Conceptos Inferencia Estadística

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Conceptos Inferencia Estadística
  1. Inferencia Estadística
    1. 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.
      1. Variables cuantitativas
        1. 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
    2. Población
      1. 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.
      2. Muestra
        1. 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.
        2. Sampleo
          1. 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.
          2. Variables cualitativas
            1. 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
            2. Estadístico Muestral
              1. 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.
              2. Parámetro
                1. 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.
                2. Hipótesis
                  1. 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.
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