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Questions and Answers
El parámetro a estimar en un intervalo de confianza es siempre una variable continua.
El parámetro a estimar en un intervalo de confianza es siempre una variable continua.
True (A)
La afirmación probabilÃstica (1) Pr (Ï•1 (X ) < θ < Ï• 2 (X )) = 1 − α siempre se cumple con α = 0.
La afirmación probabilÃstica (1) Pr (Ï•1 (X ) < θ < Ï• 2 (X )) = 1 − α siempre se cumple con α = 0.
False (B)
Un intervalo de confianza unilateral superior es aquel que se expresa como θ < ϕ 2 (X ).
Un intervalo de confianza unilateral superior es aquel que se expresa como θ < ϕ 2 (X ).
True (A)
La función ϕ1 (X ) siempre es mayor que la función ϕ 2 (X ).
La función ϕ1 (X ) siempre es mayor que la función ϕ 2 (X ).
Un intervalo de confianza bilateral siempre es más preciso que un intervalo de confianza unilateral.
Un intervalo de confianza bilateral siempre es más preciso que un intervalo de confianza unilateral.
¿Qué sucede con un estimador cuando se extraen muestras aleatorias de mayor tamaño?
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¿Qué es la estimación en estadÃstica?
¿Qué es la estimación en estadÃstica?
¿Cuál es el interés principal en un estudio de estimación?
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¿Qué se requiere para calcular una estimación?
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¿Qué sucede con la varianza de un estimador cuando se extraen muestras aleatorias de mayor tamaño?
¿Qué sucede con la varianza de un estimador cuando se extraen muestras aleatorias de mayor tamaño?
Study Notes
- Se busca construir intervalos de confianza que cubran el verdadero valor del parámetro desconocido en una población.
- La formulación del problema se basa en la afirmación probabilÃstica: Pr(φ1(X) < θ < φ2(X)) = 1 - α, donde 0 < α < 1.
- La función φ1(X) y φ2(X) tienen la caracterÃstica de ser extremos del intervalo de confianza.
- El parámetro α se refiere a la medida de confianza de que el intervalo cubre el verdadero valor del parámetro.
- Existen dos tipos de intervalos de confianza: bilateral y unilateral.
- El intervalo de confianza bilateral se encuentra en la forma φ1(X), φ2(X).
- El intervalo de confianza unilateral se encuentra en la forma θ > φ1(X) o θ < φ2(X).
- La estimación puntual se refiere al resultado de sustituir en la expresión matemática del estimador los valores de la variable aleatoria provenientes de una muestra aleatoria de tamaño n.
- La estimación puntual no es suficiente, ya que se estima en presencia de la incertidumbre y existe información valiosa acerca del estimador susceptible de ser utilizada.
- La solución es construir un estimador que incorpore un intervalo de valores posibles para la estimación, con lÃmites inferior y superior definidos asociados con alguna medida de confianza.
- El fundamento probabilÃstico de los intervalos de confianza se basa en la afirmación probabilÃstica antes mencionada.
- Identificar situaciones prácticas susceptibles de ser solucionadas a través de la construcción de intervalos de confianza bilateral y unilateral.
- Algunas propiedades de los estimadores son: insesgado, eficiente, suficiente y consistente.
- Un estimador es insesgado si cumple que E(θ̂) = θ.
- Un estimador es eficiente si su varianza es menor que la del otro estimador.
- Un estimador es suficiente si utiliza toda la información relevante de la muestra para estimar al parámetro.
- Un estimador es consistente si a medida que se extraen muestras aleatorias de mayor tamaño (n tiende a infinito) el estimador deviene en insesgado y de varianza mÃnima.
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Description
Learn about confidence intervals and their application in health research. Understand the importance of estimation and inference in statistical analysis. Discover how to calculate and interpret confidence intervals.
