ESTIMACIÓN PUNTUAL
CONCEPTO
La estimación puntual consiste en atribuir un valor (la estimación) al parámetro poblacional.
ESTIMACION DE PARAMETROS
CARACTERISTICAS
SESGO:Se dice que un estimador es insesgado si la Media de la distribución del estimador es igual al parámetro. Estimadores insesgados son la Media muestral (estimador de la Media de la población) y la Varianza (estimador de la Varianza de la población): 
CONSISTENCIA: Un estimador es consistente si aproxima el valor del parámetro cuanto mayor es n (tamaño de la muestra). 
EFICIENCIA: Diremos que un estimador es más eficiente que otro si la Varianza de la distribución muestral del estimador es menor a la del otro estimador. Cuanto menor es la eficiencia, menor es la confianza de que el estadístico obtenido en la muestra aproxime al parámetro poblacional.
ESTIMACION POR INTERVALOS
La estimación por intervalos consiste en establecer el intervalo de valores donde es más probable se encuentre el parámetro. La obtención del intervalo se basa en las siguientes consideraciones:
Si conociéramos el valor del parámetro poblacional, podríamos establecer la probabilidad de que el estimador se halle dentro de los intervalos de la distribución muestral.
Si conocemos la distribución muestral del estimador podemos obtener las probabilidades de ocurrencia de los estadísticos muestrales.
El problema es que el parámetro poblacional es desconocido, y por ello el intervalo se establece alrededor del estimador. Si repetimos el muestreo un gran número de veces y definimos un intervalo alrededor de cada valor del estadístico muestral, el parámetro se sitúa dentro de cada intervalo en un porcentaje conocido de ocasiones. Este intervalo es denominado "intervalo de confianza".
La estimación de parámetros tiene por finalidad asignar valores a los parámetros poblacionales a partir de los estadísticos obtenidos en las muestra
CHI‐CUADRADO
Generalmente, se examina una muestra tomada de la población, lo que lleva a tener una serie de datos, y ver hasta qué punto la muestra se pude considerar perteneciente a una distribución teórica conocida.
INFERENCIA ESTADISTICA
DEFINICION
TECNICAS DE MUESTREO SOBRE UNA POBLACION EN ESTUDIO
COMO SE CALCULA?
Para hallar la inferencia estadística de nuestro objeto de estudio tendremos que acudir al muestreo probabilístico, que consiste en la elección de una muestra de la población al azar. Encontramos tres tipos diferentes de muestreo:
BASES
La inferencia estática o estadística inferencial es una rama de la estadística que se encarga de extraer conclusiones generales a partir de una parte de la población estadística (es decir, el objeto de estudio, que puede estar formado por un conjunto de individuos, objetos o fenómenos). El objetivo de la inferencia estadística es obtener una serie de conclusiones útiles que permitan al estadista hacer deducciones sobre una totalidad determinada.
Para hacer deducciones, extraer conclusiones y elaborar tendencias médicas o de mercado, la inferencia estadística necesita que se empleen las siguientes variables:
La toma de muestras.
La estimación de variables estadísticas.
El contraste de la hipótesis.
El diseño experimental.
Los métodos no paramétricos.
el muestreo aleatorio simple, en el que se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los "n" elementos que contiene la muestra.
el muestreo aleatorio sistemático, en el que se elige un individuo al azar y, a partir de él y a intervalos más o menos constantes, se produce la elección de los demás sujetos hasta completar la totalidad de la muestra.
el muestreo aleatorio estratificado, en el que la población es dividida en clases o estratos para escoger, de forma aleatoria, un número determinado de individuos de cada una de las clases (proporcional, eso sí, al número de componentes de cada uno de los estratos).
EJEMPLOS
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La epidemiología médica encargada de determinar las medidas necesarias para erradicar una enfermedad o frenar su contagio
Los sondeos electorales que se realizan para extraer conclusiones importantes sobre la opinión pública: quién es el político más popular, cuáles son las medidas más valoradas, etc.
Los análisis de mercado realizados a partir de focus groups y encuestas a pie de calle para determinar qué es lo que prefiere la gente.
Una muestra puede ser obtenida de dos tipos: probabilística y no probabilística.
Las técnicas de muestreo de tipo NO PROBABILISTICAS, la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas características, criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo que pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles; debido a que este tipo de muestras no se ajustan a un fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la población blanco.
Las técnicas de muestreo PROBABILÍSTICAS, permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar.
Aleatorio simple
Aleatorio estratificado
Aleatorio sistemático
Por conglomerados
Intencional
Por conveniencia
Accidental o consecutivo
VENTAJAS Y DESVENTAJAS
VENTAJAS: reduccion de costos y eficiencia
DESVENTAJA: Inadecuada representación de la población blanco
USTANE AGNES MARQUES DA SILVA 61037