INTERVALO DE CONFIANZA Dnde esta el Parmetro Concepto

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INTERVALO DE CONFIANZA ¿Dónde esta el Parámetro?

INTERVALO DE CONFIANZA ¿Dónde esta el Parámetro?

Concepto El parámetro poblacional es frecuentemente un valor desconocido que solo puede ser estimado

Concepto El parámetro poblacional es frecuentemente un valor desconocido que solo puede ser estimado usando los dotas obtenidos de una Muestra. De ahí que resulta necesario determinar con cierto grado de certeza cual puede ser el verdadero parámetro.

PARAMETRO INTERVALO ESTIMADOR

PARAMETRO INTERVALO ESTIMADOR

Definición Se llama intervalo de confianza en estadística a un par de números entre

Definición Se llama intervalo de confianza en estadística a un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa por 1 - α y se denomina nivel de confianza. En estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación, esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación mediante tal intervalo. Wikipedia ? ? ?

Intervalo de confianza

Intervalo de confianza

Resumen En el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es

Resumen En el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.

Que lo hace variar El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían

Que lo hace variar El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio tendrá más posibilidades de acierto (mayor nivel de confianza), mientras que para un intervalo más pequeño, que ofrece una estimación más precisa, aumentan sus posibilidades de error.

La distribución Para la construcción de un determinado intervalo de confianza es necesario conocer

La distribución Para la construcción de un determinado intervalo de confianza es necesario conocer la distribución teórica que sigue el parámetro a estimar, Es habitual que el parámetro se distribuya normalmente

Intervalo de confianza para la media de una población De una población de media

Intervalo de confianza para la media de una población De una población de media μ y desviación típica σ se pueden tomar muestras de n elementos. Cada una de estas muestras tiene a su vez una media (). Se puede demostrar que la media de todas las medias muestrales coincide con la media poblacional: [2] Pero además, si el tamaño de las muestras es lo suficientemente grande, [3] la distribución de medias muestrales es, prácticamente, una distribución normal (o gaussiana) con media μ y una desviación típica dada por la siguiente expresión: . Esto se representa

Distribución del parametro Esto se representa como sigue

Distribución del parametro Esto se representa como sigue

Distribución De forma estandarizada

Distribución De forma estandarizada

Nivel de Confianza La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre

Nivel de Confianza La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1 -. La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza. Generalmente se construyen intervalos confianza 1 - =95% (o significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos con =10% o =1%.

Usando Z Para construir un intervalo de confianza, se puede comprobar que la distribución

Usando Z Para construir un intervalo de confianza, se puede comprobar que la distribución Normal Estándar cumple : P(-1. 96 < z < 1. 96) = 0. 95

Luego, si una variable X tiene distribución N(μ, ), entonces el 95% de las

Luego, si una variable X tiene distribución N(μ, ), entonces el 95% de las veces se cumple:

Despejando en la ecuación se tiene:

Despejando en la ecuación se tiene:

Usando estimadores Generalmente, cuando se quiere construir un intervalo de confianza para la media

Usando estimadores Generalmente, cuando se quiere construir un intervalo de confianza para la media poblacional , la varianza poblacional es desconocida, por lo que el intervalo para construido al final de II es muy poco práctico.

Ejemplo: Los siguientes datos son los puntajes obtenidos para 45 perros de una escala

Ejemplo: Los siguientes datos son los puntajes obtenidos para 45 perros de una escala de precisión al capturar un objeto (mayor puntaje significa mayor precisión). 2 5 6 8 8 9 9 10 11 11 11 13 13 14 14 14 15 15 16 16 17 17 17 18 18 18 19 19 20 20

Construcción Para construir un intervalo de confianza para el puntaje promedio poblacional, asumamos que

Construcción Para construir un intervalo de confianza para el puntaje promedio poblacional, asumamos que los datos tienen distribución normal, con media µ y varianza poblacional σ2 desconocida. El promedio es 14. 5 aciertos, como σ2 es desconocido, lo estimamos por s 2 =18. 7. Luego, un intervalo de confianza aproximado es: Recuerda que el 1. 96 viene de la Distribución Normal estándar

Conclusión Luego, el intervalo de confianza para es (13, 2 , 15, 8). Es

Conclusión Luego, el intervalo de confianza para es (13, 2 , 15, 8). Es decir, el puntaje promedio poblacional se encuentra entre 13, 2 y 15, 8 con una confianza 95%. Por lo tanto con un 95 % de confianza diremos que cualquier perro tendrá una precisión entre 13, 2 y 15, 8

Uso de Intervalos de Confianza para verificar Hipótesis. Los intervalos de confianza permiten verificar

Uso de Intervalos de Confianza para verificar Hipótesis. Los intervalos de confianza permiten verificar hipótesis planteadas respecto a parámetros poblacionales. Tomemos como ejemplo el caso de la remodelación del Zoológico los coyotes,

Planteamiento En el Zoológico “Los coyotes” hicieron en el encierro de los lobos, cambiando

Planteamiento En el Zoológico “Los coyotes” hicieron en el encierro de los lobos, cambiando algunos aspectos de la jardinería. Para poder determinar si los cambios les gustaban a los lobos dividieron al encierro en dos, la llamada zona uno permaneció inalterada, la llamada zona dos se añadieron más arbustos. Durante un mes midieron el tiempo de uso de cada área por los dos lobos del encierro. Los datos se reportan en minutos por día por lobo.

DATOS Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

DATOS Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Zona 1 25. 5 23. 9 27. 8 20. 1 22. 4 26. 4 34. 1 38. 5 38. 9 32. 3 33. 6 32. 0 31. 7 39. 5 38. 5 42. 2 43. 5 43. 6 49. 3 47. 6 44. 3 41. 9 47. 8 48. 6 45. 0 47. 0 68. 0 60. 3 60. 0 Zona 2 43. 6 114. 6 41. 6 119. 4 114. 0 65. 6 51. 2 69. 3 85. 8 72. 6 39. 4 112. 7 93. 7 110. 1 106. 7 30. 4 51. 3 35. 1 102. 2 71. 2 54. 7 116. 0 132. 6 132. 5 116. 3 101. 2 83. 0 86. 9 118. 2 84. 3

Gráficos y Datos ZONA 1 ZONA 2 14 12 12 10 10 8 8

Gráficos y Datos ZONA 1 ZONA 2 14 12 12 10 10 8 8 6 6 4 4 2 2 0 30 40 50 60 70 0 40 Minutos/Dia/ Lobo Media Varianza Desv. Std Error Estd. 60 80 100 120 Minutos/Dia/ Lobo Zona 1 Zona 2 39. 89333333 130. 6944368 11. 43216676 2. 122900072 85. 2066667 975. 393057 31. 2312833 5. 79950372 140

Intervalos de Confianza Zona 1 Zona 2 Promedio 39. 89 85. 21 Zona 2

Intervalos de Confianza Zona 1 Zona 2 Promedio 39. 89 85. 21 Zona 2 Z ± ± E. S. 1. 96 2. 12 5. 80 Lim. Inferior Lim. Superior 35. 73 44. 05 73. 84 96. 57

Conclusión Como los dos intervalos NO se sobreponen en ningún Punto (el límite superior

Conclusión Como los dos intervalos NO se sobreponen en ningún Punto (el límite superior de la zona 1 es menor que el límite Inferior de la zona 2) podemos decir que si hay Diferencia entre las dos zonas siendo mayor el tiempo que pasan los lobos en la zona 2 y por tanto diciendo que si sirvieron los cambios