Estadística variable directa

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3.- Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos Y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar Categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna Carácterística (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el Sexo, el estado civil, etc.). 4.- Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los Elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la Población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la Población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.
La distribución uniforme discreta describe el comportamiento de una variable discreta que Puede tomar n valores distintos con la misma probabilidad cada uno de ellos. 
Variable aleatoria discreta Definición Una variable aleatoria se llama discreta si se puede Conta R su con Junto de resultados Posibles. Las variables aleatorias discretas son variables Aleatorias aleatorias cuyo intervalo intervalo de valores valores es finito O Contablemente infinito. En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidadde que dicho suceso ocurra.Esta distribución puede considerarse como una extensión o ampliación de la distribución geométrica . La distribución binomial negativa es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prueba hasta conseguir un número determinado de resultados favorables (por vez primera) .Enteoría de probabilidadyestadística, ladistribución geométricaes cualquiera de las dosdistribuciones de probabilidaddiscretas siguientes:
  • la distribución de probabilidad del número X del ensayo de Bernoulli necesaria para obtener un éxito, contenido en el conjunto { 1, 2, 3,...} o
  • la distribución de probabilidad del número Y = X − 1 de fallos antes del primer éxito, contenido en el conjunto { 0, 1, 2, 3,... }.

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