El documento introduce los conceptos de estimador puntual, que proporciona un único valor para estimar un parámetro, y estimador por intervalo de confianza, que denota un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro real con cierto nivel de confianza. Explica cómo calcular los límites inferior y superior de un intervalo de confianza a partir de la media y desviación típica de una muestra, así como la interpretación de tener un 95% de confianza en que el parámetro poblacional real se encuentra dentro de ese intervalo

1. Trabajo
UNIDAD 3
Intervalos de confianza
Laksmi Rodríguez Cortez
2°C

2. Estimación puntual y por intervalo
Las medias o desviaciones estándar calculadas de una muestra se
denominan ESTADÍSTICOS, podrían ser consideradas como un punto
estimado de la media y desviación estándar real de población o de
los PARAMETROS.
¿Qué pasa si no deseamos una estimación puntual como media
basada en una muestra, qué otra cosa podríamos obtener como
margen, algún tipo de error?
“Un Intervalo de Confianza”

3. ESTIMADOR PUNTUAL: Utiliza un número único o valor para localizar
una estimación del parámetro.
ESTIMADOR POR INTERVALO DE CONFIANZA: Denota un rango
dentro del cual se puede encontrar el parámetro y el nivel de
confianza que el intervalo contiene al parámetro.
LIMITES DE CONFIANZA: Son los límites del intervalo de confianza
inferior (LIC) y superior (LSC), se determinan sumando y restando a
la media de la muestra un cierto número Z (dependiendo del nivel o
coeficiente de confianza) de errores estándar de la media .
P(Z<= - Zexcel ) = alfa/2 P(Z>= + Zexcel ) = alfa/2
Intervalo de confianza donde
se encuentra el parámetro con
un NC =1-α

4. INTERPRETACIÓN DEL INTERVALO DE CONFIANZA
Tener un 95% de confianza en que la media poblacional real y
desconocida se encuentra entre los valores LIC y LSC.
NIVEL DE SIGNIFICANCIA = 1- INTERVALO DE CONFIANZA = ERROR
TIPO 1 = ALFA
Si la media de la muestra es 100 y la desviación estándar es 10, el
intervalo de confianza al 95% donde se encuentra la media para una
distribución normal es:
100 + (10) X 1.96 => (80.4, 119.6) 1.96 = Z0.025
El 95% de Nivel de Confianza significa que sólo tenemos un 5% de
oportunidad de obtener un punto fuera de ese intervalo.

5. 8 Ejemplos

6. Ejemplo 1.

7. Ejemplo 2.

8. Ejemplo 3.

9. Ejemplo 4.

10. Ejemplo 5.

11. Ejemplo 6.

13. Ejemplo 7.

14. Ejemplo 7.