¿Cómo se ve afectada la distribución de muestreo cuando la distribución no es normal
Video: muestreo 06 Distribución de la media muestral ejercicio
En las estadísticas, si una población x tiene cualquier distribución que es no normal, o si su distribución es desconocida, no se puede decir automáticamente la distribución de las medias de las muestras
Video: Distribución de la diferencia de medias de una normal
tiene una distribución normal. Pero increíblemente, se puede usar una distribución normal aproximado la distribución de
- si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande. Este resultado trascendental se debe a lo que los estadísticos conocen y aman como el teorema del límite central.
los Teorema del límite central (abreviado CLT) Dice que si x hace no tener una distribución normal (o su distribución es desconocido y por lo tanto no puede ser considerada como normal), la forma de la distribución de muestreo de
Video: distribucion muestral de medias EJEMPLO 4 estadistica inferencial
es aproximadamente normal, siempre que el tamaño de la muestra, norte, es lo suficientemente grande. Es decir, se obtiene una aproximado distribución normal para los medios de muestras de gran tamaño, incluso si la distribución de los valores originales (x) es no normal.
La mayoría de los estadísticos están de acuerdo en que si norte es al menos 30, esta aproximación será razonablemente cerca en la mayoría de los casos, a pesar de las diferentes formas de distribución para x tener diferentes valores de norte que se necesitan. El menos “forma de campana” o “normal mirando” la distribución de los valores originales de x son, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra para los medios de la muestra tendrá que ser. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra (norte), Más cerca de la distribución de las medias de la muestra será la de una distribución normal.