El proceso de sacar conclusiones sobre un parámetro que se busca medir o estima. Un
enfoque principal de la inferencia estadística es la estimación bayesiana, que incorpora
expectativas razonables o juicios previos (quizás basados en estudios previos), así como
nuevas observaciones o resultados experimentales. Otro método es el enfoque de
verosimilitud, en el que se evitan las “probabilidades previas” en favor del cálculo de un valor
del parámetro que sería más “probable” para producir la distribución observada de los
resultados experimentales.
Variables cuantitativas
Variables cuyos valores resultan de contar o
medir algo. Ejemplos: altura, peso, tiempo en
el tablero de 100 yardas, cantidad de artículos
vendidos a un comprador
Población
En estadística, una población es el conjunto
completo del que se extrae una muestra
estadística. Una población puede referirse a
un grupo completo de personas, objetos,
eventos, visitas al hospital o mediciones. Por
tanto, se puede decir que una población es
una observación agregada de sujetos
agrupados por una característica común.
Muestra
Una muestra se refiere a una versión más pequeña y
manejable de un grupo más grande. Es un
subconjunto que contiene las características de una
población más grande. Las muestras se utilizan en
pruebas estadísticas cuando el tamaño de la
población es demasiado grande para que la prueba
incluya todos los miembros u observaciones posibles.
Una muestra debe representar a la población en su
conjunto y no reflejar ningún sesgo hacia un atributo
específico.
Sampleo
Una distribución de muestreo es una distribución de
probabilidad de una estadística obtenida de un mayor
número de muestras extraídas de una población específica.
La distribución muestral de una población dada es la
distribución de frecuencias de un rango de resultados
diferentes que posiblemente podrían ocurrir para una
estadística de una población.
Variables cualitativas
Variables que no son variables de medida. Sus valores
no son el resultado de medir o contar. Ejemplos: color
de cabello, religión, partido político, profesión
Estadístico Muestral
Un estadístico (o
simplemente una estadística) se define
como cualquier número calculado a partir
de sus datos de muestra. Los ejemplos
incluyen el promedio de la muestra, la
mediana, la desviación estándar de la
muestra y los percentiles. Un estadístico muestral
es una variable aleatoria porque se basa
en datos obtenidos por muestreo
aleatorio, que es un experimento
aleatorio. Por lo tanto, una estadística es
conocida y aleatoria.
Parámetro
Un parámetro es un valor que describe una
característica de toda una población, como la
media poblacional. Debido a que casi nunca se
puede medir una población completa,
generalmente no se conoce el valor real de un
parámetro. Si bien no conocemos el valor,
definitivamente existe.
Hipótesis
La prueba de hipótesis es un análisis estadístico
que utiliza datos de muestra para evaluar dos
teorías mutuamente excluyentes sobre las
propiedades de una población. Los estadísticos
llaman a estas teorías la hipótesis nula y la
hipótesis alternativa. Una prueba de hipótesis
evalúa la estadística de la muestra y los factores
en una estimación del error de la muestra para
determinar qué hipótesis respaldan los datos.