CLASE 23

FECHA: 01/08/2017

• Distribución de muestreo

Distribución de Muestreo

Si se seleccionan muestras aleatorias de n observaciones de una población con media y desviación estándar , entonces, cuando n es grande, la distribución muestral de medias tendrá aproximadamente una distribución normal con una media igual a y una desviación estándar de . La aproximación será cada vez más exacta a medida de que n sea cada vez mayor.

Es la distribución de probabilidad de una estadística; , es una función de las variables aleatorias que se observan en la muestra, que resulta de un número infinito de muestras aleatorias de tamaño , mutuamente independientes; provenientes de la población de interés.

Distribución de Muestreo de la Media. Un estadístico está distribuido normalmente cuando la muestra que se toma es grande, conocido como el teorema del límite central. Cuando el tamaño de la muestra es grande y la varianza de la población es conocida se toma la distribución normal estándar como estadístico de prueba . Pero cuando el tamaño de la muestra no es grande y a su vez se desconoce la varianza de la población, es aconsejable aplicar la Distribución de students . Estas condiciones se conocen como el TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

Distribución de Muestreo de la Varianza. La estadística , es empleada para inferir la varianza de la población, mediante la distribución de muestreo de la ji-cuadrado, que tiene como formulación . Y la estadística apropiada para inferir las varianzas de dos poblaciones con distribuciones normales se conoce con la Distribución F, , con grados de libertad para la primera población y , para la segunda población.