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La estimación puntual consiste en atribuir un valía (la estimación) al parejoámetropolitano poblacional. Si la muestra es representativa de la población, podemos esperar que los estadísticos calculados en las muestras tengan Títulos semejantes a los similarámetros poblacionales, y la estimación consiste en asignar los Títulos de los estadísticos muestrales a los parámetros poblacionales. Los estadísticos con que obtenemos las estimaciones se denominan estimadores. Ejemplo Se desea estimar la Media de las puntuaciones del curso 2003/4, pero solo se dispone de 50 puntuaciones seleccionadas aleatoriamente.

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Este tema delimita los contenidos del primer cuatrimestre de los contenidos del segundo cuatrimestre. igualmente diferencia los dos núcleos temáticos más importantes de la materia: Descriptivo e inferencial. La validez de las conclusiones obtenidas con procedimientos descriptivos se limita al conjunto de individuos de los que se ha obtenido los datos, pero no incluye a los individuos que no han formado parte de la investigación, y generalmente estamos interesados en Divulgar los resultados y conclusiones obtenidos con unos (pocos) individuos a la población. Dicho de otra forma, la finalidad de la Inferencia estadística es obtener información sobre características desconocidas de las poblaciones (generalmente cuantificadas por parámetros) a partir de características conocidas de las muestras (generalmente cuantificadas por estadísticos). Incluir poblaciones completas de individuos en la investigación suele ser impracticable, y por ello se suele trabajar con grupos pequeños generalizando los resultados mediante las técnicas de Estadística Inferencial. Como ejemplo, supongamos que deseamos probar la aptitud de un tratamiento para un trastorno del comportamiento, para lo cual comparamos su objetivo en un Congregación de pacientes con el de otro tratamiento en otro Conjunto de pacientes. El Disección descriptivo de los resultados obtenidos solo es válido para los individuos de los grupos comparados, y si queremos conocer si el nuevo tratamiento es mejor para cualquier paciente, no solo para los que han intervenido en la prueba, hay que utilizar procedimientos inferenciales.

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  Se denomina muestreo al proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede. Sin bloqueo, por muy cuidadosa que sea la selección de la muestra difícilmente será una representación exacta de la población. Esto significa que su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarán las de la población, pero habrá cierta diferencia, que interesa sea lo menor posible. Un concepto esencia de muestreo es el de representatividad: Los procedimientos de muestreo tienen por objeto crear muestras lo más representativas posible de las poblaciones dados los objetivos de la investigación y las circunstancias que afectan al muestreo. Desde un punto de pinta constante, se denomina muestreo el proceso de selección de la muestra o muestras a utilizar para la investigación. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de interés la selección de muestras para la simulación informática de los procesos de muestreo, particularmente para la logro de distribuciones muestrales. En estos casos el núsolo de muestras generadas puede ser muy sobresaliente (10.000, 80.000, o más) y el procedimiento de muestreo se realiza informáticamente y con procedimientos específicos. Desde un punto de presencia teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia Estadística. El hecho de que las muestras no sean exactamente representativas de las poblaciones significa que las inferencias presentan cierto ganancia de incertidumbre. Para cuantificarlo y Explicar técnicas inferenciales es necesario conocer cómo se comportan los estadísticos obtenidos en las muestras, esto es, cómo son las distribuciones muestrales de los estadísticos asiduamente utilizados para la inferencia. Las muestras singulares generadas para investigación con sujetos suelen utilizarse para obtener algunos estadísticos (Media, proporción, cuasivarianza, etc.) con los que se realiza el proceso de inferencia. En cambio, las muestras simuladas por ordenador suelen ser utilizadas para obtener distribuciones muestrales y realizar inferencia. Esto es de interés cuando se dan circunstancias especiales que no aconsejan utilizar los procedimientos habituales. Las distribuciones muestrales son las distribuciones de estadísticos de muestras que pertenecen a la misma población.

La expresión del teorema de Bayes para dos variables discretas es: Para variables que toman más de dos Títulos, la expresión es: El teorema de Bayes da respuesta a cuestiones de tipo causal, predictivas y de diagnosis. En las cuestiones causales queremos entender cuál es la probabilidad de acontecimientos que son la consecuencia de otros acontecimientos. En las cuestiones predictivas queremos entender cuál es la probabilidad de acontecimientos dada información de la ocurrencia de los acontecimientos predictores. En las cuestiones de tipo dictamen queremos aprender cuál es la probabilidad del acontecimiento (o acontecimientos) causales o predictivos hexaedro que tenemos información de las consecuencias. Para resumir, en las situaciones causales o predictivas desconocemos las consecuencias y tenemos evidencia de las causas. Por el contrario, en las situaciones de diagnóstico desconocemos las causas y tenemos evidencia de las consecuencias.   Ejemplo Unos psicólogos especializados en el tratamiento de trastornos de personalidad están interesados en diagnosticar el trastorno que afecta un paciente, en el que observan un conjunto de síntomas que indican que el paciente podría sufrir el trastorno A o el trastorno B. Además saben que los porcentajes de individuos afectados por los trastornos A, B o ningún trastorno son 10, 30 y 70. todavía saben que el porcentaje de individuos afectados por el trastorno A y que muestran el signo X es igual al 60%, el porcentaje de individuos que sufren el trastorno B y muestran el indicio X es el 30% y el porcentaje de individuos no afectados que muestran los síntomas de trastorno es el 10%. Resumiendo, la información que disponemos es: Sustituyendo en el teorema de Bayes: la probabilidad de que el individuo padezca el trastorno A es 0.27. Las probabilidades de que esté afectado por el trastorno B o el C son: La conclusión es que lo más probable es que el individuo padezca el trastorno B, pero es un valencia moderado y los psicólogos piensan que hay que obtener más evidencia. El teorema de Bayes es especialmente adecuado para poner al día las conclusiones a medida que disponemos de nueva información. Pasado un tiempo observan que el paciente muestra un nuevo signo (Y), y saben que presentan Y el 70% de los individuos que sufren el trastorno A, el 20% de los individuos que sufren B y el 10% de los individuos que padecen el trastorno C. Para obtener las probabilidades incorporando la nueva información hacemos que las probabilidades posteriores pasen a ser las probabilidades previas: Una vez hechos los cálculos la probabilidad de que el individuo esté afectado por el trastorno A ha pasado de 0.27 a 0.62

Posted on octubre 25, 2017 in Category

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