Fundamentos de la Inferencia Estadística: Muestreo, Estimadores y Niveles de Confianza

Muestra: determinados subconjuntos de la población tomados por cuestiones de tiempo y dinero.---Tipos de muestreo: Muestreo probabilístico caracterizado porque conocemos apriorísticamente la probabilidad de que un elemento de la población pase a formar parte de la muestra, puede ser con reemplazamiento o sin reemplazamiento. Aleatorio simple si todas misma probabilidad de ser parte de la muestra. Sistemático estableciendo una rutina. Estratificado dividir población en grupos homogéneos o por Conglomerados grupos características comunes y dentro de cada conglomerados más conglomerados.---Estimador se dice de aquella variable aleatoria que se supone viene determinada en todos los valores de la población y que se comportara de acuerdo con determinado probabilístico, en general normal o binomial.----Propiedades deseables de un estimador estadístico: a) Estimador insesgado
Si tenemos un gran número de muestras de tamaño n y obtenemos el valor del estimador en cada una de ellas, sería deseable que la media de todas estas estimaciones coincidiera con el valor de μ .
Se dice que un estimador es insesgado si su esperanza matemática coincide con el valor del parámetro a estimar.
b) Estimador eficiente
Se dice que los estimadores son eficientes cuando generan una distribución muestral con el mínimo error estándar ,es decir, entre dos estimadores insesgados de un parámetro dado es más eficiente el de menor varianza.
c) Estimador consistente
Un estimador se dice consistente cuando su valor tiende hacia el verdadero valor del parámetro a medida que aumenta el tamaño de la muestra . Es decir, la probabilidad de que la estimación sea el verdadero valor del parámetro tiende a 1.
d) Estimador suficiente
----Se dice de un estimador que es suficiente cuando es capaz de extraer de los datos toda la información importante sobre el parámetro.---Inferencia estadística se dice de la disciplina que estudia los métodos que permite obtener conclusiones sobre algunas características de la población.----el nivel de significancia establece el límite de la región de rechazo, por tanto la hipótesis nula en un estudio se rechaza cuando el valor p asociado a la prueba estadística utilizada para contrastar la hipótesis, es inferior al valor alfa establecido por el investigador (valor p < nivel="" de="">----El nivel de confianza es la probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza.----El nivel de confianza (p) se designa mediante 1 − α, y se suele tomar en tanto por ciento.

----Los niveles de confianza más usuales son: 90%; 95% y 99%