TRABAJO_GRUPAL_2015

1. Al realizar un muestreo aleatorio se garantiza que la media de las medias muestrales es igual a la media poblacional, y si “n” (tamaño de la muestra) es representativa, la variabilidad del estimado se acerca al parámetro poblacional, habiendose determinado un margen de error que permita establecer un grado de confianza deseado.

2. Por lo general el tamaño de “n” depende de la distribución de la variable “x” y de la fórmula asociada a ella, dependiendo de las siguientes variables (nivel de confianza y la desviación típica), donde cuanto mas grande es “n” (tamaño de la muestra) lo importante es la aleatoriedad.

3. Por las siguientes razones:

a) Falta de sinceridad de las respuestas de los encuestados.b) Por el tema poblacional muchas veces las encuestas no son representativas

debido a que no son aleatorias, mas en cambio podrían ser direccionadas dependiendo de la situación.

c) Debido a que los encuestadores no realizan su trabajo bajo las condciones establecidas para la recolección de datos.

d) A medida que transcurre el tiempo la intención de voto cambia por varios factores.

e) El alto grado de indecisos en las encuestras preliminares.f) Manipulaciòn de los resultados por parte de los interesados.

4. H0 (hipótesis nula)= el ingreso laboral familiar es = Bs. 5.000.-/Mes.

Ha (hipótesis alternativa)= el ingreso laboral familiar ≠Bs. 5.000.-/Mes.

Realizando el test de hipótesis se tiene que P<α para H0<5000 y H1=5000, por tanto se rechaza la hipótesis nula, así mismo se observa que la media es Bs. 892,62.- siendo este valor inferior a los Bs. 5.000.-.

5. H0 (hipótesis nula): Ylab y Yhog son independientes, Rho=0

Siendo que P<α, inclusive que con α=0,01 se rechaza la hipótesis nula, lo cual significa que el ingreso laboral y el ingreso del hogar tiene un grado de relación.

6. Tiene las siguientes importancias:

a) Esta involucrada en el problema de estimar la pendiente de una regresión lineal a través de su papel en la distribución de “t-student”.

b) Probar la fuerza de asociación entre dos variables cualitativas.c) Realizar pruebas de bondad de ajuste.d) Pruebas de independencia.

7. Se ve afectada el margen de error (limite central) de la muestra, de acuerdo a que probablemente no se puedo entrevistar a la muestra determinada y también realizarla de manera aleatoria quedando de esta manera en duda su representatividad existiendo sesgos en la información recolectada.

8. Utilizando la formula para pobalción finita donde:

n=N∗Z

α2∗p (1−p)

d2∗(N−1 )+Zα2∗p(1−p )

Donde:

N=2351

P=10%

Zα2=2

d=0,05

Reemplazando los valores se obtiene el tamaño de la muestra “n=135,74”.

9. Utilizando la siguiente fórmula:

n=(Zα /2 )

2∗σ2

I 2

Donde:

x t−1=75,8

σ t−1=16

n=?

α =5%

H0x =80

Reemplazando los valores se obtiene el tamaño de la muestra “n=”

10. Se cuenta con la fórmula de ”Jarque Bera”:

JB=n [ A26 +(K−3)2

24 ]Donde:

n=27

A=0,948912

K=4,189438

Reemplazando los valores se obtiene “JB=5,643560”

Valor de tablas X (2)0 ,052

=5,99

Donde: 5,64<5,99

No se rechaza la hipótesis nula, los errores del modelo se distribuyen aproximadamente normal.

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