Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL, Caso I: Distribución de X es normal Es posible…

- - - - Forma plana
        Todos los resultados tienen la misma probabilidad
      - Forma con montículo
        Ciertos resultados en algún extremo ocurren con mayor y menor frecuencia. Varian los resultados por el grado de variabilidad ( que tan cerca de la media estén los valores de distribución)
  - - - Utilizado para Proporciones muestrales para datos categoricos
        
        Proporcional muestral P barra
        Proporción de elementos de la muestra que posee características particulares
        Verifica una afirmación sobre una proporción poblacional.
        
        p barra=p/n
        
        Propiedades
        
        Su media (Musubindicepbarra) = proporción poblacional p
        
        Error estándar sigma subindice = Raiz ((p(1-p))/n)
        n>sigmasubinidcepbarra
        
        Por TLC, forma apróx. normal si n es grande con distribución normal se encuentra probabilidades aprox. para p barra
        
        Si es más grande tamaño muestral (n), - dif. distribución proporción muestral y distribución normal
        
        menos np (numero medio de éxitos) y n(1-p) (numero medio de fracasos) >= 10
        
        Proporción muestral p
        Proporción de elementos con característica de interés
      - Si X no tiene distribución normal, la forma de distribución muestral de Xbarra es aprox. normal suponiendo que n sea grande, mayor a 30
        
        Cuanto mayor es n, menos diferencia hay entre la distribución de medias muestrales y una distribución normal.
        
        No importa que tan disparada o sesgada esté la distribución para X, porque los tamaños muestrales son grandes, entonces la distribución de los resultados de las distintas muestras y sus promedios serán similares y cerca de la distribución normal.