Muestreo de una población
24
profesional técnica del estado de Veracruz Flor Adriana Rojas Pérez Ma. Fernanda Santos Bravo 4202 MCLL Jair de Jesús Salazar Alamillo “tratamientos de datos y
-
Upload
ferxack-santos-bravo -
Category
Documents
-
view
2.978 -
download
3
Transcript of Muestreo de una población
profesional técnica del
estado de Veracruz
Flor Adriana Rojas Pérez
Ma. Fernanda Santos Bravo
4202
MCLL Jair de Jesús Salazar
Alamillo
“tratamientos de datos y
“Muestreo de una población”
“conceptos”Población es el conjunto de todos los elementos que son objeto del estudio estadístico.
Individuo es cada uno de los elementos que forman la población o la muestra.
Individuo es cada uno de los elementos que forman la población o la muestra.
“tipos de Muestreo”
“Muestreo probabilístico”
Consiste en elegir una muestra de
una población al azar.
Para obtener una muestra, se numeran
los elementos de la población y se
seleccionan al azar los n elementos que
contiene la muestra.
Muestreo
aleatorio
sistemático
Se elige un individuo
al azar y a partir de
él, a intervalos
constantes, se eligen
los demás hasta
completar la muestra.
Se divide la población en clases o estratos
y se escoge, aleatoriamente, un número de
individuos de cada estrato proporcional al
número de componentes de cada estrato.
Muestreo aleatorio
estratificado
DISTRIBUCI
ÓN
MUESTRAL.
.
obtenemos una
distribución del
estadístico
llamada:
“PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO”
proceso por el cual se seleccionan
los individuos que formarán una
muestra.
•Para que se puedan obtener
conclusiones fiables para la población a
partir de la muestra, es importante
tanto su tamaño como el modo en que
han sido seleccionados los individuos que
la componen.
•Luego se selecciona una muestra aleatoria
de grupos con base en una técnica de
muestreo probabilística, como el MAS.
Para cada grupo seleccionado, se incluyen
todos los elementos en la muestra o se toma
una muestra de elementos en forma
probabilística.
•El tamaño de la muestra depende de
la precisión que se quiera conseguir en
la estimación que se realice a partir de
ella. Para su determinación se requieren
técnicas estadísticas superiores.
•con el fin de ahorrar tiempo y
disminuir costes, se divide la
población total en conglomerados o
grupos de unidades maestrales
excluyentes y colectivamente
exhaustivos.
“Estimación”conjunto de técnicas que permiten
dar un valor aproximado de un
parámetro de una población a partir
de los datos proporcionados por una
muestra.
La estimación se divide en tres grandes
bloques, cada uno de los cuales tiene
distintos métodos que se usan en función
de las características y propósitos del
estudio:
“PARAMETROS
POBLACIONALES Y ESTIMADORES”
Llamamos estimador a una función de los
elementos de una muestra aleatoria
mientras que llamamos estimación a la cifra
numérica o valor observado del
estimador, obtenida por sustitución de los valores
muestrales en la expresión del estimador.
•Estimación puntual
Método de los momentos;
Método de la máxima verosimilitud;
Método de los mínimos cuadrados;
Estimación por intervalos.
Estimación bayesiana.
“ Estimador”Un estimador de un parámetro
poblacional es una función de los datos
muestrales, también llamado estadístico.
En pocas palabras, es una fórmula que
depende de los valores obtenidos de una
muestra, para realizar estimaciones.
“ESTIMACIÓN PUNTUAL”Si a partir de las observaciones de una
muestra se calcula un solo valor como
estimación de un parámetro de la
población desconocido, el procedimientose
denomina estimación puntual.
“ESTIMACIÓN POR
INTERVALOS”Nos proponemos determinar dos números entre los
cuales se halla el parámetro estudiado con cierta
certeza.
El procedimiento para obtener un intervalo (de
confianza) para un parámetro, la media , por
ejemplo, requiere de la determinación de un estimador
del parámetro y de la distribución del estimador.
“Teorema del límite
central”indica que, en condiciones muy generales, si Sn es la
suma de n variables aleatorias
independientes, entonces la función de distribución de
Sn se aproxima bien a una distribución normal
(también llamada distribución gaussiana, curva de
Gauss o campana de Gauss). Así pues, el teorema
asegura que esto ocurre cuando la suma de estas
variables aleatorias e independientes es lo
suficientemente grande.
TEMARIOEN ESTE TEMA HABLAREMOS DE EL
MUESTREO DE UNA POBLACION, SUS TIPOS ,US PARAMETROS,SUS ESTIMACION Y SU TEOREMA
“CONTENIDO”1.- HOJA DE PRESENTACION.
2.- MUESTREO DE INFORMACION.3.- CONCEPTOS.
4.- TIPOS DE MUESTREO.5.- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.6.-Muestreo aleatorio sistemático.
7.- MUESTREO ALEATORIO ESTATRIFICADO.8.- DISTRIBUCION MUESTRAL
9.- PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO14.- ESTIMACION
16.- PARAMETROS POBBLACIONALES Y ESTIMADORES18.- ESTIMADOR
19.- ESTIMACION PUNTUAL20.- ESTIMACION POR INTERVALOS21.- TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL
“BIBLIOGRAFIA”http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_del_l%C3%ADmite_central 21/06/2011 11:04 am
http://search.conduit.com/Results.aspx?q=estimacion+puntual+y+por+ntervalos&meta=all&hl=es&gl=mx&gil=es-
MX&SelfSearch=1&SearchType=SearchWeb&SearchSourceOrigin=10&ctid=CT2196600&octid=CT2196600&FollowOn=True
http://search.conduit.com/Results.aspx?q=parametros+poblacionales+y+estimadores&meta=all&hl=es&gl=mx&gil=es-
MX&SelfSearch=1&SearchType=SearchWeb&SearchSourceOrigin=10&ctid=CT2196600&octid=CT2196600&FollowOn=True
http://search.conduit.com/Results.aspx?q=procedimientos+de+muestreo&meta=all&hl=es&gl=mx&gil=es-MX&SelfSearch=1&SearchType=SearchWeb&SearchSourceOrigin=10&ctid=CT2196600&octid=CT2196600&F
ollowOn=Truehttp://search.conduit.com/Results.aspx?q=tipos+de+muestreos&meta=all&hl=es&gl=mx&gil=es-
MX&SelfSearch=1&SearchType=SearchWeb&SearchSourceOrigin=10&ctid=CT2196600&octid=CT2196600&FollowOn=True
http://search.conduit.com/Results.aspx?q=muestreo+de+una+poblacion&meta=all&hl=es&gl=mx&gil=es-MX&SelfSearch=1&SearchType=SearchWeb&SearchSourceOrigin=10&ctid=CT2196600&octid=CT2196600&F
ollowOn=True
