DISTRIBUCIONES MUESTRALES

El objetivo es efectuar una generalización de los resultados de la muestra a la población. Inferir o adivinar el comportamiento de la población a partir del conocimiento de una muestra.

Estas variables aleatorias denominadas estadísticos muestrales, porque se basan en el comportamiento de las muestras, asignan a cada muestra del espacio muestral, constituido por todas la muestras posibles, un número real que es un resumen estadístico de la muestra. Por ejemplo, media de la muestra.

El muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita. Una población finita en la que se efectúa muestreo con reposición puede considerarse infinita teóricamente. También, a efectos prácticos, una población muy grande puede considerarse 

µ= (miu) media de una población

N= número total de elementos de la población

σ^2= varianza

σ = desviación típica

x¯= media de una muestra

N= número total de elementos de la muestra

σ^2= varianza

σ = desviación típica

σ=(σ^2)^½    

"()^½" raíz cuadrada  

ejemplo 

Una maquina llena de bolsas de cubrebocas con un contenido medio de 150 gr y una varianza de 120 grs2. Si se toma una muestra de 40 tasas, ¿Cuál es la probabilidad de la media muestral este entre 145 y 152 grs?

Se ponen los datos

M = 150 grs

σ1 = 120 grs2

σ2 =  (120)^1/2= 10.9544

N = 40

∑ =  P - M/ o1/ (N)^1/2

Después sustituimos los valores a la formula

∑ = 45-150/ 10.9544/ (40)^1/2= 1.15 -> 0.087493  

Después se resta los resultados de las formulas el mayor - el menor

= 0.87493 – 0.00193 = 0.873

Después el resultado lo multiplicas por el 100%

= 0.873 x 100% = 87.3%

Después gratificar        

  

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