra de tamaño 2 y sin
reposición para una muestra de tamaño 3.

Contenu connexe

Tendances

Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de HipótesisCapitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesisug-dipa
 
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidadMapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidadJose Hernandez Landa
 
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Distribución de poisson  ejercicio práctico-Distribución de poisson  ejercicio práctico-
Distribución de poisson ejercicio práctico-Jhonatan Arroyave Montoya
 
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)Luz Hernández
 
2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesisluiisalbertoo-laga
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataKassandra Gomez
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesisCarol Ramos
 
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguezRegresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguezthomas669
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasJaviera Huera (Temuco)
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesisElisa Mendoza
 
Mapa conceptual de la estadistica
Mapa conceptual de la estadisticaMapa conceptual de la estadistica
Mapa conceptual de la estadisticamarcoantoniopc
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simplemilit
 

Tendances (20)

Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de HipótesisCapitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
 
Distribuciones muestrales
Distribuciones muestralesDistribuciones muestrales
Distribuciones muestrales
 
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidadMapa conceptual   tipos de distribuciones de probabilidad
Mapa conceptual tipos de distribuciones de probabilidad
 
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Distribución de poisson  ejercicio práctico-Distribución de poisson  ejercicio práctico-
Distribución de poisson ejercicio práctico-
 
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)
Ejercicios de distribución normal estándar y área bajo la curva (5)
 
Distribución muestral de la media
Distribución muestral de la mediaDistribución muestral de la media
Distribución muestral de la media
 
2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mata
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
Análisis de Regresión Lineal
Análisis de Regresión LinealAnálisis de Regresión Lineal
Análisis de Regresión Lineal
 
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguezRegresión lineal multiple  autores grillet montaño rodríguez
Regresión lineal multiple autores grillet montaño rodríguez
 
2012 3 distribucion-f_(fisher)
2012 3 distribucion-f_(fisher)2012 3 distribucion-f_(fisher)
2012 3 distribucion-f_(fisher)
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
EJERCICIOS DE DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
EJERCICIOS DE DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICAEJERCICIOS DE DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
EJERCICIOS DE DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
 
estimacion
estimacionestimacion
estimacion
 
Mapa conceptual de la estadistica
Mapa conceptual de la estadisticaMapa conceptual de la estadistica
Mapa conceptual de la estadistica
 
Distribucion uniforme continua
Distribucion uniforme continuaDistribucion uniforme continua
Distribucion uniforme continua
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
 
Prueba de hipotesis para proporciones Est ind clase02
Prueba de hipotesis para proporciones Est ind clase02Prueba de hipotesis para proporciones Est ind clase02
Prueba de hipotesis para proporciones Est ind clase02
 

En vedette

Teoria y estimacion de la produccion
Teoria y estimacion de la produccionTeoria y estimacion de la produccion
Teoria y estimacion de la produccion0KA
 
Tiposmuestra
TiposmuestraTiposmuestra
Tiposmuestraidoiag
 
Distribución Muestral Estadística
Distribución Muestral Estadística Distribución Muestral Estadística
Distribución Muestral Estadística Carlos Ramos
 
Introducción a la teoría de muestreo
Introducción a la teoría de muestreoIntroducción a la teoría de muestreo
Introducción a la teoría de muestreoCelso Castilla Medina
 
Estimación estadística
Estimación estadísticaEstimación estadística
Estimación estadísticaTahiri Bardales
 
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencialDiego Andrés Alvarez Marín
 
5.2 estimacion puntual y por intervalos
5.2 estimacion puntual y por intervalos5.2 estimacion puntual y por intervalos
5.2 estimacion puntual y por intervalosivanmmrmoca
 
Apuntes sobre distribucion muestral
Apuntes sobre distribucion muestralApuntes sobre distribucion muestral
Apuntes sobre distribucion muestralhmdisla
 
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Alexander Flores Valencia
 
Métodos de muestreo y el teorema de límite central
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralMétodos de muestreo y el teorema de límite central
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralAlejandro Ruiz
 
Universo, población y muestra
Universo, población y muestraUniverso, población y muestra
Universo, población y muestraTomás Calderón
 
Manual del Cultivo de Café
Manual  del Cultivo de Café Manual  del Cultivo de Café
Manual del Cultivo de Café Cesar Gaviria
 

En vedette (20)

Resumen de Teoría de Muestreo
Resumen de Teoría de MuestreoResumen de Teoría de Muestreo
Resumen de Teoría de Muestreo
 
Teoria y estimacion de la produccion
Teoria y estimacion de la produccionTeoria y estimacion de la produccion
Teoria y estimacion de la produccion
 
Tiposmuestra
TiposmuestraTiposmuestra
Tiposmuestra
 
Distribución Muestral Estadística
Distribución Muestral Estadística Distribución Muestral Estadística
Distribución Muestral Estadística
 
Introducción a la teoría de muestreo
Introducción a la teoría de muestreoIntroducción a la teoría de muestreo
Introducción a la teoría de muestreo
 
Estimación estadística
Estimación estadísticaEstimación estadística
Estimación estadística
 
Estimacion
EstimacionEstimacion
Estimacion
 
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial
07 – Estimación puntual e introducción a la estadística inferencial
 
5.2 estimacion puntual y por intervalos
5.2 estimacion puntual y por intervalos5.2 estimacion puntual y por intervalos
5.2 estimacion puntual y por intervalos
 
Estimación estadística
Estimación estadísticaEstimación estadística
Estimación estadística
 
Apuntes sobre distribucion muestral
Apuntes sobre distribucion muestralApuntes sobre distribucion muestral
Apuntes sobre distribucion muestral
 
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...
 
Métodos de muestreo y el teorema de límite central
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralMétodos de muestreo y el teorema de límite central
Métodos de muestreo y el teorema de límite central
 
Ejemplos de población y muestra
Ejemplos de población y muestraEjemplos de población y muestra
Ejemplos de población y muestra
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestra
 
PoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y MuestraPoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y Muestra
 
Universo, población y muestra
Universo, población y muestraUniverso, población y muestra
Universo, población y muestra
 
DISTRIBUCION MUESTRAL
DISTRIBUCION MUESTRALDISTRIBUCION MUESTRAL
DISTRIBUCION MUESTRAL
 
Manual del Cultivo de Café
Manual  del Cultivo de Café Manual  del Cultivo de Café
Manual del Cultivo de Café
 

Similaire à DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA

Estadística Inferencial Semana 1.pptx
Estadística Inferencial Semana 1.pptxEstadística Inferencial Semana 1.pptx
Estadística Inferencial Semana 1.pptxDailitGonzlezCapote2
 
Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.maryanbalmaceda
 
Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.maryanbalmaceda
 
Distribución de la media muestral.pptx
Distribución de la media muestral.pptxDistribución de la media muestral.pptx
Distribución de la media muestral.pptxJhordanrojas3
 
4)Distribución muestral.pptx
4)Distribución muestral.pptx4)Distribución muestral.pptx
4)Distribución muestral.pptxgloria Esparraga
 
Inferencia introducción
Inferencia introducciónInferencia introducción
Inferencia introducciónnchacinp
 
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERALDistribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERALperezpc
 
Diapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesDiapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesEliasGoncalves4
 
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdfGabrielaQu
 
Variables aleatorias y distribución de probabilidad
Variables aleatorias y distribución de probabilidadVariables aleatorias y distribución de probabilidad
Variables aleatorias y distribución de probabilidadBlanca Parra Campos
 
Teorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes EjemploTeorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes EjemploAlberto Boada
 
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.ppt
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.pptUNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.ppt
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.pptWENDY FABIAN
 

Similaire à DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA (20)

Estadística Inferencial Semana 1.pptx
Estadística Inferencial Semana 1.pptxEstadística Inferencial Semana 1.pptx
Estadística Inferencial Semana 1.pptx
 
Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.
 
Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.Distribuciòn muestral de la media.
Distribuciòn muestral de la media.
 
Distribución de la media muestral.pptx
Distribución de la media muestral.pptxDistribución de la media muestral.pptx
Distribución de la media muestral.pptx
 
4)Distribución muestral.pptx
4)Distribución muestral.pptx4)Distribución muestral.pptx
4)Distribución muestral.pptx
 
Clase02 distribuciones de probabilidad
Clase02   distribuciones de probabilidadClase02   distribuciones de probabilidad
Clase02 distribuciones de probabilidad
 
Resueltos
ResueltosResueltos
Resueltos
 
Clase modelos de probabilidad
Clase modelos de probabilidadClase modelos de probabilidad
Clase modelos de probabilidad
 
Inferencia introducción
Inferencia introducciónInferencia introducción
Inferencia introducción
 
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERALDistribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
 
Diapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesDiapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidades
 
CAPITULO 6.pdf
CAPITULO 6.pdfCAPITULO 6.pdf
CAPITULO 6.pdf
 
7 binomial normal
7 binomial normal7 binomial normal
7 binomial normal
 
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf
1 - Ditribuciones en el muestreo.pdf
 
Variables aleatorias y distribución de probabilidad
Variables aleatorias y distribución de probabilidadVariables aleatorias y distribución de probabilidad
Variables aleatorias y distribución de probabilidad
 
Teorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes EjemploTeorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes Ejemplo
 
Practica r 2
Practica r 2Practica r 2
Practica r 2
 
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.ppt
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.pptUNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.ppt
UNIDAD 2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.ppt
 
Clase 2. unidad_2
Clase 2. unidad_2Clase 2. unidad_2
Clase 2. unidad_2
 
Clase 2. unidad_2
Clase 2. unidad_2Clase 2. unidad_2
Clase 2. unidad_2
 

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA

  • 1. TEMA: DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA Objetivo. Diseñar de forma práctica una distribución muestral para la media de la población explicando la relación que guardan estadísticos y parámetros, es decir las relaciones entre las medidas calculadas en la población y las calculadas en las muestras.
  • 2. DEFINICIÓN DISTRIBUCION MUESTRAL DISTRIBUCION MUESTRAL: Es el conjunto de estadísticos (valores que resultan del análisis de muestreo), que pueden obtenerse de las diferentes muestras de igual tamaño que conforman una población determinada. DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS •Es una distribución de probabilidades de todas las medias posibles de las muestras de igual tamaño que se pueden extraer de poblaciones dadas. Para realizar una distribución muestral de medias es necesario seguir los siguientes pasos:
  • 3. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS. 1.Determinar el # de muestras Muestreo con reposición: Muestreo sin reposición 2. Listar todas las muestras 3. Calcular la media ( x) para cada muestra. 4. Agrupación de media ( x) y calculo de la media de medias ( X ). Completar la siguiente tabla. x f f .X ( X − X )2 f ( X − X )2 5. Cálculo de la media poblacional (la media de la población dada) 6. Confirmar que 7. Calculo del error típico Para: Muestreo con reposición Para: Muestreo sin reposición Error típico para muestra ∑ f ( x − x) 2 Error típico para muestra ∑ f ( x − x)2 σx= σx= ∑f ∑f Error típico para población Error típico para población Tabla para encontrar la desviación (σ ) x (σ ) se determina de la misma manera que para muestreo con Donde: reposición. n: son los elementos que se toman de la población N: son el total de elementos de la población 8. Confirmar que
  • 4. DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS Cómo determinar el número de muestras y como listar las muestras. 1.Se tiene la siguiente población: N= A,B,C,D. (N= 4 elementos) Determine cuántas muestras de dos elementos (n=2) se pueden obtener y haga un listado de esas muestras. Utilice los dos métodos: muestreo con reposición y sin reposición. Muestreo con reposición Número de muestras que se obtienen al seleccionar dos elementos de cuatro. N=4 n=2 N = 4 = 16 n 2 Habrán 16 muestras de 2 elementos N= A,B,C,D. Listar muestras: cada elemento de la población se relaciona con todos los elementos. AA BA CA DA AB BB CB DB AC BC CC DC AD BD CD DD
  • 5. DISTRIBUCION MUESTRAL DE MEDIAS Muestreo sin reposición Número de muestras que se obtienen al seleccionar dos elementos de cuatro. N=4 n=2 C = C =6 N n 4 2 Se tendrán 6 muestras de 2 elementos Listar muestras: como no se permite repetición; El primer elemento de la población se relaciona con todos los elementos que aparecen después de él. El segundo elemento se relaciona, con todos los elementos que están después de él. El tercer elemento se relaciona con todos los que están después de él. Y así sucesivamente. N= A,B,C,D. AB BC CD AC BD AD
  • 6. EJEMPLOS DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (CON REPOSICIÓN) 1. Para la siguiente población: haga una distribución muestral de medias para una selección de 2 elementos. N= 1,3,5,7 Solución: DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS. 1.Determinar el # de muestras (muestreo con reposición) N= 4 elementos n= 2 elementos N n = 42 = 16 2. Listar todas las muestras 1,1 3,1 5,1 7,1 N= 1,3,5,7 1,3 3,3 5,3 7,3 1,5 3,5 5,5 7,5 1,7 3,7 5,7 7,7 3. Calcular la media x para cada muestra. muestras muestras muestras muestras x x x x 1,1 (1+1)/2= 1 3,1 (3+1)/2= 2 5,1 (5+1)/2= 3 7,1 (7+1)/2= 4 1,3 (1+3)/2= 2 3,3 (3+3)/2= 3 5,3 (5+3)/2= 4 7,3 (7+3)/2= 5 1,5 (1+5)/2= 3 3,5 (3+5)/2= 4 5,5 (5+5)/2= 5 7,5 (7+5)/2= 6 1,7 (1+7)/2= 4 3,7 (3+7)/2= 5 5,7 (5+7)/2= 6 7,7 (7+7)/2= 7
  • 7. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (CON REPOSICIÓN) 4. Agrupación de media x y calculo de la media de medias x . Completar la siguiente tabla. f Prob. x fX ( X − X )2 f ( X − X )2 En la primer columna escribimos todas las medias que 1 1 1x1=1 9 9 1/16 resultaron , y en la segunda, el número de veces que se 2 2 2x2=4 4 8 2/16 repite cada una de ellas. 3 3 3x3=9 1 3 3/16 Media de medias 4 4 4x4=16 0 0 4/16 5 3 5x3=15 1 3 3/16 ∑ f X 64 6 2 6x2=12 4 8 2/16 X= = =4 ∑ f 16 7 1 7x1=7 9 9 1/16 Total 16 64 40 16/16 :∑ 5. Cálculo de la media poblacional (la media de la población dada). N= 1,3,5,7 ∑ x 1+ 3 + 5 + 7 µ= = =4 6. Comprobar que N 4 x= µ = 4
  • 8. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (CON REPOSICIÓN) 7. Calculo del error típico (usar formulas para muestreo con reposición) N= 1,3,5,7 Para: Muestreo con reposición ∑ f ( x − x)2 Error típico para la muestra: N=4 elementos n=2 Error típico para muestra σx= ∑f elementos Error típico para población ∑ f ( x − x)2 40 σx= = = 1.58 Tabla para encontrar la desviación (σ ) ∑f 16 x Error típico para la población: Donde: n: son los elementos que se toman de la población σ σx= σ 5 N: son el total de elementos de la población n σx= = = 1.58 n 2 ∑ ( x − µ )2 x ( x − µ )2 σ= N 1 (1-4)2= 9 8. Comprobar que σ x=σ x 3 (3-4)2=1 µ=4 5 (5-4)2=1 7 (7-4)2=9 σ x = σ x = 1.58 ∑ 20 ∑ ( x − µ )2 20 σ= = = 5 N 4
  • 9. EJEMPLOS DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (SIN REPOSICIÓN) 1. Para la siguiente población: haga una distribución muestral de medias para una selección de 2 elementos. N= 2,4,6,8 Solución: DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS. 1.Determinar el # de muestras (SIN REPOSICIÓN N= 4 elementos n= 2 elementos C = C =6 N n 4 2 2. Listar todas las muestras N= 2,4,6,8 2,4 4,6 6,8 2,6 4,8 2,8 3. Calcular la media x para cada muestra. muestras muestras x x 2,4 (2+4)/2= 3 4,6 (4+6)/2= 5 2,6 (2+6)/2= 4 4,8 (4+8)/2= 6 2,8 (2+8)/2= 5 6,8 (6+8)/2= 7
  • 10. EJEMPLOS DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (SIN REPOSICIÓN) 4. Agrupación de media x y calculo de la media de medias x. Completar la siguiente tabla. En la primer columna escribimos todas las medias que resultaron , y en la segunda, el numero de veces que se x f fx ( x − x) 2 f ( x − x) 2 Prob. repite cada una de ellas. 3 1 3x1=3 4 4 1/6 Media de medias 4 1 4x1=4 1 1 1/6 5 2 5x2=10 0 0 2/6 ∑ f x 30 6 1 6x1=6 1 1 1/6 x= = =5 ∑f 6 7 1 7x1=7 4 4 1/6 Total : 6 30 10 6/6 ∑ 5. Cálculo de la media poblacional (la media de la población dada). N= 2,4,6,8 ∑ x 2+ 4+ 6+ 8 µ= = =5 6. Comprobar que N 4 x= µ =5
  • 11. EJEMPLOS DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE MEDIAS (SIN REPOSICIÓN) 7. Calculo del error típico (usar formulas para muestreo sin reposición) N= 2,4,6,8 Para: Muestreo sin reposición Error típico para muestra ∑ f ( x − x) 2 Error típico para la muestra: N=4 elementos n=2 σx = ∑f elementos Error típico para población ∑ f ( x − x)2 10 σx= = = 1.29 Tabla para encontrar la desviación (σ ) ∑f 6 x Error típico para la población: Donde: σ N −n σ N −n 5 4 −2 n: son los elementos que se toman de la población σx= . σx = . = . = 1.29 N: son el total de elementos de la población n N −1 n N −1 2 4 −1 ∑ ( x − µ )2 x ( x − µ )2 σ= N 2 9 8. Comprobar que σ x = σ x 4 1 µ =5 6 1 8 9 σ x = σ x = 1.29 ∑ 20 ∑ ( x − µ )2 20 σ= = = 5 N 4
  • 12. Ejercicio. Sea la población de 5 calificaciones: 4,5,6,7 y 8. Construya la distribución de medias respectivas con y sin reposición para una muestra de tamaño 2 y sin reposición para una muestra de tamaño 3.