Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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78 9. Infer<strong>en</strong>cia paramétrica<br />
Algunos <strong>de</strong> los conceptos que <strong>de</strong>bemos t<strong>en</strong>er claros a la hora <strong>de</strong> hacer infer<strong>en</strong>cia<br />
estadística son:<br />
Población.<br />
Muestra aleatoria simple.<br />
Realización muestral.<br />
Estadístico.<br />
Valor <strong>de</strong>l estadístico.<br />
Distribución <strong>de</strong>l estadístico <strong>en</strong> el muestreo.<br />
Ejemplo:<br />
POBLACIÓN: Alumnos <strong>de</strong> <strong>Estadística</strong><br />
<strong>de</strong> Ing<strong>en</strong>iería Informática<br />
X =Tiempo <strong>de</strong>dicado por los alumnos <strong>de</strong> <strong>Estadística</strong><br />
a Internet durante las clases prácticas.<br />
Suponemos X ∼ N(µ, σ 2 )<br />
Objetivo: Estimar µ<br />
Muestra aleatoria simple<br />
X 1 , . . .,X n<br />
Realización muestral<br />
x 1 , . . .,x n<br />
Estadístico<br />
T(X 1 , . . .,X n ) = 1 n<br />
∑ n<br />
i=1 X i<br />
Valor <strong>de</strong>l estadístico<br />
1<br />
n<br />
∑ n<br />
i=1 x i<br />
Distribución <strong>de</strong>l estadístico<br />
<strong>en</strong> el muestreo<br />
T(X 1 , . . .,X n ) = 1 ∑ n<br />
n i=1 X i ∼ N(µ, σ2<br />
n )
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