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ESTADISTICA
SOCIAL II
Gonzales Falero, Cecilia
ESTADISTICA
Es la herramienta fundamental que permite llevar a
cabo el proceso relacionado de la estadística con
la investigación científica
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
• Recolecta,
organiza, resume
y presenta los
datos de forma
informativa.
ESTADISTICA
INFERENCIAL
• Efectúa
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desconocido de la población. Al
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estimador.
ESTIMADOR
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Un estimador es una regla que establece
cómo calcular una estimación basada en
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Un estimador es insesgado si su
distribución tiene como valor esperado
al parámetro que se desea estimar.
obtener mejores estimaciones cuanto
mayor sea el número de individuos
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es el valor absoluto de la diferencia entre
una estimación particular y el valor del
parámetro.
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puede obtenerse una aproximación en los datos aportados, se usa
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Estimación estadística

  • 2. ESTADISTICA Es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado de la estadística con la investigación científica ESTADISTICA DESCRIPTIVA • Recolecta, organiza, resume y presenta los datos de forma informativa. ESTADISTICA INFERENCIAL • Efectúa estimaciones, hipótesis y predicción.
  • 3. ESTIMACIONES  SIGNO DE ESTIMACION  ESTIMACION ESTADISTICA  ESTIMACION NUMERICA Marca que por ley debe ser impresa en productos, con el que se da fe que cumplen los criterios exigidos de volumen nominal y masa. Serie de técnicas de análisis numérico para aproximar el valor numérico de una expresión matemática. Conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
  • 5. ESTIMACION PUNTUAL  Una estimación es puntual cuando se usa un solo valor extraído de la muestra para estimar el parámetro desconocido de la población. Al valor usado se le llama estimador.
  • 6. ESTIMADOR INSESGADO Error de estimación EFICIENCIA CONSISTENCIA Un estimador es una regla que establece cómo calcular una estimación basada en las mediciones contenidas en una muestra estadística. Un estimador es insesgado si su distribución tiene como valor esperado al parámetro que se desea estimar. obtener mejores estimaciones cuanto mayor sea el número de individuos “muestra”. preferir el de menor varianza y diremos que éste estimador es más eficiente es el valor absoluto de la diferencia entre una estimación particular y el valor del parámetro.
  • 7.
  • 8. ESTIMACION POR INTERVALOS Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado Variabilidad del Parámetro Error de Estimació n Valor α Límite de Confianz a Valor crítico Intervalo de confianza puede obtenerse una aproximación en los datos aportados, se usa como medida de esta variabilidad la desviación típica poblacional y se denota σ. contiene al parámetro estimado con un determinado nivel de confianza. Pero a veces puede cambiar este intervalo cuando la muestra no garantiza un axioma o un equivalente circunstancial. es el valor absoluto de la diferencia entre una estimación particular y el valor del parámetro. Es la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro estimado en la población se sitúe en el intervalo de confianza obtenido. Es la probabilidad de fallar en nuestra estimación se basa en la interpretación subjetiva de la probabilidad, el cual considera a ésta como un grado de creencia con respecto a la incertidumbre.
  • 9. ESTIMACION BAYESIANA El enfoque bayesiano se basa en la interpretación subjetiva de la probabilidad, el cual considera a ésta como un grado de creencia con respecto a la incertidumbre. generalmente se basa en grados de creencia, o probabilidades subjetivas, en el proceso de inducción y no necesariamente declara proveer un método objetivo de inducción.