investigacion de probabilidad y estadistica

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7. • MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
• MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
• MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
• MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS

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9. • MUESTREO POR CUOTAS
• MUESTREO OPINÁTICO O INTENCIONAL
• MUESTREO CASUAL O INCIDENTAL
• BOLA DE NIEVE

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13. Supongase que una muestra aleatoria de n observaciones se ha extraído de alguna
población y que se ha calculado, digamos, para estimar la media de la población. Debería
ser claro que, si tomamos una segunda muestra aleatoria de tamañon de esta población,
sería bastante irrazonable esperar el mismo valor para , y si tomamos varias muestras más
probablemente ninguna de las sería igual a otra. Las diferencias entre tales se atribuyen
generalmente al azar, y esto trae a colocación importantes problemas relativas a su
distribución, en especial los relacionados con la amplitud de sus fluctuaciones. A manera de
ejemplo suponga que 50 muestras aletorias de tamaño n =10 se extraen de una población
que tiene la distribución uniforme discreta

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l

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En donde, N = tamaño de la población Z = nivel de confianza, P = probabilidad de éxito, o
proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (Error máximo admisible en
términos de proporción).

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La hipótesis de que el parámetro de la población es igual a un valor determinado se
conoce como hipótesis nula. Una hipótesis nula es siempre una de status quo o de no
diferencia.

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Donde x2 es un valor de una variable aleatoria cuya distribución muestral se aproxima muy
de cerca con v = k – 1 grados de libertad. Los símbolos Oi y Ei representan las frecuencias
observadas y esperada, respectivamente, para la i-ésima celda