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Distribución muestral

En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado.

Introducción

La distribución de muestreo de una estadística es la distribución de esa estadística, considerada como una variable aleatoria, cuando se deriva de una muestra aleatoria de tamaño n. Se puede considerar como la distribución de la estadística para todas las muestras posibles de la misma población de un tamaño de muestra dado. La distribución del muestreo depende de la distribución subyacente de la población, la estadística que se considera, el procedimiento de muestreo empleado y el tamaño de muestra utilizado. A menudo existe un considerable interés en si la distribución muestral puede aproximarse mediante una distribución asintótica, que corresponde al caso límite ya que el número de muestras aleatorias de tamaño finito, tomadas de una población infinita y utilizadas para producir la distribución, tiende a infinito.

Por ejemplo, considere una población normal con una media   y varianza  . Supongamos que repetidamente tomamos muestras de un tamaño dado de esta población y calculamos la media aritmética   para cada muestra: esta estadística se denomina media muestral. La distribución de estos medios, o promedios, se denomina "distribución muestral de la media muestral". Esta distribución es normal   (n es el tamaño de la muestra) ya que la población subyacente es normal, aunque las distribuciones de muestreo también pueden estar a menudo cerca de lo normal, incluso cuando la distribución de la población no lo es (véase el teorema del límite central ). Una alternativa a la media muestral es la mediana de la muestra. Cuando se calcula a partir de la misma población, tiene una distribución de muestreo diferente a la de la media y generalmente no es normal (pero puede estar cerca para tamaños de muestra grandes).

La media de una muestra de una población que tiene una distribución normal es un ejemplo de una estadística simple tomada de una de las poblaciones estadísticas más simples. Para otras estadísticas y otras poblaciones, las fórmulas son más complicadas y, a menudo, no existen en forma cerrada . En tales casos, las distribuciones de muestreo pueden aproximarse a través de simulaciones de Monte Carlo[1][p. 2] , métodos bootstrap o teoría de distribución asintótica.

Referencias

  1. Mooney, Christopher Z. (1999). Monte Carlo simulation. Thousand Oaks, Calif.: Sage. ISBN 9780803959439. 
  •   Datos: Q3773214

distribución, muestral, estadística, distribución, muestral, resulta, considerar, todas, muestras, posibles, pueden, tomadas, población, estudio, permite, calcular, probabilidad, tiene, dada, sola, muestra, acercarse, parámetro, población, mediante, distribuci. En estadistica la distribucion muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una poblacion Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene dada una sola muestra de acercarse al parametro de la poblacion Mediante la distribucion muestral se puede estimar el error para un tamano de muestra dado Introduccion EditarLa distribucion de muestreo de una estadistica es la distribucion de esa estadistica considerada como una variable aleatoria cuando se deriva de una muestra aleatoria de tamano n Se puede considerar como la distribucion de la estadistica para todas las muestras posibles de la misma poblacion de un tamano de muestra dado La distribucion del muestreo depende de la distribucion subyacente de la poblacion la estadistica que se considera el procedimiento de muestreo empleado y el tamano de muestra utilizado A menudo existe un considerable interes en si la distribucion muestral puede aproximarse mediante una distribucion asintotica que corresponde al caso limite ya que el numero de muestras aleatorias de tamano finito tomadas de una poblacion infinita y utilizadas para producir la distribucion tiende a infinito Por ejemplo considere una poblacion normal con una media m displaystyle mu y varianza s 2 displaystyle sigma 2 Supongamos que repetidamente tomamos muestras de un tamano dado de esta poblacion y calculamos la media aritmetica x displaystyle scriptstyle bar x para cada muestra esta estadistica se denomina media muestral La distribucion de estos medios o promedios se denomina distribucion muestral de la media muestral Esta distribucion es normal N m s 2 n displaystyle scriptstyle mathcal N mu sigma 2 n n es el tamano de la muestra ya que la poblacion subyacente es normal aunque las distribuciones de muestreo tambien pueden estar a menudo cerca de lo normal incluso cuando la distribucion de la poblacion no lo es vease el teorema del limite central Una alternativa a la media muestral es la mediana de la muestra Cuando se calcula a partir de la misma poblacion tiene una distribucion de muestreo diferente a la de la media y generalmente no es normal pero puede estar cerca para tamanos de muestra grandes La media de una muestra de una poblacion que tiene una distribucion normal es un ejemplo de una estadistica simple tomada de una de las poblaciones estadisticas mas simples Para otras estadisticas y otras poblaciones las formulas son mas complicadas y a menudo no existen en forma cerrada En tales casos las distribuciones de muestreo pueden aproximarse a traves de simulaciones de Monte Carlo 1 p 2 metodos bootstrap o teoria de distribucion asintotica Referencias Editar Mooney Christopher Z 1999 Monte Carlo simulation Thousand Oaks Calif Sage ISBN 9780803959439 Datos Q3773214Obtenido de https es wikipedia org w index php title Distribucion muestral amp oldid 131631971, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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