Comprender las distribuciones de muestreo en estadísticas de las empresas
Video: UDEM Estadistica para negocios Muestreo de poblaciones normales
En estadística, distribuciones de muestreo son las distribuciones de probabilidad de cualquier estadística dada sobre la base de una muestra aleatoria, y son importantes porque proporcionan una importante simplificación en la ruta a la inferencia estadística. Más específicamente, permiten consideraciones analíticas que se basan en la distribución de muestreo de una estadística, en lugar de en la distribución de probabilidad conjunta de todos los valores de las muestras individuales.
Video: Muestreo y Tipos de Muestreo, Estadísticos y Parámetros
es probable que sea diferente para cada muestra que se extrae de una población El valor de una muestra estadística como la media de la muestra (X). Puede, por lo tanto, ser considerada como una variable aleatoria, cuyas propiedades se pueden describir con una Distribución de probabilidad. La distribución de probabilidad de una muestra estadística se conoce como una distribución muestral.
De acuerdo con un resultado clave en las estadísticas conocidas como el teorema del límite central, la distribución muestral de la media muestral es normal si una de las dos cosas es cierta:
Video: Distribuciones en el muestreo. Muestreo de poblaciones normales
La población subyacente es normal
El tamaño de la muestra es de al menos 30
Se necesitan dos momentos para calcular las probabilidades para la muestra tras tanto la media de la distribución muestral es igual a:
La desviación estándar de la distribución de muestreo (también conocido como el Error estándar) Puede tomar uno de dos valores posibles:
Esta es la elección apropiada para un muestra- “pequeño”, por ejemplo, el tamaño de la muestra es menor que o igual a 5 por ciento del tamaño de la población.
Si la muestra es “grande”, el error estándar se convierte en:
Las probabilidades se pueden calcular para la media de la muestra directamente de la tabla normal estándar mediante la aplicación de la siguiente fórmula:
